分布式

Paxos和Raft快速理解

2018-07-09  本文已影响0人  建怀

Paxos和Raft快速理解

Paxos一致性协议

Paxos问题指分布式系统中存在故障fault,但不存在恶意corrupt节点场景(消息可能丢失但不会造假)下的共识达成(Consensus)问题。

Paxos是第一个被证明的共识算法,原理基于两阶段提交并进行扩展。算法中将节点分为三种类型:

每个节点在协议中可以担任多个角色。

Paxos的特点:

两阶段提交图解

假设5个节点构成分布式系统,A和E节点分别有X和Y提案,其他节点没有提案。


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然后A节点广播它的提案,强假设网络延迟的原因,只有A,B,C节点收到提案,这里的提案哪怕A,E节点的提案同时到某个节点,也必然会有先后顺序的,是不可能真正意义上的同时。


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A,B,C接收到A的提案后,由于是第一个接收到的提案,acceptedProposal和acceptedValue都为空,诚实返回。


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由于A节点已经收到超半数的节点相应,且返回的acceptedValue都为空,也就是说可以用X作为提议的值来发生Accept请求,A,B,C节点接收到请求后,将acceptedValue更新为X。


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A,B,C节点会发生minProposal给A,A检查发现没有大于1的minProposal出现,此时X已经被选中。此时,由于D,E节点的acceptedValue并不是X,系统还没有达成一致共识,Paxos过程还是没有结束。


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E节点选择Proposal ID为2发送Prepare请求,结果和上面是一样的,因为C节点已经选择接受了A节点的提议,它是很诚实的,就直接告诉E节点他的选择,E节点知道C节点既然选择了A的提案,那自己也选A的提案。于是,E发起Accept请求,使用X作为提议值,至此,整个分布式系统达成了一致,大家都选择了X。


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总结Paxos两阶段提交

两个阶段分别是准备(prepare)和提交(commit)。准备阶段解决大家对哪个提案进行投票的问题,提交阶段解决确认最终值的问题。

简单来说,提案者发出提案后,收到一些反馈,有两种结果,一种结果是自己的提案被大多数节点接受了,另外一种是没被接受,没被接受就过会再试试。
提案者收到来自大多数的接受反馈,也不能认为这就是最终确认。因为这些接收者并不知道自己刚反馈的提案就是全局的绝对大多数。
所以,引入新的一轮再确认阶段是必须的,提案者在判断这个提案可能被大多数接受的情况下,发起一轮新的确认提案。这就进入了提交阶段。
提交阶段的提案发送出去,其他阶段进行提案值比较,返回最大的,所以提案者收到返回消息不带新的提案,说明锁定成功,如果有新的提案内容,进行提案值最大比较,然后替换更大的值。如果没有收到足够多的回复,则需要再次发出请求。

一旦多数接受了共同的提案值,则形成决议,称为最终确认的提案。

Raft一致性算法

Raft算法是Paxos算法的一种简化实现。

包括三种角色:leader,candidate和follower。

其有两个基本过程:

Raft一致性算法是通过选出一个leader来简化日志副本的管理,例如,,日志项(log entry)只允许从leader流向follower。

下面是动画演示Raft,清晰理解Raft共识如何达成。

http://thesecretlivesofdata.com/raft/

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