Paxos变种和优化
分布式系统理论进阶 - Paxos变种和优化
引言
《分布式系统理论进阶 - Paxos》中我们了解了Basic Paxos、Multi Paxos的基本原理,但如果想把Paxos应用于工程实践,了解基本原理还不够。
有很多基于Paxos的优化,在保证一致性协议正确(safety)的前提下,减少Paxos决议通信步骤、避免单点故障、实现节点负载均衡,从而降低时延、增加吞吐量、提升可用性,下面我们就来了解这些Paxos变种。

Multi Paxos
首先我们来回顾一下Multi Paxos,Multi Paxos在Basic Paxos的基础上确定一系列值,其决议过程如下:

phase1a: leader提交提议给acceptor
phase1b: acceptor返回最近一次接受的提议(即曾接受的最大的提议ID和对应的value),未接受过提议则返回空
phase2a: leader收集acceptor的应答,分两种情况处理
phase2a.1: 如果应答内容都为空,则自由选择一个提议value
phase2a.2: 如果应答内容不为空,则选择应答里面ID最大的提议的value
phase2b: acceptor将决议同步给learner
Multi Paxos中leader用于避免活锁,但leader的存在会带来其他问题,一是如何选举和保持唯一leader(虽然无leader或多leader不影响一致性,但影响决议进程progress),二是充当leader的节点会承担更多压力,如何均衡节点的负载。Mencius[1]提出节点轮流担任leader,以达到均衡负载的目的;租约(lease)可以帮助实现唯一leader,但leader故障情况下可导致服务短期不可用。
Fast Paxos
在Multi Paxos中,proposer -> leader -> acceptor -> learner,从提议到完成决议共经过3次通信,能不能减少通信步骤?
对Multi Paxos phase2a,如果可以自由提议value,则可以让proposer直接发起提议、leader退出通信过程,变为proposer -> acceptor -> learner,这就是Fast Paxos[2]的由来。

Multi Paxos里提议都由leader提出,因而不存在一次决议出现多个value,Fast Paxos里由proposer直接提议,一次决议里可能有多个proposer提议、出现多个value,即出现提议冲突(collision)。leader起到初始化决议进程(progress)和解决冲突的作用,当冲突发生时leader重新参与决议过程、回退到3次通信步骤。
Paxos自身隐含的一个特性也可以达到减少通信步骤的目标,如果acceptor上一次确定(chosen)的提议来自proposerA,则当次决议proposerA可以直接提议减少一次通信步骤。如果想实现这样的效果,需要在proposer、acceptor记录上一次决议确定(chosen)的历史,用以在提议前知道哪个proposer的提议上一次被确定、当次决议能不能节省一次通信步骤。
EPaxos
除了从减少通信步骤的角度提高Paxos决议效率外,还有其他方面可以降低Paxos决议时延,比如Generalized Paxos[3]提出不冲突的提议(例如对不同key的写请求)可以同时决议、以降低Paxos时延。
更进一步地,EPaxos[4](Egalitarian Paxos)提出一种既支持不冲突提议同时提交降低时延、还均衡各节点负载、同时将通信步骤减少到最少的Paxos优化方法。
为达到这些目标,EPaxos的实现有几个要点。一是EPaxos中没有全局的leader,而是每一次提议发起提议的proposer作为当次提议的leader(command leader);二是不相互影响(interfere)的提议可以同时提交;三是跳过prepare,直接进入accept阶段。EPaxos决议的过程如下:

左侧展示了互不影响的两个update请求的决议过程,右侧展示了相互影响的两个update请求的决议。Multi Paxos、Mencius、EPaxos时延和吞吐量对比:

