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Paxos算法
在讲述分布式的一致性之前,先对基本的分布式协议算法有一个初步的认知,其次再分析分布式环境常见问题,最后再回到一致性问题来进行阐述.本文主要讲述分布式共识算法之Paxos算法,分别从朴素的算法说明,流程原理以及最终实现的原理逐一展开阐述说明 .最后说明一点,在这里不会去花时间证明Paxos算法,有兴趣可以查看Lamport的Paxos论文证明实现. 朴素的Paxos算法 共识问题描述 假设现在有三个服务节点能够进行提案操作,那么Paxos的共识算法就是确保上述服务节点之一的提案数据值能够被选中,也就是说达成共识的安全要求需满足以下三个条件: 只有被提案的数据值才具备被选中的资格 算法中提议编号是具备单调性.在这里Multi-Paxos算法也是建立在Basic-Paxos算法的基础上引入leader节点的思想来解决多值共识问题. ,那么这个时候状态的转移也应当保证有序,即对应command1-command4的输出结果.那么对于server1-server3就需要达到共识目的,引入上述的Paxos的共识算法,同时每个server
1K20发布于 2020-07-17 - 来自专栏shysh95
Paxos算法
Paxos主要解决在一个可能发生异常的分布式系统中快速明确的在集群内部对某个数据达成一致，并且保证不论系统发生什么异常，都不会破坏整个系统的一致性。 在该一致性算法中，主要有Proposer、Acceptor和Learner三种角色。在具体的实现中，一个进程可能充当多个角色。 Paxos算法的目标是保证最终有一个提案被选定，当提案被选定后，最终进程也能获取到被选定提案。Proposer负责生成提案，Acceptor负责批准提案，Learner负责学习提案。 Paxos算法主要分为两个步骤：Proposer生成提案和Acceptor批准提案 阶段一：Proposer生成提案 Proposer在发送编号为Mn的Prepare请求时，要求Acceptor作出以下保证 Paxos主要有以下两个实现： Chubby：Google的向松耦合分布式系统的锁服务，通常用于为一个由大量小型计算机构成的松耦合分布式系统提供高可用的锁服务。
82520发布于 2019-07-23 Paxos算法（一）
Basic Paxos算法核心机制 Basic Paxos通过二阶段提交（Prepare阶段和Accept阶段）实现分布式共识，确保多个节点对某个值达成一致。 解决思考题的共识流程 针对客户端1（提案 [1, 3]）和客户端2（提案 [5, 7]）并发创建只读变量 X 的场景： Prepare阶段 客户端1向节点A、B发送 Prepare(1)，客户端2向节点 Accept阶段 客户端1收到多数派（A、B）响应，发送 Accept([1, 3])，但被所有节点拒绝（编号1 < 承诺的5）。 关键设计要点 容错性 基于“大多数”原则（如3节点中需2个同意），允许少数节点故障时仍能达成共识。 避免活锁 提案编号严格递增确保高编号提案最终被接受，避免低编号提案无限竞争。 Multi-Paxos的优化方向 Basic Paxos的局限性在于每次共识需完整的两阶段提交，Multi-Paxos通过以下改进提升性能： 选举稳定Leader：减少Proposer竞争，避免频繁Prepare
18110编辑于 2025-12-18- 来自专栏全栈程序员必看
Paxos算法详解
