Paxos算法理论与应用

引言
1 原理
2 应用
- 2.1 无中心多节点备份

引言

Paxos算法是著名的分布式强一致性算法。它是基于消息传递且具有高度容错特性的一致性算法，是目前公认的解决分布式一致性问题最有效的算法之一。

1 原理

Paxos算法解决各个节点如何就某个值或操作达成一致，这个过程称为决议。有三种角色参与决议，即Proposer、Acceptor和Learner。Proposer是决议的提出者；Acceptor是决议的投票者；Learner是决议的记录者。只有过半的Acceptor通过的决议才有效，三个角色都可以是多个节点。

1.1 Basic Paxos算法

Basic Paxos算法称为原始Paxos算法，它是其他Paxos算法变种的基础。总共分为三个阶段，如下图：

1.1.1 算法过程

prepare阶段

在这里插入图片描述
注1：reqN是Proposer每次prepare决议的请求序号，MaxN是所有的Proposer对该Acceptor节点prepare后的最大请求序号，AcceptN和AcceptN是Acceptor在accept阶段成功接收的请求序号和决议；
注2：算法保证同一个请求序号reqN只能有一个Proposer节点能prepare成功，且只能成功prepare一次(即下次prepare同样的序号就会失败)。

accept阶段

在这里插入图片描述
注1：reqN是prepare阶段的reqN。reqV只能在prepare所有返回均是success(null,null)时才可以由Proposer自定义；否则，只能取最大的AcceptN对应的AcceptV值，保证已经过半的决议不被篡改(之前一个Proposer发起的、且只被少数Acceptor通过的决议也极有可能被另一个Proposer再次发起)；
注2：算法保证较大的AcceptN值对应的AcceptV是较后发起的决议；
注3：算法保证同一个AcceptN值只能被一个Proposer节点在所有Acceptor节点成功设置一次，即prepare阶段返回值中相同的AcceptN对应的AcceptV相同；

learn阶段

在这里插入图片描述
注：记录/执行(reqV)，根据业务可以是添加一个确认状态等相关操作；

总结

在整个过程的prepare和accept阶段，若prepare或accept未过半是不能退出的。否则当前Proposer期望发起的决议是否已通过、是否可能被下次重新发起、是否可能被其他Proposer重新发起，都是未知的。
下述情况之一，可以判定Proposer期望发起的决议没有被通过，且不会被下次重新发起、也不会被其他Proposer重新发起：
1 查询已决议数据，有过半acceptN大于当前reqN、且这些acceptN对应的acceptV与当前Proposer期望发起的决议不等；
2 如果全部Acceptor返回的acceptV都不等于当前Proposer期望发起的决议；

1.1.2 美中不足

通过对Basic Paxos算法的介绍。首先，多个决议V无法同时执行；此外，当多个Proposer时，会出现死循环。假设两个Proposer，即PA和PB。按照如下顺序：

PA请求reqN=K的prepare，获得半数以上Acceptor通过。此时MaxN=K；
PB请求reqN=K+1的prepare，获得半数以上的Acceptor通过。此时MaxN=K+1；
PA提交reqN=K的accept，发现MaxN=K+1而失败。又重新请求reqN=K+2的prepare，此时MaxN=K+2；
PB提交reqN=K+1的accept，发现MaxN=K+2而失败。又重新请求reqN=K+3的prepare，此时MaxN=K+3；
以此，循环下去。。。

解决上面的办法，可以设置一个中心Proposer进行统一提交；也可以Acceptor对每个Proposer节点每连续prepare次数达到上限M就停止一定时间段的prepare响应(但可以继续响应accept)。再假设有两个Acceptor(A1和A2)，后者也会产生如下的问题：

A1收到了PA请求reqN=K的prepare，设置MaxN=K；
A2收到了PB请求reqN=K的prepare，设置MaxN=K；
A1收到了PB请求reqN=K的prepare，此时因不大于MaxN而失败；
A2收到了PA请求reqN=K的prepare，此时因不大于MaxN而失败；
以此，A1、A2分别对PA、PB响应间隔一会儿后又开始死循环。

解决这个办法，可以让Acceptor对暂停响应的Proposer节点按mac地址大小优先级逐步放行。
注：此外，prepare阶段返回success时，一定要带AcceptN；accept阶段也一定要记录AcceptN。

1.2 Multi Paxos算法

1.2.1 算法思想

为了解决Basic Paxos算法的美中不足，提出了Multi Paxos算法。该算法的思想如下：

所有的Proposer节点通过Basic Paxos算法选举一个leader节点。由leader节点统一调度Multi Paxos算法；
leader节点调度Multi Paxos算法时，忽略prepare过程，将三阶段变为两阶段；
不同的决议分配不同的事务标识符(即transID)，accept和learn阶段的sendToMust方法都需要带transID参数，让Acceptor/Learner可以区分不同的决议。

1.2.2 再度升华

Multi Paxos算法是多个决议在一个leader上跑，如果能分散在各个Proposer节点就可以做到负载分散。于是在一个决议开始前，由leader分配一个Proposer节点作为决议执行节点，保证同一个transID分配到固定的Proposer节点执行。

2 应用

2.1 无中心多节点备份

2.1.1 数据操作算法

首先在所有数据节点都有操作过程表，即proc_records。包含字段trans_num(操作序号，为主键且连续递增，不能为null)、max_tick(竞选序号，即算法中的ResN，不能为null)、accept_tick(已通过序号，即算法中的AcceptN，默认值null)、opt_cid(操作唯一标示符，默认值null)、opt_cmd(操作命令，默认值null)、sync_state(同步状态，有unsync和synced两个状态且默认值为unsync)、sync_img(同步镜像，用于后续节点加入时获取镜像，默认值null)。当某个节点需要增删改操作时调用方法proc(new_cid, new_cmd)，该方法循环执行：

