Paxos 图解 (秒懂)

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Paxos有多重要呢?

Paxos协议/算法是分布式系统中比较重要的协议,它有多重要呢?

大牛说:

Google Chubby的作者Mike Burrows说过这个世界上只有一种一致性算法,那就是Paxos,其它的算法都是残次品。

实际上:

理解了这两个分布式协议之后(Paxos/2PC),学习其他分布式协议会变得相当容易。

Paxos算法及变种算法在分布式系统中应用广泛。
基于Paxos算法的变种有:ZAB、Raft。

Zookeeper 中的ZAB协议也是Paxos算法的变种。Zookeeper通过ZAB协议实现数据一致性,以提供数据一致性。

在分布式系统中,节点之间主要使用消息投递方式来完成。但通过消息投递的方式会遇到很多意外的情况,例如网络问题、进程挂掉、机器挂掉、进程很慢没有响应、进程重启等情况,这就会造成消息重复、一段时间内部不可达等现象。而 Paxos 算法就是基于消息传递且具有高度容错特性的一致性算法。换句话说,Paxos算法的作用就是在可能发生这些异常情况的分布式系统中,快速且正确地在集群内部对某个数据的值达成一致。

拜占庭将军问题

在各类介绍 Paxos 算法的文章中,都会提到著名的“拜占庭将军问题”,以及偶尔也会提到的“两军问题”。关于这两个问题的详细介绍可以阅读这篇下面这篇文章,基本讲清楚了。

简单的来说,拜占庭将军问题描述了这样一个场景:

拜占庭帝国有许多支军队,不同军队的将军之间必须制订一个统一的行动计划,从而做出进攻或者撤退的决定,同时,各个将军在地理上都是被分隔开来的,只能依靠军队的通讯员来进行通讯。然而,在所有的通讯员中可能会存在叛徒,这些叛徒可以任意篡改消息,从而达到欺骗将军的目的。

这就是著名的“拜占廷将军问题”。从理论上来说,在分布式计算领域,试图在异步系统和不可靠的通道上来达到一致性状态是不可能的。因此在对一致性的研究过程中,往往假设信道是可靠的。事实上,大多数系统都是部署在同一个局域网中的,因此消息被篡改的情况非常罕见;另一方面,由于硬件和网络原因而造成的消息不完整问题,只需一套简单的校验算法即可避免——因此,在实际工程实践中,可以假设不存在拜占庭问题,即假设所有消息都是完整的,没有被篡改的。

拜占庭将军问题与Paxos 的关系

拜占庭将军问题是由 Paxos 算法作者莱斯利·兰伯特提出的点对点通信中的基本问题。该问题要说明的含义是,在不可靠信道上试图通过消息传递的方式达到一致性是不可能的。

所以,Paxos 算法的前提是不存在拜占庭将军问题,即信道是安全的、可靠的,集群节点间传递的消息是不会被篡改的。

Paxos 算法

Paxos 算法是分布式技术大师 Lamport 提出的。Lamport 为了讲述这个算法,假想了一个叫做 Paxos 的希腊城邦进行选举的情景。这个算法也是因此而得名。在他的假想中,这个城邦要采用民主提议和投票的方式选出一个最终的决议,但由于城的居民没有人原意把全部时间和精力放在这种事情上,所以他们只能不定时的来参加提议,不定时来了解提议、投票进展,不定时的表达自己的投票意见。 Paxos 算法的目标就是让他们按照少数服从多数的方式,最终达成一致意见。

主要角色

  1. Proposer(提案者/提议者):提议一个值,用于被投票决议。
  2. Acceptor(附议者/接受者):对每个提议进行投票。
  3. Learner(学习者/告知者):被告知投票的结果,不参与投票过程。

在这里插入图片描述

执行过程

规定一个提议包含两个字段:[n, v],其中 n 为序号(具有唯一性),v 为提议值。

下图演示了两个 Proposer(提案者) 和三个 Acceptor(附议者) 的系统中运行该算法的初始过程,每个 Proposer 都会向所有 Acceptor 发送提议请求。

在这里插入图片描述

当 Acceptor 接收到一个提议请求,包含的提议为 [n1, v1],并且之前还未接收过提议请求,那么发送一个提议响应,设置当前接收到的提议为 [n1, v1],并且保证以后不会再接受序号小于 n1 的提议。

如下图,Acceptor X 在收到 [n=2, v=8] 的提议请求时,由于之前没有接收过提议,因此就发送一个 [no previous] (尚无提案)的提议响应,并且设置当前接收到的提议为 [n=2, v=8],并且保证以后不会再接受序号小于 2 的提议。其它的 Acceptor 类似。

在这里插入图片描述

如果 Acceptor 之前已经接收过提议 [n1, v1],现在接收到一个提议请求,提议为 [n2, v2]。

  • 如果 n1 > n2,那么就丢弃该提议请求;

  • 否则,发送提议响应,该提议响应包含之前已经接收过的提议 [n1, v1],设置当前接收到的提议为 [n2, v2],并且保证以后不会再接受序号小于 n2 的提议。

如下图:

  • Acceptor Z 收到 Proposer A 发来的 [n=2, v=8] 的提议请求,由于之前已经接收过 [n=4, v=5] 的提议,并且 2 < 4, 因此就抛弃该提议请求;

  • Acceptor X 收到 Proposer B 发来的 [n=4, v=5] 的提议请求,因为之前接收到的提议为 [n=2, v=8],并且 2 <= 4,因此就发送 [n=2, v=8] 的提议响应,设置当前接收到的提议为 [n=4, v=5],并且保证以后不会再接受序号小于 4 的提议。

  • Acceptor Y 类似。

在这里插入图片描述

当一个 Proposer 接收到超过一半 Acceptor 的提议响应时,就可以发送接受请求。

Proposer A 接收到两个提议响应之后,就发送 [n=2, v=8] 接受请求。该接受请求会被所有 Acceptor 丢弃,因为此时所有 Acceptor 都保证不接受序号小于 4 的提议。

Proposer B 过后也收到了两个提议响应,因此也开始发送接受请求。需要注意的是,接受请求的 v 需要取它收到的最大 v 值,也就是 8。因此它发送 [n=4, v=8] 的接受请求。

在这里插入图片描述

Acceptor 接收到接受请求时,如果序号大于等于该 Acceptor 承诺的最小序号,那么就发送通知给所有的 Learner(学习者)。当 Learner 发现有大多数的 Acceptor 接收了某个提议,那么该提议的提议值就被 Paxos 选择出来。

在这里插入图片描述

Paxos 算法的一致性

Paxos 算法的一致性主要体现在以下几点:

  • 每个提案者在提出提案时都会首先获取到一个具有全局唯一性的、递增的提案编号 N, 即在整个集群中是唯一的编号 N,然后将该编号赋予其要提出的提案。
  • 每个表决者在 accept 某提案后,会将该提案的编号 N 记录在本地,这样每个表决者中保存的已经被 accept 的提案中会存在一个编号最大的提案,其编号假设为 maxN。每个表决者仅会 accept 编号大于自己本地 maxN 的提案。
  • 在众多提案中最终只能有一个提案被选定。
  • 一旦一个提案被选定,则其它服务器会主动同步(Learn)该提案到本地。
  • 没有提案被提出则不会有提案被选定。

参考文献:

《从Paxos到ZooKeeper》

https://angus.nyc/2012/paxos-by-example/

posted @ 2021-01-28 17:22  疯狂创客圈  阅读(1929)  评论(0编辑  收藏  举报