1 背景

分布式理论基础(一)一致性及解决一致性的两种方式:2PC和3PC 中介绍了一致性,Paxos协议在节点宕机恢复、消息无序或丢失、网络分化的场景下能保证决议的一致性,是被讨论最广泛的一致性协议。

2 Basic Paxos

作为解决一致性问题的协议,Paxos的核心是节点间如何确定并只确定一个值(value)。在Paxos协议里确定并只确定一个值是确定多值的基础,如何确定多值将在第二部分Multi Paxos中介绍,这部分我们聚焦在“Paxos如何确定并只确定一个值”这一问题上。

先举一个例子:

分布式理论之一:Paxos算法的通俗理解

和2PC类似,Paxos先把节点分成两类,发起提议(proposal)的一方为proposer,参与决议的一方为acceptor。假如只有一个proposer发起提议,并且节点不宕机、消息不丢包,那么acceptor做到以下这点就可以确定一个值:

P1. 一个acceptor接受它收到的第一项提议

我们尝试放宽条件,假设多个proposer可以同时发起提议,又怎样才能做到确定并只确定一个值呢?

首先proposer和acceptor需要满足以下两个条件:

  • proposer发起的每项提议分别用一个ID标识,提议的组成因此变为(ID, value)
  • acceptor可以接受(accept)不止一项提议,当多数(quorum) acceptor接受一项提议时该提议被确定(chosen)

: 注意以上“接受”和“确定”的区别

我们约定后面发起的提议的ID比前面提议的ID大,并假设可以有多项提议被确定,为做到确定并只确定一个值acceptor要做到以下这点:

P2. 如果一项值为v的提议被确定,那么后续只确定值为v的提议

由于一项提议被确定(chosen)前必须先被多数派acceptor接受(accepted),为实现P2,实质上acceptor需要做到:

P2a. 如果一项值为v的提议被确定,那么acceptor后续只接受值为v的提议

满足P2a则P2成立 (P2a => P2)。

目前在多个proposer可以同时发起提议的情况下,满足P1、P2a即能做到确定并只确定一个值。如果再加上节点宕机恢复、消息丢包的考量呢?

假设acceptor c 宕机一段时间后恢复,c 宕机期间其他acceptor已经确定了一项值为v的决议但c 因为宕机并不知晓;c 恢复后如果有proposer马上发起一项值不是v的提议,由于条件P1,c 会接受该提议,这与P2a矛盾。为了避免这样的情况出现,进一步地我们对proposer作约束:

P2b. 如果一项值为v的提议被确定,那么proposer后续只发起值为v的提议

满足P2b则P2a成立 (P2b => P2a => P2)。

P2b约束的是提议被确定(chosen)后proposer的行为,我们更关心提议被确定前proposer应该怎么做:

P2c. 对于提议(n,v),acceptor的多数派S中,如果存在acceptor最近一次(即ID值最大)接受的提议的值为v',那么要求v = v';否则v可为任意值

满足P2c则P2b成立 (P2c => P2b => P2a => P2)。

条件P2c是Basic Paxos的核心, 我们通过例子加深理解:

  • ID为2的提议最早提出,根据P2c其提议值可为任意值,这里假设为a
  • acceptor A/B/C/E 在之前的决议中没有接受(accept)任何提议,因而ID为5的提议的值也可以为任意值,这里假设为b
  • acceptor B/D/E,其中D曾接受ID为2的提议,根据P2c,该轮ID为14的提议的值必须与ID为2的提议的值相同,为a
  • acceptor A/C/D,其中D曾接受ID为2的提议、C曾接受ID为5的提议,相比之下ID 5较ID 2大,根据P2c,该轮ID为27的提议的值必须与ID为5的提议的值相同,为b;该轮决议被多数派acceptor接受,因此该轮决议得以确定
  • acceptor B/C/D,3个acceptor之前都接受过提议,相比之下C、D曾接受的ID 27的ID号最大,该轮ID为29的提议的值必须与ID为27的提议的值相同,为b

以上提到的各项约束条件可以归纳为3点,如果proposer/acceptor满足下面3点,那么在少数节点宕机、网络分化隔离的情况下,在“确定并只确定一个值”这件事情上可以保证一致性(consistency):

  • B1(ß): ß中每一轮决议都有唯一的ID标识
  • B2(ß): 如果决议B被acceptor多数派接受,则确定决议B
  • B3(ß): 对于ß中的任意提议B(n,v),acceptor的多数派中如果存在acceptor最近一次(即ID值最大)接受的提议的值为v',那么要求v = v';否则v可为任意值

: 希腊字母ß表示多轮决议的集合,字母B表示一轮决议

另外为保证P2c,我们对acceptor作两个要求:

  • 记录曾接受的ID最大的提议,因proposer需要问询该信息以决定提议值
  • 在回应提议ID为n的proposer自己曾接受过ID最大的提议时,acceptor同时保证(promise)不再接受ID小于n的提议

至此,proposer/acceptor完成一轮决议可归纳为prepare和accept两个阶段。prepare阶段proposer发起提议问询提议值、acceptor回应问询并进行promise;accept阶段完成决议,图示如下:

