近期大家都在讨论 Paxos 算法，我看了很多网上的文章，总觉得有些晦涩难懂，经过一段时间研究，对 Paxos 有了一些理解，在这里总结一下，希望能抛砖引玉。
为什么需要 Paxos
Paxos 要解决的问题，是分布式系统中的一致性问题。那么到底什么是“分布式系统中的一致性问题”呢？
在分布式系统中，为了保证数据的高可用，通常，我们会将数据保留多个副本(replica)，这些副本会放置在不同的物理的机器上。
副本要保持一致，那么，所有副本的更新序列就要保持一致。因为数据的增删改查操作一般都存在多个客户端并发操作，到底哪个客户端先做，哪个客户端后做，更新顺序要保证。
如果不是分布式，那么可以通过加锁的方法，谁先申请到锁谁就先操作，但这就存在单点问题。
Paxos 协议主要有两种用法：
- 用来实现全局的锁服务或者命名和配置服务，例如 Google Chubby 以及 Apache ZooKeeper。
- 用它来将用户数据复制到多个数据中心，例如 Google Megastore 以及 Google Spanner。
以一个分布式的 KV 数据库为例，假设数据库对外提供 2 种操作 Put 和 Get，具体架构如下：
在这样一个架构下，可以通过多台 Server 组成集群来避免单点问题。
我们需要解决的是 3 台 Server 必须保持同步，也就是说，如果向集群发送请求 Put(“a”,1)并成功，那么整个集群任意一台 Server 必须含有("a",1)。
另外假设此时多个 client 并发访问集群，不同客户端的请求可能会落入到不同的 Server 机器上。
比如并发有 Put("b”,2)和 Put(“c”,3)，我们需要保证哪个客户端请求先做，哪个后做，保证更新顺序，这就是 Paxos 算法需要解决的问题。
大白话理解 Paxos 算法
我们先来简单描述一下 Paxos 算法，对算法本身有一个直观的认识，然后再结合后面的例子来进一步理解。
在 Paxos 算法中，主要有 3 种角色：
- Proposer：提议者
- Acceptor：决策者
- Learner：最终决策学习者
实现的时候往往采用一组固定数目的 Server，每个 Server 同时担任上述三个角色。
Paxos算法分为以下三个阶段：
Prepare 阶段
Proposer 向大多数 Acceptor 发起 Proposal(epochNo,value)的 Prepare 请求。
Acceptor 收到 Prepare 请求，如果 epochNo 比之前接收到的小，直接拒绝；如果 epochNo 比之前已经接收的大，就将已经接收到的 epochNo ***的 Proposal 返回到 Proposer。
Proposer 发起的 Proposal 至少要收到大多数以上的 Acceptor 的 Prepare 应答后，才能进入接下来的 Accept 阶段，否则需要重新进行 Prepare 阶段向大多数 Acceptor 发起 Prepare 请求。
Accept 阶段
Proposer 收到大多数的 Acceptor 的 Prepare 应答后，看 Acceptor 是否已经有被接受的 Proposal。
如果没有已经接受的 Proposal，就自己提出一个 Proposal，发起 Accept 请求；如果已经有被接受的 Proposal，就从中选出 epochNo ***的 Proposal，发起对该 Proposal 的 Accept 请求。
Acceptor 收到请求后，如果该 Proposal 的 epochNo 比它***一次应答 Prepare 请求的 epochNo 要大，那么就接受该请求；否则拒绝该请求。
Learn 阶段
所有 Acceptor 接受的 Proposal 要不断通知 Learner，或者 Learner 主动去查询，一旦 Learner 确认 Proposal 被大多数的 Acceptor 接受。
那么表示这个 Proposal 的 Value 被 Chosen，Learner 就可以学习这个 Proposal 的 Value，同时自己的 Sever 上就不再受理 Proposor 的请求。
我喜欢通过例子来理解理论，理论源于生活，下面我以生活中的例子来进行该算法的描述。
假设一群驴友决定春节去旅游，驴友遍布全国各地，一共 10 人，为了能达成一致，这 10 个人另外找 5 个作为队长。5 个队长之间相互不通信，只跟 10 个驴友发短信。
***阶段（申请阶段），驴友发短信给 5 个队长，申请与队长进行沟通，队长在任何时刻只能与一个驴友沟通。
发送的每条短信都带有时间，队长采用的原则是同意与短信发送时间***的驴友沟通。
如果出现更新的短信，则与短信更新的驴友沟通。至少大多数队长同意沟通了，这个驴友才能进入第二阶段实质性沟通。
第二阶段（沟通阶段），获得沟通权的驴友 A 收到队长们给他发的旅游地，可能有如下几种情况：
***种情况：沟通的队长们全部都还没有决定到底去哪里旅游，此刻驴友 A 会把自己想去的旅游地发给队长们（比如马尔代夫）。
结果可能大多数队长同意了，整个过程执行完毕，就是去马尔代夫旅游了，其他的驴友迟早会知道。
