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。
zookeeper 使用的 zab 算法是该算法的一个实现。

在 Paxos 算法中,有三种角色:Proposer,Acceptor,Learners

Proposer:
只要 Proposer 发的提案被半数以上 Acceptor 接受,Proposer 就认为该提案里的 value 被选定了。
Acceptor:
只要 Acceptor 接受了某个提案,Acceptor 就认为该提案里的 value 被选定了。
Learner:
Acceptor 告诉 Learner 哪个 value 被选定,Learner 就认为那个 value 被选定。

Paxos 算法分为两个阶段。

阶段一(准 leader 确定 ):
(a) Proposer 选择一个提案编号 N,然后向半数以上的 Acceptor 发送编号为 N 的 Prepare 请求。
(b) **如果一个 Acceptor 收到一个编号为 N 的 Prepare 请求,且 N 大于该 Acceptor 已经响应过的
所有 Prepare 请求的编号,那么它就会将它已经接受过的编号最大的提案(如果有的话)作为响
应反馈给 Proposer,同时该 Acceptor 承诺不再接受任何编号小于 N 的提案。
**阶段二(leader 确认):

(a) 如果 Proposer 收到半数以上 Acceptor 对其发出的编号为 N 的 Prepare 请求的响应,那么它
就会发送一个针对[N,V]提案的 Accept 请求给半数以上的 Acceptor。注意:V 就是收到的响应中
编号最大的提案的 value,如果响应中不包含任何提案,那么 V 就由 Proposer 自己决定。
(b) 如果 Acceptor 收到一个针对编号为 N 的提案的 Accept 请求,只要该 Acceptor 没有对编号
大于 N 的 Prepare 请求做出过响应,它就接受该提案

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