分布式共识算法（故障容错算法）系列整理(三)：Paxos

本文主要是介绍分布式共识算法（故障容错算法）系列整理(三)：Paxos，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

五篇分布式共识系列文章合集：
分布式共识算法（拜占庭容错算法）的系列整理一：PBFT、PoW、PoS、DPos
分布式共识算法（故障容错算法）系列整理(二)：Bully、Gossip、NWR
分布式共识算法（故障容错算法）系列整理(三)：Paxos
分布式共识算法（故障容错算法）系列整理(四)：Raft
分布式共识算法（故障容错算法）系列整理(五)：ZAB

Basic Paxos

Baxos 解决的问题

在多个并发节点中，保证三个节点存储的日志顺序一样

复制状态机的原理是什么

状态机的原理是:一样的初始状态+一样的输入事件=一样的最终状态。因此，要保证多个Node的状态完全一致，只要保证多个Node的日志流是一样的即可。即使这个Node宕机，只需重启和重放日志流，就能恢复之前的状态

三种角色

提议者(Proposer)：提议一个值用于投票表决，可把客户端当成提议者。但在绝大多数场景中，集群中收到客户端请求的节点，才是提议者。好处是对业务代码没有入侵性，即不需要再业务代码中实现算法逻辑，可像使用数据库一样访问后端数据。代表的是接入和协调功能，收到客户端请求后，发起二阶段提交，进行共识协商
接受者(Acceptor)：对每个提议的值进行投票，并存储接受的值。一般集群中的所有节点都在扮演接受者的角色，参与共识协商，并接受和存储数据。代表投票协商和存储数据，对提议的值进行投票，并接受达成共识的值，存储保存
学习者(Learner)：被告知投票的结果，接受达成共识的值，存储保存，不参与投票的过程。通常学习者是数据备份节点，如「Master-Slave」模型中的Slave，被动地接受数据，容灾备份。代表存储数据，不参与共识协商，只接受达成共识的值，存储保存

算法过程

每个接受者(Acceptor)需持久化三个变量
- minProposalId：接受的最小 minProposalId
- acceptProposalId：上一个接受的 ProposalId
- acceptValue：上一个接受的值
在初始阶段：minProposalId = acceptProposalId = 0, acceptValue = null
P1：准备(Prepare)阶段
- P1a：提议者广播 prepare(n)，其中 n 是本机生成的一个自增 ID，不需要全局有序，如可用时间戳+IP
- P1b：接受者收到 prepare(n)，做决策
```
if n > minProposalId, 回复 yes。同时 minProposalId = n（持久化）返回(acceptProposalId, acceptValue)
else回复 no
```
- P1c
  - 提议者如果收到半数以上的 yes，则取 acceptorProposalId 最大的acceptValue 作为 v，进入第二阶段，广播 accept(n, v)
  - 如果 acceptor 返回的都是 null，则取自己的值作为 v，进入第二阶段
  - 否则，n 自增，重复 P1a
P2：接受(Accept)阶段
- P2a：提议者广播 accept(n, v)。这里的 n 就是 P1 阶段的 n，v 可能是自己的值，也可能是第 1 阶段的 acceptValue
- P2b：接受者收到 accept(n, v)，做如下决策
```
if n >= minProposalId, 回复 yes。同时 minProposalId = acceptProposalId = n（持久化）acceptValue = value返回 minProposalId
else回复 no
```
- P2c：提议者如果收到半数以上的 yes，并且 minProposalId == n，则算法结束。否则，n 自增，重复 P1a

达成共识的过程举例

假设客户端 1 的提案编号为 1，客户端 2 的提案编号为 5，并假设节点 A、B 先收到来自客户端 1 的准备请求，节点 C 先收到来自客户端 2 的准备请求
准备(Prepare)阶段
- 客户端1、2作为提议者，分别向所有接受者发送包含提案编号的准备请求
- 在准备请求中是不需要指定提议的值的，只需要携带提案编号即可
- 当节点A、B收到提案编号为1的准备请求，节点C收到提案编号为5的准备请求后，将这样处理：
- 由于之前没有通过任何提案，所以结点A、B将返回一个「尚无提案」的相应，并以后不再响应提案编号小于等于1的准备请求，不会通过编号小于1的提案
- 结点C则返回「尚无提案」的响应并以后不再响应提案编号小于等于5的准备请求，不会通过编号小于5的提案
- 另外，当节点 A、B 收到提案编号为 5 的准备请求，和节点 C 收到提案编号为 1 的准备请求的时候，将这样处理：
- 当节点A、B收到提案编号为5的准备请求的时候，因为提案编号5大于它们之前响应的准备请求的提案编号1，而且两个节点都没有通过诺任何提案，所以它将返回一个「尚无提案」的响应，并承诺以后不再响应提案编号小于等于5的准备请求，不会通过编号小于5的提案
- 当节点C收到提案编号为1的准备请求的时候，由于提案编号1小于它之前响应的准备请求的提案编号5，所以丢弃该准备请求，不做响应
接受(Accept)阶段
- 首先客户端1、2在收到大多数节点的准备响应之后，会分别发送接受请求：
- 当客户端1收到大多数的接受者(节点A、B)的准备响应后，根据响应中提案编号最大的提案的值，设置接受请求中的值。因为该值在来自节点A、B的准备响应中都为空，所以就把自己的提议值3作为提案的值，发送接受请求[1, 3]
- 当客户端2收到大多数的接受者的准备响应后(节点A、B和节点C)，根据响应中提案编号最大的提案的值，来设置接受请求中的值。因为该值来自节点A、B、C的准备响应中都为空，所以就把自己的提议值7作为提案的值，发送请求[5, 7]
- 当三个节点收到2 个客户端的接受请求时，会这样处理：
- 当节点A、B、C收到接受请求[1, 3]时，由于提案的提案编号1小于三个节点承诺能通过的提案的最小提案编号5，所以提案[1, 3]将被拒绝
- 当节点A、B、C收到接受请求[5, 7]的时候，由于提案的提案编号 5 不小于三个节点承诺能通过的提案的最小提案编号 5，所以就通过提案[5, 7]，也就是接受了值 7，三个节点就 X 值为 7 达成了共识
如果集群中有学习者，当接受者通过了一个提案时，就通知给所有的学习者。当学习者发现大多数的接受者都通过了某个提案，那么它也通过该提案，接受该提案的值
Basic Paxos的容错能力，源自「大多数」的约定，即当少于一半的节点出现故障的时候，共识协商仍然在正常工作
本质上而言，提案编号的大小代表着优先级，根据提案编号的大小，接受者保证三个承诺
- 如果准备请求的提案编号，小于等于接受者已经响应的准备请求的提案编号，那么接受者将承诺不响应这个准备请求
- 如果接受请求中的提案的提案编号，小于接受者已经响应的准备请求的提案编号，那么接受者将承诺不通过这个提案
- 如果接受者之前有通过提案，那么接受者将承诺，会在准备请求的响应中，包含已经通过的最大编号的提案信息

