维基的简介：Paxos算法是莱斯利·兰伯特（Leslie Lamport，就是 LaTeX 中的"La"，此人现在在微软研究院）于1990年提出的一种基于消息传递且具有高度容错特性的一致性算法。

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提出的原始Paxos并不完全一样，这个以后再慢慢分析。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，甚至用过。所以，我们先忽略Paxos算法本身，从生活中的小事开始谈起。

 假如有一群驴友要决定中秋节去旅游，这群驴友分布在全国各地，假定一共25个人，分别在不同的省，要决定到底去拉萨、昆明、三亚等等哪个地点（会合时间中秋节已经定了，此时需要决定旅游地）。最直接的方式当然就是建一个QQ群，大家都在里面投票，按照少数服从多数的原则。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。所以，Paxos的场景类似于这25个人相互之间只能发短信，为了这件事情能够达成一致，这25个人找了另外的5个人（当然这5个人可以从25个人中选，这里为了描述方便，就单拿出另外5个人），比如北京、上海、广州、深圳、成都的5个人，25个人都给他们发短信，告诉自己倾向的旅游地。这5个人相互之间可以并不通信，只接受25个人发过来的短信。这25个人我们称为驴友，那5个人称为队长。

先来看驴友的逻辑。驴友可以给任意5个队长都发短信，发短信的过程分为两个步骤：

第一步（申请阶段）：询问5个队长，试图与队长沟通旅游地。因为每个队长一直会收到不同驴友的短信，不能跟多个驴友一起沟通，在任何时刻只能跟一个驴友沟通，按照什么原则才能做到公平公正公开呢？这些短信都带有发送时间，队长采用的原则是同意与短信发送时间最新的驴友沟通，如果出现了更新的短信，则与短信更新的驴友沟通。总之，作为一个有话语权的人，只有时刻保持倾听最新的呼声，才能做出最明智的选择。在驴友发出短信后，等着队长回复。某些队长可能会回复说，你这条短信太老了，我不与你沟通；有些队长则可能返回说，你的短信是我收到的最新的，我同意跟你沟通。对于后面这些队长，还得返回自己决定的旅游地。关于队长是怎么决定旅游地的，后面再说。

对于驴友来说，第一步必须至少有半数以上队长都同意沟通了，才能进入下一步。否则，你连沟通的资格都没有，一直在那儿狂发吧。你发的短信更新，你获得沟通权的可能性才更大。。。。。。

因为至少有半数以上队长（也就是3个队长以上）同意，你才能与队长们进行实质性的沟通，也就是进入第二步；而队长在任何时候只能跟1个驴友沟通，所以，在任何时候，不可能出现两个驴友都达到了这个状态。。。当然，你可以通过狂发短信把沟通权抢了。。。。

对于获得沟通权的那个驴友（称为A），那些队长会给他发送他们自己决定的旅游地（也可能都还没有决定）。可以看出，各个队长是自己决定旅游地的，队长之间无需沟通。

第二步（沟通阶段）：这个幸运的驴友收到了队长们给他发的旅游地，可能有几种情况：

第一种情况：跟A沟通的队长们（不一定是全部5个队长，但是半数以上）全部都还没有决定到底去那儿旅游，此时驴友A心花怒放，给这些队长发第二条短信，告诉他们自己希望的旅游地（比如马尔代夫）；

可能会收到两种结果：一是半数以上队长都同意了，于是表明A建议的马尔代夫被半数以上队长都同意了，整个决定过程完毕了，其它驴友迟早会知道这个消息的，A先去收拾东西准备去马尔代夫；除此之外，表明失败。可能队长出故障了，比如某个队长在跟女朋友打电话等等，也可能被其它驴友抢占沟通权了（因为队长喜新厌旧嘛，只有要更新的驴友给自己发短信，自己就与新人沟通，A的建议队长不同意）等等。不管怎么说，苦逼的A还得重新从第一步开始，重新给队长们发短信申请。