Paxos、Raft分布式一致性算法应用场景一文讲述了分布式一致性问题与分布式一致性算法的典型应用场景。作为分布式一致性代名词的Paxos算法号称是最难理解的算法。 本文试图用通俗易懂的语言讲述Paxos算法。 一、Paxos算法背景 Paxos算法是Lamport宗师提出的一种基于消息传递的分布式一致性算法，使其获得2013年图灵奖。 下面举几个例子，实例1如下图： Paxos算法实例1 图中P代表Prepare阶段，A代表Accept阶段。3.1代表Proposal ID为3.1，其中3为时间戳，1为Server ID。 Paxos算法实例2 实例2中P 3.1没有被多数派Accept（只有S3 Accept），但是被P 4.5学习到，P 4.5将自己的Value由Y替换为X，Accept（X）。 Paxos算法实例3 实例3中P 3.1没有被多数派Accept（只有S1 Accept），同时也没有被P 4.5学习到。
2.6K41编辑于 2022-11-18 Paxos算法（二）
Multi-Paxos的核心思想与实现挑战 Multi-Paxos的核心是通过引入领导者角色和优化Basic Paxos流程来解决多个值共识的问题。 其核心思想包括： 领导者作为唯一提议者避免冲突 稳定状态下跳过准备阶段以降低延迟 通过多个Basic Paxos实例实现序列化共识 Chubby的Multi-Paxos实现细节 Chubby的实现补充了以下关键细节 ： 领导者选举通过Basic Paxos完成 租约机制维持领导者稳定性 成员变更支持集群动态调整 读写操作集中在主节点保证一致性 读写分离的局限性体现在： 主节点成为性能瓶颈 系统吞吐量受限于单节点处理能力 gRPC等协议中均有体现 生产环境中的权衡 实际系统需要在以下方面权衡： 一致性与可用性 延迟与吞吐量 正确性与实现复杂度 Chubby选择强一致性牺牲了部分可用性，这种设计适合其作为锁服务的定位 算法验证的挑战 证明分布式算法正确性的方法： 形式化验证（如TLA+） 模型检测 混沌工程测试 长时间运行验证 这也是Raft比Multi-Paxos更易被采纳的原因 扩展思考方向 进一步思考可以关注： 如何处理网络分区
17010编辑于 2025-12-18- 来自专栏IT技术精选文摘
什么是Paxos算法?
Paxos算法目前在Google的Chubby、MegaStore、Spanner等系统中得到了应用，Hadoop中的ZooKeeper也使用了Paxos算法，在上面的各个系统中，使用的算法与Lamport 本博文的目的是，如何让一个小白在半个小时之内理解Paxos算法的思想。小白可能对数学不感兴趣，对分布式的复杂理论不熟悉，只是一个入门级程序员。 所以，我们先忽略Paxos算法本身，从生活中的小事开始谈起。 这种方式类似于“共享内存”实现的一致性，实现起来简单，但Paxos算法不是这种场景，因为Paxos算法认为这种方式有一个很大的问题，就是QQ服务器挂掉怎么办？Paxos的原则是容错性一定要很强。 在沟通阶段，驴友C会把自己希望的旅游地发过来（同时会附加上自己申请短信的时间，比如3分钟前），所以队长要检查一下，如果这个时间（3分钟前）确实是当前自己最新接收到申请短信的时间（说明这段时间没有驴友要跟自己沟通
1.5K30发布于 2019-06-21 - 来自专栏全栈程序员必看
ZooKeeper的Paxos算法
Paxos Paxos 这个算法是Leslie Lamport在1990年提出的一种基于消息传递的一致性算法 Paxos 算法解决的问题是一个分布式系统如何就某个值（决议）达成一致。 part-time parliament Paxos Made Simple里这样描述Paxos算法执行过程： prepare 阶段： proposer【申请人】 选择一个提案编号 n 并将 prepare ———————————————————————————————————— 现在看冲突的解决： 假设总共有三个议员S1-S3，S1和S2同时发起了一个提议:1号提议，设定电费。 结果S3先收到了S1的提议，于是他做了和前面同样的操作。紧接着他又收到了S2的提议，结果他一查记事本，咦，这个提议的编号小于等于我的当前编号1，于是他拒绝了这个提议：对不起，这个提议先前提过了。 S2向S1或者S3打听并更新了1号法令的内容，然后他可以选择继续发起2号提议。 好，我觉得Paxos的精华就这么多内容。
