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分布式算法之Paxos

解决的问题是一个分布式系统如何就某个值(决议)达成一致(共识问题)
一个典型的场景是,在一个分布式数据库系统中,如果各节点的初始状态一致,每个节点执行相同的操作序列,那么他们最后能得到一个一致的状态。为保证每个节点执行相同的命令序列,需要在每一条指令上执行一个“一致性算法”以保证每个节点看到的指令一致。

Paxos中的角色

  1. Proposer: 只要 Proposer 发的提案被半数以上 Acceptor 接受,Proposer 就认为该提案里的 value 被选定了。
  2. Acceptor: 只要 Acceptor 接受了某个提案,Acceptor 就认为该提案里的 value 被选定了。
  3. Learner: Acceptor 告诉 Learner 哪个 value 被选定,Learner 就认为那个 value 被选定。

Paxos 算法分为两个阶段。具体如下:
阶段一(准leader确定 ):
(a) Proposer选择一个提案编号N,然后向半数以上的Acceptor发送编号为N的Prepare请求。 (b) 如果一个 Acceptor 收到一个编号为 N 的 Prepare 请求,且 N 大于该 Acceptor 已经响应过的所有 Prepare 请求的编号,那么它就会将它已经接受过的编号最大的提案(如果有的话)作为响应反馈给 Proposer,同时该 Acceptor 承诺不再接受任何编号小于 N 的提案。
阶段二(leader确认):
(a) 如果 Proposer 收到半数以上 Acceptor 对其发出的编号为 N 的 Prepare 请求的响应,那么它就会发送一个针对[N,V]提案的 Accept 请求给半数以上的 Acceptor。注意:V 就是收到的响应中编号最大的提案的 value,如果响应中不包含任何提案,那么 V 就由 Proposer 自己决定。
(b) 如果 Acceptor 收到一个针对编号为 N 的提案的 Accept 请求,只要该 Acceptor 没有对编号大于 N 的 Prepare 请求做出过响应,它就接受该提案。