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如何浅显易懂地解说 Paxos 的算法？
参考资料 #8：知行学社的分布式系统与Paxos算法视频课程，循序渐进，讲解得比较浅显易懂
Paxos
背景
什么是 consensus （一致性）问题？
在一个分布式系统中，有一组的 process，每个 process 都可以提出一个 value，consensus 算法就是用来从这些 values 里选定一个最终 value。如果没有 value 被提出来，那么就没有 value 被选中；如果有1个 value 被选中，那么所有的 process 都应该被通知到。
上面问题看上去很好解决，比如用一个 master，所有 process 都向这个 master 提交 value，这个 master 可以根据先到的原则选择最先到达的 value 为最终 value 并通知给所有 process。这里有个问题，如果这个 master 断了、当机、重启、崩溃了怎么办？所以一个好的方法就是选择一组 masters，value 由这一组 masters 共同决定，有点像 ”议会“。为了解决这个问题，大家提出了各种各样的 protocols（协议），其中最有名的就是 Lamport 的 Paxos.
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Paxos is a consensus algorithm executed by a set of processes, termed replicas, to agree on a single value in the presence of failures.
Paxos算法解决的问题是在一个可能发生异常（进程可能会慢、被杀死或者重启，消息可能会延迟、丢失、重复，不考虑消息篡改即拜占庭错误的情况）的分布式系统中如何就某个值达成一致，保证不论发生以上任何异常，都不会破坏决议的一致性。
Paxos协议提出只要系统中2f+1个节点中的f+1个节点可用，那么系统整体就可用并且能保证数据的强一致性，它对于可用性的提升是极大的。
Paxos协议由Leslie Lamport最早在1990年提出，由于Paxos在云计算领域的广泛应用Leslie Lamport因此获得了2013年度图灵奖。
算法
Leslie写的两篇论文：《The Part-Time Parliament》和《Paxos Made Simple》比较完整的阐述了Paxos的工作流程和证明过程，Paxos协议把每个数据写请求比喻成一次提案（proposal），每个提案都有一个独立的编号，提案会转发到提交者（Proposer）来提交，提案必须经过投票委员会(Quorum)接受才会生效，投票委员会中的节点叫做Acceptor。
角色分为proposers，acceptors（允许身兼数职）
proposers提出提案，提案信息包括提案编号和提议的value
acceptor收到提案后可以接受（accept）提案，若提案获得多数acceptors的接受，则称该提案被批准（chosen）
Paxos协议流程划分为两个阶段，第一阶段是Proposer学习提案最新状态的准备阶段；第二阶段是根据学习到的状态组成正确提案提交的阶段，完整的协议过程如下：
-
prepare 阶段：
1a) proposer选择一个提案编号n并将prepare请求发送给acceptors中的一个多数派；
1b) acceptor收到prepare消息后，如果提案的编号大于它已经回复的所有prepare消息，则acceptor将自己上次接受的提案回复给proposer，并承诺不再回复小于n的提案； -
accept 阶段：
2a) 当一个proposer收到了多数acceptors对prepare的回复后，就进入批准阶段。它要向回复prepare请求的acceptors发送accept请求，包括编号n和根据P2c决定的value（如果根据P2c没有已经接受的value，那么它可以自由决定value）。
2b) 在不违背自己向其他proposer的承诺的前提下，acceptor收到accept请求后即接受这个请求。
这个过程在任何时候中断都可以保证正确性。例如如果一个proposer发现已经有其他proposers提出了编号更高的提案，则有必要中断这个过程。
P2c：如果一个编号为n的提案具有value v，那么存在一个多数派，要么他们中所有人都没有接受（accept）编号小于n 的任何提案，要么他们已经接受（accept）的所有编号小于n的提案中编号最大的那个提案具有value v。
