Distributed | Paxos

自Paxos问世以来就持续垄断了分布式一致性算法，Paxos这个名词几乎等同于分布式一致性。Google的很多大型分布式系统都采用了Paxos算法来解决分布式一致性问题。在学习了Raft算法之后自然不能错过。

[论文地址]

1. 相关概念

在Paxos算法中，有三种角色：

  • Proposer
  • Acceptor
  • Learners

一个节点可以同时充当多个角色，既是 Proposer ，又是 Acceptor，又是 Learners

2.算法背景

Paxos算法是解决分布式一致性问题的共识算法，使得分布式系统中的各个进程就某个决议达成一致。

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。但是信息不能被篡改，即属于非拜占庭模型。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。

  • Proposer：提出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，则该Proposal被选定。
  • Learner：不参与决策，从Proposers/Acceptors学习最新达成一致的提案（Value）。

推导定理

在论文中通过一系列的推导，引出Paxos的三条规定：

  1. 当一个Acceptor没有响应任何编号大于N的Prepare请求，那么他就可以接受这个编号为N的提案。
  2. 一个提案被选定需要被半数以上的Acceptor接受才能被选定
  3. 如果某个value为v的提案被选定了，那么之后任何Proposer提出的编号更高的提案的value必须也是v。

其中1、2很好满足，而第3条需要通过另一个规定进行实现：

  1. 对于任意的N和V，如果提案[N,V]被提出，那么存在一个半数以上的Acceptor组成的集合S，满足以下两个条件中的任意一个：
    • S中每个Acceptor都没有接受过编号小于N的提案
    • S中Acceptor接受过的最大编号的提案的value 为 V。

提案生成算法

基于之前的第四条规定，Proposer生成提案之前，应该先去学习之前的value，避免不一致的提案产生。

因此提案生产可以分为两个步骤：

  1. Prepare阶段：

    Proposer生成一个递增的提案编号N，然后向Acceptor发送请求，要求每个Acceptor做出以下响应：

    （1）向Proposer承诺保证不再接受任何编号小于N的提案。

    （2）如果Acceptor中存在小于N的提案，就向Proposer响应已经接受过的编号小于N的最大编号的提案。

  2. Accept阶段：

    如果Proposer收到了半数以上的Acceptor的响应，那么它就可以生成编号为N，Value为V的提案[N,V]。这里的V是所有的响应中编号最大的提案的Value。如果所有的响应中都没有提案，那么此时V就可以由Proposer自己生成。

Acceptor接受

Acceptor可以忽略任何请求而不用担心破坏数据的一致性。

而对于接受的场景：

  • 当一个Acceptor没有响应任何编号大于N的Prepare请求，那么他就可以接受这个编号为N的提案。
  • 也即对Proposer的承诺(1)

因此一个Acceptor只需记住：1. 已Accept的编号最大的提案 2. 已Prepare请求的最大编号。

Learner学习

最简单的方案是每个 Acceptor 接受提案后，就将该提案发送给所有 Learner。 当Learner收到的提案超过一半时，即认为该提案被选择。但这样需要(M*N)次的网络通信

也可以选择一个主Learner。Acceptor接受一个提案后，就将该提案发送给主Learner，主Learner再通知其他Learner。但主Learner一旦故障会导致系统无法运转（单点故障）。

方案三则是Acceptor发送提案给某个Learner集合，再由Learner集合进行转发，是前两个方案的结合。

保持前进

如前所述，按照Paxos算法的流程，可能会有两个Proposer依次提出编号递增的方案，导致Acceptor在prepare阶段通过请求，在accept阶段拒绝请求。任何proposal都无法被执行，形成活锁。

因此可以选择一个主Proposer，仅有它可以发出提案。

Multi-Paxos算法

在Basic Paxos中只能对一个值进行决议，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。

实际应用中几乎都需要连续确定多个值，而且希望能有更高的效率。Multi-Paxos正是为解决此问题而提出。Multi-Paxos基于Basic Paxos做了两点改进：

  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。

Multi-Paxos首先需要选举Leader，Leader的确定也是一次决议的形成，所以可执行一次Basic Paxos实例来选举出一个Leader。选出Leader之后只能由Leader提交Proposal，在Leader宕机之后服务临时不可用，需要重新选举Leader继续服务。在系统中仅有一个Leader进行Proposal提交的情况下，Prepare阶段可以跳过。

Multi-Paxos通过改变Prepare阶段的作用范围至后面Leader提交的所有实例，从而使得Leader的连续提交只需要执行一次Prepare阶段，后续只需要执行Accept阶段，将两阶段变为一阶段，提高了效率。为了区分连续提交的多个实例，每个实例使用一个Instance ID标识，Instance ID由Leader本地递增生成即可。

Multi-Paxos允许有多个自认为是Leader的节点并发提交Proposal而不影响其安全性，这样的场景即退化为Basic Paxos。

参考

[分布式一致性算法——Paxos原理与推导过程]

[Paxos算法详解]

[拜占庭将军问题]

[拜占庭将军问题深入探讨]

DistributedSystem

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