除此之外就表明失败了，可能队长没有回复(跟女友打电话去了)，可能被其他驴友抢占沟通权了（上面说过队长只跟***的短信的人进行沟通）。
如果失败了，A 需要重新开始***阶段申请，重新给队长们发短信申请沟通权。
第二种情况：至少有一个队长已经决定旅游地了，这个时候 A 会收到不同队长决定的多个旅游地，这些旅游地是不同队长跟不同驴友在不同时间做的决定。
A 会先看看有的旅游地是不是被大多数（半数以上）队长同意了，如果有(这里假设 3 个队长决定去三亚，一个去拉萨，另外可能某种原因没搭理），那证明整个决定过程已经达成一致了，A 收拾收拾去三亚吧，结束！
如果都没有达到半数（比如 2 个去三亚，1 个去拉萨，1 个去昆明，1 个没搭理），这时候 A 可能想去马尔代夫，但也不按照自己意愿乱来了（这里是 Paxos 的关键所在，后者认可前者，否则整个过程无止境了）。
A 会根据收到队长的所有旅游地中找到***的那个决定地（比如去昆明是那个队长在 1 分钟前决定的，去拉萨的队长是半小时前决定的，去三亚的队长是 1 小时前决定的），于是 A 顶***的决定，去昆明。
这时候去昆明的决定又更新了，这样下一个抢到沟通权的驴友也很大可能会顶去昆明，这样决定去昆明的队长会越来越多。
一旦某个时刻大多数（半数以上），队长都同意了去某个地点，比如去昆明，后续获得沟通权的驴友 B 会发现大多数队长都决定去昆明了，它也会服从，最终所有的驴友都达成一致去昆明。
Paxos 的基本思想大致就是上面过程，Paxos 利用的是选举，少数服从多数的思想。
只要 N 个(N 为奇数，至少大于等于 3)节点中，有[N/2]+1(这里N/2为向下取整)或以上个节点同意了某个决定，则认为系统达到了一致。
这样的话，客户端不必与所有服务器通信，选择与大部分通信即可；也无需服务器都全部处于工作状态，有一些服务器挂掉，只有保证半数以上存活着，整个过程也能持续下去，容错性相当好。
Paxos 中的 Acceptor 相当于上面的队长，Proposer 相当于上面的驴友，epochNo 号就相当于例子中申请短信的发送时间。
Paxos 最消耗时间的地方就在于需要半数以上同意沟通了才能进入第二步。
试想一下，一开始，所有驴友就给队长狂发短信，每个队长收到的***短信来自不同驴友。
这样，就难以达到半数以上都同意与某个驴友沟通的状态，为了减小这个时间，Paxos 还有 Fast Paxos 的改进等等。
另外，Paxos 并不指代一个协议，而是一类协议的统称，比较常见的 Paxos类协议有：basic paxos 和 multi-paxos。
这里的例子说的是 basic paxos，basic paxos 协议较复杂，且相对效率较低，所以现在所有和 paxos 有关的协议的系统，一般都是基于 multi-paxos 来实现的。
有兴趣了解可以参考文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/25664121
Paxos 在数据库高可用上的使用
作为 DBA，为了实现高可用，最常用的高可用方式是主从模式，以 MySQL 为例，主要有如下几种：
强同步复制
binlog 同步到从库之后，从库返回给主库 ok 之后才能返回给客户端提交成功。
这就有个问题，一旦主从之间网络出现抖动，甚至从库宕机，则主库就无法再继续提供服务，这种模式实现了数据的强一致，但是牺牲了服务的可用性。
异步复制
主库写本地成功后，立刻返回给客户端说成功，无需等待从库应答。
这样一旦主库宕机，可能会有少量的日志没有同步到从库造成部分数据丢失，这种模式可用性很好，但是牺牲了数据的一致性。
半同步复制
这种模式是一个折中，主要指至少有一个从库节点收到日志返回给主库 ok 之后，这时就可以返回给客户端提交成功，当网络环境不好的时候可能退化为异步复制。
另外主从模式还有一个无法绕过的问题，就是选主，为了主从模式的选主，长期以来也诞生了很多种高可用方案，如 MMM、MHA、中间层等等，但显然理论和思路都不是***进的。
总结一下，针对主从方式处理数据库高可用有诸多缺陷，要想改进这种数据同步方式，可以梳理数据库高可用的几点需求：
- 数据不丢失
- 服务持续可用性
- 自动选主
- 自动容错
使用 Paxos 协议的日志同步就可以实现以上的三个需求，当然 Paxos 协议需要依赖一个基本假设。
主备之间有多数派机器(N/2+1)是存活且它们之间的网络通讯正常，如果不满足这个条件，则无法启动服务，数据也无法写入和读取。
所以我们可以使用 Paxos 进行 redolog 或者 binlog 的复制，从而保证高可用强一致的集群。
主从的切换也不需要担心，只需要有个 vip，后端映射后面数据库的多点就行，Paxos 会自动保证多点的一致性写入，业界阿里云使用 Paxos 或者 raft 来做的企业三节点的 MySQL 集群。
蒲聪，平台事业部 DBA，2013 年 6 月加入去哪儿网，目前负责支付平台事业部的 MySQL 数据库和 HBase 整体的运维工作，从无到有建立去哪儿网 HBase 运维体系，在 MySQL 和 Hbase 数据库上有丰富的架构、调优和故障处理等经验。目前专注于分布式数据库领域的研究和实践工作。
