Paxos算法细节详解(一)--经过现实世界描述算法

Paxos分析

最近研究paxos算法，看了许多相关的文章，概念仍是很模糊，以为仍是没有掌握paxos算法的精髓，因此花了3天时间分析了libpaxos3的全部代码，此代码能够从https://bitbucket.org/sciascid/libpaxos 下载。对paxos算法有初步了解以后，再看此文的效果会更好；若是你也想分析libpaxos3的话，此文应该会对你有不小帮助；关于paxos的历史这里很少作介绍，关于描述paxos算法写的最好的一篇文章应该就是维基百科了，地址戳这里：http://zh.wikipedia.org/zh-cn/Paxos%E7%AE%97%E6%B3%95

 

在paxos算法中，分为4种角色：

  Proposer ：提议者

  Acceptor：决策者

  Client：产生议题者

  Learner：最终决策学习者

上面4种角色中，提议者和决策者是很重要的，其余的2个角色在整个算法中应该算作打酱油的，Proposer就像Client的使者，由Proposer使者拿着Client的议题去向Acceptor提议，让Acceptor来决策。这里上面出现了个新名词：最终决策。如今来系统的介绍一下paxos算法中全部的行为：

1. Proposer提出议题
2. Acceptor初步接受 或者 Acceptor初步不接受
3. 若是上一步Acceptor初步接受则Proposer再次向Acceptor确认是否最终接受
4. Acceptor 最终接受 或者Acceptor 最终不接受

上面Learner最终学习的目标是Acceptor们最终接受了什么议题？注意，这里是向全部Acceptor学习，若是有多数派个Acceptor最终接受了某提议，那就获得了最终的结果，算法的目的就达到了。画一幅图来更加直观：

 

为何须要3个Acceptor？由于Acceptor必须是最少大于等于3个，而且必须是奇数个，由于要造成多数派嘛，若是是偶数个，好比4个，2个接受2个不接受，互不相让，无法搞下去了。

为何是3个Proposer？ 其实无所谓是多少个了，1~n 均可以的；若是是1个proposer，毫无竞争压力，很顺利的完成2阶段提交，Acceptor们最终批准了事。若是是多个proposer就比较复杂了，请继续看。

 

上面的图中是画了不少节点的，每一个节点须要一台机器么？答案是不须要的，上面的图是逻辑图，物理中，能够将Acceptor和Proposer以及Client放到一台机器上，只是使用了不一样的端口号罢了，Acceptor们启动不一样端口的TCP监听，Proposer来主动链接便可；彻底能够将Client、Proposer、Acceptor、Learner合并到一个程序里面；这里举一个例子：好比开发一个JOB程序，JOB程序部署在多台服务器上(数量为奇数)，这些JOB有可能同时处理一项任务，如今使用paxos算法让这些JOB本身来商量由谁(哪台机器)来处理这项任务，这样JOB程序里就须要包含Client、Proposer、Acceptor、Learner这4大功能，而且须要配置其余JOB服务器的IP地址。

再举一个例子，zookeeper经常用来作分布式事务锁。Zookeeper所使用的zad协议也是相似paxos协议的。全部分布式自协商一致性算法都是paxos算法的简化或者变种。Client是使用zookeeper服务的机器，Zookeeper自身包含了Acceptor, Proposer, Learner。Zookeeper领导选举就是paxos过程，还有Client对Zookeeper写Znode时，也是要进行Paxos过程的，由于不一样Client可能链接不一样的Zookeeper服务器来写Znode，到底哪一个Client才能写成功？须要依靠Zookeeper的paxos保证一致性，写成功Znode的Client天然就是被最终接受了，Znode包含了写入Client的IP与端口，其余的Client也能够读取到这个Znode来进行Learner。也就是说在Zookeeper自身包含了Learner(由于Zookeeper为了保证自身的一致性而会进行领导选举，因此须要有Learner的内部机制，多个Zookeeper服务器之间须要知道如今谁是领导了)，Client端也能够Learner，Learner是广义的。

 

如今经过一则故事来学习paxos的算法的流程(2阶段提交)，有2个Client(老板，老板之间是竞争关系)和3个Acceptor(政府官员)：

1. 如今须要对一项议题来进行paxos过程，议题是“A项目我要中标！”，这里的“我”指每一个带着他的秘书Proposer的Client老板。
2. Proposer固然听老板的话了，赶忙带着议题和现金去找Acceptor政府官员。
3. 做为政府官员，固然想谁给的钱多就把项目给谁。
4. Proposer-1小姐带着现金同时找到了Acceptor-1~Acceptor-3官员，1与2号官员分别收取了10比特币，找到第3号官员时，没想到遭到了3号官员的鄙视，3号官员告诉她，Proposer-2给了11比特币。不过不要紧，Proposer-1已经获得了1,2两个官员的承认，造成了多数派(若是没有造成多数派，Proposer-1会去银行提款在来找官员们给每人20比特币，这个过程一直重复每次+10比特币，直到多数派的造成)，满意的找老板复命去了，可是此时Proposer-2保镖找到了1,2号官员，分别给了他们11比特币，1,2号官员的态度马上转变，都说Proposer-2的老板懂事，这下子Proposer-2放心了，搞定了3个官员，找老板复命去了，固然这个过程是第一阶段提交，只是官员们初步接受贿赂而已。故事中的比特币是编号，议题是value。

　　　　这个过程保证了在某一时刻，某一个proposer的议题会造成一个多数派进行初步支持；

 ===============华丽的分割线，第一阶段结束================

　　5.　如今进入第二阶段提交，如今proposer-1小姐使用分身术(多线程并发)分了3个本身分别去找3位官员，最早找到了1号官员签合同，遭到了1号官员的鄙视，1号官员告诉他proposer-2先生给了他11比特币，由于上一条规则的性质proposer-1小姐知道proposer-2第一阶段在她以后又造成了多数派(至少有2位官员的赃款被更新了);此时她赶忙去提款准备从新贿赂这3个官员(从新进入第一阶段)，每人20比特币。刚给1号官员20比特币， 1号官员很高兴初步接受了议题，还没来得及见到2,3号官员的时候

这时proposer-2先生也使用分身术分别找3位官员(注意这里是proposer-2的第二阶段)，被第1号官员拒绝了告诉他收到了20比特币，第2,3号官员顺利签了合同，这时2，3号官员记录client-2老板用了11比特币中标，由于造成了多数派，因此最终接受了Client2老板中标这个议题，对于proposer-2先生已经出色的完成了工做；

这时proposer-1小姐找到了2号官员，官员告诉她合同已经签了，将合同给她看，proposer-1小姐是一个没有什么职业操守的聪明人，以为跟Client1老板混没什么前途，因此将本身的议题修改成“Client2老板中标”，而且给了2号官员20比特币，这样造成了一个多数派。顺利的再次进入第二阶段。因为此时没有人竞争了，顺利的找3位官员签合同，3位官员看到议题与上次一次的合同是一致的，因此最终接受了，造成了多数派，proposer-1小姐跳槽到Client2老板的公司去了。

===============华丽的分割线，第二阶段结束===============

　　Paxos过程结束了，这样，一致性获得了保证，算法运行到最后全部的proposer都投“client2中标”全部的acceptor都接受这个议题，也就是说在最初的第二阶段，议题是先入为主的，谁先占了先机，后面的proposer在第一阶段就会学习到这个议题而修改本身自己的议题，由于这样没职业操守，才能让一致性获得保证，这就是paxos算法的一个过程。原来paxos算法里的角色都是这样的不靠谱，不过不要紧，结果靠谱就能够了。该算法就是为了追求结果的一致性。