从网络开始谈Paxos算法

本文通过实例探讨了Paxos算法如何解决分布式系统中数据一致性问题。首先介绍了一致性的基本概念,然后通过实例展示了如何使用编号来确保数据有序及如何确定哪个节点成为主节点。

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一、 背景

paxos是大名鼎鼎的分布式一致性算法, 但是它解决了什么问题, 怎么解决这些问题, 本文和大家一起探讨。

二、举例子

现在我们有四台机器, 每个机器都有数据要数据要存储,分别为v = a, v = b, v = c, v = d。

2. 1 假设我们只部署了一个memcache去存储, 数据肯定一致性。 最终值肯定为a, b, c, d中的一位, 且每次读取都会是同样的值, 不会存在不一样的值。

2.2 为了高可用,现在我们把memcache改成3个, 做数据备份。 每个memcache收到的数据序列(a, b, c, d), (c, d, a, b), (c, d, b, a), 读者这里肯定有疑问, 采用tcp传输不就有序了吗? 注意这里是因为四个机器分别传输过来, 跟tcp没有关系,在不同memcache上接收顺序完全可能不一样。如果我们不采取任何策略处理, 会发现3个memcache的最终数据d, b, a。从不同的memcache取得的数据完全不一样。怎么办? 让数据有序起来。 a, b, c, d分别给个编号1,2,3,4. 编号越大代表值越新。新的可以覆盖旧的,旧的不能覆盖新的。 这样所有的memcache都存储了d值啦。

2.3 故事完了吗? 没有。 还有个问题, 在这个过程中, 中间某个时间点几个memcahe可能收到的数据是这样的(a, b, c), (c), (c)。 这时候可以认为一致了选择了c。 如果c向网络广播存储的是我的值, 后面d又向网络广播我的值才被存储了, 估计整个网络都不知道到底存的谁的值。这个问题很重要, paxos算法里关系到谁才是真正的master。那怎么办呢? 加一轮检查, 对比存储的值和自己是否一致就知道是不是被选择了(可以认为是master了)。

三、总结

解决无序性--通过编号有序

确认谁到底是master问题--通过第二步确认

四、paxos,zab, raft区别

第一轮能不能选出主, 选出主的数据是否完整。

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