平行区块链之共识篇:Paxos机制
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了平行区块链之共识篇:Paxos机制相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
很久以前,在爱琴海上,有一个名为Paxos的小岛,它是繁华的商业中心。财富的积累带来了民主的进步,Paxos人民推翻了古老的神权政治,开始实行希腊议会制。然而,Paxos的议会有一些奇葩之处:
✔ Paxos的议员们都忙于做生意,没有人愿意把所有时间都奉献给议会,因此Paxos议会不得不允许议员们随时自由地出入议会厅;
✔ 每个议员随身携带一个小册子,记录已经通过的议案——不能被修改,以及一些笔记——可以被涂改;
✔ Paxos议会非常嘈杂,谁也不能通过大声说话让所有其他人听到自己的声音,因此议员们需要通过服务员传递纸条来维持相互之间的通信;
✔ 不幸的是,服务员们也可能也会中途离席,这样议员们有可能需要等待很长时间才能收到消息;服务员甚至可能一去不复返,导致议员们收不到消息;服务员还很健忘,可能会重复传递纸条;
✔ 很特别的一点是,Paxos的议员不会反对其他议员提出的议题;
这就是Leslie Lamport在《The Part-Time Parliament(兼职议会)》[1]中虚构的场景——一个看起来组织十分松散的议会,它所面临的问题就像容错的分布式系统一样,其中议员代表进程(process),服务员代表网络(network),议员中途离开代表进程失败,服务员中途离开代表网络故障。因此,Paxos算法也有一些假设[4]:
✔ 进程异步执行操作;
✔ 进程有稳定的存储空间;
✔ 进程可能失败;
✔ 进程可以在失败后重新加入;
✔ 进程之间可以通过网络来通信;
✔ 进程不会作伪;
✔ 通信是异步的;
✔ 通信可能因网络故障而延迟;
✔ 信息可能被丢失、打乱次序或者重复;
✔ 信息不会被篡改;
以Paxos议会的故事为背景,Lamport提出了第一个也是目前唯一经过严格证明的一致性算法Paxos,它用于解决一致性问题(Consensus Problem):如何在一个节点/通信不可靠的分布式系统中就某个值达成一致。
由于Paxos一直被读者诟病为难以理解,Lamport于2001年重新整理了文字撰写了《Paxos Made Simple》[2] 。
要特别指出的是,Paxos并不考虑拜占庭将军问题:由于少数节点作恶导致消息可能被篡改。该问题同样由Lamport与其合作者提出[3]。
逻辑上来说,Paxos将分布式系统中的agent划分为三类角色:proposers,acceptors和learners。
✔ proposers负责发起提案;
✔ acceptors负责批准提案;
✔ learners负责执行通过的提案。
实际应用中,分布式系统中的每个agent可能身兼数职。
每个提案都有一个独立的编号(不可重复),编号由提出它的proposer自行决定,但proposer不能使用比自己曾用编号更小的值(也就是说,proposer使用的编号序列是递增的)。
Lamport提出一种简单的编号生成规则:假设总共有M个proposer,每个proposer被分配一个1到M之间互不相同的数字;对于第i个proposer,假设其分配的数字为i,那么它第n次提案的编号为M* (n-1)+i。
如果一个提案被半数以上acceptors(多数派)批准,那么它就通过了。
考虑多个进程关于某个值提出提案的场景,达到一致性需要满足以下条件:
1) 只有被提出的值可以被选择;
2) 只有一个值可以被选择;
3) 除非一个值被选择,否则它不会被执行;
显然,如果只有一个提案被提出,那么这个提案应该被通过,因此有:
P1. 每个acceptor必须批准(accept)它收到的第一个提案;
为了满足条件(2),Lamport认为应有:
P2. 如果一个提案(其提议值为v)已经被通过,那么对于所有编号更大的被通过的提案,它们所提议的值也是v;
为了满足P2,Lamport还提出:
P2a:如果一个提案(其提议值为v)已经被通过,那么对于任何acceptor批准的编号更大的提案,它们所提议的值也是v;
P2b:如果一个提案(其提议值为v)已经被通过,那么对于任何proposer提出的编号更大的提案,它们所提议的值也是v;
P2c:对于任意的v和n,如果提案(编号n,提议值v)被提出,那么存在一个由大多数acceptors构成的集合S,满足下述两个条件之一:(a)没有成员批准过小于n的提案;(b)成员批准过的提案中,编号最大者的提议值为v;
这几个条件关系是:P2<P2a<P2b<P2c。即,P2c最严格,如果满足P2c也就满足了P2。Paxos算法就是建立在P2c上。
Paxos算法分为两阶段(如图1所示):
1) 阶段1
a) 准备(Prepare):一个proposer创建一个提案(编号N),向超过半数的acceptors发送包含提案的Prepare(N)消息;
b) 承诺(Promise):acceptor收到消息后,检查提案的编号N是否大于它曾接收过的所有提案的编号,如果答案是肯定的,它会回应以Promise(Nx,Vx)消息,承诺不会回应任何编号小于N的提案,否则它将不予回应;其中,Nx和Vx是它曾批准过的提案中编号最大的提案的编号与所提议的值,如果没有批准过提案,Nx和Vx为NULL;
2) 阶段2
a) Accept Request:如果proposer收到了超过半数acceptors的Promise消息,它需要先找到这些消息中编号最大的提案的值V,然后向这些acceptors发送Accept(N,V)消息;如果所有Promise消息中Nx和Vx都为NULL,则proposer可以选择任意的值作为V;
b) Accepted:当acceptor收到Accept(N,V)消息,它首先检查是否已承诺过编号大于N的提案,如果答案是否定的,它就批准该提案。
图1 Paxos算法示意图
当部分acceptors失败时,proposer就不能收到全部消息,如图2所示。
由上图我们可以看出,当存活的acceptors占51%时(即失败的acceptors小于半数),Paxos依然可以维持运行。
当proposer失败时,等同于它放弃了当前提案,这并不会影响acceptors的工作;在实际应用中,可以由其他proposer发起新的提案[4] 。
但是,当多个proposer发起提案时,有可能造成冲突。如下图3所示。在左边的proposer(proposer1)发送Prepare消息(N=1)并且得到全部acceptors的承诺后,右边的proposer(proposer2)发送Prepare消息(N=2),并且也得到了全部acceptors的承诺。此时,proposer1再发送Accept消息,将不会得到任何来自acceptors的Accepted消息。为了能够通过提案,proposer1将再次发送Prepare消息(N=3),从而造成proposer2提案的失败。于是proposer2将发送Prepare消息(N=4)……从而陷入反复提案的死循环。
参考文献
[1] Lamport L. The part-time parliament[J]. ACM Transactions on Computer Systems, 1998, 16(2): 133-169.
[2] Lamport L. Paxos Made Simple[J]. Acm Sigact News, 2016, 32(4).
[3] Lamport L, Shostak R E, Pease M C, et al. The Byzantine Generals Problem[J]. ACM Transactions on Programming Languages and Systems, 1982, 4(3): 382-401.
[4] Paxos,https://en.wikipedia.org/wiki/Paxos_%28computer_science%29
注:本文由中科院自动化研究所曾帅整理
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