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Paxos的通俗理解以及在数据库高可用上的使用

发布时间:2021-02-24 11:46 所属栏目:[电商] 来源:网络整理
导读:《Paxos的通俗理解以及在数据库高可用上的使用》要点: 本文介绍了Paxos的通俗理解以及在数据库高可用上的使用,希望对您有用。如果有疑问,可以联系我们。 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

《Paxos的通俗理解以及在数据库高可用上的使用》要点:
本文介绍了Paxos的通俗理解以及在数据库高可用上的使用,希望对您有用。如果有疑问,可以联系我们。

Paxos的通俗理解以及在数据库高可用上的使用

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.

1、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:一种用法是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.另外一种用法是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:

Paxos的通俗理解以及在数据库高可用上的使用

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.

2、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:

1、Prepare阶段

(1)Proposer向大多数Acceptor发起Proposal(epochNo,value)的Prepare请求.

(2)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最大的Proposal返回到Proposer.

(3)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.

2、Accept阶段:

(1)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最大的Proposal,发起对该Proposal的Accept请求.

(2)Acceptor收到请求后,如果该Proposal的epochNo比它最后一次应答Prepare请求的epochNo要大,那么就接受该请求;否则拒绝该请求.

3、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.

假设一群驴友决定端午去旅游,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.

第一阶段(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最新的驴友沟通,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,可能有几种情况.

  • 第一种情况: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(上面说过队长只跟最新的短信的人进行沟通).如果失败了,A需要重新开始第一阶段申请,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最新的那个决定地(比如去昆明是那个队长是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顶最新的决定,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.

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