Paxos 算法

Paxos 算法是基于消息传递的分布式一致性算法，很多大型的网络技术公司和开源框架都采用 Paxos 算法作为其各自的底层解决方案，比如 Chubby 、 Megastore 以及 MySQL Group Replication 。 Paxos 算法运行在服务器发生宕机故障的时候，能够保证数据的完整性，不要求可靠的消息传递，可容忍消息丢失、延迟、乱序以及重复，保证服务的高可用性。

底层实现

保证分布式系统下数据的一致性操作，本质是协调运行在不同的网络服务器上的线程服务，使这些服务就某一个特定的数据执行一致性的变更操作。在整个 Paxos 算法的实现过程中，将参与算法的集群中的全部服务器，分成三种角色：提议者（Proposer）、决策者（Acceptor）、决策学习者（Learner）。

三种角色

Paxos 通过协调不同服务器上的线程或服务，使它们就某个数据的变更操作达成一致。算法中，集群的服务器被分为以下三种角色：

• 提议者（Proposer）
  提出提案（Proposal），包含提案编号（Proposal ID）和提议值（Value）。

• 决策者（Acceptor）
  接收提案并参与决策。一个提案需要获得超过半数 Acceptor 的认可才能被批准。

• 学习者（Learner）
  从 Proposer 和 Acceptor 学习已批准的提案，并同步状态。

在 Paxos 算法中，当处理来自客户端的事务性会话请求的过程时，首先会触发一个或多个服务器进程，就本次会话的处理发起提案。当该提案通过网络发送到集群中的其他角色服务器后，这些服务器会就该会话在本地的执行情况反馈给发起提案的服务器。发起提案的服务器会在接收到这些反馈信息后进行统计，当集群中超过半数的服务器认可该条事务性的客户端会话操作后，认为该客户端会话可以在本地执行操作。

Paxos 算法采用多副本的处理方式，即存在多个副本，每个副本分别包含提案者、决策者以及学习者。下图演示了三种角色的服务器之间的关系。

事务处理过程

Paxos 的运行分为三个阶段：提案准备阶段、事务处理阶段和数据同步阶段。

1. 提案准备阶段（Prepare Phase）

• Proposer 向所有 Acceptor 发送 Prepare 请求，附带提案编号。
• Acceptor 对请求做出响应：
  • 如果编号比已处理的提案编号高，承诺（Promise）不再接受更低编号的提案，并返回已接受的提案（如果有）。
  • 否则，拒绝该请求。

2. 事务处理阶段（Accept Phase）

• Proposer 根据准备阶段的反馈，选择提案值，并向 Acceptor 发送 Accept 请求。
• Acceptor 根据承诺决定是否接受提案：
  • 如果提案编号符合之前的承诺，接受该提案。
  • 否则，拒绝提案。

当提案获得超过半数 Acceptor 的批准后，提案被认为已被接受。

3. 数据同步阶段（Learn Phase）

• 已批准的提案由 Proposer 通知所有 Learner。
• Learner 从 Acceptor 获取最终决议，并同步数据，完成一致性处理。

总结

优点

• 强一致性：即使在节点故障或网络分区时，仍能保持一致性。
• 高容错性：容忍消息丢失、延迟和乱序等问题。
• 灵活性：支持动态扩展和节点变更。

缺点

• 实现复杂：逻辑设计和实现难度较大。
• 高延迟：多次通信增加了事务完成的时间。

Paxos 算法通过角色分工和阶段处理，在分布式系统中实现了可靠的数据一致性保障。尽管算法复杂，但其强一致性和容错能力使其成为分布式系统的核心解决方案之一。