在state_records表的sync_state==synced的数据中，获取最大的trans_num加1作为prepare函数的num参数、以当前时间戳作为tick参数、以new_cid作为cid参数、以new_cmd作为cmd参数；
待第1步执行完毕，在state_records表中查询opt_cid=new_cid且sync_state=synced的数据。若能找到，就退出循环；否则，若捕获了NullCmdParamExcetion也退出循环、反之，返回第1步继续执行；

整个算法的核心思想就是通过paxos算法实现操作串行化，总共有三类节点，caller是访问数据集群的外部节点、OptNode是接收Caller调用的集群节点之一、OtherNode是其他集群节点。具体如下：

操作发起阶段

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注：数据sync_state==synced中的最大trans_num值没有变化，不可能发生。除非程序有BUG。此外，可以调用proc(null,null)同步该节点内容到最新。

prepare阶段

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注：整个算法相对于Basic Paxos多了一个num，可以理解为事务编号。此外，节点响应时多了一个节点状态不为ready的条件，该条件在节点加入/移除时防止数据丢失(accept状态同样判断了ready，也起此作用)。

accept阶段

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注：在Array<accept_tick, opt_cid, opt_cmd>全是null的添加下，如果cid或cmd有一个为null，就会层层退出、直到外面的proc退出。该机制可以通过在节点调用proc(null,null)实现将操作同步的功能。

learn阶段

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注：execute就是命令的执行过程，cmd可以是对数据库的增删改、也可以是对文件的保存、也可以是对内存的操作。

2.1.2 节点加入/移除

上述在节点稳定后运行没有问题。然而，运维过程中经常添加或移除节点，添加/移除节点时做到能正常工作、且保持操作一致性，是必不可少的。

所有节点从加入、工作、离开、停止，总共有三个状态，即enter、ready、leave。如上面的算法，其中只有ready状态才有机会成功响应prepare和accept请求。
所有ready节点都在本地的节点信息表中缓存全部ready节点信息，包括自己的节点信息也缓存在本地节点信息表中。本地节点信息表名称为node_records，包括字段node_id(节点唯一ID，为主键且不能为null)、node_info(节点信息，不能为null)、sync_max(节点最新已同步的记录序号、也就是proc_records表sync_state=synced记录中的最大trans_num值，默认null)。

注：添加/移除节点也是两种cmd类型，执行execute(cmd)就是执行insert_or_update或删除node_records中相应节点。特别地，当执行删除node_records中节点是自己这个节点时，节点状态变为leave。

节点加入

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注：节点加入需要在一个ready节点运行添加节点的命令，然后返回操作序号；再通过序号拉取当前img；依次执行。。。这个过程是必不可少的，为数据一致性提供保障。新节点拉取img的时候，第一个参数existTransNum为null；一个stoped的节点再次加入的时候，existTransNum就是当前sync_state=synced的数据中的最大trans_num值。

节点移除

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注1：上述过程中，并没有与被移除节点的交互。原因如下：
如果被移除节点异常宕机，那么自然无法与之交互；反之，若正常移除，被移除节点当同步到自己被移除操作时会自动变为leave状态。
注2：此外，如果不把剩下的ready节点全部同步到最新，那么就会出现数据无法同步的现象。例如：
当前有节点1、2、3，且所有的accept阶段刚好只有2、3号成功accept；现在移除2号节点(3号为OneReadyNode)、添加4号节点(3号为OneReadyNode)、移除3号节点(4号为OneReadyNode)，那么后续1号节点因为访问不到2、3号节点，就无法同步2号节点移除之前的状态。特别地，当在下次节点加入时执行所有节点同步、多次移除节点累计到一定值(必须小于一半)，再执行所有节点同步也是可以的；但是这给运维带来了失误的风险！

2.1.3 运维事项

节点状态图

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注：节点的状态图如上，正常的流程是按照上图所示转换。当然，异常操作除外。

节点加入

1 第一个节点加入时，notifyEnter的参数readyNode为null；
2 返回超时或error，未必表示没有成功加入。需要通过运维工具查看参数readyNode这个节点的node_records表是否有该节点；也可以不用查看、而是直接断开EnterNode的网络，然后执行移除EnterNode操作；
3 ManagerNode可以是一个单独的节点、也可以运行在要加入的节点上、甚至还可以运行在ready节点上。

节点移除

1 在选定的ReadyNode执行完移除操作后，最后必须让全部的ready节点实现数据同步；
2 节点每次最多只能移除不超过一半的节点，否则会造成数据丢失的风险。

数据同步

1 假如有若干个节点组成集群，刚好一直都是少部分节点在操作数据。那么日积月累，造成大部分节点未同步的数据太多。当这些节点被访问时，再同步数据就会特耗时。
2 当所有节点的最新同步数据对应的trans_num>10000，那么理论上proc_records中<=10000的数据是可以删除的。
为了解决上述问题，通过配置实现定时同步(此外，也可以在ready节点learn阶段，发出同步组播到其他节点)。同步过程如下：
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注：首先调用proc传入null同步数据到最新。然后执行设置节点最新synced的trans_num操作；当cmd被learn阶段execute的时候，它会将本地node_records中当前节点对应的sync_max进行修改；当其他节点同步到这条操作时，也会在它们本地node_records中设置该节点的sync_max；每当node_records中节点的sync_max值发生变化的时候，相关节点就会删除本地proc_records中trans_num<min(sync_max)的记录。

分布式技术栈2.1–常见算法之Paxos算法理论与应用