Paxos分布式理论学习

当有一系列提议者提出值时，为保证一致性，需要满足以下条件：

1. 被选中的值必须是已经被提出的
2. 每次只能有一个值被选中
3. 一个值真实被选中前，不可提前知道结果

协议成员

Proposer：提议发起者

Acceptor：提议接受者

Learner：提议学习者，Learner角色的目的就是把通过的确定性取值同步给其他未确定的Acceptor。

协议过程

阶段一：

a)

Proposer选择一个提议编号n，并向所有Acceptor广播prepare(n)消息

graph LR
P1--"prepare(n)"-->A1
P1--"prepare(n)"-->A2
P1--"prepare(n)"-->A3

b)

如果Acceptor收到的提议编号大于之前已经回复过的prepare消息编号，那么将回应不会再接收比n小的消息，并带上之前所接受过的最大编号

graph RL
A1--"promise(n,{n1,v1})"-->P1
A2--"promise(n,{n2,v2})"-->P1
A3--"promise(n)"-->P1
note["A1之前接受过最大的为n1，
A2之前接受过最大的为n2，
A3未接受过(n>n1>n2)"]

阶段二：

a)

Proposer得到了多数Acceptor的承诺后，那么向所有的Acceptor发起编号为n的提议，提议的值为所有回应中最大的编号所对应的值，否则发送自己新提议的值。

graph LR
P1--"accept(n,v1)"-->A1
P1--"accept(n,v1)"-->A2
P1--"accept(n,v1)"-->A3
note["由于之前回应中最大提议编号为n1，
所以发送的值为v1"]

b)

Acceptor如果没有回复过比n大的prepare消息，则接受该提议。