隨著大型網(wǎng)站的各種高并發(fā)訪問、海量數(shù)據(jù)處理等場景越來越多，如何實(shí)現(xiàn)網(wǎng)站的高可用、易伸縮、可擴(kuò)展、安全等目標(biāo)就顯得越來越重要。為了解決這樣一系列問題，大型網(wǎng)站的架構(gòu)也在不斷發(fā)展。提高大型網(wǎng)站的高可用架構(gòu)，不得不提的就是分布式。在關(guān)于分布式事務(wù)、兩階段提交協(xié)議、三階提交協(xié)議一文中主要用于解決分布式一致性問題的集中協(xié)議，那么這篇文章主要講解業(yè)內(nèi)公認(rèn)的比較難的也是最行之有效的paxos算法。
我認(rèn)為對paxos算法講解的最清楚的就是維基百科了。但是要看懂維基百科中的介紹需要很強(qiáng)的數(shù)學(xué)思維（paxos畢竟是一個算法），而且有很多關(guān)于定理的推論、證明等過程。那么本篇文章主要站在程序的角度，通俗的，循序漸進(jìn)的講解到底什么是paxos算法。
背景
google Chubby的作者M(jìn)ike Burrows說過， there is only one consensus protocol, and that’s Paxos” – all other Approaches are just broken versions of Paxos. 意即世上只有一種一致性算法，那就是Paxos，所有其它一致性算法都是Paxos算法的不完整版。
Paxos算法是萊斯利·蘭伯特（Leslie Lamport，就是 LaTeX 中的”La”，此人現(xiàn)在在微軟研究院）于1990年提出的一種基于消息傳遞的一致性算法。為描述 Paxos 算法，Lamport 講述了這樣一個故事：
在古希臘有一個島嶼叫做Paxos，這個島嶼通過議會的形式修訂法律。執(zhí)法者（legislators，后面稱為牧師priest）在議會大廳（chamber）中表決通過法律，并通過服務(wù)員傳遞紙條的方式交流信息，每個執(zhí)法者會將通過的法律記錄在自己的賬目（ledger）上。問題在于執(zhí)法者和服務(wù)員都不可靠，他們隨時會因?yàn)楦鞣N事情離開議會大廳、服務(wù)員也有可能重復(fù)傳遞消息（或者直接徹底離開），并隨時可能有新的執(zhí)法者（或者是剛暫時離開的）回到議會大廳進(jìn)行法律表決，因此，議會協(xié)議要求保證上述情況下可以能夠正確的修訂法律并且不會產(chǎn)生沖突。
什么是paxos算法
Paxos 算法是分布式一致性算法用來解決一個分布式系統(tǒng)如何就某個值(決議)達(dá)成一致的問題。
人們在理解paxos算法是會遇到一些困境，那么接下來，我們帶著以下幾個問題來學(xué)習(xí)paxos算法：
1、paxos到底在解決什么問題？
2、paxos到底如何在分布式存儲系統(tǒng)中應(yīng)用？
3、paxos的核心思想是什么？
paxos解決了什么問題
在關(guān)于分布式一致性的探究中我們提到過，分布式的一致性問題其實(shí)主要是指分布式系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)一致性問題。所以，為了保證分布式系統(tǒng)的一致性，就要保證分布式系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)是一致的。
在一個分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中，如果各節(jié)點(diǎn)的初始狀態(tài)一致，每個節(jié)點(diǎn)都執(zhí)行相同的操作序列，那么他們最后能得到一個一致的狀態(tài)。為保證每個節(jié)點(diǎn)執(zhí)行相同的命令序列，需要在每一條指令上執(zhí)行一個“一致性算法”以保證每個節(jié)點(diǎn)看到的指令一致。
所以，paxos算法主要解決的問題就是如何保證分布式系統(tǒng)中各個節(jié)點(diǎn)都能執(zhí)行一個相同的操作序列。
上圖中，C1是一個客戶端，N1、N2、N3是分布式部署的三個服務(wù)器，初始狀態(tài)下N1、N2、N3三個服務(wù)器中某個數(shù)據(jù)的狀態(tài)都是S0。當(dāng)客戶端要向服務(wù)器請求處理操作序列：op1op2op3時（op表示operation）（這里把客戶端的寫操作簡化成向所有服務(wù)器發(fā)送相同的請操作序列，實(shí)際上可能通過Master/Slave模式處理）。如果想保證在處理完客戶端的請求之后，N1、N2、N3三個服務(wù)器中的數(shù)據(jù)狀態(tài)都能從S0變成S1并且一致的話（或者沒有執(zhí)行成功，還是S0狀態(tài)），就要保證N1、N2、N3在接收并處理操作序列op1op2op3時，嚴(yán)格按照規(guī)定的順序正確執(zhí)行opi，要么全部執(zhí)行成功，要不就全部都不執(zhí)行。
