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Paxos 算法是第一个被证明完备的分布式系统共识算法。共识算法的作用是让分布式系统中的多个节点之间对某个提案（Proposal）达成一致的看法。提案的含义在分布式系统中十分宽泛，像哪一个节点是 Leader 节点、多个事件发生的顺序等等都可以是一个提案。

兰伯特当时提出的 Paxos 算法主要包含 2 个部分:

• Basic Paxos 算法：描述的是多节点之间如何就某个值(提案 Value)达成共识。
• Multi-Paxos 思想：描述的是执行多个 Basic Paxos 实例，就一系列值达成共识。Multi-Paxos 说白了就是执行多次 Basic Paxos ，核心还是 Basic Paxos 。

由于 Paxos 算法在国际上被公认的非常难以理解和实现，因此不断有人尝试简化这一算法。到了 2013 年才诞生了一个比 Paxos 算法更易理解和实现的共识算法—Raft 算法 。更具体点来说，Raft 是 Multi-Paxos 的一个变种，其简化了 Multi-Paxos 的思想，变得更容易被理解以及工程实现。

针对没有恶意节点的情况，除了 Raft 算法之外，当前最常用的一些共识算法比如ZAB 协议、Fast Paxos算法都是基于 Paxos 算法改进的。

针对存在恶意节点的情况，一般使用的是工作量证明（POW，Proof-of-Work）、权益证明（PoS，Proof-of-Stake ）等共识算法。这类共识算法最典型的应用就是区块链，就比如说前段时间以太坊官方宣布其共识机制正在从工作量证明(PoW)转变为权益证明(PoS)。

区块链系统使用的共识算法需要解决的核心问题是拜占庭将军问题，这和我们日常接触到的 ZooKeeper、Etcd、Consul 等分布式中间件不太一样。

下面我们来对 Paxos 算法的定义做一个总结：

• Paxos 算法是兰伯特在1990年提出了一种分布式系统共识算法。
• 兰伯特当时提出的 Paxos 算法主要包含 2 个部分: Basic Paxos 算法和 Multi-Paxos 思想。
• Raft 算法、ZAB 协议、 Fast Paxos 算法都是基于 Paxos 算法改进而来。

Basic Paxos 算法

问题

假设一个集群包含三个节点 A, B, C，提供只读< key-value 存储服务。只读 key-value 的意思是指，当一个 key 被创建时，它的值就确定下来了，且后面不能修改。

客户端 1 和客户端 2 同时试图创建一个 K 键。客户端 1 创建值为 "baili" 的 K ，客户端 2 创建值为 "百里" 的 K 。在这种情况下，集群如何达成共识，实现各节点上 K 的值一致呢？

角色

Basic Paxos 中存在 3 个重要的角色：

1. 提议者（Proposer）：也可以叫做协调者（coordinator），提议者负责接受客户端的请求并发起提案。提案信息通常包括提案编号 (Proposal ID) 和提议的值 (Value)。
2. 接受者（Acceptor）：也可以叫做投票员（voter），负责对提议者的提案进行投票，同时需要记住自己的投票历史；
3. 学习者（Learner）：如果有超过半数接受者就某个提议达成了共识，那么学习者就需要接受这个提议，并就该提议作出运算，然后将运算结果返回给客户端。

为了减少实现该算法所需的节点数，一个节点可以身兼多个角色，即一个节点，既可以是提议者，也可以是接受者。并且，一个提案被选定需要被半数以上的 Acceptor 接受。这样的话，Basic Paxos 算法还具备容错性，在少于一半的节点出现故障时，集群仍能正常工作。

算法流程

在 Paxos 算法中，使用提案表示一个提议，提案包括提案编号和提议的值。接下来，我们使用 [n, v] 表示一个提案，其中， n 是提案编号， v 是提案的值。

在 Basic Paxos 中，集群中各个节点为了达成共识，需要进行 2 个阶段的协商，即准备（Prepare）阶段和接受（Accept）阶段。

Paxos算法包含两个阶段，第一阶段Prepare(准备)、第二阶段Accept(接受)。

prepare(准备)阶段

假设客户端 1 的提案编号是 1，客户端 2 的提案编号为 5，并假设节点 A, B 先收到来自客户端 1 的准备请求，节点 C 先收到来自客户端 2 的准备请求。

客户端作为提议者，向所有的接受者发送包含提案编号的准备请求。注意在准备阶段，请求中不需要指定提议的值，只需要包含提案编号即可。

接下来，节点 A，B 接收到客户端 1 的准备请求（提案编号为 1），节点 C 接收到客户端 2 的准备请求（提案编号为 5）。