小白学分布式程序开发10-PAXOS算法

今天我们要学习的是莱斯利·兰伯特提出的PAXOS算法，我们先来了解一下莱斯利·兰伯特。

简介：

       莱斯利·兰伯特(LaTex软件创始人）是一名计算机科学家，同时他也是微软研究院首席研究员、美国国家工程院和科学院院士.

主要成就：

       时间、时钟和相对论、面包店算法、拜占庭将军问题、Paxos算法、抽象的正确性。

       2013年，他获得了有着“计算机界诺贝尔奖”之称的图灵奖。

下面我们来讲一下今天的重点Paxos算法，一种基于消息传递的一致性算法。这个算法被认为是类似算法中最有效的。

      Paxos 算法解决的问题是一个分布式系统如何就某个值（决议）达成一致。

      一个典型的场景是，在一个分布式数据库系统中，如果各节点的初始状态一致，每个节点执行相同的操作序列，那么他们最后能得到一个一致的状态。为保证每个节点执行相同的命令序列，需要在每一条指令上执行一个“一致性算法”以保证每个节点看到的指令一致。

      凡是多个过程需要达成某种一致的场合都可以使用Paxos 算法。

      Paxos 算法适用的几种情况：

      1.一台机器中多个进程/线程达成数据一致；

      2.分布式文件系统或者分布式数据库中多客户端并发读写数据；

      3.分布式存储中多个副本响应读写请求的一致性。

paxos也是分布式情况下强一致性算法，那么和我们之前学的二阶段提交、三阶段提交的区别是什么？

      无论是二阶段提交还是三阶段提交都无法彻底解决分布式的一致性问题。

      Google Chubby的作者Mike Burrows说过， 世上只有一种一致性算法，那就是Paxos，所有其他一致性算法都是Paxos算法的不完整版。

接下来我们主要说一下Paxos算法与2PC的区别

       Paxos算法在2PC上至少有两点改进

      1. 不存在说网路问题导致事务阻塞甚至失败，尤其是连接coordinator的，因为paxos的角色是可以互串的，必要时participant也能充当coordinator

       2. 加在任何一个在1b2b阶段投了赞成票的participant上的锁是可以被砸开的：只要新提案的编号更大，这样就提高吞吐量了，当然频繁的产生新proposer可能会导致活锁：永远无法达成协议，最好设置一个超时机制，过了一定的时间才产生一个proposer

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