44220编辑于 2022-11-17 - 来自专栏云计算技术笔记
Paxos算法学习笔记
从Paxos入门分布式共识算法，先了解Paxos算法的总体结构和流程。 前言 本文Paoxs指代的是Basic Paxos。 Paxos是强一致的算法，数据写入后立即可读取，不存在延迟。 Paxos是分布式共识算法 分布式共识算法不同于分布式一致性算法。 共识只是某一个部分形成共识，比如某个变量。一致性则是整体一致，是由很多共识组成的。 角色 整个paxos服务中，有Proposer，Acceptor，和 Learner 3个角色。 Proposer 发起提案的角色，提出提案，并运行Paxos的流程。 3. Paxos流程的语义是LoadOrStore，是一个带读写的原子操作，所以即便Paxos流程顺利走完，达成的共识也并不一定是调用者希望的值。 4. Paxos流程，也是读取共识的唯一方法。 相关笔记 Paxos算法的数学归纳法证明 Paxos算法学习疑问记录
53810编辑于 2022-09-07 - 来自专栏派森公园
简单理解Paxos算法（译）
显然，这个算法是管用的，一个节点提出的值要由所有节点同意；同时，这个算法的效率较低下，对于一个拥有N个节点的集群，完成共识需要传输3N条信息。 如果某个节点挂掉了呢？ Paxos 首先问一个问题，有比3PC更好的算法吗？3PC面临的唯一问题是网络分区，对吧？要想回答这个问题，让我们假设网络分区是唯一的问题（实际并不是，后面会提到）。 首先，随着云计算的兴起，为了服务的可扩展性，可能会将服务部署在不同的大陆上；这种情况下，的确需要一个容忍网络分区的算法。 第二，网络分区并不是3PC面临的唯一问题。 Paxos失败处理 在Paxos算法中，如果我们指定集群中同一时间只能有一个leader，并且要求所有节点都要投票呢？是的，我们就得到了2PC。2PC是Paxos的一个特例。 Paxos也比3PC更能容忍失败，尤其是在网络分区的情况下。在3PC中，如果两个分区分别同意一个值，那么当分区消失时，系统会处于不一致的状态。
84440发布于 2018-06-20 - 来自专栏编程我也会
paxos算法白话版解释
paxos的原理，网上的资料很多，大家自行搜索，不过最重要的是这篇论文： Paxos Made Simple（https://lamport.azurewebsites.net/pubs/paxos-simple.pdf 3个决策节点的支持，才能获胜。 第二回合p2获得了a2的支持，把v设成了2 第三回合 p1和p2一起给a3发起了提案。 这次终于轮到p2的提案，先到了a3这里： p2: a3你好啊，我要改变v的值，你看行不行？ a3: 没问题，你是第一个来改变v的值的人，你自己设个值就行。 这时p1的提案赶到： p2: a2你好啊，我要改变v的值，你看行不行？ 第三回合p2获得了a3的支持，把v设成了2 达成共识 第四回合a4把v设成了1，第五回合a5把v设成了2。
27610编辑于 2022-05-16 - 来自专栏分布式研究小院
Multi-Master-Paxos-3
这就是今天要介绍的paxoskv的改进版: mmp-3: multi-master-paxos 3副本实现. 接下来我们设计一个算法来满足Linearizability的要求: Apply 算法: 有环有向图中节点的定序 Interfering instance mmp3 中设定: 任意2个 instance 减小遍历数量: 只需考虑最老的 instance 以上 apply 算法还可以进一步优化为最多只考虑3个 instnace 的方式: 假设 a1, a2 是 column-A 上相邻的2个 instance 在 mmp3 中, 最多有3个(但算法本身不限于3). 算法实现在apply_*中.
