聊聊分布式存储——图解Paxos

  在对一个分布式系统进行架构设计时,往往会在可用性和一致性之间反复权衡。为了解决分布式一致性问题,产生了一系列一致性协议和算法。其中比较著名的有:二阶段提交协议(2PC)、三阶段提交协议(3PC)、Paxos算法、Raft 算法等。

  动态演示-轻松理解Raft算法

  我们知道,信息交换一般有两种方式,一种是通过共享内存共用一份数据;另一种是通过消息投递来完成信息的传递。

  在分布式系统中,节点之间主要使用消息投递方式来完成。但通过消息投递的方式会遇到很多意外的情况,例如网络问题、进程挂掉、机器挂掉、进程很慢没有响应、进程重启等情况,这就会造成消息重复、一段时间内部不可达等现象。而 Paxos 算法就是基于消息传递且具有高度容错特性的一致性算法。换句话说,Paxos算法的作用就是在可能发生这些异常情况的分布式系统中,快速且正确地在集群内部对某个数据的值达成一致。

  在各类介绍 Paxos 算法的文章中,都会提到著名的“拜占庭将军问题”,以及偶尔也会提到的“两军问题”。关于这两个问题的详细介绍可以阅读这篇下面这篇文章,基本讲清楚了。

  《拜占庭将军问题》

  简单的来说,拜占庭将军问题描述了这样一个场景:

  拜占庭帝国有许多支军队,不同军队的将军之间必须制订一个统一的行动计划,从而做出进攻或者撤退的决定,同时,各个将军在地理上都是被分隔开来的,只能依靠军队的通讯员来进行通讯。然而,在所有的通讯员中可能会存在叛徒,这些叛徒可以任意篡改消息,从而达到欺骗将军的目的。

  这就是著名的“拜占廷将军问题”。从理论上来说,在分布式计算领域,试图在异步系统和不可靠的通道上来达到一致性状态是不可能的。因此在对一致性的研究过程中,往往假设信道是可靠的。事实上,大多数系统都是部署在同一个局域网中的,因此消息被篡改的情况非常罕见;另一方面,由于硬件和网络原因而造成的消息不完整问题,只需一套简单的校验算法即可避免——因此,在实际工程实践中,可以假设不存在拜占庭问题,即假设所有消息都是完整的,没有被篡改的。

  Paxos算法是分布式技术大师 Lamport 提出的。Lamport为了讲述这个算法,假想了一个叫做 Paxos 的希腊城邦进行选举的情景。这个算法也是因此而得名。在他的假想中,这个城邦要采用民主提议和投票的方式选出一个最终的决议,但由于城的居民没有人原意把全部时间和精力放在这种事情上,所以他们只能不定时的来参加提议,不定时来了解提议、投票进展,不定时的表达自己的投票意见。 Paxos 算法的目标就是让他们按照少数服从多数的方式,最终达成一致意见。

  1.Proposer(提案者/提议者):提议一个值,用于被投票决议。

  2.Acceptor(附议者/接受者):对每个提议进行投票。

  3.Learner(学习者/告知者):被告知投票的结果,不参与投票过程。

  

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  规定一个提议包含两个字段:[n, v],其中 n 为序号(具有唯一性),v 为提议值。

  下图演示了两个 Proposer(提案者) 和三个 Acceptor(附议者) 的系统中运行该算法的初始过程,每个 Proposer 都会向所有 Acceptor 发送提议请求。

  

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  当 Acceptor 接收到一个提议请求,包含的提议为 [n1, v1],并且之前还未接收过提议请求,那么发送一个提议响应,设置当前接收到的提议为 [n1, v1],并且保证以后不会再接受序号小于 n1 的提议。

  如下图,Acceptor X 在收到 [n=2, v=8] 的提议请求时,由于之前没有接收过提议,因此就发送一个 [no previous] (尚无提案)的提议响应,并且设置当前接收到的提议为[n=2, v=8],并且保证以后不会再接受序号小于 2 的提议。其它的 Acceptor 类似。

  

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  如果 Acceptor 接收到一个提议请求,包含的提议为 [n2, v2],并且之前已经接收过提议 [n1, v1]。如果 n1 n2,那么就丢弃该提议请求;否则,发送提议响应,该提议响应包含之前已经接收过的提议 [n1, v1],设置当前接收到的提议为 [n2, v2],并且保证以后不会再接受序号小于 n2 的提议。

  如下图,Acceptor Z 收到 Proposer A 发来的 [n=2, v=8] 的提议请求,由于之前已经接收过 [n=4, v=5] 的提议,并且 n 2,因此就抛弃该提议请求;Acceptor X 收到 Proposer B 发来的 [n=4, v=5] 的提议请求,因为之前接收到的提议为 [n=2, v=8],并且 2 = 4,因此就发送 [n=2, v=8] 的提议响应,设置当前接收到的提议为 [n=4, v=5],并且保证以后不会再接受序号小于 4 的提议。Acceptor Y 类似。

  

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  当一个 Proposer 接收到超过一半 Acceptor 的提议响应时,就可以发送接受请求。

  Proposer A 接收到两个提议响应之后,就发送 [n=2, v=8] 接受请求。该接受请求会被所有 Acceptor 丢弃,因为此时所有 Acceptor 都保证不接受序号小于 4 的提议。

  Proposer B 过后也收到了两个提议响应,因此也开始发送接受请求。需要注意的是,接受请求的 v 需要取它收到的最大 v 值,也就是 8。因此它发送[n=4, v=8] 的接受请求。

  

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  Acceptor接收到接受请求时,如果序号大于等于该 Acceptor 承诺的最小序号,那么就发送通知给所有的 Learner(学习者)。当 Learner 发现有大多数的 Acceptor 接收了某个提议,那么该提议的提议值就被 Paxos 选择出来。

  

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