paxos算法的通俗解释

最新推荐文章于 2025-06-18 15:14:21 发布

weixin_45198898

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本文通过希腊城邦Paxos的选举情景，通俗地解释了Paxos算法。该算法旨在让分布式系统的参与者达成一致，确保系统具有容错能力。通过两阶段过程，包括意见领袖的确定和提议的投票，实现分布式一致性。

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让分布式系统的每个参与者达成一致，从而实现具有容错能力的分布式系统。

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，这个选举是异步且非拜占庭模型的（消息传送速度不可预测，允许消息的丢失或者重复，但是不会出现内容损坏）。整个算法的大致过程为：

第一阶段：要先明确哪个“提议者”是意见领袖有权提出提议，“接受者”们就主要处理这个“提议者”的提议了（这样，也可以在提出提议时就尽量让意见统一，谋求尽早形成多数派）。

第二阶段：由上阶段选出的意见领袖提出提议，“接受者”反馈意见。如果多数“接受者”接受了一个提议，那么提议就通过了。

每个“提议者”在第一阶段先报个号，谁的号大，谁就是意见领袖。可以想象为贿选：每个提议者先拿着钞票贿赂一圈“接受者”，谁给的钱多，第二阶段“接受者”就听谁的。即：“意见领袖”是在第一轮贿赂成功的“提议者” 。

“提议者”不会执着于让自己的提议通过，而是执着于让提议尽快达成一致。为了实现这个目标，“提议者”在贿选的时候，若发现“接受者”已经接受过前面意见领袖的提议了，即便贿选成功，也会默默的把自己的提议改为前面意见领袖的提议。

“接受者”在被“提议者”贿赂的时候，会记下贿赂的金额。所以当你贿赂“接受者”时，一旦你给的贿赂多而胜出，“接受者”会告诉你两件事情：a、前任意见领袖的提议内容（如果有的话）；b、前任意见领袖当时贿赂了多少钱。

如果你是“提议者”，在贿赂的时候，“接受者1”跟你说“他见过的意见领袖的提议是方案1”，而“接受者2”跟你说“他见过的意见领袖提议是方案2”，只需要判断一下“接受者1”和“接受者2”告诉你的信息中，哪个意见领袖当时给的钱多，就把自己的提议改成那个意见领袖的提议。

在第一阶段中，一旦“接受者”已经接受了之前意见领袖的提议，那后面再来找这个“接受者”的“提议者”，即便在贿赂中胜出，也要将自己的提议改为前任意见领袖的提议，然后他会在第二阶段提出该提议。如果“接受者”之前没有接受过任何提议，那贿选胜出的“提议者”就可以提出自己的提议了。