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周伟 0f006e4e9b add
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<div class="book-post">
<p id="tip" align="center"></p>
<div><h1>30 ZAB 与 Paxos 算法的联系与区别</h1>
<p>在之前的课程中，我们一直围绕 ZooKeeper 的一致性协议算法 ZAB 协议算法来研究其底层实现原理，而为了能够更加全面地掌握分布式一致性的解决方法，在掌握 ZAB 协议的情况下，我们再进一步学习另一种算法： Paxos 算法。我们会通过研究 Paxos 算法的实现原理，来分析它与 ZAB 协议有什么不同，及它们各自的优缺点。</p>
<h3>Paxos 算法</h3>
<p>在分布式一致性问题的解决方案中，Paxos 算法可以说是<strong>目前最为优秀</strong>的。很多方案，包括我们学习的 ZooKeeper 的 ZAB 协议算法都是在其基础上改进和演变过来的。</p>
<p>Paxos 算法是基于消息传递的分布式一致性算法，很多大型的网络技术公司和开源框架都采用 Paxos 算法作为其各自的底层解决方案，比如 Chubby 、 Megastore 以及 MySQL Group Replication 。 Paxos 算法运行在服务器发生宕机故障的时候，能够保证数据的完整性，不要求可靠的消息传递，可容忍消息丢失、延迟、乱序以及重复，保证服务的高可用性。</p>
<h3>底层实现</h3>
<p>介绍完 Paxos 算法能够解决哪些问题后，接下来我们继续学习 Paxos 算法的底层实现过程。保证分布式系统下数据的一致性操作，本质是协调运行在不同的网络服务器上的线程服务，使这些服务就某一个特定的数据执行一致性的变更操作。在整个 Paxos 算法的实现过程中，将参与算法的集群中的全部服务器，分成三种角色：提议者（Proposer）、决策者（Acceptor）、决策学习者（Learner）。</p>
<h4>三种角色</h4>
<p>先来看看三种角色的具体分工。</p>
<ul>
<li><strong>提议者（Proposer）</strong>：提出提案（Proposal）。Proposal 信息包括提案编号（Proposal ID）和提议的值（Value）。</li>
<li><strong>决策者（Acceptor）</strong>：参与决策，回应 Proposers 的提案。收到 Proposal 后可以接受提案，若 Proposal 获得超过半数 Acceptors 的许可，则称该 Proposal 被批准。</li>
<li><strong>决策学习者</strong>：不参与决策，从 Proposers/Acceptors 学习最新达成一致的提案（Value）。</li>
</ul>
<p>经过我们之前对 ZooKeeper 的学习，相信对 Paxos 算法的集群角色划分并不陌生。而与 ZAB 协议算法<strong>不同的是</strong>，在 Paxos 算法中，当处理来自客户端的事务性会话请求的过程时，首先会触发一个或多个服务器进程，就本次会话的处理发起提案。当该提案通过网络发送到集群中的其他角色服务器后，这些服务器会就该会话在本地的执行情况反馈给发起提案的服务器。发起提案的服务器会在接收到这些反馈信息后进行统计，当集群中超过半数的服务器认可该条事务性的客户端会话操作后，认为该客户端会话可以在本地执行操作。</p>
<p>上面介绍的 Paxos 算法针对事务性会话的处理投票过程与 ZAB 协议十分相似，但不同的是，对于采用 ZAB 协议的 ZooKeeper 集群中发起投票的机器，所采用的是在集群中运行的一台 Leader 角色服务器。而 Paxos 算法则采用多副本的处理方式，即存在多个副本，每个副本分别包含提案者、决策者以及学习者。下图演示了三种角色的服务器之间的关系。</p>
<p><img src="assets/Ciqc1F82RbqAHPmCAAFicrAh8y0060.png" alt="11.png" /></p>
<h4>事务处理过程</h4>
<p>介绍完 Paxos 算法中的服务器角色和投票的处理过程后，接下来我们再来看一下 Paxos 针对一次提案是如何处理的。如下图所示，整个提案的处理过程可以分为三个阶段，分别是提案准备阶段、事务处理阶段、数据同步阶段。我们分别介绍一下这三个阶段的底层处理逻辑。</p>
<p><img src="assets/Ciqc1F82Q0yAQd1UAAB9Sb1EaFg098.png" alt="Drawing 1.png" /></p>
<ul>
<li><strong>提案准备阶段</strong>：该阶段是整个 Paxos 算法的最初阶段，所有接收到的来自客户端的事务性会话在执行之前，整个集群中的 Proposer 角色服务器或者节点，需要将会话发送给 Acceptor 决策者服务器。在 Acceptor 服务器接收到该条询问信息后，需要返回 Promise ，承诺可以执行操作信息给 Proposer 角色服务器。</li>
<li><strong>事务处理阶段</strong>：在经过提案准备阶段，确认该条事务性的会话操作可以在集群中正常执行后，Proposer 提案服务器会再次向 Acceptor 决策者服务器发送 propose 提交请求。Acceptor 决策者服务器在接收到该 propose 请求后，在本地执行该条事务性的会话操作。</li>
<li><strong>数据同步阶段</strong>：在完成了事务处理阶段的操作后，整个集群中对该条事务性会话的数据变更已经在 Acceptor 决策者服务器上执行完成，当整个集群中有超过半数的 Acceptor 决策者服务器都成功执行后，Paxos 算法将针对本次执行结果形成一个决议，并发送给 Learner 服务器。当 Learner 服务器接收到该条决议信息后，会同步 Acceptor 决策者服务器上的数据信息，最终完成该条事务性会话在整个集群中的处理。</li>
</ul>
<h3>Paxos PK ZAB</h3>
<p>经过上面的介绍我们对 Paxos 算法所能解决的问题，以及底层的实现原理都有了一个详细的了解。现在结合我们之前学习的 ZooKeeper 相关知识，来看看 Paxos 算法与 ZAB 算法的相同及不同之处。</p>
<p><strong>相同之处是</strong>，在执行事务行会话的处理中，两种算法最开始都需要一台服务器或者线程针对该会话，在集群中发起提案或是投票。只有当集群中的过半数服务器对该提案投票通过后，才能执行接下来的处理。</p>
<p>而 Paxos 算法与 ZAB 协议<strong>不同的是</strong>，Paxos 算法的发起者可以是一个或多个。当集群中的 Acceptor 服务器中的大多数可以执行会话请求后，提议者服务器只负责发送提交指令，事务的执行实际发生在 Acceptor 服务器。这与 ZooKeeper 服务器上事务的执行发生在 Leader 服务器上不同。Paxos 算法在数据同步阶段，是多台 Acceptor 服务器作为数据源同步给集群中的多台 Learner 服务器，而 ZooKeeper 则是单台 Leader 服务器作为数据源同步给集群中的其他角色服务器。</p>
<h3>总结</h3>
<p>本节课我们主要介绍了 Paxos 算法，该算法在解决分布式一致性问题上被广泛采用。Paxos 算法将集群中的服务器或网络节点分为提议者（Proposer）、决策者（Acceptor）、决策学习者（Learner），在处理事务性会话请求的时候，会针对该会话操作在集群中通过提议者（Proposer）服务器发起询问操作，之后由决策者（Acceptor）服务器决定是否执行。在集群中多数服务器都正确执行会话操作后，决策学习者（Learner）会同步（Acceptor）服务器上的数据，并完成最终的操作。</p>
</div>
</div>
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