共识算法Paxos

1. 背景

  Paxos算法是Lamport宗师提出的一种基于消息传递的分布式一致性算法，使其获得2013年图灵奖。
  Paxos由Lamport于1998年在《The Part-Time Parliament》论文中首次公开，最初的描述使用希腊的一个小岛Paxos作为比喻，描述了Paxos小岛中通过决议的流程，并以此命名这个算法，但是这个描述理解起来比较有挑战性。后来在2001年，Lamport觉得同行不能理解他的幽默感，于是重新发表了朴实的算法描述版本《Paxos Made Simple》。
  自Paxos问世以来就持续垄断了分布式一致性算法，Paxos这个名词几乎等同于分布式一致性。Google的很多大型分布式系统都采用了Paxos算法来解决分布式一致性问题，如Chubby、Megastore以及Spanner等。开源的ZooKeeper，以及MySQL 5.7推出的用来取代传统的主从复制的MySQL Group Replication等纷纷采用Paxos算法解决分布式一致性问题。

备注：

• Paxos算法国内很多都翻译为一致性算法，从原理看个人认为是共识算法更准确。暂不纠结“一致性算法”、“共识算法”表述，理解意思，后续在研究。
• 《Paxos Made Simple》 翻文《共识算法论文——Paxos Made Simple》

2. 学习心得

  第一次学习paxos算法是在《极客时间——分布式协议与算法实战》专栏，反复看了多遍专栏中paxos算法，里面介绍的案例推算过程已经明了。当回过头再看paxos算法的时候，发现很多问题从专栏中介绍的案例中都无法解答，甚至对专栏中介绍的例子需要解决的问题产生了疑问——到底需要解决什么问题。剩下的问题还有：1.怎样容错；2.服务各种故障之后怎样保证算法的正确性等等。
  之后在网上查看了多篇介绍Paxos算法的博客，大多都是通过例子来说明，没有得到我需要的答案。后面找到了Lamport的论文《Paxos Made Simple》然后回过头再看专栏，专栏中的Paxos算法例子需要解决的问题是——在集群中给个各节点创建达成共识的只读变量。容错问题作者在文中有指明但没有展开说明其中关键词是“大多数”。
  专栏中作者是围绕一个案例来介绍，例子不难理解，但不容易理解这样做的深层次的原理。如果之前没有看过这个专栏或者共识算法介绍，直接看Lamport的论文《Paxos Made Simple》，也是很难理解的。比较好的方法是，先看专栏再看论文，看完论文之后再回过来分析专栏中的示例。接下来介绍专栏中作者的例子。

  关于前面学习了多遍专栏，对专栏中示例需要解决的问题产生疑问的思考。1.阅读一遍和阅读多遍，认知上是不一样的；2.有先入为主的因素，纠正先入为主的观念也是这次一个收获。

3 Paxos Made Simple 概念回顾

  在一些经典的算法中，你会看到一些既形象又独有的概念（比如二阶段提交协议中的协调者），Basic Paxos 算法也不例外。在《共识算法论文——Paxos Made Simple》中有介绍兰伯特提出的概念：

• value：提案值，是一个抽象的概念，这里不能把它简单的理解为数值。而应该理解为对某一数据或数据库某一行的某一列的一系列 *** 作。
• number：提案编号，全局唯一，单调递增。
• proposal：集群需要达成共识的提案，拥有 number 和 value。

proposal 中的 value 就是在 Paxos 算法完成之后需要达成共识的值。

Paxos 算法中有三个核心角色：

• Proposer：生成提案编号 n 和 value v，然后向 Acceptors 广播该提案，接收 Acceptors 的回复，如果有超过半数的 Acceptors 同意该提案，则选定该提案，否则放弃此次提案并生成更新的提案重新发起流程，提案被选定之后则通知所有 Learners 获取该最终选定的提案值（也可以由 Acceptor 来通知，看具体实现）。Basic Paxos 中允许有多个 Proposers。
• Acceptor：接收 Proposer 的提案并参与提案的表决过程，把各自的决定回复给 Proposer 进行统计。Acceptor 可以接受来自多个 Proposers 的多个提案。
• Learner：不参与决策过程，只获取最终选定的提案 value。

