浅谈Paxos算法原理及应用

Posted 2021-04-17 匠心独运维妙维效

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在数字化银行建设过程中，金融产品不断的向开放式、线上化、智能化转型。随着用户量和信息量的不断增长，大数据、高并发、高可用成为很多业务系统设计和基础软件设计（比如数据库、消息队列等）必须考虑的问题，而分布式系统往往是解决这类问题的优选方法。由于可能存在网络分区、网络异常、服务器宕机等问题，分布式共识性算法是构建具有容错性分布式系统不可缺少的元素，常用于解决了分布式系统中的数据一致性问题、Leader选举问题等。本文将对大名鼎鼎的分布式共识算法Paxos的原理和应用进行介绍。

 Paxos算法简介

Paxos算法是1990年LeslieLamport 在论文《ThePart-TimeParliament》提出的，是一个基于消息传递且具有高度容错性的一致性算法。但是初期由于Paxos难于理解并没有引起多少人的重视，直到2006年Google的三大论文出现，其中ChubbyLock服务使用了Paxos作为ChubbyCell的一致性算法，这才使得Paxos算法的人气从此一路飙升，可以说Paxos是分布式协议的鼻祖，在分布式领域有着非常重要的地位。

Paxos也有其自身的缺点：一个是难于理解；另一个是论文中并没有提供工程实现方法，对工程实现支持并不好。因此在工程实践中，常常是借鉴Paxos算法的核心思想，同时结合系统特点和痛点，进行Paxos算法改造来满足系统需求，并逐渐衍生出了多个Paxos算法的变种，比如Multi-Paxos、Fast-Paxos、Cheap-Paxos、GeneralizedPaxos、Mencius等。

Paxos算法原理

Paxos要解决的问题：假设有一组可以发起提案的进程集合，一个一致性算法要保证在提出的多个Value中，只有一个Value被选中(Chosen).如果没有Value被提出，就不应该有Value被选定。当有一个Value被选定，所有进程都应该能学习到这个被选定的Value。

1、基本概念

三种角色：Proposers,提案的发起者；

Acceptors,提案的接受者，即投票者；

Learners,最终决议的学习者和执行者。

在Paxos算法中，一个节点可以充当多种角色。Proposer可以提出提案，Acceptor可以接受提案（即为提案投票），如果某个提案被最终选定（Chosen）,那么该提案里的Value就被选定了。

2、算法原理

Paxos算法设计了Prepare、Accept、Learn三个阶段，前两个阶段实现从多个Proposer提出的提案中选择一个提案（即选择一个Value）并达成共识，第三个阶段让Learners学习到这个最终被选定的提案。

1.选择一个Value并达成共识

这部分涉及到两个角色，即Proposer和Acceptor。如何从Proposers提出的多个Value中选定一个Value，是Paxos算法的核心内容。

【算法流程】：

	Proposer[N,V]	Acceptor [ResN, [AcceptN, AcceptV]]
第一阶段	Proposer向超过半数的Acceptor发送编号为N的Prepare请求，Prepare(N, ) 注：N递增，不重复
		若N<=ResN，不响应或响应<error> 若N>ResN，1.令ResN=N，2.如果已经接受过提案，返回Promise响应（Pok, [AcceptN, AcceptV];如果没有接受过提案，响应（Pok, null）。
第二阶段	若收到超过半数的Pok，发送自己的提案Accept(N,V)。V为Pok响应中最大AcceptN对应的AcceptV，如果响应中没有提案，V由Proposer自己决定。 若收到的Pok未超过半数，重新发起Prepare请求（回到第一阶段）。
		若N>ResN接受提案，令AcceptN=N，AcceptV=V，回复Aok。 若N<ResN，不接受提案，不回复或者回复<error>。
	若Aok数过半，确定V被选定。 若Aok数不过半，重新发起Prepare请求（回到第一阶段）。

注：

1. 提案由提案编号N和提议值Value组成，表示为[N,V]。

2. [ResN, [AcceptN, AcceptV]]中，ResN表示Acceptor已经响应过的Prepare请求的最大编号，[AcceptN, AcceptV]表示Acceptor已经接受过的编号最大的提案。

[算法分析]

Paxos算法中主要有四种类型消息：Prepare、Promise、Accept、Accepted。

1）Proposer先发起一个Prepare消息，来获得提议的权利，同时学习已经被选定的提案。Acceptor通过回复Promise消息，对提议权的请求进行投票。

2）当Proposer收到超过半数的Promise消息后，就获得了提议权，并把学习到的提案Value值放到自己的提案里面。然后通过Accept消息发出自己的提案。

