分布式系统原理系列目录
- 分布式系统的麻烦
- 副本与一致性
- 为什么需要一个分布式共识算法
- 世界上只有一种共识算法，那就是Paxos
- CAP定理，说起来一句话，实际坑不少
- BASE，可用性高于强一致性
- 分布式事务方案那么多，到底该选哪一个
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图片上的人叫Leslie Lamport(莱斯利·兰波特)，这老爷子看发型就很资深，就是它提出了分布式共识算法Paxos，还有拜占庭将军问题，我们前面说过分布式系统的麻烦，严格来说，拜占庭将军问题也应该算在其中，为啥没讲呢，因为拜占庭将军问题是假设分布式系统中某些节点可以不遵守协议，比如撒谎、或者恶意扰乱，我们绝大多数系统都是按照既定协议运行的，所以可以不用考虑这个问题。只有在一些特定的场景下才会需要考虑拜占庭将军问题。比如在航空航天环境中，计算机内存或CPU寄存器中的数据可能被辐射破坏，导致它以任何不可预知的⽅式响应其他节点；再比如区块链场景，它就是要让互不信任的各⽅达成共识
好，说回paxos本身。关于Paxos 在分布式领域的地位，有这么一种说法：世界上只有一种共识协议，就是 Paxos，其他所有共识算法都是 Paxos 的退化版本。这句话有点夸张的成分，但是如果没有 Paxos，那后续的 Raft、ZAB 等算法，ZooKeeper、etcd 这些分布式协调框架，Hadoop、Consul 这些在此基础上的各类分布式应用，都很可能会延后好几年面世
Paxos的故事
Paxos从被提出到广为人知这个过程并不是一帆风顺的，可以说是很曲折了，大家就当故事听一下哦：
兰伯特在 1990 年首次发表了 Paxos 算法。由于这个算法本身就非常复杂，然后为了展示自己的幽默感呢，老爷子还特地用了一个希腊城邦的比喻，这就让论文显得更难理解了。然后这篇论文的三个审稿人，一致要求他删掉希腊城邦的故事。这就让老爷子非常不爽，认为这些人不懂他的幽默，然后干脆就撤稿不发了
之后过了8年，也就是 1998 年，Lamport 把这篇论文重新整理后又发出来了。这次论文是审核通过了，但是并没有多少人能看懂他到底在说什么
又过了3年，到了 2001 年，Lamport 认为前两次没有引起什么反响，是因为同行们无法理解他以“希腊城邦”来讲故事的幽默感。然后这次发表的时候，它终于放弃了“希腊城邦”的比喻，尽可能用（他认为）简单直接、可读性较强的方式去介绍 Paxos 算法。这次的情况虽然比前两次要好一些，但是相对于它本应该受到的重视程度来说，这次也没好到哪里去，为什么？还是因为太难懂了
后来这段经历被 Lamport 以自嘲的形式放到了他的个人网站上，如果你打开“Paxos Made Simple”这篇论文(我也没打开过。这句话是别人说的哦。)，你就会看到它的摘要部分只有一句话：“Paxos算法，如果用英文来解释，非常简单.” ，就很让人怀疑他是在嘲讽审稿人和读者，“你们这些愚蠢的人类！”
到这里Paxos的知名度依然不太高，直到了2006 年，Google 发表了Chubby、Megastore 和 Spanner 等分布式系统的论文，文中提到这些系统都使用 Paxos 解决了分布式共识的问题，Google 的行业影响力很大，Paxos 算法一夜间成为分布式领域的网红概念。随后，才有了 Paxos 在分布式系统、云计算、区块链等多个领域大放异彩的故事。这事也充分说明了，在技术圈里，即使再有本事，也还是要好好包装一下啊
paxos要解决的问题
paxos算法的细节我这里就不说了，一来篇幅很长，二来估计我也很难讲的清楚。接下来我就大概说下paxos要解决的问题
Paxos要干的事情就是让多个节点就某件事情达成共识，这个事情看起来好像不难，但实际非常困难，困难主要来源于两方面：
1、我们前面说过，分布式系统中有各种异常问题(机器宕机、网络异常等等)，解决这些问题的办法是法定人数机制，每次都投票，少数服从多数，这样可以容忍少数节点故障。具体来说就是每次收到客户端请求时，只要超过半数的节点同意执行这个请求，那就算请求成功
比如客户端请求写入x=1，收到请求的那个节点先只记录日志，不直接写入这个值，然后广播到其他节点请求投票，如果收到半数以上节点的投票(包括他自己)，那这个写请求就算成功了，然后他自己真正写入这个值，并再广播一条提交消息让其他节点提交。如果只有这一个问题，法定人数机制就解决了，每次请求过来发起一轮投票，少数服从多数，完事儿
但还有个并发问题要解决
2、并发有什么问题呢，举个例子客户1、2同时向系统请求占座，谁能成功？我们立马会想到加锁，谁加成功谁占座。如下图，如果是在主从架构的集群中，master加锁就完事儿了，不管咋样，两个请求到master是一定有一个先后顺序的，先来先加锁就行了。问题是非中心化集群怎么加锁呢？并发请求可能会发到多个节点上，而这多个节点是完全平等的、node1会提出让client1占座，node2会提出让client2占座，那让谁占？所以就需要协调多个节点去完成加锁，这个问题是非常复杂的
paxos中的很大一部分复杂度都是为了要解决这个问题带来的，而且这个过程还会导致比较多的性能消耗。本质原因是每个节点完全平等，写请求可能会被同时发送到多个节点，那多个节点就可能同时提出提案，这些提案是有竞争关系的(只有一个能成功)，为了解决这个竞争问题，比较费劲
Basic Paxos与Multi Paxos
为此lamport老爷子还专门设计了一个改进版的算法，叫做Multi Paxos，对应的哦，前面说的paxos就叫做Basic Paxos，大家在其他资料看到的Paxos如果没有特殊说明，都是指Paxos。
(ps：“专门设计”的意思是，它在 Paxos 的论文里随意提了几句可以这么做)
他说希望能够找到一种两全其美的办法：既不破坏 Paxos 中“众节点平等”的原则，又能限制下，不是每个节点都可以提案，这样子性能就可以好很多。没错，就是类似选村长的方案，首先各节点基于basic paxos选出一个leader，之后正常情况下就只有leader可以提案，那就 不需要多个节点去协调解决竞争问题了。如果发生前面我们说的两个客户端同时请求占座的情况，因为请求只会发到leader，它直接加锁控制并发就完事儿了
这样就是一开始有一群平等的节点，然后他们自己投票选出个Leader，以后都让这个Leader来做决策，如果Leader宕机了，就再投票选一个新的Leader
Multi Paxos的派生算法
后来就有人根据multi paxos的思想，提出了raft算法，发布了一篇叫做《raft-一种可以让人理解的共识算法》的论文(这再一次从侧面说明了这个paxos的难度)。这篇论文获得了USENIX ATC 2014 大会的 Best Paper，更是成为了日后 etcd、LogCabin、Consul 等重要分布式程序的实现基础。ZooKeeper 的 ZAB 算法和 Raft 的思路也非常类似，这些算法都被认为是与 Multi Paxos 的等价实现
再补充一点，很多中文资料把 共识Consensus翻译为一致性，也就是"分布式一致性算法"，听起来就很像是保证数据一致性的算法，就很让人迷惑。共识（Consensus）与一致性（Consistency）是有区别的：
分布式一致性我们之前说过，指的是协调数据在不同副本之间的差异。而共识的重点是让多个节点达成一致，这和多副本数据差异完全不是一回事，大家以后看到分布式一致性算法就要知道它的重点是达成共识
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