4. 思考题 4.1 问题

  在一个分布式集群中有A、B、C三个节点，提供只读KV存储服务，只读服务要求是创建之后就无法修改，所以所有节点必须要先对只读变量的值达成共识，然后所有节点再一起创建这个只读变量。需要怎样实现这个集群？

说明：达成的值是多少我们并不关心，需要的是三个节点值是一致的。

4.2 问题示例分析

  当有多个客户端（比如客户端 1、2）访问这个系统，客户端1创建只读X=3，客户端2创建只读X=7，怎样保证保证节点上创建的数据是一致的？

（图一）

4.3 三种角色

（图二）

• 提议者（Proposer）：提议一个值，用于投票表决。可以把图 1 中的客户端 1 和 2 看作是提议者。但在绝大多数场景中，集群中收到客户端请求的节点，才是提议者（图 1 这个架构，是为了方便演示算法原理）。这样做的好处是，对业务代码没有入侵性。
• 接受者（Acceptor）：对每个提议的值进行投票，并存储接受的值，比如 A、B、C 三个节点。

可能的疑惑：前面说接收客户端请求的节点是提议者，这里怎么又是接受者呢？

1. 在《Paxos Made Simple——2.1 The Problem》 兰伯特也提到，只是不是论文所关心的实现问题。
2. 这是因为一个节点（或进程）可以身兼多个角色。想象一下，一个 3 节点的集群，1 个节点收到了请求，那么该节点将作为提议者发起二阶段提交，然后这个节点和另外 2 个节点一起作为接受者进行共识协商，就像下图的样子：

（图三）

• 学习者（Learner）：被告知投票的结果，接受达成共识的值，存储保存，不参与投票的过程。一般来说，学习者是数据备份节点，比如“Master-Slave”模型中的 Slave，被动地接受数据，容灾备份。

这三种角色，在本质上代表的是三种功能：

• 提议者代表的是接入和协调功能，收到客户端请求后，发起二阶段提交，进行共识协商；
• 接受者代表投票协商和存储数据，对提议的值进行投票，并接受达成共识的值，存储保存；
• 学习者代表存储数据，不参与共识协商，只接受达成共识的值，存储保存。

一个完整的共识算法过程是由这三种角色对应的功能组成的，理解这三种角色，是理解 Basic Paxos 如何就提议的值达成共识的基础。

4.4 如何达成共识

  在 Paxos算法 中，兰伯特使用提案代表一个提议。在提案中，除了提案编号，还包含了提议值。为了方便演示，使用[n, v]表示一个提案，其中 n 为提案编号，v 为提议值。整个共识协商是分 2 个阶段进行的。

《Paxos Made Simple》两阶段提交介绍：

阶段 1：准备阶段
(a) Proposer 选择一个 proposal 编号 n，向 “大多数” Acceptor 发送一个带有编号 n的 prepare 请求；
(b) 如果 Acceptor 收到一个编号为 n 的 prepare 请求，且 n 比它已经响应过的任何一个 prepare请求的编号都大，则它会向这个请求回复响应，内容包括：一个不再接受任何编号小于 n 的 proposal 的承诺，以及它已经接受过的最大编号的 proposal（假如有的话）。

阶段 2：接受阶段
(a) 如果 Proposer 从"大多数" Acceptor 收到了对它前面发出的 prepare 请求的响应，它就会接着给这些 Acceptor 发送一个编号为 n 且 value 为 v 的 proposal 的 accept请求，而 v 就是它所收到的响应中最大编号的 proposal 的 value，或者是它在所有响应都表明没有接受过任何 proposal 的前提下自由选择的 value v；
(b) 如果 Acceptor 收到了一个编号为 n 的 proposal 的 accept 请求，它就会接受这个请求，除非它之前已经响应过编号大于 n 的 request 请求。