所以，針對上面的場景，paxos解決的問題就是如何依次確定不可變操作opi的取值，也就是確定第i個操作什么，在確定了opi的內(nèi)容之后，就可以讓各個副本執(zhí)行opi操作。
Paxos算法詳解
Paxos是一個十分巧妙的一致性算法，但是他也十分難以理解，就連他的作者Lamport都被迫對他做過多種講解。我認(rèn)為對paxos算法講解的最清楚的就是維基百科了。但是要看懂維基百科中的介紹需要很強(qiáng)的數(shù)學(xué)思維（paxos畢竟是一個算法），而且有很多關(guān)于定理的推論、證明等過程。那么本篇文章主要站在程序的角度，通俗的，循序漸進(jìn)的講解到底什么是paxos算法。
我們先把前面的場景簡化，把我們現(xiàn)在要解決的問題簡化為如何確定一個不可變變量的取值（每一個不可變變量可以標(biāo)識一個操作序列中的某個操作，當(dāng)確保每個操作都正確之后，就可以按照順序執(zhí)行這些操作來保證數(shù)據(jù)能夠準(zhǔn)確無誤的從一個狀態(tài)轉(zhuǎn)變成另外一個狀態(tài)了）。
接下來，請跟我一步一步的學(xué)習(xí)paxos算法。
要學(xué)習(xí)paxos算法，我們就要從他要解決的問題出發(fā)，假如沒有paxos算法，當(dāng)我們面對如何確定一個不可變變量的取值這樣一個問問題的時候，我們應(yīng)該如何解決呢？
這里暫不介紹paxos中的角色的概念，讀者可以自行從維基百科中了解。不了解的話也可以直接往下看，看著看著就了解了。
問題抽象
我們把確定一個不可變變量的取值問題定義成：
設(shè)計一個系統(tǒng)，來存儲名稱為var的變量。
var的取值可以是任意二進(jìn)制數(shù)
系統(tǒng)內(nèi)部由多個Accepter組成,負(fù)責(zé)管理和存儲var變量。
系統(tǒng)對外提供api,用來設(shè)置var變量的值propose(var,V) => <ok,f> or <error>
將var的值設(shè)置為V，系統(tǒng)會返回ok和系統(tǒng)中已經(jīng)確定的取值f，或者返回error。
外部有多個Proposer機(jī)器任意請求系統(tǒng)，調(diào)用系統(tǒng)API(propose(var,V) => <ok,f> or <error>)來設(shè)置var變量的值。
如果系統(tǒng)成功的將var設(shè)置成了V，那么返回的f應(yīng)該就是V的值。否則，系統(tǒng)返回的f就是其他的Proposer設(shè)置的值。
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系統(tǒng)需要保證var的取值滿足一致性
如果var沒有被設(shè)置過，那么它的初始值為null
一旦var的值被設(shè)置成功，則不可被更改，并且可以一直都能獲取到這個值
系統(tǒng)需要滿足容錯特性
可以容忍任意proposer出現(xiàn)故障可以容忍少數(shù)acceptor故障（半數(shù)以下）
暫時忽略網(wǎng)絡(luò)分化問題和acceptor故障導(dǎo)致var丟失的問題。
到這里，問題已經(jīng)抽象完成了，讀者可以再仔細(xì)看看上面的系統(tǒng)描述。如果這樣設(shè)置一個系統(tǒng)，是不是就可以保證變量var的不可變性了呢？
這里還是再簡單講解一下，上面的系統(tǒng)確實(shí)可以保證變量var的不可變性。
因?yàn)関ar的初始值為null，當(dāng)有proposer請求接口propose（var，v）設(shè)置var的值的時候，系統(tǒng)會將var設(shè)置為v，并返回f（f==v）。
var變量被初始化以后，再有proposer請求propose(var,v)設(shè)置var的值的時候，系統(tǒng)會直接返回系統(tǒng)中已有的var的值f，而放棄proposer提供的v。
系統(tǒng)難點(diǎn)
要設(shè)計以上系統(tǒng)存在以下難點(diǎn)：
1、管理多個proposer并發(fā)執(zhí)行