Basic Paxos 的两个问题

活锁问题：Paxos 是一个「不断循环」的 2PC。在 P1C 或者 P2C 阶段，算法都可能失败，重新进行 P1a。如果多个客户端写多个机器，每个机器都是 Proposer，会导致并发冲突很高，极端情况是每个节点都在无限循环地执行 2PC
性能问题：每确定一个值，至少需要两次 RTT(两个阶段，两个网络来回)+两次写盘，性能也是个问题

Multi Paxos

Basic Paxos 活锁问题的解决

变多写为单写，选出一个 Leader，只让 Leader 充当 Proposer。其它机器收到写请求，都把写请求转发给 Leader，或者让客户端把写请求都发给 Leader

Leader 的两种选举方法

方案 1：无租约的Leader选举
- 1.每个节点都有一个编号，选取编号最大的节点为 Leader
- 2.每个节点周期性地向其它节点发送心跳，假设周期为 T ms
- 3.如果一个节点在最近的 2 T ms 内还没有收到比自己编号更大的节点发来的心跳，则自己变为 Leader
- 4.如果一个节点不是 Leader，则收到请求之后转发给 Leader
- 可以看出，这个算法很简单，但因为网络超时原因，很可能出现多个Leader，但这并不影响MultiPaxos协议的正确性，只是增大并发写冲突的概率。我们的算法并不需要强制保证，任意时刻只能有一个Leader
方案 2：有租约的Leader选举
- 严格保证任意时刻只能有一个 Leader，即「租约」，意思是在一个限定的期限内，某台机器一直是 Leader。即使这个机器宕机，Leader 也不能切换。必须等到租期到期之后，才能开始选举新的Leader。这种方式会带来短暂的不可用，但保证了任意时刻只会有一个Leader。具体实现方式可以参见PaxosLease

Basic Paxos 的性能问题解决

原理
- Multi Paxos 选出 Leader 之后，可以把 2PC 优化成 1PC，即一个 RTT+一次落盘了
思路
- 当一个节点被确认为 Leader 之后，先广播一次 Prepare，一旦超过半数同意，之后对于收到的每条日志直接执行 Accept 操作。这里的 Prepare 不再是对一条日志的控制了，而是相当于拿到了整个日志的控制权。一旦这个 Leader 拿到了整个日志的控制权后，后面就直接略过 Prepare，直接执行 Accept
新的 Leader 出现怎么办？
- 新的 Leader 肯定会发起 Prepare，导致 minProposalId 变大，这时旧的 Leader 的广播 Accept 肯定会失败，旧的 Leader 会自己转变成普通的接受者，新 Leader 就把旧 Leader 顶替掉了
代码实现
- 所以 Multi Paxos 中，增加一个日志的 index 参数，代表当前传的是第 index 个日志
- prepare(n, index)
- accept(n, v, index)

被 choose 的日志，状态如何同步给其它机器

问题描述
- 对于一条日志，当提议者 (也就是Leader)接收到多数派对Accept请求的同意后，就知道这条日志被“choose” 了，也就是被确认了，不能再更改!
- 但只有Proposer 知道这条日志被确认了，其他的Acceptor并不知道这条日志被确认了。如何把这个信息传递给其他Accepotor呢?
方案 1：提议者主动通知
- 给 accept 再增加一个参数：accept(n, v, index, firstUnchoosenIndex)
- Proposer 在广播 accept 的时候，额外带来一个参数 firstUnchosenIndex = 7。意思是 7 之前的日志都已经 “choose” 了
方案 2：接受者被动查询
- 当一个Aceptor被选为Leader后，对于所有未确认的日志，可以逐个再执行一遍Paxos，来判断该条日志被多数派确认的值是多少。
- 因为Basic Paxos有一个核心特性: 一旦一个值被确定后，无论再执行多少遍Paxos，该值都不会改变!因此，再执行1遍Paxos，相当于向集群发起了一次查询!