一篇文章让你弄懂分布式一致性协议Paxos

一、Paxos协议简介

Paxos算法由Leslie Lamport在1990年提出，它是少数在工程实践中被证实的强一致性、高可用、去中心的分布式协议。Paxos协议用于在多个副本之间在有限时间内对某个决议达成共识。Paxos协议运行在允许消息重复、丢失、延迟或乱序，但没有拜占庭式错误的网络环境中，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。

拜占庭式错误释义：
一般地把出现故障但不会伪造信息的情况称为“非拜占庭错误”(Non-Byzantine Fault)或“故障错误”(Crash Fault)；而伪造信息恶意响应的情况称为“拜占庭错误”(Byzantine Fault)。

1、核心概念

• Proposal：提案（提案 = 提案编号acceptNumber + 提案值acceptValue）;
• Proposal Number：提案编号;
• Proposal Value：提案值;

2、参与角色

• Proposer（提案者）：处理客户端请求，主动发起提案；
• Acceptor (投票者)：被动接受提案消息，参与投票并返回投票结果给Proposer以及发送通知给Learner；
• Learner（学习者）：不参与投票过程，记录投票相关信息，并最终获得投票结果；

在实际的分布式业务场景中，一个服务器节点或进程可以同时扮演其中的一种或几种角色，而且在分布式环境中往往同时存在多个Proposer、多个Acceptor和多个Learner。

3、基础逻辑

Paxos算法是指一个或多个提案者针对某项业务提出提案，并发送提案给投票者，由投票者投票并最终达成共识的算法。

”达成共识“过程的特点：
（1）、可以由一个或多个提案者参与；
（2）、由多个投票者参与；
（3）、可以发起一轮或多轮投票；
（4）、最终的共识结果是一个值，且该值为提案者提出的其中某个值；

二、Basic Paxos

1、两个阶段

Basic Paxos算法分为两个阶段：Prepare阶段和Accept阶段。

(1). Prepare阶段

该阶段又分为两个环节：

• a、Proposer发起广播消息给集群中的Acceptor发送一个提案编号为n的prepare提案请求。
• b、Acceptor收到提案编号为n的prepare提案请求，则进行以下判断：
  如果该Acceptor之前接受的prepare请求编号都小于n或者之前没有接受过prepare请求，那么它会响应接受该编号为n的prepare请求并承诺不再接受编号小于n的Accept请求，Acceptor向Proposer的响应数据包含三部分内容：接受编号n的提案状态信息，之前接受过的最大提案编号和相应提案值；如果该Acceptor之前接受过至少一个编号大于n的prepare请求，则会拒绝该次prepare请求。

通过以上prepare阶段处理流程可以知道：

• a、prepare请求发送时只包含提案编号，不包含提案值；
• b、集群中的每个Acceptor会存储自己当前已接受的最大提案编号和提案值。

假设分布式环境中有一个Proposer和三个Acceptor，且三个Acceptor都没有收到过Prepare请求，Prepare阶段示意图如下：

假设分布式环境中有两个Proposer和三个Acceptor，ProposerB成功发送prepare请求，在发送Accept请求时出现故障宕机，只成功给Acceptor1发送了accept请求并得到响应。当前各个Acceptor的状态分别为：
Acceptor1，同意了ProposerB发送的提案编号2的Accept请求，当前提案值为：orange；
Acceptor2，接受了ProposerB发送的提案编号2的Prepare请求；
Acceptor3，接受了ProposerB发送的提案编号2的Prepare请求；
此时ProposerA发起Prepare请求示意图如下：

流程说明：

• a、ProposerA发起prepare(1)的请求，由于该编号小于提案编号2，所以请求被拒绝；
• b、ProposerA发起prepare(3)的请求，该编号大于编号2，则被接受，Accetpor1返回Promised(3,2,'orange')，表示接受编号3的提案请求，并将之前接受过的最大编号提案和提案值返回。
• c、Acceptor2和Acceptor3均返回Promised(3)，表示接受编号3的提案请求。

(2). Accept阶段

如果Proposer接收到了超过半数节点的Prepare请求的响应数据，则发送accept广播消息给Acceptor。如果Proposer在限定时间内没有接收到超过半数的Prepare请求响应数据，则会等待指定时间后再重新发起Prepare请求。

