paxos应用过程是怎样的

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paxos应用过程是怎样的

实例

下面我们通过例子来理解 Paxos 的实际应用过程。

假设现在有五个节点的分布式系统,此时 A 节点打算提议 X 值,E 节点打算提议 Y 值,其他节点没有提议。

假设现在 A 节点广播它的提议(也会发送给自己),由于网络延迟的原因,只有 A,B,C 节点收到了。注意即使 A,E 节点的提议同时到达某个节点,它也必然有个先后处理的顺序,这里的“同时”不是真正意义上的“同时”。
paxos应用过程是怎样的

A,B,C接收提议之后,由于这是第一个它们接收到的提议,acceptedProposal 和 acceptedValue 都为空。

由于 A 节点已经收到超半数的节点响应,且返回的 acceptedValue 都为空,也就是说它可以用 X 作为提议的值来发生 Accept 请求,A,B,C接收到请求之后,将 acceptedValue 更新为 X。
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A,B,C 会发生 minProposal 给 A,A 检查发现没有大于 1 的 minProposal 出现,此时 X 已经被选中。等等,我们是不是忘了D,E节点?它们的 acceptedValue 并不是 X,系统还处于不一致状态。至此,Paxos 过程还没有结束,我们继续看。

此时 E 节点选择 Proposal ID 为 2 发送 Prepare 请求,结果就和上面不一样了,因为 C 节点已经接受了 A 节点的提议,它不会三心二意,所以就告诉 E 节点它的选择,E 节点也很绅士,既然 C 选择了 A 的提议,那我也选它吧。于是,E 发起 Accept 请求,使用 X 作为提议值,至此,整个分布式系统达成了一致,大家都选择了 X。
paxos应用过程是怎样的

上面是 Paxos 的一个简单应用过程,其他复杂的场景也可以根据流程图慢慢推导,这里只是抛砖引玉。

事件发展:

第一个框代表第一阶段--提议

1.p2最先找到A2,P2提议序号是2,A2记录下,因为之前没有其他的序号所以成功了,然后返回标志给p2;

2.p1找到A1,P1提议序号是1,A1记录下,因为之前没有其他的序号所以成功了,然后返回标志给p1;

3.p1找到A3,P1提议序号是1,A3记录下,因为之前没有其他的序号所以成功了,然后返回标志给p1;

问题来了

4.p1找到A2,P1提议序号是1,A2已经记录下提议序号2,2>1,所以不成功;

5.p2找到A1,P2提议序号是2,A1已经记录下提议序号1,1>2,所以成功;,然后返回标志给p2;

6.p2找到A3,P2提议序号是2,A3已经记录下提议序号1,1>2,所以成功;,然后返回标志给p2;

第二个框代表第二阶段--确认提议(投票)

7.p1找到A1,P1确认序号是1,A1已经记录下提议序号2,1<2,所以不确认,然后p1继续提议序号是3,周而复始...;

8.p2找到A2,P2确认序号是2,A2已经记录下提议序号2,2=2,所以确认成功;,然后返回投票标志给p2;

9.p2找到A3,P2确认序号是2,A3已经记录下提议序号2,2=2,所以确认成功;,然后返回投票标志给p2;

10.p2找到A1,P2确认序号是2,A1已经记录下提议序号3,2<3,所以不确认,;然后p2继续提议序号是4,周而复始...;
问题来了

11.p1找到A2,P1确认序号是1,A1已经记录下确认序号2,1<2,所以不确认,然后返回确认序号2;

12.p1找到A3,P1确认序号是1,A3已经记录下确认序号2,1<2,所以不确认,然后返回确认序号2;

13.p1和p2都得到确认也就是投票结果是2。

14.所有的Learner最终学习的目标是2。

Paxos过程结束了,这样,一致性得到了保证,算法运行到最后所有的proposer都投“2”所有的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自己本身的议题,才能让一致性得到保证,这就是paxos算法的一个过程。该算法就是为了追求结果的一致性。

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