转自:http://blog.jobbole.com/106327/ 前言 Paxos 一致性协议可以说是一致性协议研究的起点,也以难以理解闻名.其实协议本身并没有多难理解,它的难理解性主要体现在:为何如此设计协议以及如何证明其正确性.本文尝试通过流程图来说明协议的内容以及基本应用过程,不涉及如何证明其正确性. 基本概念 Paxos 可以分为两种: Single-Decree Paxos:决策单个 Value Multi-Paxos:连续决策多个 Value,并且保证每个节点上的顺序完全一致,多…

图解分布式一致性协议Paxos https://www.cnblogs.com/hugb/p/8955505.html   Paxos协议/算法是分布式系统中比较重要的协议,它有多重要呢? <分布式系统的事务处理>: Google Chubby的作者Mike Burrows说过这个世界上只有一种一致性算法,那就是Paxos,其它的算法都是残次品. <大规模分布式存储系统>: 理解了这两个分布式协议之后(Paxos/2PC),学习其他分布式协议会变得相当容易. 学习Paxos算法有两…

Paxos协议/算法是分布式系统中比较重要的协议,它有多重要呢? <分布式系统的事务处理>: Google Chubby的作者MikeBurrows说过这个世界上只有一种一致性算法,那就是Paxos,其它的算法都是残次品. <大规模分布式存储系统>: 理解了这两个分布式协议之后(Paxos/2PC),学习其他分布式协议会变得相当容易. 学习Paxos算法有两部分:a) 算法的原理/证明:b) 算法的理解/运作. 理解这个算法的运作过程其实基本就可以用于工程实践.而且理解这个过程相对…

Paxos协议/算法是分布式系统中比较重要的协议,它有多重要呢? <分布式系统的事务处理>: Google Chubby的作者Mike Burrows说过这个世界上只有一种一致性算法,那就是Paxos,其它的算法都是残次品. <大规模分布式存储系统>: 理解了这两个分布式协议之后(Paxos/2PC),学习其他分布式协议会变得相当容易. 学习Paxos算法有两部分:a) 算法的原理/证明:b) 算法的理解/运作. 理解这个算法的运作过程其实基本就可以用于工程实践.而且理解这个过程相…

Overview 在<一>有介绍到,一个分布式系统的架构设计,往往会在系统的可用性和数据一致性之间进行反复的权衡,于是产生了一系列的一致性协议. 为解决分布式一致性问题,在长期的探索过程中,涌现了一大批经典的一致性协议和算法,其中最著名的就是二阶段提交协议.三阶段提交协议和Paxos算法了. 2PC与3PC 分布式系统中,每个机器节点虽然都能明确知道自己在进行事务操作过程中的结果是失败or成功,但却无法直接获取到其他分布式节点的操作结果. 因此,当一个事务操作需要跨越多个分布式节点的时候,为了…

Paxos算法是莱斯利·兰伯特(Leslie Lamport)于1990年提出的一种基于消息传递的一致性算法. Paxos 算法是一个解决分布式系统中,多个节点之间就某个值(注意是某一个值,不是一系列值)达成一致的通信协议.能够处理在少数派离线的情况下,剩余的多数派节点仍然能够达成一致. Lamport是通过故事的方式提出Paxos 问题: 希腊岛屿Paxon 上的执法者在议会大厅中表决通过法律(一次paxos过程),并通过服务员(proposer)传递纸条的方式交流信息,每个执法者会将通过的法…

搞懂分布式技术2:分布式一致性协议与Paxos,Raft算法 2PC 由于BASE理论需要在一致性和可用性方面做出权衡,因此涌现了很多关于一致性的算法和协议.其中比较著名的有二阶提交协议(2 Phase Commitment Protocol),三阶提交协议(3 Phase Commitment Protocol)和Paxos算法. 本文要介绍的2PC协议,分为两个阶段提交一个事务.并通过协调者和各个参与者的配合,实现分布式一致性. 两个阶段事务提交协议,由协调者和参与者共同完成. 角色 XA概…

分布式一致性协议介绍(Paxos.Raft) https://www.cnblogs.com/hugb/p/8955505.html  两阶段提交 Two-phase Commit(2PC):保证一个事务跨越多个节点时保持 ACID 特性: 两类节点:协调者(Coordinator)和参与者(Participants),协调者只有一个,参与者可以有多个. 过程: 准备阶段:协调者询问参与者事务是否执行成功: 提交阶段:如果事务在每个参与者上都执行成功,协调者发送通知让参与者提交事务:否则,协调者…

什么是Paxos分布式一致性协议 最初的服务往往都是通过单体架构对外提供的,即单Server-单Database模式.随着业务的不断扩展,用户和请求数都在不断上升,如何应对大量的请求就成了每个服务都需要解决的问题,这也就是我们常说的高并发.为了解决单台服务器面对高并发的苍白无力,可以通过增加服务器数量来解决,即多Server-单Database(Master-Slave)模式,此时的压力就来到了数据库一方,数据库的IO效率决定了整个服务的效率,继续增加Server数量将无法提升服务性能.这就衍生…

前言 本篇文章将模拟一个KV数据读写服务,从提供单一节点读写服务,到结合分布式一致性协议(Raft)后,逐步扩展为一个分布式的,满足一致性读写需求的读写服务的过程. 其中将配合引入Raft协议的种种概念:选主.一致性.共识.安全等,通篇阅读之后,将帮助你深刻理解什么是分布式一致性协议. 一. 单机KV数据读写服务 DB Engine这里可以简单看成对数据的状态进行存储(比如B+树型的组织形式),负责存储KV的内容 ,并假设这个KV服务将提供如下接口: Get(key) -> value Put(…