57910编辑于 2022-04-28 - 来自专栏运维开发王义杰
共识算法探讨：Paxos算法详解与应用
Paxos算法作为一种经典的分布式一致性算法，被广泛应用于各种分布式系统中，如分布式数据库、分布式文件系统和协调服务。本文将详细介绍Paxos算法的基本原理、实现方法及其在实际应用中的重要性。 Paxos算法的基本原理 Paxos算法是由Leslie Lamport在1990年代提出的一种分布式一致性算法，旨在解决分布式系统中多个节点如何在面临故障或网络分区的情况下达成一致性决策。 3. 提交阶段（Commit Phase） 在这个阶段，提议者在收到多数接受者的接受回复后，向所有学习者发送提交消息。 Paxos算法的应用 分布式数据库 Paxos算法在分布式数据库中被广泛应用，用于实现数据的一致性和高可用性。例如，Google的Spanner数据库采用了Paxos算法来管理分布式数据的副本。 UML 示例 为了更好地理解Paxos算法的工作原理，下面我们使用UML绘制一个Paxos算法的流程图。
76810编辑于 2024-06-11 - 来自专栏JavaJourney
ZooKeeper原理-paxos算法，ZAB协议
在zoo.cfg中这样配置： server.1=zknode1:2888:3888 server.2=zknode2:2888:3888 server.3=zknode3:2888:3888 server zk的基石：paxos 注：前方高能！读完你就理解paxos算法了！ 参考：https://www.douban.com/note/208430424/ Paxos，它是一个基于消息传递的一致性算法。 现在看冲突的解决：假设总共有三个议员S1-S3，S1和S2同时发起了一个提议:1号提议，设定电费。S1想设为1元/度, S2想设为2元/度。结果S3先收到了S1的提议，于是他做了和前面同样的操作。 S2向S1或者S3打听并更新了1号法令的内容，然后他可以选择继续发起2号提议。 好，我觉得Paxos的精华就这么多内容。 当然还有很多其他的情况，但这些情况总是能在Paxos的算法中找到原型并加以解决。这也正是我们认为Paxos是Zookeeper的灵魂的原因。
1.3K10发布于 2020-12-02 - 来自专栏洁癖是一只狗
Zookeeper基础篇---面试Paxos算法
Paxos算法 Paxos算法是一种基于消息传递的具有高容错性的一致性算法，Paxos算法是一种公认的晦涩难懂的算法，并且实现它有很大难度。 Paxos和拜占庭问题 拜占庭将军问题，是由Paxos算法作者提出的在对点对点通讯的基本问题，该问题的基本含义就是，在存在消息丢失且不可靠信道上试图使用消息传递达到一致性是不可能的，而Paxos算法的前提是不存在拜占庭将军的问题 Paxos算法优化 前面介绍的Paxos算法在实际工程中有许多的不便，所以对于Paxos算法的优化出现了许多的方案,例如，Multi Paxos、Fast Paxos、EPaxos。 而 Zookeeper 的 Leader 选举算法 FastLeaderElection 则是 Fast Paxos 算法的工程应用。 ZAB协议 ZAB,Zookeeper Atomic Broardcast,zk原子消息广播协议，是专门为zookeeper设计的一种支持崩溃恢复的原子消息广播协议，是Paxos算法的优化方案，是一种实现
99520发布于 2020-06-15 - 来自专栏小脑斧科技博客
zookeeper 及 paxos 算法基本介绍
投票选举 — Paxos 算法 zookeeper 选举算法有两种：basic paxos 和 fast paxos 算法，下面，我们首先介绍一下 basic paxos 算法： 1. 接收 Leader 消息并处理 3. 接收 Client 请求，如果为写请求则发送给 Leader 投票 4. PROPOSAL — Leader 发起提案，要求 Follower 投票，投票过程见上述 Paxos 算法 3. COMMIT — 最新一次提案信息 4. UPTODATE — 表明同步完成 5. Paxos — http://www.cs.yale.edu/homes/aspnes/pinewiki/Paxos.html。 paxos算法如何容错的—讲述五虎将的实践 — http://blog.csdn.net/russell_tao/article/details/7238783。
71020编辑于 2022-06-27 - 来自专栏云计算技术笔记
Paxos算法学习疑问记录
