理解分布式一致性:Paxos协议之Generalized Paxos & Byzantine Paxos

在前面一篇文章我们讲到了理解分布式一致性:Paxos协议之Cheap Paxos & Fast Paxos,本篇文章我会讲解Paxos协议的另外两个变种:Generalized Paxos和Byzantine Paxos。

Generalized Paxos

我们大家都知道,分布式一致性的最大问题就是数据同步的问题,而产生问题的原因就是冲突,按照之前讲到的各种Paxos协议方案,发生了冲突之后就必须解决冲突然后重新发送请求,这样就会提高数据同步的成本和时间,那么有没有更好的方式来解决这个问题呢?

答案肯定是有。在分布式系统中,冲突是不可避免的,遇到冲突的时候是不是每次都解决冲突然后重新发送请求呢?我们举个例子:

如果Client1发送请求ReadA,Client2 发送请求ReadB,系统4个Acceptors,有2个接收ReadA,有2个接收ReadB,在共识层面来说,因为没有达到最大的共识个数,达不成共识,需要重新发送。但是如果我们仔细观察一下两个请求,ReadA,ReadB这两个命令是没有任何联系的,无论先执行哪一个都是同样的效果。那么我们可以认为这种情况是没有冲突的,我们在执行层面自行安排两个请求的顺序,而不用再次共识。 这就叫做Generalized Paxos。

这种共识的前提就是不同命令的先后顺序无关。下面以序列图的形式更加详细的介绍:

Client1Client2LeaderAcceptor1Acceptor2Acceptor3LearnerAccept!(ReadA)Accept!(ReadA)Accept!(ReadA)Accept!(ReadA)Accept!(ReadB)Accept!(ReadB)Accept!(ReadB)Accept!(ReadB)Leader and Acceptor1Accepted(N,<ReadA,ReadB>), Acceptor2and Acceptor3Accepted(N,<ReadB,ReadA>),顺序无关,不冲突,最终值Accepted(N,<ReadA,ReadB>)Accepted(N,<ReadA,ReadB>)Accepted(N,<ReadA,ReadB>)Accepted(N,<ReadA,ReadB>)Accepted(N,<ReadA,ReadB>)下面是冲突的情况,WriteA和ReadA同时发生,产生冲突时,Leader自行解决冲突,需要重发请求Accept!(ReadA)Accept!(ReadA)Accept!(ReadA)Accept!(ReadA)Accept!(WriteA)Accept!(WriteA)Accept!(WriteA)Accept!(WriteA)Accepted(N,<ReadA,WriteA>)Accepted(N,<ReadA,WriteA>)Accepted(N,<WriteA,ReadA>)Accepted(N,<WriteA,ReadA>)冲突产生,Leader根据协议自行决定执行顺序,这里是<ReadA,WriteA>,N+1Accept!(N+1,<ReadA,WriteA>)Accept!(N+1,<ReadA,WriteA>)Accept!(N+1,<ReadA,WriteA>)Accepted(N+1,<ReadA,WriteA>)Accepted(N+1,<ReadA,WriteA>)Accepted(N+1,<ReadA,WriteA>)Client1Client2LeaderAcceptor1Acceptor2Acceptor3Learner

Byzantine Paxos

最后一个我们要讲的Paxos协议是Byzantine Paxos。熟悉虚拟货币的人应该对拜占庭协议并不陌生,这里我们也不多讲拜占庭协议,后面我会用单独的文章来详细介绍拜占庭协议。

上面我们讲到的所有的Paxos协议,只讲到了服务出错的情况,并没有考虑服务伪造篡改信息的情况,即并没有考虑到恶意节点。而拜占庭协议就是为了解决这个问题而产生的。

Byzantine Paxos比正常的Paxos协议多了一个消息验证的过程,这个验证使用了拜占庭协议。

Byzantine Multi-Paxos

下面是个Byzantine Multi-Paxos的序列图:

ClientProposerAcceptor1Acceptor2Acceptor3LearnerRequestAccept!(N,I,V)Accept!(N,I,V)Accept!(N,I,V)验证消息Verify(N,I,V) - BROADCASTVerify(N,I,V) - BROADCASTVerify(N,I,V) - BROADCASTVerify(N,I,V) - BROADCASTAccepted(N,V)Accepted(N,V)Accepted(N,V)Accepted(N,V)Accepted(N,V)Accepted(N,V)Response(V)ClientProposerAcceptor1Acceptor2Acceptor3Learner

Fast Byzantine Multi-Paxos

同样的也会有Fast Byzantine Multi-Paxos,为了更加Fast,本协议将Verify和Accepted进行融合,放在一步完成。

ClientAcceptor1Acceptor2Acceptor3LearnerAccept!(N,I,V)Accept!(N,I,V)Accept!(N,I,V)验证消息,同时AcceptedAccepted(N,I,V) - BROADCASTAccepted(N,I,V) - BROADCASTAccepted(N,I,V) - BROADCASTAccepted(N,I,V) - BROADCASTAccepted(N,I,V) - BROADCASTAccepted(N,I,V) - BROADCASTAccepted(N,I,V) - BROADCASTResponse(V)ClientAcceptor1Acceptor2Acceptor3Learner

更多教程请参考flydean的博客

理解分布式一致性:Paxos协议之Generalized Paxos & Byzantine Paxos的更多相关文章

  1. 理解分布式一致性:Raft协议

    理解分布式一致性:Raft协议 什么是分布式一致性 Leader选举 日志复制流程 term选举周期 timeout 选举和选举timeout 选举分裂 日志复制和心跳timeout 在分布式系统中, ...

