Paxos理论介绍: Multi-Paxos与Leader

Posted 2021-04-17 微信后台团队

前文：

理解朴素Paxos是阅读本文的前提。

Multi-Paxos

朴素Paxos算法通过多轮的Prepare/Accept过程来确定一个值，我们称这整个过程为一个Instance。Multi-Paxos是通过Paxos算法来确定很多个值，而且这些值的顺序在各个节点完全一致。概括来讲就是确定一个全局顺序。

多个Instance怎么运作？首先我们先构建最简易的模式，各个Instance独立运作。

每个Instance独立运作一个朴素Paxos算法，我们保证仅当Instance i的值被确定后，方可进行i+1的Paxos算法，这样我们就保证了Instance的有序性。

但这样效率是比较差的，众所周知朴素Paxos算法的Latency很高，Multi-Paxos算法希望找到多个Instance的Paxos算法之间的联系，从而尝试在某些情况去掉Prepare步骤。

下面我尝试描述一个Sample的演进情况来阐述这个算法，因为这个算法的要点其实非常简单，而且无需更多证明。

首先我们定义Multi-Paxos的参与要素：

• 3个参与节点 A/B/C.

• Prepare(b) NodeA节点发起Prepare携带的编号。

• Promise(b) NodeA节点承诺的编号。

• Accept(b) NodeA节点发起Accept携带的编号。

1(A)的意思是A节点产生的编号1，2(B)代表编号2由B节点产生。绿色表示Accept通过，红色表示拒绝。

下图描述了A/B/C三个节点并行提交的演进过程：

这种情况下NodeA节点几乎每个Instance都收到其他节点发来的Prepare，导致Promise编号过大，迫使自己不断提升编号来Prepare。这种情况并未能找到任何的优化突破口。

下图描述了只有A节点提交的演进过程：

这种情况我们会立刻发现，在没有其他节点提交的干扰下，每次Prepare的编号都是一样的。于是乎我们想，为何不把Promised(b)变成全局的？来看下图：

假设我们在Instance i进行Prepare(b)，我们要求对这个b进行Promise的生效范围是Instance[i, ∞)，那么在i之后我们就无需在做任何Prepare了。可想而知，假设上图Instance 1之后都没有任何除NodeA之外其他节点的提交，我们就可以预期接下来Node A的Accept都是可以通过的。那么这个去Prepare状态什么时候打破？我们来看有其他节点进行提交的情况：

Instance 4出现了B的提交，使得Promised(b)变成了2(B), 从而导致Node A的Accept被拒绝。而NodeA如何继续提交？必须得提高自己的Prepare编号从而抢占Promised(b)。这里出现了很明显的去Prepare的窗口期Instance[1,3]，而这种期间很明显的标志就是只有一个节点在提交。

重点：不Prepare直接Accept为啥是安全的？因为Accept的b已经被Promise过。

总结

Multi-Paxos通过改变Promised(b)的生效范围至全局的Instance，从而使得一些唯一节点的连续提交获得去Prepare的效果。

题外话：这里提一下我所观察到的Multi-Paxos的一个误区，很多人认为Multi-Paxos是由leader驱动去掉Prepare的，更有说在有Leader的情况下才能完成Multi-Paxos算法，这都是理解有误。大家看到这里也应该明白这里的因果关系，Multi-Paxos是适应某种请求特征情况下的优化，而不是要求请求满足这种特征。所以Multi-Paxos接受并行提交。

Leader

为何还要说Leader，虽然Multi-Paxos允许并行提交，但这种情况下效率是要退化到朴素Paxos的，所以我们并不希望长时间处于这种情况，Leader的作用是希望大部分时间都只有一个节点在提交，这样才能最大发挥Mulit-Paxos的优化效果。

怎么得到一个Leader，真的非常之简单，Lamport的论文甚至的不屑一提。我们观察Multi-Paxos算法，首先能做Accept(b)必然是b已经被Promised了，而连续的Accept(b)被打断，必然是由于Promised(b)被提升了，也就是出现了其他节点的提交(提交会先Prepare从而提升b)。那么重点来了，如何避免其他节点进行提交，我们只需要做一件事即可完成。

收到来自其他节点的Accept，则进行一段时间的拒绝提交请求。

这个解读起来就是各个节点都想着不要去打破这种连续的Accept状态，而当有一个节点在连续的Accept，那么其他节点必然持续不断的拒绝请求。这个Leader就这样无形的被产生出来了，我们压根没有刻意去“选举”，它就是来自于Multi-Paxos算法。

题外话：为何网上出现很多非常复杂的选举Leader算法，有的甚至利用Paxos算法去选举Leader，我觉的他们很有可能是没有完全理解Multi-Paxos，走入了必须有Leader这个误区。

用Paxos算法来进行选举是有意义的，但不应该用在Leader上面。Paxos的应用除了写之外，还有很重要的一环就是读，很多时候我们希望要读到Latest，通常的做法就是选举出一个Master。Master含义是在任一时刻只能有一个节点认为自己是Master，在这种约束下，读写我都在Master上进行，就可以获得Latest的效果。Master与Leader有本质上的区别，要达到Master这种强一致的唯一性，必须得通过强一致性算法才能选举出来。而当我们实现了Paxos算法后，选举Master也就变得非常简单了，会涉及到一些租约的东西，后面再分享。

说的再多不如阅读源码，猛击原文链接进入我们的开源Paxos类库实现：