核心
可以简单描述为：Proposer先从大多数Acceptor那里学习提案的最新内容，然后根据学习到的编号最大的提案内容组成新的提案提交，如果提案获得大多数Acceptor的投票通过就意味着提案被通过。
由于学习提案和通过提案的Acceptor集合都超过了半数，所以一定能学到最新通过的提案值，两次提案通过的Acceptor集合中也一定存在一个公共的Acceptor，在满足约束条件b时这个公共的Acceptor时保证了数据的一致性，于是Paxos协议又被称为多数派协议。
算法本质上很简单，保证一致性所依赖的物理事实是：两个多数集合至少有一个公共成员。把全局信息存储在多数集合返回的统计结果上。
如果一个值曾经被通过了，多数集合中至少有一个成员记得它。
所以提议新值之前，先通过一个prepare阶段就是从一个多数集合中收集到可能已经通过的值，并同步时钟。
然后在accept阶段就是发送可能已通过的值，或者在没有值的情况下提议一个新值。
PaxosLease
PaxosLease 是 Kespace 开发的基于 Paxos、Lease 机制的 Master 选举算法
由来
在Paxos中，如果能够选举出一个leader（在Lamport的论文中称之为总统），那么有助于提高投票的成功率。另外这个leader在多个决议的选举中有很重要的作用（要靠他得到决议的连续id）。因此，如何通过某种方法得到一个leader就是PaxosLease所说明的。
Master选举的过程是这样的：从众多的Node中选择一个作为Master，如果该Master 一直 alive则无需选举，如果master crash，则其他的node进行选举下一个master。选择正确性的保证是：任何时刻最多只能有一个master。
逻辑上Master更像一把无形的锁，任何一个节点拿到这个锁，都可成为master，所以本质上Master选举是个分布式锁的问题，但完全靠锁来解决选举问题也是有风险的：如果一个Node拿到了锁，之后crash，那锁会导致无法释放，即死锁。一种可行的方案是给锁加个时间（Lease），拿到锁的Master只能在Lease有效期内访问锁定的资源，在Lease timeout后，其他Node可以继续竞争锁，这就从根本上避免了死锁。
Master在拿到锁后，如果一直alive，可以向其他node”续租“锁，从而避免频繁的选举活动。
算法
算法过程略，详见参考资料 #10：PaxosLease － 老码农的专栏
1、算法的角色与Paxos一样，也分Proposer、Acceptor、Learner，各角色的行为也与paxos基本一致。
2、accept 的 1a) 阶段
原始的paxos规定，如果接收的value v不为空，则使用v继续accept阶段，以保证每次选举仅选出一个决议；
PaxosLease选举的目的是使其他node接受自己作为master，当接收的value不为空时，自己应该退出选举，而不是继续提交其他Node的value。也就是说，只要当前node知道其他Node可能会优先自己成为master，则退出选举，成就他人。
3、Master选举因为频率低。PaxosLease在失败重新提交proposal时随机等待一段时间，因为各Node等待时间的不一致，只要运行足够长的时间，活锁总能避免。
4、重新加入的节点可能会扰乱前面的paxos过程，因此强制Node在重新加入前必须等待M秒，因为M > T，所以只要等待M秒便可以越过本次paxos选举。其实不能从理论上完全保证PaxosLease能正确执行。重要的是重加入后不能立即参加paxos过程。在实际中因为选举的过程非常快，节点重加入的过程也可监控，这些理论上的错误是很难发生的。
PaxosLease的正确性是有Paxos算法保证的，PaxosLease只是在Paxos的基础上限定了一个时间。在时间T之内，任何Node都不能申请lease，因此master宕机后重新选择master的最大时间为T，也即服务不可用的最大时间为T。
T设的过小会减少服务不可用的时间，但会产生更多的内部消息；设的过大内部消息减少，但会导致更长的宕机时间。
PaxosLease是一个节点之间不存在依赖的简洁的选举算法，就像其论文所说每个节点都有两个状态：
我不是master，也不知道谁是master
我是master
正因为如此，PaxosLease的缺点就是无法做到负载均衡，无法按权重选择master。
Lease 机制
Lease机制是最重要的分布式协议，广泛应用于各种实际的分布式系统中。
