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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。 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 日志复制：连续执行多个Basic Paxos实例，复用同一提案编号区间。 应用建议 实现要点 确保提案编号全局唯一且单调递增（如时间戳+节点ID）。
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。 自Paxos问世以来就持续垄断了分布式一致性算法，Paxos这个名词几乎等同于分布式一致性。 然而，Paxos的最大特点就是难，不仅难以理解，更难以实现。 二、Paxos算法流程 Paxos算法解决的问题正是分布式一致性问题，即一个分布式系统中的各个进程如何就某个值（决议）达成一致。 Paxos算法中的角色 Paxos算法通过一个决议分为两个阶段（Learn阶段之前决议已经形成）： 第一阶段：Prepare阶段。
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。 之所以想写这篇博文，是因为自己看了网上很多介绍Paxos算法的文章，以及博客，包括Lamport的论文，感觉还是难以理解，大多过于复杂，本人一直认为，复杂高深的理论背后一定基于一些通用的规律，而这些通用的规律在生活中其实我们早就遇到过 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。
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 好，我觉得Paxos的精华就这么多内容。现在让我们来对号入座，看看在ZKServer里面Paxos是如何得以贯彻实施的。 Delete/SetData…) 提议编号(PID)——Zxid(ZooKeeperTransactionId) 正式法令——所有ZNode及其数据： 貌似关键的概念都能一一对应上，但是等一下，Paxos 没错，其实Leader的概念也应该属于Paxos范畴的。如果议员人人平等，在某种情况下会由于提议的冲突而产生一个“活锁”（所谓活锁我的理解是大家都没有死，都在动，但是一直解决不了冲突问题）。
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。 Paxos是分布式共识算法，Paxos实例的目标是达成一个共识。一旦达成共识，共识内容就无法改变。 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）。 这意味着，即使一半的急诶单无法回复，Paxos算法也能进行下去。 当然，leader本身可能也会挂掉。为此，Paxos不会在给定的时间点授予当个节点leader职责。 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保证了一致性，一旦共识达成，值就不会被修改。但是，Paxos不保证可用，在某些极端情况下可能无法达成共识。事实上，一个异步算法不能保证既安全又实时。这被称之为FLP不可能结果。
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 假设提案节点为p1，p2，P1的提案id为1，p2的提案id为2 决策节点为a1，a2，a3，a4，a5 p1想赋值v=1，p2想赋值v=2 p1和p2谁也不服谁，那就让决策节点做决定吧，只有至少争取到 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。 a1,a4支持把v设成1 a2,a3,a5支持把v设成2 根据少数服从多数原则，最后决定v的值为2，广播给所有节点知道，大家都统一把v的值设成了2。
27610编辑于 2022-05-16 - 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。 Paxos算法的特点 一致性（Consistency）：Paxos算法确保所有正确的节点最终达成一致，所有节点的最终状态是一致的。 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
zoo.cfg中这样配置： server.1=zknode1:2888:3888 server.2=zknode2:2888:3888 server.3=zknode3:2888:3888 server.4= zknode4:2888:3888:observer 那么server.4的角色就是observer。 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。 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。 ZAB协议规定： 确保那些已经在 Leader 提交的事务最终会被所有服务器提交 确保丢弃那些只在 Leader 提出/复制，但没有提交的事务 对此，如果让 Leader 选举算法能够保证新选举出来的
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
FOLLOWING — Leader 已经选举出，当前 Server 节点与 Leader 同步 4. 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. Acceptor 在指定超时时间内，收到请求中如果有 false（拒绝提案），则直接终止该提案，如果收到非本次提案编号，则放弃本次提案，重新广播收到的提案 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。 4. 也可能再次读取时，达成别的共识了。 这是不能容忍的错误。 使用Paxos流程读取共识为什么是可靠的 因为走了Paxos完整流程，Paxos流程已经被证明达成的共识不会被改变。
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。 4.Phase2b: Accepted 如果此 acceptor 在此期间没有收到任何大于 N 的提案，则接受此提案内容，否则忽略。
1.1K31发布于 2020-02-14 - 来自专栏编程我也会
一次搞懂Paxos算法
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。 4. 接受者 C 在收到提案 2 之后，又收到提案 1，直接忽略提案 1，因为提案 1 < 提案 2。 批准阶段 1. 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(4): 动态成员变更
一旦投票者集合出现变化，Bqrm的定义将不再是多数派，Bqrm的取值将变得异常困难，而无法定义Bqrm，Paxos算法的约束就无法达成一致性。也就是说，固定的成员是Paxos算法的根基。 Paxos算法。 注：绿色代表已经获知chosen value的实例 可以观察到4这个实例，已经出现了成员混乱，(A,C),(B,D)都可以被认为是Bqrm，但明显这两个Bqrm没有交集，已经违反Paxos协议。 Paxos动态成员变更算法 这个算法在 Paxos Made Simple 的最后一段被一句话带过，可能作者认为这个是水到渠成的事情，根本不值一提。 在4这个实例，我们通过Paxos算法来决议一个成员变更操作，所有的节点在实例4之后都能获取到成员从A,B,C变成了A,B,D，在理论上达到了原子变更的要求。
83520发布于 2021-09-02 - 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 - 来自专栏会玩code
利用paxos算法实现主从选举方案
本文主要基于paxos算法来一步步讲解重新选举方案的实现。 自荐与无条件服从 发生主节点宕机时，存活着的普通节点都会“自荐”参与主节点的选举，并且将这一"提议"广播通知所有存活节点。 v1的提议，虽然在"询问"是否接受v1版本时，4个节点都给予了肯定，但最终只有被server1接受了，因为其他节点在收到v1的提议时，当前的版本Vrecvd均为v2，所以都拒绝了v1的提议。
1.1K10编辑于 2022-04-24
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