Proposer发送的accept广播请求包含什么内容：

• a、accept请求包含相应的提案号；
• b、accept请求包含对应的提案值。如果Proposer接收到的prepare响应数据中包含Acceptor之前已同意的提案号和提案值，则选择最大提案号对应的提案值作为当前accept请求的提案值，这种设计的目的是为了能够更快的达成共识。而如果prepare返回数据中的提案值均为空，则自己生成一个提案值。

Acceptor接收到accept消息后的处理流程如下：

• a、判断accept消息中的提案编号是否小于之前已同意的最大提案编号，如果小于则抛弃，否则同意该请求，并更新自己存储的提案编号和提案值。
• b、Acceptor同意该提案后发送响应accepted消息给Proposer，并同时发送accepted消息给Learner。Learner判断各个Acceptor的提案结果，如果提案结果已超过半数同意，则将结果同步给集群中的所有Proposer、Acceptor和所有Learner节点，并结束当前提案。
  当Acceptor之前没有接受过Prepare请求时的响应流程图：
  

当Acceptor之前已存在接受过的Prepare和Accept请求时的响应流程图：

该示例中prepare请求返回数据中已经包含有之前的提案值（1,'apple'）和（2,'banana'），Proposer选择之前最大提案编号的提案值作为当前的提案值。

2、关于提案编号和提案值

• 提案编号

在Paxos算法中并不自己生成提案编号，提案编号是由外部定义并传入到Paxos算法中的。
我们可以根据使用场景按照自身业务需求，自定义提案编号的生成逻辑。提案编号只要符合是“不断增加的数值型数值”的条件即可。
比如：
在只有一个Proposer的环境中，可以使用自增ID或时间戳作为提案编号；
在两个Proposer的环境中，一个Proposer可以使用1、3、5、7...作为其编号，另一个Proposer可以使用2、4、6、8...作为其提案编号；
在多Proposer的环境中，可以为每个节点预分配固定ServerId(ServerId可为1、2、3、4...)，使用自增序号 + '.' + ServerId或timestamp + '.' + ServerId的格式作为提案编号，比如：1.1、1.2、2.3、3.1、3.2或1693702932000.1、1693702932000.2、1693702932000.3；
每个Proposer在发起Prepare请求后如果没有得到超半数响应时，会更新自己的提案号，再重新发起新一轮的Prepare请求。

• 提案值

提案值的定义也完全是根据自身的业务需求定义的。在实际应用场景中，提案值可以是具体的数值、字符串或是cmd命令或运算函数等任何形式，比如在分布式数据库的设计中，我们可以将数据的写入操作、修改操作和删除操作等作为提案值。

3、最终值的选择

Acceptor每次同意新的提案值都会将消息同步给Learner，Learner根据各个Acceptor的反馈判断当前是否已超过半数同意，如果达成共识则发送广播消息给所有Acceptor和Proposer并结束提案。
在实际业务场景中，Learner可能由多个节点组成，每个Learner都需要“学习”到最新的投票结果。关于Learner的实现，Lamport在其论文中给出了下面两种实现方式：

（1）、选择一个Learner作为主节点用于接收投票结果（即accepted消息），其他Learner节点作为备份节点，Learner主节点接收到数据后再同步给其他Learner节点。该方案缺点：会出现单点问题，如果这个主节点挂掉，则不能获取到投票结果。
（2）、Acceptor同意提案后，将投票结果同步给所有的Learner节点，每个Learner节点再将结果广播给其他的Learner节点，这样可以避免单点问题。不过由于这种方案涉及很多次的消息传递，所以效率要低于上述的方案。

三、活锁问题

1、什么是活锁?

“活锁”指的是任务由于某些条件没有被满足，导致一直重复尝试，失败，然后再次尝试的过程。 活锁和死锁的区别在于，处于活锁的实体是在不断的改变状态，而处于死锁的实体表现为等待（阻塞）；活锁有可能自行解开，而死锁不能。

2、为什么Basic-Paxos可能会出现活锁?

