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Paxos算法

在讲述分布式的一致性之前,先对基本的分布式协议算法有一个初步的认知,其次再分析分布式环境常见问题,最后再回到一致性问题来进行阐述.本文主要讲述分布式共识算法Paxos算法,分别从朴素的算法说明,流程原理以及最终实现的原理逐一展开阐述说明 .最后说明一点,在这里不会去花时间证明Paxos算法,有兴趣可以查看Lamport的Paxos论文证明实现. 朴素的Paxos算法 共识问题描述 假设现在有三个服务节点能够进行提案操作,那么Paxos的共识算法就是确保上述服务节点之一的提案数据值能够被选中,也就是说达成共识的安全要求需满足以下三个条件: 只有被提案的数据值才具备被选中的资格 算法中提议编号是具备单调性.在这里Multi-Paxos算法也是建立在Basic-Paxos算法的基础上引入leader节点的思想来解决多值共识问题. 状态机记录最大编号的作用 状态机保存的最高编号时刻与Paxos算法实例保持同步,也就是说通过Paxos算法达成共识的最高编号以及对应的确定值最终都会作为状态机的输入,状态机输入记录的数据要与server

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Paxos算法

Paxos主要解决在一个可能发生异常的分布式系统中快速明确的在集群内部对某个数据达成一致,并且保证不论系统发生什么异常,都不会破坏整个系统的一致性。 在该一致性算法中,主要有Proposer、Acceptor和Learner三种角色。在具体的实现中,一个进程可能充当多个角色。 Paxos算法的目标是保证最终有一个提案被选定,当提案被选定后,最终进程也能获取到被选定提案。Proposer负责生成提案,Acceptor负责批准提案,Learner负责学习提案。 Paxos算法主要分为两个步骤:Proposer生成提案和Acceptor批准提案 阶段一:Proposer生成提案 Proposer在发送编号为Mn的Prepare请求时,要求Acceptor作出以下保证 Paxos主要有以下两个实现: Chubby:Google的向松耦合分布式系统的锁服务,通常用于为一个由大量小型计算机构成的松耦合分布式系统提供高可用的锁服务。

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    Paxos算法详解

    Paxos、Raft分布式一致性算法应用场景一文讲述了分布式一致性问题与分布式一致性算法的典型应用场景。作为分布式一致性代名词的Paxos算法号称是最难理解的算法。 本文试图用通俗易懂的语言讲述Paxos算法。 一、Paxos算法背景 Paxos算法是Lamport宗师提出的一种基于消息传递的分布式一致性算法,使其获得2013年图灵奖。 自Paxos问世以来就持续垄断了分布式一致性算法Paxos这个名词几乎等同于分布式一致性。 然而,Paxos的最大特点就是难,不仅难以理解,更难以实现。 二、Paxos算法流程 Paxos算法解决的问题正是分布式一致性问题,即一个分布式系统中的各个进程如何就某个值(决议)达成一致。 Paxos算法中的角色 Paxos算法通过一个决议分为两个阶段(Learn阶段之前决议已经形成): 第一阶段:Prepare阶段。

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    什么是Paxos算法?

    Paxos算法目前在Google的Chubby、MegaStore、Spanner等系统中得到了应用,Hadoop中的ZooKeeper也使用了Paxos算法,在上面的各个系统中,使用的算法与Lamport 本博文的目的是,如何让一个小白在半个小时之内理解Paxos算法的思想。小白可能对数学不感兴趣,对分布式的复杂理论不熟悉,只是一个入门级程序员。 之所以想写这篇博文,是因为自己看了网上很多介绍Paxos算法的文章,以及博客,包括Lamport的论文,感觉还是难以理解,大多过于复杂,本人一直认为,复杂高深的理论背后一定基于一些通用的规律,而这些通用的规律在生活中其实我们早就遇到过 所以,我们先忽略Paxos算法本身,从生活中的小事开始谈起。 这种方式类似于“共享内存”实现的一致性,实现起来简单,但Paxos算法不是这种场景,因为Paxos算法认为这种方式有一个很大的问题,就是QQ服务器挂掉怎么办?Paxos的原则是容错性一定要很强。

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    ZooKeeper的Paxos算法

    Paxos Paxos 这个算法是Leslie Lamport在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。 part-time parliament Paxos Made Simple里这样描述Paxos算法执行过程: prepare 阶段: proposer【申请人】 选择一个提案编号 n 并将 prepare 好,我觉得Paxos的精华就这么多内容。现在让我们来对号入座,看看在ZKServer里面Paxos是如何得以贯彻实施的。 Delete/SetData…) 提议编号(PID)——Zxid(ZooKeeperTransactionId) 正式法令——所有ZNode及其数据: 貌似关键的概念都能一一对应上,但是等一下,Paxos 没错,其实Leader的概念也应该属于Paxos范畴的。如果议员人人平等,在某种情况下会由于提议的冲突而产生一个“活锁”(所谓活锁我的理解是大家都没有死,都在动,但是一直解决不了冲突问题)。