还有一个问题需要考量,假如proposer A发起ID为n的提议,在提议未完成前proposer B又发起ID为n+1的提议,在n+1提议未完成前proposer C又发起ID为n+2的提议…… 如此acceptor不能完成决议、形成活锁(livelock),虽然这不影响一致性,但我们一般不想让这样的情况发生。解决的方法是从proposer中选出一个leader,提议统一由leader发起。

最后我们再引入一个新的角色:learner,learner依附于acceptor,用于习得已确定的决议。以上决议过程都只要求acceptor多数派参与,而我们希望尽量所有acceptor的状态一致。如果部分acceptor因宕机等原因未知晓已确定决议,宕机恢复后可经本机learner采用pull的方式从其他acceptor习得。

分布式理论基础(四)Paxos的更多相关文章

  1. 分布式一致性算法——paxos

    一.什么是paxos算法 Paxos 算法是分布式一致性算法用来解决一个分布式系统如何就某个值(决议)达成一致的问题. 人们在理解paxos算法是会遇到一些困境,那么接下来,我们带着以下几个问题来学习 ...

  2. 分布式系列文章——Paxos算法原理与推导

    Paxos算法在分布式领域具有非常重要的地位.但是Paxos算法有两个比较明显的缺点:1.难以理解 2.工程实现更难. 网上有很多讲解Paxos算法的文章,但是质量参差不齐.看了很多关于Paxos的资 ...

  3. 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 ...

  4. 分布式一致性算法--Paxos

    Paxos算法是莱斯利·兰伯特(Leslie Lamport)1990年提出的一种基于消息传递的一致性算法.Paxos算法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.在工程实践意义上来说, ...

  5. 分布式系列四: HTTP及HTTPS协议

    分布式系列四: HTTP及HTTPS协议 非常全面的一篇HTTP的文章: 关于HTTP协议,一篇就够了 还有一个帮助理解HTTPS的文章: 也许,这样理解HTTPS更容易 本文的一些描述摘自这篇文章 ...

  6. [转]图解分布式一致性协议Paxos

    Paxos协议/算法是分布式系统中比较重要的协议,它有多重要呢? <分布式系统的事务处理>: Google Chubby的作者MikeBurrows说过这个世界上只有一种一致性算法,那就是 ...

  7. 分布式理论基础(一)一致性及解决一致性的两种方式:2PC和3PC (转载 不错)

    分布式理论基础(一)一致性及解决一致性的两种方式:2PC和3PC 1 一致性 1.1 简述 一致性,是指对每个节点一个数据的更新,整个集群都知道更新,并且是一致的 假设一个具有N个节点的分布式系统,当 ...

  8. 【转载】分布式系列文章——Paxos算法原理与推导

    转载:http://linbingdong.com/2017/04/17/%E5%88%86%E5%B8%83%E5%BC%8F%E7%B3%BB%E5%88%97%E6%96%87%E7%AB%A0 ...

  9. [转帖]图解分布式一致性协议Paxos

    图解分布式一致性协议Paxos https://www.cnblogs.com/hugb/p/8955505.html   Paxos协议/算法是分布式系统中比较重要的协议,它有多重要呢? <分 ...

随机推荐

  1. 【LeetCode】LRU Cache 解决报告

    插话:只写了几个连续的博客,博客排名不再是实际"远在千里之外"该.我们已经进入2一万内. 再接再厉.油! Design and implement a data structure ...

  2. SQL_DML简单的操作

    ***********************************************声明*************************************************** ...

  3. node.js开发笔记之EXPRESS与EJS之ejs标签v20140329

    本次记录下ejs的渲染标签 node既然是javascrip的,那么很多在前端执行代码的方式都可以放在后台从而达到无缝连接! 比如 var ygxx = function(){document.get ...

  4. CheckBox IsHitTestVisible

    <Grid> <Grid.ColumnDefinitions> <ColumnDefinition Width="Auto"></Colu ...

  5. WPF获取和设置应用程序范围的资源

    设置资源: Application.Current.Resources["ApplicationScopeResource"] = Brushes.White; 使用代码获取资源: ...

  6. UWP显示对话框

    public static async void ShowMessage(string message) { var msgDialog = new Windows.UI.Popups.Message ...

  7. eclipse 插件编写(四)

    前言 前面几篇文章讲了下如果编写简单的eclipse插件,如创建插件项目.编写右键弹出菜单等功能,接下来主要写一下如何生成代码的功能,这一片的功能跟插件本身的编写关联不太大,主要处理插件之后的业务内容 ...

  8. centos 7 安装 git 2.22.0

    1.安装所需软件包 yum install curl-devel expat-devel gettext-devel openssl-devel zlib-devel yum install gcc ...

  9. Android应用开机自启动问题

    本文主要介绍Android应用如何实现开机自启动.自启动失败的原因以及通过ADB命令模拟发送BOOT_COMPLETED开机广播. 1.Android应用如何实现开机自启动 (1) 实现一个广播类,接 ...

  10. Java MaxDirectMemorySize

    Refer to for detail: https://dzone.com/articles/default-hotspot-maximum-direct-memory-size 1. Java d ...