paxos應用過程是怎樣的

這篇文章主要講解了“paxos應用過程是怎樣的”，文中的講解內容簡單清晰，易于學習與理解，下面請大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來研究和學習“paxos應用過程是怎樣的”吧！

實例

下面我們通過例子來理解 Paxos 的實際應用過程。

假設現在有五個節點的分布式系統，此時 A 節點打算提議 X 值，E 節點打算提議 Y 值，其他節點沒有提議。

假設現在 A 節點廣播它的提議（也會發送給自己），由于網絡延遲的原因，只有 A，B，C 節點收到了。注意即使 A，E 節點的提議同時到達某個節點，它也必然有個先后處理的順序，這里的“同時”不是真正意義上的“同時”。

A，B，C接收提議之后，由于這是第一個它們接收到的提議，acceptedProposal 和 acceptedValue 都為空。

由于 A 節點已經收到超半數的節點響應，且返回的 acceptedValue 都為空，也就是說它可以用 X 作為提議的值來發生 Accept 請求，A，B，C接收到請求之后，將 acceptedValue 更新為 X。

A，B，C 會發生 minProposal 給 A，A 檢查發現沒有大于 1 的 minProposal 出現，此時 X 已經被選中。等等，我們是不是忘了D，E節點？它們的 acceptedValue 并不是 X，系統還處于不一致狀態。至此，Paxos 過程還沒有結束，我們繼續看。

此時 E 節點選擇 Proposal ID 為 2 發送 Prepare 請求，結果就和上面不一樣了，因為 C 節點已經接受了 A 節點的提議，它不會三心二意，所以就告訴 E 節點它的選擇，E 節點也很紳士，既然 C 選擇了 A 的提議，那我也選它吧。于是，E 發起 Accept 請求，使用 X 作為提議值，至此，整個分布式系統達成了一致，大家都選擇了 X。

上面是 Paxos 的一個簡單應用過程，其他復雜的場景也可以根據流程圖慢慢推導，這里只是拋磚引玉。

事件發展：

第一個框代表第一階段--提議

1.p2最先找到A2，P2提議序號是2，A2記錄下，因為之前沒有其他的序號所以成功了，然后返回標志給p2;

2.p1找到A1，P1提議序號是1，A1記錄下，因為之前沒有其他的序號所以成功了，然后返回標志給p1;

3.p1找到A3，P1提議序號是1，A3記錄下，因為之前沒有其他的序號所以成功了，然后返回標志給p1;

問題來了

4.p1找到A2，P1提議序號是1，A2已經記錄下提議序號2，2>1，所以不成功;

5.p2找到A1，P2提議序號是2，A1已經記錄下提議序號1，1>2，所以成功;，然后返回標志給p2;

6.p2找到A3，P2提議序號是2，A3已經記錄下提議序號1，1>2，所以成功;，然后返回標志給p2;

第二個框代表第二階段--確認提議（投票）

7.p1找到A1，P1確認序號是1，A1已經記錄下提議序號2，1<2，所以不確認，然后p1繼續提議序號是3，周而復始...;

8.p2找到A2，P2確認序號是2，A2已經記錄下提議序號2，2=2，所以確認成功;，然后返回投票標志給p2;

9.p2找到A3，P2確認序號是2，A3已經記錄下提議序號2，2=2，所以確認成功;，然后返回投票標志給p2;

10.p2找到A1，P2確認序號是2，A1已經記錄下提議序號3，2<3，所以不確認，;然后p2繼續提議序號是4，周而復始...;
問題來了

11.p1找到A2，P1確認序號是1，A1已經記錄下確認序號2，1<2，所以不確認，然后返回確認序號2;

12.p1找到A3，P1確認序號是1，A3已經記錄下確認序號2，1<2，所以不確認，然后返回確認序號2;

13.p1和p2都得到確認也就是投票結果是2。

14.所有的Learner最終學習的目標是2。

Paxos過程結束了，這樣，一致性得到了保證，算法運行到最后所有的proposer都投“2”所有的acceptor都接受這個議題，也就是說在最初的第二階段，議題是先入為主的，誰先占了先機，后面的proposer在第一階段就會學習到這個議題而修改自己本身的議題，才能讓一致性得到保證，這就是paxos算法的一個過程。該算法就是為了追求結果的一致性。

感謝各位的閱讀，以上就是“paxos應用過程是怎樣的”的內容了，經過本文的學習后，相信大家對paxos應用過程是怎樣的這一問題有了更深刻的體會，具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是億速云，小編將為大家推送更多相關知識點的文章，歡迎關注！