由于Proposer每次发起prepare请求都会更新编号，那么就有可能出现这种情况，即每个Proposer在被拒绝时，增大自己的编号重新发起提案，然后每个Proposer在新的编号下不能达成共识，又重新增大编号再次发起提案，一直这样循环往复，就成了活锁。活锁现象就是指多个Proposer之间形成僵持，在某个时间段内循环发起preapre请求，进入Accept阶段但不能达成共识，然后再循环这一过程的现象。
活锁现象示例图：

3、活锁如何解决？

活锁会导致多个Proposer在某个时间段内一直不断地发起投票，但不能达成共识，造成较长时间不能获取到共识结果。活锁有可能自行解开，但该过程的持续时间可长可短并不确定，这与具体的业务场景实现逻辑、网络状况、提案重新发起时间间隔等多方面因素有关。
解决活锁问题，有以下常见的方法：
（1）、当Proposer接收到响应，发现支持它的Acceptor小于半数时，不立即更新编号发起重试，而是随机延迟一小段时间，来错开彼此的冲突。
（2）、可以设置一个Proposer的Leader，集群全部由它来进行提案，等同于下文的Multi-Paxos算法。

四、Multi-Paxos

上文阐述了Paxos算法的基础运算流程，但我们发现存在两个问题：
（1）、集群内所有Proposer都可以发起提案所以Basic Paxos算法有可能导致活锁现象的发生；
（2）、每次发起提案都需要经过反复的Prepare和Accept流程，需要经过很多次的网络交互，影响程序的执行效率。
考虑到以上两个问题，能不能在保障分布式一致性的前提下可以避免活锁情况的发生，以及尽可能减少达成共识过程中的网络交互，基于这种目的随即产生了Multi-Paxos算法。

首先我们可以设想一下：在多个Proposer的环境中最理想的达成共识的交互过程是什么样子的？
就是这样一种情况：集群中的某个Proposer发送一次广播prepare请求并获得超半数响应，然后再发送一次广播accept请求，并获得超过半数的同意后即达成共识。但现实中多个Proposer很可能会互相交错的发送消息，彼此之间产生冲突，而且在不稳定的网络环境中消息发送可能会延迟或丢失，这种情况下就需要再次发起提案，影响了执行效率。Multi-Paxos算法就是为了解决这个问题而出现。

Multi-Paxos算法是为了在保障集群所有节点平等的前提下，依然有主次之分，减少不必要的网络交互流程。
Multi-Paxos算法是通过选举出一个Proposer主节点来规避上述问题，集群中的各个Proposer通过心跳包的形式定期监测集群中的Proposer主节点是否存在。当发现集群中主节点不存在时，便会向集群中的Acceptors发出申请表示自己想成为集群Proposer主节点。而当该请求得到了集群中的大多数节点的同意后随即该Proposer成为主节点。
集群中存在Proposer主节点时，集群内的提案只有主节点可以提出，其他Proposer不再发起提案，则避免了活锁问题。由于集群中只有一个节点可以发起提案，不存在冲突的可能，所以不必再发送prepare请求，而只需要发送accept请求即可，因此减少了协商网络交互次数。

五、Paxos应用场景示例

上文对Paxos算法的处理流程就行了阐述，为了加深理解，下面以一个分布式数据库的使用案例来阐述Paxos算法在实际业务场景中的使用。

场景描述：分布式数据库中假设包含3个节点，客户端访问时通过轮询或随机访问的方式请求到其中的某个节点，我们要通过Paxos算法保证分布式数据库的3个节点中数据的一致性。
实际的分布式数据一致性流程更为复杂，我这里为了方便阐述将这个过程进行一些简化。

分布式数据库中的每个节点都存储三份数据，一是事务日志数据，二是DB数据，三是事务日志执行位置。
事务日志表存储着数据库的操作日志记录，包括：写入Put、修改Update和删除Delete等相关的操作日志，有些文章资料将事务日志表称为状态机其实是一个意思。
DB数据表存储具体的业务数据。
事务日志执行位置用于记录当前节点执行到了哪一条操作记录；

假设，当前各个节点的事务日志表和数据表均为空，现在客户端1对数据库发起写入操作请求：{'Op1','Put(a,'1')'}，这里的Op1代表操作的ID(为了简单起见，直接使用自增ID表示，该数值对应Paxos算法中的提案编号)，Put(a,'1')代表操作内容，对应Paxos中的提案值，假设该请求被随机分配到了Server1处理。