为判断决议是否相互影响,实现EPaxos得记录决议之间的依赖关系。
小结
以上介绍了几个基于Paxos的变种,Mencius中节点轮流做leader、均衡节点负载,Fast Paxos减少一次通信步骤,Generalized Paxos允许互不影响的决议同时进行,EPaxos无全局leader、各节点平等分担负载。
优化无止境,对Paxos也一样,应用在不同场景和不同范围的Paxos变种和优化将继续不断出现。
[1] Mencius: Building Efficient Replicated State Machines for WANs, Yanhua Mao,Flavio P. Junqueira,Keith Marzullo, 2018
[2] Fast Paxos, Leslie Lamport, 2005
[3] Generalized Consensus and Paxos, Leslie Lamport, 2004
[4] There Is More Consensus in Egalitarian Parliaments, Iulian Moraru, David G. Andersen, Michael Kaminsky, 2013
Paxos变种和优化的更多相关文章
- 分布式系统理论进阶 - Paxos变种和优化
引言 <分布式系统理论进阶 - Paxos>中我们了解了Basic Paxos.Multi Paxos的基本原理,但如果想把Paxos应用于工程实践,了解基本原理还不够. 有很多基于Pax ...
- 分布式系统理论进阶7:Paxos变种和优化
本文转自:https://www.cnblogs.com/bangerlee/p/6189646.html 本系列文章将整理到我在GitHub上的<Java面试指南>仓库,更多精彩内容请到 ...
- Paxos算法小结
转自不正直的绅士,因百度空间迁移,无法注明出处,我从其google搜索引擎中的cache进行的copy. 不正直的绅士 是跟我一起工作过的非常有才的一个青年才俊. Paxos的使用非常广泛.sanlo ...
- 理解分布式一致性:Paxos协议之Cheap Paxos & Fast Paxos
理解分布式一致性:Paxos协议之Cheap Paxos & Fast Paxos Cheap Paxos Message flow: Cheap Multi-Paxos Fast Paxos ...
- 几句话说说跨IDC分布式数据库Calvin
CalvinFS拿了FAST 15最佳论文:找到了失联十三年的小伙伴:年终/年初整理资料,发现做团委工作的 King 师兄对Calvin有兴趣:最近其他团队对分布式事务和存储问题/兴趣较多……几件事激 ...
- 2017上海QCon之旅总结(中)
本来这个公众号的交流消息中间件相关的技术的.上周去上海参加了QCon,第一次参加这样的技术会议,感受挺多的,所以整理一下自己的一些想法接公众号和大家交流一下. 三天的内容还挺多的,原计划分上下两篇总结 ...
- Mesos+Zookeeper+Marathon的Docker管理平台部署记录(1)
随着"互联网+"时代的业务增长.变化速度及大规模计算的需求,廉价的.高可扩展的分布式x86集群已成为标准解决方案,如Google已经在几千万台服务器上部署分布式系统.Docker及 ...
- 强化学习9-Deep Q Learning
之前讲到Sarsa和Q Learning都不太适合解决大规模问题,为什么呢? 因为传统的强化学习都有一张Q表,这张Q表记录了每个状态下,每个动作的q值,但是现实问题往往极其复杂,其状态非常多,甚至是连 ...
- 深入浅出etcd系列 – 心跳和选举
作者:宝爷 校对:DJ 1.绪论 etcd作为华为云PaaS的核心部件,实现了PaaS大多数组件的数据持久化.集群选举.状态同步等功能.如此重要的一个部件,我们只有深入地理解其架构设计和内部工作机制, ...
随机推荐
- Android无线开发的几种常用技术(阿里巴巴资深工程师原创分享)
完整的开发一个android移动App需要经过从分解需求.架构设计到开发调试.测试.上线发布等多个阶段,在发布后还会有产品功能上的迭代演进,此外还会面对性能.安全.无线网络质量等多方面的问题. 移动A ...
- Sumlime Text编辑文件后快速刷新浏览器
作为Web开发人员,我们经常会这么做:在编辑器中调整代码,保存文件,切换到浏览器,然后刷新浏览器页面来查看结果.在代码编辑过程中,我们需要重复进行很多次这些操作. 如果你使用的是Sublime Tex ...
- H5一二事
先回顾一下WEB技术的几个阶段 Web 1.0 内容为主,主要流行HTML和CSS Web 2.0 动态网页,流行AJAX/JavaScript/DOM H5 时代,WEB开发回归富客户端 那么H5肯 ...
- python 读写文件
#! -*- encoding:utf-8 -*- import os from config import * from function import GetCsspToken, RegistIn ...
- CDC 2013 北京站手记
受搜狐畅游的邀请,这次能够有机会参与2013中国开发者大会北京站的活动. 本次大会的主题是“游戏”和“移动”,因此上午的峰会安排了5个主讲,分别就搜索.云存储服务器.游戏媒体.移动应用和游戏渠道等多方 ...
- python中set集合
一.set集合的特性 访问速度快 天生解决重复问题 二.set变量申明 s1 = set() s2 = set([1,2,3]) 备注:第二种方式在set类中直接传入一个序列. 三.set类中方法大全 ...
- lucene分词器与搜索
一.分词器 lucene针对不同的语言和虚伪提供了许多分词器,我们可以针对应用的不同的需求使用不同的分词器进行分词.我们需要注意的是在创建索引时使用的分词器与搜索时使用的分词器要保持一致.否则搜索的结 ...
- eclipse出现的JRE运行环境错误
adt-bundle-linux eclipse启动运行错误,提示如下: A Java RunTime Environment (JRE) or Java Development Kit (JDK) ...
- flock — 轻便的咨询文件锁定
bool flock ( resource $handle , int $operation [, int &$wouldblock ] ) handle 文件系统指针,是典型地由 ...
- gdb 定位 oops call trace
[ 1.454380] BUG: unable to handle kernel NULL pointer dereference at 00000000000005d0[ 1.47402 ...