首先我们先构建最简易的模式,各个Instance独立运作下面的例子引自知乎Paxos理论介绍(2): Multi-Paxos与Leader的Multi-Paxos部分。 image 每个Instance独立运作一个朴素Paxos算法,我们保证仅当Instance i的值被确定后,方可进行i+1的Paxos算法,这样我们就保证了Instance的有序性。 但这样效率是比较差的,众所周知朴素Paxos...
而 Multi-Paxos 算法是一个统称,它是指基于 Multi-Paxos 思想,通过多个 Basic Paxos 实例实现一系列值的共识的算法(比如 Chubby 的 Multi-Paxos 实现、Raft 算法等)。 兰伯特关于 Multi-Paxos 的思考 Basic Paxos 是通过二阶段提交来达成共识的。 在第一阶段,也就是准备阶段,接收到大多数准备响应的提议者,才能...
为了后文描述方便,这里将multi-paxos的 Proposer Algorithm 再贴一遍,详细的 RPC message 参考上篇(一)或者文献 [1]。 2.算法分析 2.1. Leader election 在Multi-paxos中,任何一个 leader election 算法都可以给 multi-paxos 使用,这里不详细描述了。 在multi-paxos 中只有两种角色,proposer和acceptor,其中leader既...
Multi-Paxos其实就是更具体的分布式算法实现,包括选举leader,配置改变,优化效率,完整性复制日志等。如果有人看过Raft的论文,可能会惊呼,这TM不是Raft吗?哈哈哈,Diego Ongaro就是提出Raft算法的原作者,所以可以说Raft就是基于Paxos然后进化而来的。 笔者假设看阅读本文的同学都看过《Paxo made simple》这篇论文,并且对...
为此,Lamport 专门设计(“专门设计”的意思是在 Paxos 的论文中 Lamport 随意提了几句可以这么做)了一种 Paxos 的改进版本“Multi Paxos”算法,希望能够找到一种两全其美的办法,既不破坏 Paxos 中“众节点平等”的原则,又能在提案节点中实现主次之分,限制每个节点都有不受控的提案权利,这两个目标听起来似乎是矛...
【分布式一致性/共识算法】系列视频第三讲番外篇:Multi Paxos算法,该视频详细描述Paxos算法局限性,以及Multi Paxos的协商过程。 Paxos是共识算法的鼻祖,几乎所有的共识算法,都是基于Paxos的扩展。解决了分布式共识、副本容错等分布式问题。相关论文:https://www.ofcod
2、Multi-Paxos : 描述执行多个Basic Paxos实例,对一系列值达成共识 Basic Paxos 三个角色 该算法中存在三个角色:提议者、接受者、学习者,关系如下: 提议者:提议一个值,用于投票表决。在大多数场景中,往往是集群中收到客户端请求的节点时提议者。这样对于业务代码就没有侵入性,不需要再业务代码中实现算法逻辑。
Raft算法属于Multi-Paxos算法,在其思想基础上做了一些简化,目前Raft算法是分布式系统开发首选算法了,像Chuuby、Spanner开发时不用Raft的原因很简单,因为当时没有Raft论文... 但现在的系统大多数都选择了Raft算法,比如etcd、Consul、CockroachDB等等,最近弄开源之夏,像sofajraft也有项目~ raft算法共有三种状态 Lea...
Paxos和Multi-Paxos是分布式算法中的重要概念，特别是用于实现复制日志的分布式一致性。Paxos以议会投票的流程为模型，核心是提案的提出、通过和应用。Multi-Paxos是Paxos的扩展，包含更具体的实现细节，如选举leader、配置更改和性能优化等。论文"Implementing Replicated Logs With Paxos"通过实例讲解了这两个...
算法的概述 Multi-paxos算法的核心在于Leader的引入。 可以通过执行一次Basic Paxos,在所有的Proposer中选举一个leader。选出Leader之后只能由Leader充当 Proposer。其他机器收到写请求,都把写请求转发给 Leader;或者让客户端把写请求都发给 Leader。 在系统中仅有一个Leader进行Value提交的情况下。由于没有Proposer竞争,...