  2. 理解分布式一致性:Paxos协议之Basic Paxos

    理解分布式一致性:Paxos协议之Basic Paxos 角色 Proposal Number & Agreed Value Basic Paxos Basic Paxos without f ...

  3. 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 ...

  4. 理解分布式一致性:Paxos协议之Multi-Paxos

    理解分布式一致性:Paxos协议之Multi-Paxos Multi-Paxos without failures Multi-Paxos when phase 1 can be skipped Mu ...

  5. 理解分布式一致性:拜占庭容错与PBFT

    理解分布式一致性:拜占庭容错与PBFT 拜占庭问题 拜占庭容错BFT PBFT(Practical Byzantine Fault Tolerance) why 3f+1 ? PBFT 的优点 PBF ...

  6. 理解分布式一致性与Raft算法

    理解分布式一致性与Raft算法 永远绕不开的CAP定理 出于可用性及负载方面考虑,一个分布式系统中数据必然不会只存在于一台机器,一致性简单地说就是分布式系统中的各个部分保持数据一致 但让数据保持一致往 ...

  7. 从分布式一致性到共识机制(一)Paxos算法

    从分布式系统的CAP理论出发,关注分布式一致性,以及区块链的共识问题及解决. 区块链首先是一个大规模分布式系统,共识问题本质就是分布式系统的一致性问题,但是又有很大的不同.工程开发中,认为系统中存在故 ...

  8. 11张PPT介绍Paxos协议

    之前翻译了<The Part-Time Parliament>一文,论文非常经常,强烈推荐读一读原文.翻译完论文后,希望自己能用简单的描述来整理自己的理解,所以花了一些时间通过PPT的形式 ...

  9. 分布式一致性算法:Raft 算法(论文翻译)

    Raft 算法是可以用来替代 Paxos 算法的分布式一致性算法,而且 raft 算法比 Paxos 算法更易懂且更容易实现.本文对 raft 论文进行翻译,希望能有助于读者更方便地理解 raft 的 ...

随机推荐

  1. 怎么处理使用UINavigation(导航控制器时) UIScrollView及其子类UITableView、UICollectionView可能出现的向下偏移64Px或者顶部对齐等问题

    前言           近期在做项目时遇到了好几起由于自动偏移或则没有自动偏移而导致的界面布局问题,尤其是在昨晚新版本赶上IOS9系统升级的时候,刚升级完了后就发现项目里面很多使用UINavgati ...

  2. 使用Pytorch在多GPU下保存和加载训练模型参数遇到的问题

    最近使用Pytorch在学习一个深度学习项目,在模型保存和加载过程中遇到了问题,最终通过在网卡查找资料得已解决,故以此记之,以备忘却. 首先,是在使用多GPU进行模型训练的过程中,在保存模型参数时,应 ...

  3. Python 参数使用总结

    Python 中参数的传递非常灵活,不太容易记住理解,特整理如下备忘: 普通参数 即按照函数所需的参数,对应位置传递对应的值,可以对应 Java 中的普通参数 def max(a, b): if a ...

  4. Win 10 C 盘突然爆满,怎么清理?

    Win 10 C 盘突然爆满,怎么清理? 使用windows的小伙伴们都知道,C盘是安装系统的,有时候不知道为啥突然就爆满了,查看我的电脑,C盘显示红色的.是不是感觉狠揪心,想删除一些东西有不敢删除, ...

  5. yii2框架学习笔记

    1.去掉yii2模版默认的头部和脚部的两种方法: (1) 第一种 $this->layout = false; $this->render('index'); (2) 第二种(partia ...

  6. 对EL自己以及对于param、header、cookie的相关应用的相关知识点的复习

    EL表达式语言是一种可以计算和输出的java对象的简单语言. 列入请求语句为下面的方式:request.setAttribute("username","zhangsan ...

  7. 7.3 java 成员变量和局部变量区别

    /* * 成员变量和局部变量的区别: * A:在类中的位置不同 * 成员变量:类中,方法外 * 局部变量:方法中或者方法声明上(形式参数) * B:在内存中的位置不同 * 成员变量:堆内存 * 局部变 ...

  8. 刨根问底系列(1)——虚假唤醒(spurious wakeups)的原因以及在pthread_cond_wait、pthread_cond_singal中使用while的必要性

    刨根问底之虚假唤醒 1. 概要 将会以下方式展开介绍: 什么是虚假唤醒 什么原因会导致虚假唤醒(两种原因) 为什么系统内核不从根本上解决虚假唤醒这个"bug"(两个原因) 开发者如 ...

  9. std::lock_guard和std::unique_lock的区别

    std::lock_guard 1 初始化的时候锁定std::mutex std::mutex m_mtx; std::lock_guard<std::mutex> m_lock(m_mt ...

  10. 项目中你不得不知的11个Java第三方类库

    项目中你不得不知的11个Java第三方类库 博客分类: Java综合 JavaGoogle框架单元测试Hibernate Java第三方library ecosystem是一个很广阔的范畴.不久前有人 ...