【分布式共识算法】Basic Paxos 算法

basic paxos算法：描述的是多个节点就某个值达成共识。
muti-paxos 算法：描述的是执行多个basic paxos实例，就一系列值达成共识。

共识其实，比如当多个客户端请求服务器，修改同一个值X 多个阶段达成共识。

原理

角色：提议者、接受者、学习者。

提议者 ：说白了就是提出一个值，用于投票表决。
接受者：对提议者提出的值进行投票表决，并存储对应的值。比如A、B、C三个节点，参与协商，并接收和存储数据。

所以一个节点即可能是提议者，也可能是接收者，比如对于一个集群来说，客户端发送请求，当一个节点接收到请求，就是提议者。
学习者：被告知投票的结果，接收达成共识的值，存储保存，不参与投票的过程。 就是一个数据备份的作用。

提议者代表的是接入和协调功能，收到请求后发起二阶段提交，进行共识协商。
接受者代表投票协商和存储数据，对提议的值进行投票，并接受达成共识的值，存储保存
学习者只保存共识的值，不参与投票

提案编号：每个提议者需要的一个编号。
提案值：需要达成共识的数据。

准备阶段

假设客户端1发送一个[1,] 提案编号，请求先达到节点A、B，客户端2发送提案编号[5,] 先达到节点C。因为准备节点不需要提议值，写需要写到提案编号就可以了。

整个处理过程是这样的。
节点A、B先收到1的提案编号，并且查看之前没有提案编号，并承诺以后不响应小于等于1的提案编号，不会通过小于1的提案
节点c接受到请求后，因为是提案5到达，所以不响应小于等于5的提案编号，不会通过小于5的提案。

所以整个过程来说的话，其实就是针对节点A、B 提案编号1返回了响应。节点C对于提案编号5返回了响应。然后节点A、B 对于提案编号5返回响应，因为5>1。而节点C针对提案编号1 不发挥响应。

接受阶段

客户端 接着发起接受阶段，比如客户端1发起的提议值是3，那么就是[1,3] 而客户端2发起提议值是7，所以就是 [5,7]。由于有规则限定，接受者不会接受比自己小的提案编号的提议值，所以接受者 A、B、C三个节点否决了客户端1的提议值。而接受了客户端2的提议值。


所以最终三个节点就x=7达成了共识。
而basic paxos算法具备一定的容错能力，也就是集群中少于一半以上的节点出现故障的话，剩余节点依然可以就某个值达成共识。

小结

basic paxos是通过二阶段提交的方式进行达成共识的。
basic paxos可以实现容错能力，少于一半的节点故障，依然可以工作
提案编号其实就代表者优先级，
在请求阶段，如果接受者不会返回小于等于已经响应过的提案编号。比如请求 1、2，2如果先到达，1就不会响应
在接受阶段，如果接受请求的提案的提案编号，小于已经响应过的提案编号，接受者不会通过这个提案
如果接受者之前有通过提案，那么接受者将承诺，会在准备请求返回已经通过的最大编号的提案信息

三个说白了就是我不会响应小于提案编号。不会通过已经响应过的提案值。如果有结果，那么就不会在产生新的值。