记录学习Paxos算法时遇到的疑问和思考。 相关笔记: Paxos算法学习笔记 Paxos算法的数学归纳法证明 概念 为什么说Paxos是唯一的共识算法 There is only one consensus protocol, and that's Paxos只管达成共识，而且只达成一个。 2. Paxos不关心状态机，日志状态机等业务问题。(我想，加上日志状态机后才属于分布式一致性算法) 3. Paxos是原生多点写，不需要考虑选主。 相比之下，Mulit-Paxos，Raft等工程化的算法，都加入了某些条件和假设。所以可以认为其它算法是它的派生。 多点写的问题 有一些工程上的实现，把多个Leader分摊到不同节点，实现多点写。 此时3个Acceptor已经批准提案，假设是1-3号节点。 首先，对于Client来说，共识没有达成。无论后面达成什么共识，都是合理的。
50850编辑于 2022-09-07 - 来自专栏腾讯技术工程官方号的专栏
浅谈 CAP 和 Paxos 共识算法
Paxos Paxos 模型试图探讨分布式共识问题的一个更一般的形式。 Lesile Lamport，Latex 的发明者，提出了 Paxos 算法。 由于 Paxos 让人太难以理解，Lamport 觉得同行不能理解他的幽默感，于是后来又重新发表了朴实的算法描述版本《Paxos Made Simple》。 该共识算法就整体来说，存在两个阶段，如图，第一个阶段是提议，第二个阶段是决定。 分布式系统要做到 fault tolorence，就需要共识模型，而节点达成共识，不仅需要节点之间的算法，还会取决于 client 的行为。 3.Phase2a: Accept 如果达到了多数派，proposer 会发出 accept 请求，此请求包含上一步的提案编号和提案内容。
1.1K31发布于 2020-02-14 - 来自专栏编程我也会
一次搞懂Paxos算法
概念 Paxos算法是由计算机科学家Leslie Lamport在1990年提出的一种基于消息传递的分布式一致性算法，为了解决分布式系统中多个节点如何在面临故障或网络分区的情况下，达成一致性决策的问题。 Paxos算法的核心目标是：即便系统中的某些节点可能出现故障或网络分区，只要大多数节点可以正常工作，算法依然能够确保结果一致性。 Paxos算法是分布式系统中解决“一致性问题”的经典方案。 注意：Basic Paxos算法它只能对单个值达成共识，对于一系列值的共识，需要运行多个Basic Paxos实例，或者使用Multi-Paxos等优化变种。 Paxos算法比较难以理解，不过没关系，今天我们一起把它搞清。 角色与职责 Paxos算法将分布式系统中的角色分为三类。 • 提议者（Proposer）：负责提出提案，提案包含提案编号和提议的值。 最后，说说Paxos算法的优缺点。
42510编辑于 2025-07-10 - 来自专栏OpenIM
Paxos理论介绍(3): Master选举
但Master选举算法自身也是一个通用性的算法，它可以与任何强一致性算法搭配来完成，而无需要求一定是Paxos。 所以这里我们希望设计一个与Paxos完全解耦的工程实现，也就是Master选举只用到Paxos工程实现的API，而无需侵入Paxos算法内部。 而如果是获知自己成为Master，那么从BeMaster开始的timeout时间内可认为自己是Master，如图示，T2-T3的时间窗内，视作Master的任期。 算法正确性如何保证？ 一致性由Paxos保证，也就是只要Value被Paxos选出来，那么其包含的肯定是同一个节点信息，不会出现选举冲突。 Master的单点性通过租约算法保证。 相信如果理解了Paxos算法的读者，应该可以很轻松回答这个问题。
96530发布于 2021-09-01 - 来自专栏Java后端技术栈cwnait
面试现场：用Java手写Paxos 算法
什么是 Paxos 算法 Paxos算法是一种用于分布式系统中实现一致性的算法。 Paxos 算法的优缺点 Paxos算法作为一种分布式一致性算法，具有以下优点： 容错性：Paxos算法能够容忍节点故障和网络延迟等问题，即使系统中的一部分节点出现问题，仍然能够保证一致性。 然而，Paxos算法也存在一些缺点： 复杂性：Paxos算法本身比较复杂，理解和实现起来都有一定的难度，需要对算法细节有深入的了解。 Paxos 算法的应用场景 Paxos算法可以应用于各种需要保证分布式系统一致性的场景，包括但不限于以下几个方面： 分布式数据库：在分布式数据库系统中，Paxos算法可以用于保证不同节点之间的数据一致性 Paxos 算法应用的分布式组件 Paxos算法是一种用于分布式系统中实现一致性的算法，它并不是一个具体的分布式组件。
72520编辑于 2023-08-31
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