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    Paxos算法学习笔记

    Paxos入门分布式共识算法,先了解Paxos算法的总体结构和流程。 前言 本文Paoxs指代的是Basic PaxosPaxos是强一致的算法,数据写入后立即可读取,不存在延迟。 Paxos是分布式共识算法 分布式共识算法不同于分布式一致性算法。 共识只是某一个部分形成共识,比如某个变量。一致性则是整体一致,是由很多共识组成的。 Paxos是分布式共识算法Paxos实例的目标是达成一个共识。一旦达成共识,共识内容就无法改变。 总结 以下是我认为paxos算法中的几个关键点。 1. ProposalID体现了时序,算法中允许新提案号覆盖旧提案号。相当于可以撬锁。 2. 相关笔记 Paxos算法的数学归纳法证明 Paxos算法学习疑问记录

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    简单理解Paxos算法(译)

    显然,这个算法是管用的,一个节点提出的值要由所有节点同意;同时,这个算法的效率较低下,对于一个拥有N个节点的集群,完成共识需要传输3N条信息。 如果某个节点挂掉了呢? Paxos 首先问一个问题,有比3PC更好的算法吗?3PC面临的唯一问题是网络分区,对吧?要想回答这个问题,让我们假设网络分区是唯一的问题(实际并不是,后面会提到)。 这意味着,即使一半的急诶单无法回复,Paxos算法也能进行下去。 当然,leader本身可能也会挂掉。为此,Paxos不会在给定的时间点授予当个节点leader职责。 Paxos失败处理 在Paxos算法中,如果我们指定集群中同一时间只能有一个leader,并且要求所有节点都要投票呢?是的,我们就得到了2PC。2PC是Paxos的一个特例。 Paxos保证了一致性,一旦共识达成,值就不会被修改。但是,Paxos不保证可用,在某些极端情况下可能无法达成共识。事实上,一个异步算法不能保证既安全又实时。这被称之为FLP不可能结果。

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    ZooKeeper原理-paxos算法,ZAB协议

    zk的基石:paxos 注:前方高能!读完你就理解paxos算法了! 参考:https://www.douban.com/note/208430424/ Paxos,它是一个基于消息传递的一致性算法。 好,我觉得Paxos的精华就这么多内容。现在让我们来对号入座,看看在ZK Server里面Paxos是如何得以贯彻实施的。 当然还有很多其他的情况,但这些情况总是能在Paxos算法中找到原型并加以解决。这也正是我们认为Paxos是Zookeeper的灵魂的原因。 ZAB协议规定: 确保那些已经在 Leader 提交的事务最终会被所有服务器提交 确保丢弃那些只在 Leader 提出/复制,但没有提交的事务 对此,如果让 Leader 选举算法能够保证新选举出来的 ZAB:ZAB协议在Paxos基础上,ZAB额外添加了一个同步阶段。在同步阶段之前,ZAB协议也存在一个和Paxos读阶段非常类似的过程,即发现阶段。

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    Paxos算法学习疑问记录

    记录学习Paxos算法时遇到的疑问和思考。 相关笔记: Paxos算法学习笔记 Paxos算法的数学归纳法证明 概念 为什么说Paxos是唯一的共识算法 There is only one consensus protocol, and that's Paxos只管达成共识,而且只达成一个。 2. Paxos不关心状态机,日志状态机等业务问题。(我想,加上日志状态机后才属于分布式一致性算法) 3. Paxos是原生多点写,不需要考虑选主。 相比之下,Mulit-Paxos,Raft等工程化的算法,都加入了某些条件和假设。所以可以认为其它算法是它的派生。 多点写的问题 有一些工程上的实现,把多个Leader分摊到不同节点,实现多点写。 算法中Prepare阶段的作用 Paxos的第一阶段就像是去上一个可以被抢占的锁。 如果这个锁不能被随意抢占呢。

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    Zookeeper基础篇---面试Paxos算法

    Paxos算法 Paxos算法是一种基于消息传递的具有高容错性的一致性算法Paxos算法是一种公认的晦涩难懂的算法,并且实现它有很大难度。 Paxos和拜占庭问题 拜占庭将军问题,是由Paxos算法作者提出的在对点对点通讯的基本问题,该问题的基本含义就是,在存在消息丢失且不可靠信道上试图使用消息传递达到一致性是不可能的,而Paxos算法的前提是不存在拜占庭将军的问题 Paxos算法优化 前面介绍的Paxos算法在实际工程中有许多的不便,所以对于Paxos算法的优化出现了许多的方案,例如,Multi Paxos、Fast Paxos、EPaxos。 而 Zookeeper 的 Leader 选举算法 FastLeaderElection 则是 Fast Paxos 算法的工程应用。 ZAB协议 ZAB,Zookeeper Atomic Broardcast,zk原子消息广播协议,是专门为zookeeper设计的一种支持崩溃恢复的原子消息广播协议,是Paxos算法的优化方案,是一种实现

