Paxos算法原理

Paxos算法是什么?

Paxos算法运行在允许宕机故障的异步系统中,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。它利用大多数 (Majority) 机制保证了2F+1的容错能力,即2F+1个节点的系统最多允许F个节点同时出现故障。

一个或多个提议进程 (Proposer) 可以发起提案 (Proposal),Paxos算法使所有提案中的某一个提案,在所有进程中达成一致。系统中的多数派同时认可该提案,即达成了一致。最多只针对一个确定的提案达成一致。

Paxos算法角色

  • Proposer:   提出提案 (Proposal)。Proposal信息包括提案编号 (Proposal ID) 和提议的值 (Value)。
  • Acceptor:参与决策,回应Proposers的提案。收到Proposal后可以接受提案,若Proposal获得多数Acceptors的接受,则称该Proposal被批准。
  • Learner:不参与决策,从Proposers/Acceptors学习最新达成一致的提案(Value)

在多副本状态机中,每个副本同时具有Proposer、Acceptor、Learner三种角色。

Paxos算法阶段

  1.  第一阶段:Prepare阶段。Proposer向Acceptors发出Prepare请求,Acceptors针对收到的Prepare请求进行Promise承诺。
  2. 第二阶段:Accept阶段。Proposer收到多数Acceptors承诺的Promise后,向Acceptors发出Propose请求,Acceptors针对收到的Propose请求进行Accept处理。
  3. 第三阶段:Learn阶段。Proposer在收到多数Acceptors的Accept之后,标志着本次Accept成功,决议形成,将形成的决议发送给所有Learners。

消息描述

  • Prepare: Proposer生成全局唯一且递增的Proposal ID (可使用时间戳加Server ID),向所有Acceptors发送Prepare请求,这里无需携带提案内容,只携带Proposal ID即可。
  • Promise: Acceptors收到Prepare请求后,做出“两个承诺,一个应答”。

两个承诺

  1. 不再接受Proposal ID小于等于当前请求的Prepare请求
  2. 不再接受Proposal ID小于当前请求的Propose请求

一个应答

不违背以前作出的承诺下,回复已经Accept过的提案中Proposal ID最大的那个提案的Value和Proposal ID,没有则返回空值

  • Propose: Proposer 收到多数Acceptors的Promise应答后,从应答中选择Proposal ID最大的提案的Value,作为本次要发起的提案。如果所有应答的提案Value均为空值,则可以自己随意决定提案Value。然后携带当前Proposal ID,向所有Acceptors发送Propose请求
  • Accept: Acceptor收到Propose请求后,在不违背自己之前作出的承诺下,接受并持久化当前Proposal ID和提案Value
  • Learn: Proposer收到多数Acceptors的Accept后,决议形成,将形成的决议发送给所有Learners

Paxos算法流程

  1.  获取一个Proposal ID n,为了保证Proposal ID唯一,可采用时间戳+Server ID生成
  2.  Proposer向所有Acceptors广播Prepare(n)请求
  3.  Acceptor比较n和minProposal,如果n>minProposal,minProposal=n,并且将 acceptedProposal 和 acceptedValue 返回
  4.  Proposer接收到过半数回复后,如果发现有acceptedValue返回,将所有回复中acceptedProposal最大的acceptedValue作为本次提案的value,否则可以任意决定本次提案的value
  5.  到这里可以进入第二阶段,广播Accept (n,value) 到所有节点
  6.  Acceptor比较n和minProposal,如果n>=minProposal,则acceptedProposal=minProposal=n,acceptedValue=value,本地持久化后,返回;否则,返回minProposal
  7.  提议者接收到过半数请求后,如果发现有返回值result >n,表示有更新的提议,跳转到1;否则value达成一致

Multi-Paxos算法

Basic Paxos算法缺点

原始的Paxos算法(Basic Paxos)只能对一个值形成决议,决议的形成至少需要两次网络来回,在高并发情况下可能需要更多的网络来回,极端情况下甚至可能形成活锁。如果想连续确定多个值,Basic Paxos搞不定了。

改进

  1. 针对每一个要确定的值,运行一次Paxos算法实例(Instance),形成决议。每一个Paxos实例使用唯一的Instance ID标识
  2. 在所有Proposers中选举一个Leader,由Leader唯一地提交Proposal给Acceptors进行表决。这样没有Proposer竞争,解决了活锁问题。在系统中仅有一个Leader进行Value提交的情况下,Prepare阶段就可以跳过,从而将两阶段变为一阶段,提高效率
原文地址:https://www.cnblogs.com/byene/p/12634385.html