分布式共识：Paxos算法简介
需求背景
在分布式系统中，确保各节点间的数据一致性是核心挑战之一。Paxos算法，作为解决此问题的经典方法，通过分布式共识机制允许网络中的多数节点就某值达成一致，即便面对消息延迟、节点失效等复杂情形。
Paxos算法以其高度的理论性和技术难度而闻名，但理解其基本思想并不难。
该算法基于3个角色
- 提议者（Proposer）：发起提案，包括提案编号和提案值。
- 接受者（Acceptor）：对提案进行批准，只接受提案编号最大的提案。
- 学习者（Learner）：不参与决策，仅从接受者那里学习已批准的提案并执行。
该算法基于两个阶段：
- 提议（Proposal），每个提案都拥有一个唯一且递增的编号，确保提案的有序性和选举的有效性。提议者向大多数接受者发送准备请求，包含当前提案编号。
- 接受（Acceptance），接受者若未承诺更高编号的提案，则回复“承诺”，并在后续只接受更高编号的提案。提议者收到大多数接受者的承诺后，发送带有值和编号的提交请求。接受者在未收到更高编号提案的情况下，接受并持久化该提案。
选举决策：当多数派接受者持久化同一提案时，该提案被选中，系统状态更新。
Paxos通过多轮协商和多数派原则确保选举的正确性和系统的容错性。
具体流程
首先，一个提议者（Proposer）提出提案，然后由多数接受者（Acceptor）批准，一旦多数接受，该提案即被选定。重要的是，Paxos确保在这些阶段中，一旦某个值被选定，它就不可更改，从而保障了系统的一致性。
尽管Paxos算法在理论上非常优雅，实际应用却面临诸多挑战，如活锁问题和实现的复杂性。因此，实际部署时往往采用其变体或简化版本。
总之，Paxos算法是分布式系统领域的里程碑，它不仅解决了一致性问题，还激发了后续许多算法的发展。