流程说明：
1、Server1接受到Put(a,'1')请求，并不是直接写入数据表，而是首先通过Paxos算法判断集群节点是否达成写入共识；
2、当前三个节点的OperateIndex均为0，事务日志表和数据表均为空，Server1的Proposer首先向三个节点发起Prepare(OperateIndex + 1)，即Prepare(1)请求。
3、接收到过半数的Prepare请求反馈后，发送Accept(1,'Put(a,'1')')请求，并得到Accepted请求反馈，则此时三个节点达成共识，当前三个节点的事务日志表均为：{'Op1','Put(a,'1')'}，数据表均为空。
4、达成共识后，Server1执行写入操作并更新当前节点的OperateIndex，此时Server1的OperateIndex为1，其他节点仍为0，Server1的数据表为：a = 1，另外两个节点为空，三个节点的事务日志表相同，当前写入流程结束。

假设，此时Server2节点接收到Put(b,'1')的请求，处理流程如下：
1、Server2接收到Put(b,'1')请求，由于当前Server2的OperateIndex仍为0，则首先发起Prepare(1)的请求，
2、由于当前三个节点的Acceptor的提案编号均为1，所以会拒绝Server2的Prepare(1)请求.
3、Server2未能得到超过半数的prepare响应，则会查看当前事务日志表发现已存在Op1操作，则从当前节点的事务日志表中取出相应操作并执行，然后将当前节点OperateIndex修改为1；
4、Server2随即再次发起Prepare(OperateIndex+1)，即Prepare(2)的请求。
5、此时三个节点达成共识，并更新各自的事务日志表。
6、Server2执行写入操作，此时Server1节点状态为OperateIndex：1，数据表：a=1；Server2节点状态为OperateIndex:2, 数据表：a=1和b=1；Server3的节点状态为OperateIndex：0，数据表为空；三个节点的事务日志表相同，均为：
{'Op1','Put(a,'1')'}；{'Op2','Put(b,'1')'}。当前流程执行结束。

假设，此时Server3接收到Get(a)请求，处理流程如下：
1、Server3接收到Get(a)请求，并不是直接查询数据表然后返回，而是要将当前节点的OperateIndex和事务日志表中的记录进行比对，如果发现有遗漏操作，则按照事务日志表的顺序执行遗漏操作后再返回。
由于Get请求并不涉及对数据的写入和修改，所以理论上不需要再次发起Paxos协商。
2、此时Server1节点的状态为OperateIndex：1，数据表：a=1；Server2的节点状态为OperateIndex:2, 数据表：a=1和b=1；Server3的节点状态为OperateIndex：2，数据表为a=1和b=1；三个节点的事务日志表相同，均为：
{'Op1','Put(a,'1')'}；{'Op2','Put(b,'1')'}。当前流程执行结束。

执行流程示意图如下：

随着数据的不断写入，事务日志表的数据量不断增加，可以通过快照的方式，将某个时间点之前的数据备份到磁盘（注意此处备份的是数据表数据，不是事务日志数据，这样宕机恢复时直接从快照点开始恢复，可以提高恢复效率，如果备份事务日志数据，宕机恢复时需要从第一条日志开始恢复，导致恢复时间会比较长），然后将事务日志表快照前的数据清除即可。

六、对一些问题的解释

1、投票过程为什么要遵循选择最大提案号的原则？

Paxos投票虽然叫作“投票”，但其实与我们现实中的“投票”有很大的区别，因为它的运算过程中并不关心提案内容本身，而完全依据哪个提案号大就选择哪个的原则，因为只有这样才能达成共识。

2、为什么Proposer每次发起prepare都要变更提案号？

这个问题其实很容易理解，也是为了达成共识。假设ProposerA、ProposerB、ProposerC分别同时发起了prepare(1)、prepare(2)、prepare(3)的提案，而此时ProposerC出现故障宕机，如果ProposerA、ProposerB在后续的每一轮投票中都不变更提案号，那永远都不可能达成共识。

3、为什么Paxos算法可以避免脑裂问题？

Paxos算法可以避免分布式集群出现脑裂问题，首先我们需要知道什么是分布式集群的脑裂问题。
脑裂是指集群出现了多个Master主节点，由于分布式集群的节点可能归属于不同的网络分区，如果网络分区之间出现网络故障，则会造成不同分区之间的节点不能互相通信。而此时采用传统的方案很容易在不同分区分别选出相应的主节点。这就造成了一个集群中出现了多个Master节点即为脑裂。
而Paxos算法是必须达到半数同意才能达成共识，这就意味着如果分区内的节点数量少于一半，则不可能选出主节点，从而避免了脑裂状况的发生。

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