3）Acceptor通过回复Aeccpted消息，对提案进行投票。

4）当Proposser收到超过半数的Accepted消息后，这个提案就被选定了。

5）如果一直没有提案被选出，那么Proposer就会重新获取提案编号，再进入第一阶段，重复这个Paxos算法流程，直到最后有提案被选中。

2.Learners学习被选定的Value

Paxos算法中，对Learners如何学习到选定的Value提出了3种方案，而每一种方案都有其优缺点，具体如下：

	方案一	方案二	方案三
方案内容	Acceptor接受一个提案，就将该提案发送给所Learner	Acceptor接受了一个提案，就将该提案发送给主Learner，主Learner再通知其他Learner	Acceptor接受了一个提案，就将该提案发送给一个Learner集合，Learner集合再通知给其他Learner
优点	Learner能快速的获取到被选定提案	通信次数变少了，大概通信M+N	集合中Learner数量越多，可靠性就越好
缺点	通信次数较多大概M*N	出现单点问题（主Learner可能出现故障）	网络通信复杂度高

说明：M是Acceptor的数量，N是Learner的数量

在算法的实践中，使用Proposer将通过的提案发送给Learners也是一个不错的选择，可根据具体情况选择合适的方案。

Paxos算法在MGR的应用

MGR，mysqlGroupReplication的缩写，即MySQL组复制技术。MGR是MySQL官方在5.7.17版本推出的高可用解决方案，基于原生的复制技术，以插件的方式提供。支持多节点并发地执行事务是MGR的一个重要特性，我们知道MGR采用share-nothing的复制方案，组内每个成员都有自己完整的数据副本，节点之间的数据是最终一致的。如何做到的呢？先来了解一下MGR中事务的生命周期，如下图所示。

1.事务在各自的MySQLServer层启动、执行，这个过程无需和MGR集群内的其他节点进行协调、通信。

2.当事务需要提交时（prepare之后，写binlog之前），将事务信息（包含binlog、write_set、gtid、节点uuid）发送到MGR中的通信模块，事务消息将基于Paxos协议在全集群范围进行原子广播，每个节点都将收到整个集群发生的所有事务，且所有事务在每个节点内的排序是完全相同的。

3.通信模块将事务按照排序顺序发送到本节点的全局事务认证模块。全局事务认证模块对事务进行冲突检测，并将检测结果返回MySQLServer层。

4.根据检测结果，本地事务将更新日志写入binlog并commit，或者回滚；异地事务将更新日志写入relaylog等待应用，或者丢弃。

从MGR事务的生命周期中，可以看到基于Paxos的通信模块（即MGR中的组通信引擎XCom）对节点间数据一致性起到了至关重要的作用，也是MGR的核心。下面我们介绍一下基于Paxos的通信模块（XCom）的具体实现。为了避免单Leader写入性能瓶颈问题，MGR并没有使用传统的Multi-Paxos，而是采用了类似Mencius的算法。在XCom的算法里，每个节点都有一个唯一的编号，在全局有序的消息序列中，每个节点都有属于自己特定的slot，如下图所示，共三个节点，编号分别是0、1、2。

节点0持有slots:0, 3, 6, ...

节点1持有slots:1, 4, 7, ...

节点2持有slots:2, 5, 8, ...

正常情况下，没有leader选举，每个节点都是它所属slots的Leader，这是协议里约定好的。在自己所属的slots里，可以直接发起事务提案（省去了Paxos算法中Prepare阶段），当有过半节点接受（Accept）提案后，就可以将事务信息发送到本节点的全局事务认证模块。

但是此算法可能导致全局slot序列中有gap产生，如下图所示，节点1和节点2已经对slot1和slot2的消息达成了共识，但是对slot0的消息还没有达成共识。

这时候，是不能对slot1和slot2的消息进行应用的，所以需要有人在slot0上提一个noop提案，令整个系统继续向前推进。当节点0正常的情况，节点0自己会适时提出noop提案的，否则需要其他节点帮助slot0提一个noop提案，这时候就需要执行Paxos的整个流程，包括prepare阶段（选择一个Leader来发起noop提案）。

总结

以上便是Paxos在MGR通信模块中的具体实现。Paxos算法在工程中的应用还有很多，例如Google提出的分布式锁服务ChubbyLock，其中ChubbyCell基于Paxos算法实现了副本间数据的一致性及集群Leader的选举；阿里自研分布式数据库OceanBase采用Paxos算法实现数据一致性；著名的Raft协议也是对Paxos算法的一个简单实现；而国产分布式数据库TiDB，其调度/元数据存储组件PD，及底层存储组件TiKV均使用Raft协议保证了数据一致性，实现了Leader的故障转移等等。可以说在分布式系统的世界中，Paxos算法的影子随处可见。

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