  我们假设客户端 1 的提案编号为 1，客户端 2 的提案编号为 5，并假设节点 A、B 先收到来自客户端 1 的准备请求，节点 C 先收到来自客户端 2 的准备请求。

4.4.1 准备（Prepare）阶段

1. 客户端 1、2 作为提议者，分别向所有接受者发送包含提案编号的准备请求：
   

（图四）

注意，在准备请求中是不需要指定提议的值的，只需要携带提案编号就可以了。

2. 当节点 A、B 收到提案编号为 1 的准备请求，节点 C 收到提案编号为 5 的准备请求后，将进行这样的处理：
   

（图五）

• 由于之前没有通过任何提案，所以节点 A、B 将返回一个 “尚无提案”的响应。也就是说节点 A 和 B 在告诉提议者，我之前没有通过任何提案呢，并承诺以后不再响应提案编号小于等于 1 的准备请求，不会通过编号小于 1 的提案。
• 节点 C 也是如此，它将返回一个 “尚无提案”的响应，并承诺以后不再响应提案编号小于等于 5 的准备请求，不会通过编号小于 5 的提案。

3. 当节点 A、B 收到提案编号为 5 的准备请求，和节点 C 收到提案编号为 1 的准备请求的时候，将进行这样的处理过程：
   

（图六）

• 当节点 A、B 收到提案编号为 5 的准备请求的时候，因为提案编号 5 大于它们之前响应的准备请求的提案编号 1，而且两个节点都没有通过任何提案，所以它将返回一个 “尚无提案”的响应，并承诺以后不再响应提案编号小于等于 5 的准备请求，不会通过编号小于 5 的提案。
• 当节点 C 收到提案编号为 1 的准备请求的时候，由于提案编号 1 小于它之前响应的准备请求的提案编号 5，所以丢弃该准备请求，不做响应。

4.5.2 接受（Accept）阶段

  第二个阶段也就是接受阶。

1. 首先客户端 1、2 在收到大多数节点的准备响应之后，会分别发送接受请求：
   

（图七）

• 当客户端 1 收到大多数的接受者（节点 A、B）的准备响应后，根据响应中提案编号最大的提案的值，设置接受请求中的值。因为该值在来自节点 A、B 的准备响应中都为空（也就是图 5 中的“尚无提案”），所以就把自己的提议值 3 作为提案的值，发送接受请求[1, 3]。
• 当客户端 2 收到大多数的接受者的准备响应后（节点 A、B 和节点 C），根据响应中提案编号最大的提案的值，来设置接受请求中的值。因为该值在来自节点 A、B、C 的准备响应中都为空（也就是图 5 和图 6 中的“尚无提案”），所以就把自己的提议值 7 作为提案的值，发送接受请求[5, 7]。

2. 当三个节点收到 2 个客户端的接受请求时，会进行这样的处理：
   

（图八）

• 当节点 A、B、C 收到接受请求[1, 3]的时候，由于提案的提案编号 1 小于三个节点承诺能通过的提案的最小提案编号 5，所以提案[1, 3]将被拒绝。
• 当节点 A、B、C 收到接受请求[5, 7]的时候，由于提案的提案编号 5 不小于三个节点承诺能通过的提案的最小提案编号 5，所以就通过提案[5, 7]，也就是接受了值 7，三个节点就 X 值为 7 达成了共识。

4.5.3 学习者

  如果集群中有学习者，当接受者通过了一个提案时，就通知给所有的学习者。当学习者发现大多数的接受者都通过了某个提案，那么它也通过该提案，接受该提案的值。

4.5.4 结论

  通过上面的演示过程，最终各节点就 X 的值达成了共识。
  需要了解的是，Basic Paxos 的容错能力，源自“大多数”的约定，可以这么理解：当少于一半的节点出现故障的时候，共识协商仍然在正常工作。

