分布式共识算法：Paxos、Raft、Zab

Paxos

Paxos 是一个分布式系统共识算法，由 Leslie Lamport 在1990年代提出。它被设计用来处理分布式系统中的一致性问题，确保在一个包含多个节点的网络中，即使部分节点发生故障或者网络出现问题，系统仍能达成一致和正确的决定。Paxos 主要用于日志复制或系统状态的一致性维护，是构建可靠分布式系统的基础算法之一。

Paxos 的基本概念

Paxos 算法主要分为三种角色：

1. Proposer（提议者）：提议某个值应该被系统的所有成员接受。
2. Acceptor（接受者）：接受提议者提出的值。这些节点对提议值进行投票，决定是否接受该值。
3. Learner（学习者）：学习已被多数接受者接受的值，并最终从接受者那里学到系统的决定结果。

Paxos 的工作流程

Paxos 的执行可以分为两个主要阶段：

1. 准备阶段（Prepare phase）：

   • Proposer 选择一个提案编号（必须唯一且递增），然后向 Acceptor 发送一个包含这个编号的准备请求（Prepare request）。
   • Acceptor 收到准备请求后，如果该请求的编号高于它之前响应的任何请求的编号，它将承诺不再接受编号小于此编号的任何其他提议。同时，Acceptor 将告诉 Proposer 它已经接受的最高编号提议的值（如果有的话）。

2. 接受阶段（Accept phase）：

   • Proposer 在第一阶段结束后，根据 Acceptor 返回的信息决定提议的值。如果多数 Acceptor 返回了之前接受的值，Proposer 应当提议其中编号最高的那个值；如果没有 Acceptor 返回之前接受的值，Proposer 可以自由决定提议的值。
   • 然后，Proposer 向所有 Acceptor 发送接受请求（Accept request），包含提案编号和提议的值。
   • Acceptor 收到接受请求后，只有在它仍然承诺接受这个编号（即没有承诺过更高编号的提案）的情况下，才会接受这个提案。

Paxos 的特点和挑战

• 可靠性：即使有节点失败，只要大多数节点正常工作，系统仍然可以达成一致。
• 活锁：Paxos 算法可能会因为多个 Proposer 同时试图完成各自的提议而导致活锁，这需要通过算法或实现中的优化来解决。
• 效率：标准 Paxo