2、容忍var變量的不可變性
3、容忍任意Proposer的故障
4、容忍半數(shù)以下的acceptor的故障
解決方案一
先考慮整個系統(tǒng)由單個acceptor組成。通過類似互斥鎖的方式來管理并發(fā)的proposer的請求。
proposer向acceptor申請acceptor的互斥訪問權(quán)，當(dāng)取得互斥訪問權(quán)之后才能調(diào)用api給var變量賦值。accepter向proposer發(fā)放互斥訪問權(quán)，誰取得了互斥訪問權(quán)，acceptor就接收誰的請求。這樣通過互斥訪問的機(jī)制，proposer就要按照獲取互斥訪問權(quán)的順序來請求系統(tǒng)。一旦acceptor接收到一個proposer請求，并成功給var變量賦值之后，就不再允許其他的proposer設(shè)置var變量的值。每當(dāng)再有proposer來請求設(shè)置var變量的值的時候，acceptor就會將var里面現(xiàn)有的值返回給他。
基于互斥訪問權(quán)的acceptor的實(shí)現(xiàn)
acceptor會保存變量var的值和一個互斥鎖Lock。
提供接口prepare()
加互斥鎖，給予var的互斥訪問權(quán)，并返回當(dāng)前var的取值
提供接口release()
用于釋放互斥訪問權(quán)
提供接口accept(var, v)
如果已經(jīng)加鎖，并且當(dāng)前var沒有值，則將var的值設(shè)置成v，并釋放鎖。
proposer采用兩階段來實(shí)現(xiàn)
Step1、通過調(diào)用prepare接口來獲取互斥性訪問權(quán)和當(dāng)前var的取值
如果無法獲取到互斥性訪問權(quán)，則返回，并不能進(jìn)入到下一個階段，因?yàn)槠渌鹥roposer獲取到了互斥性訪問權(quán)。
Step2、根據(jù)當(dāng)前var的取值f選擇執(zhí)行
1、如果f的取值為null，說明沒有被設(shè)置過值，則調(diào)用接口accept(var ,v)來將var的取值設(shè)置成v，并釋放掉互斥性訪問權(quán)。2、如果f的取值不為null，說明var已經(jīng)被其他proposer設(shè)置過值，則調(diào)用release接口釋放掉互斥性訪問權(quán)。
總結(jié)：方案一通過互斥訪問的方式來保證所有的proposer能夠串行的訪問acceptor，這樣其實(shí)并沒有解決多個proposer并發(fā)執(zhí)行的問題。只是想辦法繞開了并發(fā)執(zhí)行。雖然可以在一定程度上保證var變量的取值是確定的。但是一旦獲取到互斥訪問權(quán)的proposer在執(zhí)行過程中出現(xiàn)故障，那么就會導(dǎo)致所有其他proposer無法再獲取到互斥訪問權(quán)，就會發(fā)生死鎖。。所以，方案一不僅效率低、而且還會產(chǎn)生死鎖問題，不能容忍任意Proposer出現(xiàn)故障。在之前提到的四個系統(tǒng)難點(diǎn)中，方案一可以解決難點(diǎn)1和難點(diǎn)2，但是無法解決難點(diǎn)3和難點(diǎn)4。
解決方案二
通過引入搶占式訪問權(quán)來取代互斥訪問權(quán)。acceptor有權(quán)讓任意proposer的訪問權(quán)失效，然后將訪問權(quán)發(fā)放給其他的proposer。
在方案二中，proposer向acceptor發(fā)出的每次請求都要帶一個編號（epoch），且編號間要存在全序關(guān)系。一旦acceptor接收到proposer的請求中包含一個更大的epoch的時候，馬上讓舊的epoch失效，不再接受他們提交的取值。然后給新的epoch發(fā)放訪問權(quán)，讓它可以設(shè)置var變量的值。
為了保證var變量取值的不變性，不同epoch的proposer之前遵守后者認(rèn)同前者的原則：
在確保舊的epoch已經(jīng)失效后，并且舊的epoch沒有設(shè)置var變量的值，新的epoch會提交自己的值。當(dāng)舊的epoch已經(jīng)設(shè)置過var變量的取值，那么新的epoch應(yīng)該認(rèn)同舊的epoch設(shè)置過的值，并不再提交新的值。
基于搶占式訪問權(quán)的acceptor的實(shí)現(xiàn)
原文鏈接：
http://www.hollischuang.com/archives/693