4.6 小结

• 可以看到，Basic Paxos 是通过二阶段提交的方式来达成共识的。二阶段提交是达成共识的常用方式，如果我们需要设计新的共识算法的时候，也可以考虑这个方式。
• 除了共识，Basic Paxos 还实现了容错，在少于一半的节点出现故障时，集群也能工作。它不像分布式事务算法那样，必须要所有节点都同意后才提交 *** 作，因为“所有节点都同意”这个原则，在出现节点故障的时候会导致整个集群不可用。也就是说，“大多数节点都同意”的原则，赋予了 Basic Paxos 容错的能力，让它能够容忍少于一半的节点的故障。
• 本质上而言，提案编号的大小代表着优先级，你可以这么理解，根据提案编号的大小，接受者保证三个承诺：
• 1. 如果准备请求的提案编号，小于等于接受者已经响应的准备请求的提案编号，那么接受者将承诺不响应这个准备请求；
• 2. 如果接受请求中的提案的提案编号，小于接受者已经响应的准备请求的提案编号，那么接受者将承诺不通过这个提案；
• 3. 如果接受者之前有通过提案，那么接受者将承诺，会在准备请求的响应中，包含已经通过的最大编号的提案信息。

5. 论文中定义

• P1. 接受者（acceptor）必须接受它收到的第一个提案。
• P2. 如果一个 value 为 v 的 proposal 被选中，那么所有被选中的高编号（high-numbered）的 proposal 都包含 value v。

5.1 论文中定义分析 5.1.1 P1定义

P1. 接受者（acceptor）必须接受它收到的第一个提案。

推到原因：在没有失败或消息丢失的情况下，即使单个提议者只提出一个值，我们也希望选择这个值。

5.1.2 P2定义

P2. 如果一个 value 为 v 的 proposal 被选中，那么所有被选中的高编号（high-numbered）的 proposal 都包含 value v。

推到过程：见《共识算法论文——Paxos Made Simple》

P2(a). 如果一个 value 为 v 的 proposal 被选中，那么任何 Acceptor 接受的每个高编号的 proposal 都有 value v。
P2(b). 如果一个 value 为 v 的 proposal 被选中，那么之后每个 Proposer 提议的高编号的 proposal 都有 value v。

因为一个proposal 在被acceptor接受之前都要首先由proposer发出。因此满足P2b就满足了P2a,也就满足了P2。
在4.6小结中的三个承诺，是对这个定义的概括。

6. 思考题2

在上文示例中，如果节点 A、B 已经通过了提案[5, 7]，节点 C 未通过任何提案，那么当客户端 3 提案编号为 9 时，通过 Basic Paxos 执行“SET X = 6”，最终三个节点上 X 值是多少呢？

6.2 答案

最终节点值应该是[9,7]。

1. 在准备阶段，节点C收到客户端3的准备请求[9,6], 因为节点C未收到任何提案，所以返回“尚无提案”的响应。这时如果节点C收到了之前客户端的准备请求[5, 7], 根据提案编号5小于它之前响应的准备请求的提案编号9，会丢弃该准备请求【P1】。
2. 客户端3发送准备请求[9,6]给节点A，B，这时因为节点A，B已经通过了提案[5,7], 根据“如果接受者之前有通过提案，那么接受者将承诺，会在准备请求的响应中，包含已经通过的最大编号的提案信息”，节点A，B会返回[5,7]给客户端3【承诺3】。
3. 客户端3发送会接受请求[9,7]给节点A，B，C（注意这里使用的是准备阶段的最大提议编号和已经被通过的值），因为此时请求编号9不小于之前的请求编号，所以所有节点接受该请求[9,7]。
4. 所有学习者会接受该提案，学习该值。

6.3 小结

  解决这个问题的关键是理解4.6中的三个承诺。这个三承诺，可以理解为是对兰伯特论文中P2定义的概括。（先这样理解吧，不一定完全准确）

参考：
《极客时间——分布式协议与算法实战》
《共识算法论文——Paxos Made Simple》