分布式系统理论进阶：Paxos变种和优化

本文主要是介绍分布式系统理论进阶：Paxos变种和优化，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！

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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Paxos的优化，在保证一致性协议正确(safety)的前提下，减少Paxos决议通信步骤、避免单点故障、实现节点负载均衡，从而降低时延、增加吞吐量、提升可用性，下面我们就来了解这些Paxos变种。

Multi Paxos

首先我们来回顾一下Multi Paxos，Multi Paxos在Basic Paxos的基础上确定一系列值，其决议过程如下：

phase1a: leader提交提议给acceptor
phase1b: acceptor返回最近一次接受的提议(即曾接受的最大的提议ID和对应的value)，未接受过提议则返回空
phase2a: leader收集acceptor的应答，分两种情况处理
　　phase2a.1: 如果应答内容都为空，则自由选择一个提议value
　　phase2a.2: 如果应答内容不为空，则选择应答里面ID最大的提议的value
phase2b: acceptor将决议同步给learner

Multi Paxos中leader用于避免活锁，但leader的存在会带来其他问题，一是如何选举和保持唯一leader(虽然无leader或多leader不影响一致性，但影响决议进程progress)，二是充当leader的节点会承担更多压力，如何均衡节点的负载。Mencius[1]提出节点轮流担任leader，以达到均衡负载的目的；租约(lease)可以帮助实现唯一leader，但leader故障情况下可导致服务短期不可用。

Fast Paxos

在Multi Paxos中，proposer -> leader -> acceptor -> learner，从提议到完成决议共经过3次通信，能不能减少通信步骤？

对Multi Paxos phase2a，如果可以自由提议value，则可以让proposer直接发起提议、leader退出通信过程，变为proposer -> acceptor -> learner，这就是Fast Paxos[2]的由来。

Multi Paxos里提议都由leader提出，因而不存在一次决议出现多个value，Fast Paxos里由proposer直接提议，一次决议里可能有多个proposer提议、出现多个value，即出现提议冲突(collision)。leader起到初始化决议进程(progress)和解决冲突的作用，当冲突发生时leader重新参与决议过程、回退到3次通信步骤。

Paxos自身隐含的一个特性也可以达到减少通信步骤的目标，如果acceptor上一次确定(chosen)的提议来自proposerA，则当次决议proposerA可以直接提议减少一次通信步骤。如果想实现这样的效果，需要在proposer、acceptor记录上一次决议确定(chosen)的历史，用以在提议前知道哪个proposer的提议上一次被确定、当次决议能不能节省一次通信步骤。

EPaxos

除了从减少通信步骤的角度提高Paxos决议效率外，还有其他方面可以降低Paxos决议时延，比如Generalized Paxos[3]提出不冲突的提议(例如对不同key的写请求)可以同时决议、以降低Paxos时延。

更进一步地，EPaxos[4](Egalitarian Paxos)提出一种既支持不冲突提议同时提交降低时延、还均衡各节点负载、同时将通信步骤减少到最少的Paxos优化方法。

为达到这些目标，EPaxos的实现有几个要点。一是EPaxos中没有全局的leader，而是每一次提议发起提议的proposer作为当次提议的leader(command leader)；二是不相互影响(interfere)的提议可以同时提交；三是跳过prepare，直接进入accept阶段。EPaxos决议的过程如下：

左侧展示了互不影响的两个update请求的决议过程，右侧展示了相互影响的两个update请求的决议。Multi Paxos、Mencius、EPaxos时延和吞吐量对比：

为判断决议是否相互影响，实现EPaxos得记录决议之间的依赖关系。