Paxos算法细节详解(一)--通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,概念还是很模糊,觉得还是没有掌握paxos算法的精髓,所以花了3天时间分析了libpaxos3的所有代码,此代码可以从https://bitbucket.org/sciascid/libpaxos 下载。对paxos算法有初步了解之后,再看此文的效果会更好;如果你也想分析libpaxos3的话,此文应该会对你有不小帮助;关于paxos的历史这里不多做介绍,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,其他的2个角色在整个算法中应该算做打酱油的,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。现在来系统的介绍一下paxos算法中所有的行为:

  1. Proposer提出议题
  2. Acceptor初步接受 或者 Acceptor初步不接受
  3. 如果上一步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,这里是向所有Acceptor学习,如果有多数派个Acceptor最终接受了某提议,那就得到了最终的结果,算法的目的就达到了。画一幅图来更加直观:

 

为什么需要3个Acceptor?因为Acceptor必须是最少大于等于3个,并且必须是奇数个,因为要形成多数派嘛,如果是偶数个,比如4个,2个接受2个不接受,各执己见,没法搞下去了。

为什么是3个Proposer? 其实无所谓是多少个了,1~n 都可以的;如果是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。如果是多个proposer就比较复杂了,请继续看。

 

上面的图中是画了很多节点的,每个节点需要一台机器么?答案是不需要的,上面的图是逻辑图,物理中,可以将Acceptor和Proposer以及Client放到一台机器上,只是使用了不同的端口号罢了,Acceptor们启动不同端口的TCP监听,Proposer来主动连接即可;完全可以将Client、Proposer、Acceptor、Learner合并到一个程序里面;这里举一个例子:比如开发一个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,现在使用paxos算法让这些JOB自己来商量由谁(哪台机器)来处理这项任务,这样JOB程序里就需要包含Client、Proposer、Acceptor、Learner这4大功能,并且需要配置其他JOB服务器的IP地址。

再举一个例子,zookeeper常常用来做分布式事务锁。Zookeeper所使用的zad协议也是类似paxos协议的。所有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,因为不同Client可能连接不同的Zookeeper服务器来写Znode,到底哪个Client才能写成功?需要依靠Zookeeper的paxos保证一致性,写成功Znode的Client自然就是被最终接受了,Znode包含了写入Client的IP与端口,其他的Client也可以读取到这个Znode来进行Learner。也就是说在Zookeeper自身包含了Learner(因为Zookeeper为了保证自身的一致性而会进行领导选举,所以需要有Learner的内部机制,多个Zookeeper服务器之间需要知道现在谁是领导了),Client端也可以Learner,Learner是广义的。

 

现在通过一则故事来学习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. 现在需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”指每个带着他的秘书Proposer的Client老板。
  2. Proposer当然听老板的话了,赶紧带着议题和现金去找Acceptor政府官员。
  3. 作为政府官员,当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。不过没关系,Proposer-1已经得到了1,2两个官员的认可,形成了多数派(如果没有形成多数派,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,直到多数派的形成),满意的找老板复命去了,但是此时Proposer-2保镖找到了1,2号官员,分别给了他们11比特币,1,2号官员的态度立刻转变,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,当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的议题会形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. 现在进入第二阶段提交,现在proposer-1小姐使用分身术(多线程并发)分了3个自己分别去找3位官员,最先找到了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,因为上一条规则的性质proposer-1小姐知道proposer-2第一阶段在她之后又形成了多数派(至少有2位官员的赃款被更新了);此时她赶紧去提款准备重新贿赂这3个官员(重新进入第一阶段),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,因为形成了多数派,所以最终接受了Client2老板中标这个议题,对于proposer-2先生已经出色的完成了工作;

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,觉得跟Client1老板混没什么前途,所以将自己的议题修改为“Client2老板中标”,并且给了2号官员20比特币,这样形成了一个多数派。顺利的再次进入第二阶段。由于此时没有人竞争了,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,所以最终接受了,形成了多数派,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,一致性得到了保证,算法运行到最后所有的proposer都投“client2中标”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,因为这样没职业操守,才能让一致性得到保证,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,不过没关系,结果靠谱就可以了。该算法就是为了追求结果的一致性。

 

posted @ 2013-12-18 12:40  KimSky  阅读(113238)  评论(19编辑  收藏  举报