第二种情况：至少有一个队长已经决定旅游地了，A可能会收到来自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上做出的决定，那么，A会先看一下，是不是有的旅游地已经被半数以上队长同意了（比如3个队长都同意去三亚，1个同意去昆明，另外一个没搭理A），如果出现了这种情况，那就别扯了，说明整个决定过程已经达成一致了，收拾收拾准备去三亚吧，结束了；如果都没有达到半数以上（比如1个同意去昆明，1个同意去三亚，2个同意去拉萨，1个没搭理我），A作为一个高素质驴友，也不按照自己的意愿乱来了（Paxos的关键所在，后者认同前者，否则整个决定过程永无止境），虽然自己原来可能想去马尔代夫等等。就给队长们发第二条短信的时候，告诉他们自己希望的旅游地，就是自己收到的那堆旅游地中最新决定的那个。（比如，去昆明那个是北京那个队长前1分钟决定的，去三亚的决定是上海那个队长1个小时之前做出来的，于是顶昆明）。驴友A的想法是，既然有队长已经做决定了，那我就干脆顶最新那个决定。

从上面的逻辑可以看出，一旦某个时刻有半数以上队长同意了某个地点比如昆明，紧跟着后面的驴友B继续发短信时，如果获得沟通权，因为半数以上队长都同意与B沟通了，B必然会收到至少一个队长给他发的昆明这个结果，B于是会顶这个最新地点，不会更改，因为后面的驴友都会顶昆明，因此同意昆明的队长越来越多，最终必然达成一致。

看完了驴友的逻辑，那么队长的逻辑是什么呢？

队长的逻辑比较简单。

在申请阶段，队长只会选择与最新发申请短信的驴友沟通，队长知道自己接收到最新短信的时间，对于更老的短信，队长不会搭理；队长同意沟通了的话，会把自己决定的旅游地（或者还没决定这一信息）发给驴友。

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），那么，队长就同意驴友C的这个旅游地了（比如昆明，哪怕自己1个小时前已经做过去三亚的决定，谁让C更新呢，于是更新为昆明）；如果不是最新的，说明这3分钟内又有其它驴友D跟自己申请了，因为自己是个喜新厌旧的家伙，同意与D沟通了，所以驴友C的决定自己不会同意，等着D一会儿要发过来的决定吧。

 

Paxos的基本思想大致就是上面的过程。让我们来对应一下。

Paxos主要用于保证分布式存储中副本（或者状态）的一致性。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，这就是更新顺序。如果不是分布式，那么可以利用加锁的方法，谁先申请到锁，谁就先操作。但是在分布式条件下，存在多个副本，如果依赖申请锁+副本同步更新完毕再释放锁，那么需要有分配锁的这么一个节点（如果是多个锁分配节点，那么又出现分布式锁管理的需求，把锁给哪一个客户端又成为一个难点），这个节点又成为单点，岂不是可靠性不行了，失去了分布式多副本的意义，同时性能也很差，另外，还会出现死锁等情况。

所以，说来说去，只有解决分布式条件下的一致性问题，似乎才能解决本质问题。

如上面的例子，Paxos解决这一问题利用的是选举，少数服从多数的思想，只要2N+1个节点中，有N个以上同意了某个决定，则认为系统达到了一致，并且按照Paxos原则，最终理论上也达到了一致，不会再改变。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就相当于上面的队长，Proposer就相当于上面的驴友，epoch编号就相当于例子中申请短信的发送时间。关于Paxos的正式描述已经很多了，这里就不复述了，关于Paxos正确性的证明，因为比较复杂，以后有时间再分析。另外，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，每个队长收到的最新短信的是不同驴友，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，有空再分析。

倒是有一些问题可以思考一下：在Paxos之前，或者说除了Chubby，ZooKeeper这些系统，其它分布式系统同样面临这样的一致性问题，比如HDFS、分布式数据库、Amazon的Dynamo等等，解决思路又不同，有空再进行对比分析。

其它资料：

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