Paxos算法

Paxos是1990年,莱利斯-兰伯特提出的,基于消息传递,且具有高度容错性的一致性算法。是目前公认的解决分布式一致性最有效的算法之一。

一、Paxos来源

1982年,兰伯特与另外两人发表了论文The Byzantine Generals Problem,提出了一种计算机容错理论,即著名的拜占庭问题:

拜占庭帝国有很多支军队,不同军队间必须制定一个统一的行动计划,从而做出进军或者撤退的决定。而且,各个军队间是被地理位置所分隔开的,依靠军队的通讯员进行通讯。然而通讯员中可能存在叛徒,中途可能篡改消息,如何保证通讯过程中消息的一致性呢?

因为我们的分布式系统大部分都是在局域网当中,因此消息被篡改很不常见。我们通常在实际工作中会假设拜占庭问题是不存在的。

1990年,兰伯特提出了一个理论上的一致性解决方案,同时给出了严格的数学证明。同样是类似拜占庭问题,采用故事的形式来描述这一算法:

在古希腊有一个叫Paxos的小岛,岛上采用议会的形式来通过法令。议会中的议员通过信使进行消息的传递。值得注意的是,议员和信使都是兼职的,他们随时会离开会议厅,设置信使传递的消息可能是重复的,或者一去不复返。因此,议会协议要求在此种情况下仍能保证法令的的正确产生,并且不会出现冲突。

Paxos算法的名字就是取自这个小岛。

兰伯特公认的令人晦涩的算法描述,知道1998年才被接受,从此Paxos 算法正是被计算机科学家接受用于解决分布式系统的一致性问题。

2001年,兰伯特发布了Paxos Made Simple,使用通俗易懂的语言重新讲述的这一算法。

二、算法解析

2.1 问题描述

假设有一组可以提成提案的进程集合,那么对于一个一致性算法来说需要保证以下几点:
1)这些被提出的提案,只有一个可以被选定。
2)如果灭有提案被提出,那么就不会有提案被选定。
3)如果一个提案被选定,进程应该可以获取被选定的提案信息。

关于安全性的条件有如下:
1)只有被提出的提案才能被选定。
2)只有一个值被选定。
3)如果进程认为提案被选定了,那么该提案就是真的被选定的那个。

在Paxos的算法中,有三种角色:
1)proposer 提案者
2)acceptor 接受者
3)learner 学习者

2.2 提案的选定

采取多acceptor的方式进行提案的选定。单acceptor存在单点问题。如何认为这个提案被选定了呢?假设有一个acceptor集合,当有多个acceptor都选定了这个提案,当acceptor达到一定的数量,我们就认定提案选定成功。

整体来说是一个类似于两阶段提交的算法执行过程:
阶段一:
1、proposer提出一个编号是M(n)的提案,然后向超过半数的acceptor发送编号为M(n)prepare请求。
2、一个acceptor接收到编号为M(n)的提案,且该编号大于其所响应的所有编号,那么它就会将它所响应过得最大编号的提案作为响应反馈给proposer,同时acceptor承诺不会再通过小于M(n)的提案。

阶段二:
1、如果proposer收到半数以上acceptor返回的编号为M(n)的响应,那么它就会发送一个针对[M(n),V(n)]提案的Accept请求。
2、如果acceptor收到这个针对[M(n),V(n)]提案的Accept请求,只要该acceptor尚未对大于M(n)的prepare请求作出响应,它就可以通过这个提案。

2.3 提案的获取

如何让learner的获取到通过提案呢?可以使用如下的方案:

让所有的acceptor将他们的提案批准情况,统一发送给一个learner,各个learner之间相互通信。通常是主learner通知其他的learner。

如上方案存在主learner的单点问题,所以需要一个learner的集合。

2.4 通过选主proposer保证算法活性

一个分布式算法通常有两个关键特性,安全性(保证一定不会发生)和活性(保证一定会发生)。

如果任何一个proposer都能提交提案,那么基于前面的实现方案,会导致整个算法死循环。

如:a提出m1的提案,发出prepare请求,acceptor接收并响应,此时b提出一个m2,acceptor同样接收并响应。当a在第二阶段发起提案时,发现m1被丢弃了,又会发出一个m3的prepare请求,导致死循环。

此时需要最proposer进行选举,只有主proposer才能和过半的acceptor通讯,只要主proposer提出一个提案,就会被接受。当proposer发现当前有一个更大的提案,则会丢弃小的提案,并最终选出一个更大的提案。

三、总结

Paxos引入了过半的概念,少数服从多数。
Paxos支持节点角色的轮换,避免分布式单点。

是目前最优秀的分布式算法之一。

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