Lease通常定义为：颁发者在一定期限内給予持有者一定权利的协议。
Lease 表达了颁发者在一定期限内的承诺，只要未过期颁发者必须严格遵守 lease 约定的承诺；
Lease 的持有者在期限内使用颁发者的承诺，但 lease 一旦过期必须放弃使用或者重新和颁发者续约。
参考资料 #12
Multi-Paxos
paxos是对一个值达成一致，multi-paxos是运行多个paxos instance来对多个值达成一致，每个paxos instance对一个值达成一致。在一个支持多写并且强一致性的系统中，每个节点都可以接收客户端的写请求，生成redo日志然后开始一个paxos instance的prepare和accept过程。这里的问题是每条redo日志到底对应哪个paxos instance。
Multi Paxos基于Basic Paxos，将原来2-Phase过程简化为了1-Phase，从而加快了提交速度。Multi Paxos要求在各个Proposer中有唯一的Leader，并由这个Leader唯一地提交value给各Acceptor进行表决，在系统中仅有一个Leader进行value提交的情况下，Prepare的过程就可以被跳过，而Leader的选举则可以由Paxos Lease来完成。
Fast Paxos
参考资料：#15
工程实践的角度重新描述了Paxos，使其更贴近应用场景
就是Client的提案由Coordinator进行，Coordinator存在多个，但只能通过其中被选定Leader进行；提案由Leader交由Server进行表决，之后Client作为Learner学习决议的结果。
这种方式更多地考虑了Client/Server这种通用架构，更清楚地注意到了Client既作为Proposer又作为Learner这一事实。
下面是Classic Paxos交互图：
下面是Fast Paxos的交互图：
Fast Paxos基本是本着乐观锁的思路：如果存在冲突，则进行补偿。其中Leader起到一个初始化Progress和解决冲突的作用，如果Progress一直执行良好，则Leader将始终不参与一致性过程。
因此Fast Paxos理论上只需要2个通信步骤，而Classic Paxos需要3个，但Fast Paxos在解决冲突时有至少需要1个通信步骤，在高并发的场景下，冲突的概率会非常高，冲突解决的成本也会很大。
另外，Fast Paxos把Client深度引入算法中，致使其架构远没Classic Paxos那么清晰，也没Classic Paxos容易扩展。
实现
libpaxos
虽然libpaxos对PAXOS算法做了基础的实现，但这个库本身不能直接用于生产环境
采用的是libevent单线程reactor模型，无法利用充分利用多CPU的优势，并发上会是个问题。另外，libpaxos并没有实现PAXOS的leader模式。
libpaxos的主要价值是可以用来做研究，可以让程序员对PAXOS的细节了解更加清楚
依赖 libevent 事件驱动、msgpack 序列化库。
数据默认保存在内存，不持久化。也可支持持久化到 bdb 数据库。
分为两个部分
libpaxos 实现 Paxos 算法
libevpaxos 基于 libpaxos 和 libevent 的实现
KeySpace 中的 paxos
见参考资料 #11：Keyspace中的paxos - 老码农的专栏
参考资料
1.https://zh.wikipedia.org/wiki/Paxos算法
2.paxos 算法的理解
- The Part-Time Parliament（Paxos算法）中文、英文
- Paxos Made Simple中文、英文
- Paxos Made Live中文、英文
- Paxos Made Code 中文、英文
7.浅谈分布式系统的基本问题：可用性与一致性
8.知行学社的分布式系统与Paxos算法视频课程 - PaxosLease中文、英文
10.PaxosLease － 老码农的专栏
11.Keyspace中的paxos - 老码农的专栏
12.分布式领域基本概念- Lease
13.分布式系统－－Lease机制 - libpaxoshttp://libpaxos.sourceforge.net、https://bitbucket.org/sciascid/libpaxos
15.Fast Paxos - 老码农的专栏
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