Paxos算法详解

文章目录

1.Paxos算法简介

Paxos算法是一种基于消息传递且具有高容错性的一致性算法

Paxos解决的问题是如何正确快速在一个分布式系统 中对某个数据达成一致。

2.Paxos算法流程

在一个Paxos算法系统中, 所有节点分为3类: Propersor提议者, Accepter接受者, Learner学习者

  • Proposer: 提出提案 (Proposal)。Proposal信息包括提案编号 (Proposal ID) 和提议的值 (Value)。
  • Acceptor:参与决策,回应Proposers的提案。收到Proposal后可以接受提案,若Proposal获得多数Acceptors的接受,则称该Proposal被批准。
  • Learner:不参与决策,从Proposers/Acceptors学习最新达成一致的提案(Value)。

Paxos算法详解
一个完整的Paxos算法分为3个阶段:

1.Prepare准备阶段
Proposer向Acceptors发出Prepare请求,Acceptors针对收到的Prepare请求进行Promise承诺。

2.Accept阶段
Proposer收到多数Acceptors承诺的Promise后,向Acceptors发出Propose请求,Acceptors针对收到的Propose请求进行Accept处理。

3.Learn阶段
Proposer在收到多数Acceptors的Accept之后,标志着本次Accept成功,决议形成,将形成的决议发送给所有Learners。

Paxos算法详解
Paxos算法流程中的每条消息描述如下:

  • Prepare: Proposer生成全局唯一且递增的Proposal ID(可使用时间戳加Server ID),向所有Acceptors发送Prepare请求,这里无需携带提案内容,只携带Proposal ID即可。
  • Promise: Acceptors收到Prepare请求后,做出“两个承诺,一个应答”。

两个承诺:

  1. 不再接受Proposal ID小于等于(注意:这里是<= )当前请求的Prepare请求。

  2. 不再接受Proposal ID小于(注意:这里是< )当前请求的Propose请求。

一个应答:

不违背以前作出的承诺下,回复已经Accept过的提案中Proposal ID最大的那个提案的Value和Proposal ID,没有则返回空值。

  • Propose: Proposer 收到多数Acceptors的Promise应答后,从应答中选择Proposal ID最大的提案的Value,作为本次要发起的提案。如果所有应答的提案Value均为空值,则可以自己随意决定提案Value。然后携带当前Proposal ID,向所有Acceptors发送Propose请求。
  • Accept: Acceptor收到Propose请求后,在不违背自己之前作出的承诺下,接受并持久化当前Proposal ID和提案Value。
  • Learn: Proposer收到多数Acceptors的Accept后,决议形成,将形成的决议发送给所有Learners。

Paxos算法详解

Paxos算法详解
Paxos算法详解
回顾两个承诺之一,Acceptor不再应答Proposal ID小于等于当前请求的Prepare请求。意味着需要应答Proposal ID大于当前请求的Prepare请求。

两个Proposers交替Prepare成功,而Accept失败,形成活锁(Livelock)。

3.Multi-Paxos算法

原始的Paxos算法(Basic Paxos)只能对一个值形成决议,决议的形成至少需要两次网络来回,在高并发情况下可能需要更多的网络来回,极端情况下甚至可能形成活锁。如果想连续确定多个值,Basic Paxos搞不定了。因此Basic Paxos几乎只是用来做理论研究,并不直接应用在实际工程中。

实际应用中几乎都需要连续确定多个值,而且希望能有更高的效率。Multi-Paxos正是为解决此问题而提出。Multi-Paxos基于Basic Paxos做了两点改进:

  1. 针对每一个要确定的值,运行一次Paxos算法实例(Instance),形成决议。每一个Paxos实例使用唯一的Instance ID标识。
  2. 在所有Proposers中选举一个Leader,由Leader唯一地提交Proposal给Acceptors进行表决。这样没有Proposer竞争,解决了活锁问题。在系统中仅有一个Leader进行Value提交的情况下,Prepare阶段就可以跳过,从而将两阶段变为一阶段,提高效率。

Paxos算法详解
Multi-Paxos首先需要选举Leader,Leader的确定也是一次决议的形成,所以可执行一次Basic Paxos实例来选举出一个Leader。选出Leader之后只能由Leader提交Proposal,在Leader宕机之后服务临时不可用,需要重新选举Leader继续服务。在系统中仅有一个Leader进行Proposal提交的情况下,Prepare阶段可以跳过。

Multi-Paxos通过改变Prepare阶段的作用范围至后面Leader提交的所有实例,从而使得Leader的连续提交只需要执行一次Prepare阶段,后续只需要执行Accept阶段,将两阶段变为一阶段,提高了效率。为了区分连续提交的多个实例,每个实例使用一个Instance ID标识,Instance ID由Leader本地递增生成即可。

Multi-Paxos允许有多个自认为是Leader的节点并发提交Proposal而不影响其安全性,这样的场景即退化为Basic Paxos。

Chubby和Boxwood均使用Multi-Paxos。ZooKeeper使用的Zab也是Multi-Paxos的变形。

上一篇:windows7安装chocolatey失败


下一篇:MyBatis 学习