分布式 Paxos和Fast Paxos算法

本文主要是介绍分布式 Paxos和Fast Paxos算法，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！

一. Paxos

算法中的参与者主要分为三个角色，同时每个参与者又可兼领多个角色

• Client：产生议题者 –> 交付Proposer提出
• Proposer：提议者 –> 提出提案（提案编号和提议的value）
• Acceptor：决策者 –> 收到提案后可以决定是否accept
• Learner：最终决策学习者 –> 只能学习被批准的提案

Acceptor必须最少大于等于3个，并且必须是奇数个(保证一定产生多数胜出)

保证一致性的方法

• value只有在被Proposer提出之后才可被批准
• 在一次Paxos算法执行实例中，只会选择一个value
• Learner只可获得被批准的value

四个约束

• P1： 一个Acceptor必须accept第一次收到的提案;
• P2a：一旦一个具有value v的提案被choose，那么之后任何Acceptor再次accept的提案必须具有value v;
• P2b：一旦一个具有value v的提案被choose，那么之后任何 Proposer 提出的提案必须具有value v;
• P2c：如果一个编号为n的提案具有value v，那么存在一个多数派，要么他们中所有人都没有accept编号小于n的任何提案，要么他们已经accpet的所有编号小于n的提案中编号最大的那个提案具有value v;

Basic Paxos

分为两个阶段

prepare阶段：

1. 当Porposer希望提出方案V1，首先发出prepare请求至大多数Acceptor。Prepare请求内容为序列号<SN1>;
2. 当Acceptor接收到prepare请求<SN1>时，检查自身上次回复过的prepare请求<SN2>
3. 如果SN2>SN1，则忽略此请求，直接结束本次批准过程
4. 否则检查上次批准的accept请求（SNx，Vx），并且回复（SNx，Vx）；如果之前没有进行过批准，则简单回复OK

accept批准阶段：

1a. 经过一段时间，收到一些Acceptor回复，回复可分为以下几种:

1) 回复数量满足多数派，并且所有的回复都是<OK>

这篇关于分布式 Paxos和Fast Paxos算法的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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