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    浅谈 CAP 和 Paxos 共识算法

    而共识(Consensus)则不同,简单来说,共识问题是要经过某种算法使多个节点达成相同状态的一个过程。在我看来,一致性强调结果,共识强调过程。 ? 共识?状态机? ? Paxos Paxos 模型试图探讨分布式共识问题的一个更一般的形式。 Lesile Lamport,Latex 的发明者,提出了 Paxos 算法。 由于 Paxos 让人太难以理解,Lamport 觉得同行不能理解他的幽默感,于是后来又重新发表了朴实的算法描述版本《Paxos Made Simple》。 ? 该共识算法就整体来说,存在两个阶段,如图,第一个阶段是提议,第二个阶段是决定。 分布式系统要做到 fault tolorence,就需要共识模型,而节点达成共识,不仅需要节点之间的算法,还会取决于 client 的行为。

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    分布式共识算法(Paxos、Raft)

    分布式共识算法 多个参与者针对某一件事达成完全一致:一件事,一个结论。 已达成一致的结论,不可推翻。 主流分布式共识算法 Paxos:被认为是分布式共识算法的根本,其他都是其变种,但是 paxos 论文中只给出了单个提案的过程,并没有给出复制状态机中需要的 multi-paxos 的相关细节的描述,实现 multi paxos basic paxos 的价值在于开拓了分布式共识算法的思路, 一般不会用于实践 basic paxos 存在的问题 只能对单个值形成决议 活锁(两个 proposer 频繁提出 : 如何选主(leader election) 日志同步(log replication) 过程安全(safety) Raft算法 Raft 也是一种共识算法, 可以理解为 multi paxos 上发展的一种派生实现 ”一种可以让人理解的共识算法”为题的论文提出了 Raft 算法, 成为了 etcd、consul 等重要分布式程序的实现基础 包括 Zookeeper 的 ZAB 算法与 Raft 思路也十分相似 Raft

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    使用坐标系分析Paxos算法

    使用时间和提案编号组成的坐标系来分析Paxos算法,希望能为你带来更直观的感受,使Paxos算法更加易懂。 前言 建议先阅读Paxos算法学习笔记。 然后将算法流程代入图中,分析算法在两个阶段中可能发生的情况。这会让你对Paxos算法有更加深刻的印象。 图 图片 总览 横轴代表时间点,纵轴为提案的编号。 所以B区不会出现进入Accept阶段的Paxos实例。 C区域 C区域表示的是,在18号提案还未达成决议前,提案编号大于18号的提案。 当18号提案达成共识后,根据Paxos算法,从这个时间线向后的提案,Proposor会将共识内容作为提案内容。于是,共识的内容就不会再改变。 关于这个结论的数学证明,请看Paxos算法的数学归纳法证明。 其它 为什么Paxos的实例的表示从Prepare阶段成功开始?

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    诸葛 VS 庞统,拿下 Paxos 共识算法

    Paxos 算法 Paxos 是分布式算法中的老大哥,可以说 Paxos 是分布式共识的代名词。最常用的分布式共识算法都是基于它改进。比如 Raft 算法(后面也会介绍)。 所以学习分布式算法必须先学习 Paxos 算法Paxos 算法主要包含两个部分: Basic Paxos 算法:多个节点之间如何就某个值达成共识。 (这个值我们称作提案 Value) Multi-Paxos 算法:执行多个 Basic Paxos 实例,就一系列值达成共识。 Basic Paxos 算法是 Multi-Paxos 思想的核心,Multi 的意思就是多次,也就是说多执行几次 Basic Paxos 算法。所以 Basic Paxos 算法是重中之重。 让我们用更通俗的方式来讲解 Paxos 算法。让我们穿越回东汉末年,刘备集团的帐营中一同学习 Paxos 算法是怎么攻打曹操的。 刘备的帐营中人物介绍: 主公一名:刘备,作为请求方或客户端。

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    分布式共识算法Paxos图解

    不同的算法能解决不同异常情况下的问题,所以共识算法也有分类: 崩溃容错算法(Crash Fault Tolerance):典型代表是Paxos、Raft、ZAB等。 2 Paxos 2.1 背景 有一种说法,说所有共识算法都是Paxos。 且2006年Google使用Paxos的理念实现了分布式系统,该算法才被大众所理解和追捧。 参考文档 理解这两点,也就理解了paxos协议的精髓 Paxos 的诞生 Paxos 协议简单介绍 【超详细】分布式一致性协议 - Paxos Paxos算法 - 维基百科 分布式系统的一致性与共识算法 -基础理论 Paxos和Raft的前世今生 raft算法paxos算法相比有什么优势,使用场景有什么差异 共识算法:一次性说清楚 Paxos、Raft 等算法的区别

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