分布式一致性算法：Paxos算法学习
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【引言】
最近在研究开源库和国产数据库时，现阶段涉及到两个的方向：一个是
MySQL
的
InnoDB
Cluster
；一个是
OceanBase
，两者均用到
Paxos
算法来保障数据一致性。熟悉大数据的
亲都知道
zookeeper
通过实现分段提交协议（
zab
协议）来使得其具有强一致性和分区容
错性的特点，其大量用于解决分布式中间件在遇到脑裂时的主
-
备选举和数据恢复的功能。
Paxos
算法是个嘛，今天重点先初步学习下。
本文内容主要参考如下两篇文章，根据个人理解做了内容整合。
【参考
1
】
https://www.cnblogs.com/hugb/p/8955505.html
【参考
2
】
https://www.jianshu.com/p/910eb4e0909c
一、
先有个
Paxos
协议
/
算法重要性的认知：
Paxos
协议
/
算法是分布式系统中比较重要的协议，有多重要？
<
分布式系统的事务处理
>
：
Google Chubby
的作者
Mike Burrows
说过这个世界上只有一种一致性
算法，那就是
Paxos
，其它的算法都是残次品。
<
大规模分布式存储系统
>
：
理解了这两个分布式协议之后
(Paxos/2PC)
，学习其他分布式协议会变得
相当容易。
看着很狂对不对，狂就有其狂的资本，接着了解
Paxos
协议。
二、
Paxos
协议
/
算法的历史
Paxos
算法是莱斯利
·
兰伯特（
Leslie Lamport
，就是
LaTeX
中的
"La"
，此人现在在微软研
究院）于
1990
年提出的一种基于消息传递的一致性算法。这个算法被认为是类似算法中
最有效的。
从
20
世纪
80
年代起对于一致性算法的研究就没有停止过。节点通信存在两种模型：共享
内存（
Shared memory
，需要锁）和消息传递（
Messages passing
）。
Paxos
算法就是一种基于消息传递模型的一致性算法，不仅仅是分布式系统中，凡是多个
过程需要达成某种一致的场合都可以使用
Paxos
算法。
Paxos
算法解决的问题是一个分布式系统如何就某个值（决议）达成一致。一个典型的场
景是，在一个分布式数据库系统中，如果各节点的初始状态一致，每个节点执行相同的操
作序列，那么他们最后能得到一个一致的状态。为保证每个节点执行相同的命令序列，需
要在每一条指令上执行一个
“
一致性算法
”
以保证每个节点看到的指令一致。
Paxos
算法适用场景：一台机器中多个进程
/
线程达成数据一致；分布式文件系统或分
布式数据库中多客户端并发读写数据，分布式存储中多个副本响应读写请求的一致性。
三、
Paxos
协议
/
算法讲解
Paxos
算法的目的
Paxos
算法的目的是为了解决分布式环境下一致性的问题；
即在分布式环境下的不可靠背景下，在多个节点并发操纵数据时，如何保证在
读写过程中数据的一致性（如何就一个值达到统一）。
Paxos
的两个组件
Proposer
提议发起者，处理客户端请求，将客户端的请求发送到集群中，以便决定这个
值是否可以被批准。
Acceptor
提议批准者，负责处理接收到的提议，他们的回复就是一次投票。会存储一些
状态来决定是否接收一个值
Paxos
有两个原则
1)
安全原则
---
保证不能做错的事
a
） 针对某个实例的表决只能有一个值被批准，不能出现一个被批准的值被另
一个值覆盖的情况；
(
假设有一个值被多数
Acceptor
批准了，那么这个值就只能
被学习
)
b
） 每个节点只能学习到已经被批准的值，不能学习没有被批准的值。
2)
存活原则
---
只要有多数服务器存活并且彼此间可以通信，最终都要做到的下
列事情：
a
）最终会批准某个被提议的值；
b
）一个值被批准了，其他服务器最终会学习到这个值。
paxos
流程图概括如下：
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