基于Quorum投票的冗余控制算法 Quorom 机制,是一种分布式系统中常用的,用来保证数据冗余和最终一致性的投票算法,其主要数学思想来源于鸽巢原理. 在有冗余数据的分布式存储系统当中,冗余数据对象会在不同的机器之间存放多份拷贝.但是同一时刻一个数据对象的多份拷贝只能用于读或者用于写. 该算法可以保证同一份数据对象的多份拷贝不会被超过两个访问对象读写. 算法来源于[Gifford, 1979][3][1]. 分布式系统中的每一份数据拷贝对象都被赋予一票.每一个操作必须要获得最小的读票数(Vr)

Paxos算法在分布式领域具有非常重要的地位.但是Paxos算法有两个比较明显的缺点:1.难以理解 2.工程实现更难. 网上有很多讲解Paxos算法的文章,但是质量参差不齐.看了很多关于Paxos的资料后发现,学习Paxos最好的资料是论文<Paxos Made Simple>,其次是中.英文版维基百科对Paxos的介绍.本文试图带大家一步步揭开Paxos神秘的面纱. Paxos是什么 Paxos算法是基于消息传递且具有高度容错特性的一致性算法,是目前公认的解决分布式一致性问题最有效的算法之一

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

引言 <分布式系统理论基础 - 一致性.2PC和3PC>一文介绍了一致性.达成一致性需要面临的各种问题以及2PC.3PC模型,Paxos协议在节点宕机恢复.消息无序或丢失.网络分化的场景下能保证决议的一致性,是被讨论最广泛的一致性协议. Paxos协议同时又以其“艰深晦涩”著称,下面结合 Paxos Made Simple.The Part-Time Parliament 两篇论文,尝试通过Paxos推演.学习和了解Paxos协议. Basic Paxos 何为一致性问题?简单而言,一致性问题

引言 <分布式系统理论进阶 - Paxos>中我们了解了Basic Paxos.Multi Paxos的基本原理,但如果想把Paxos应用于工程实践,了解基本原理还不够. 有很多基于Paxos的优化,在保证一致性协议正确(safety)的前提下,减少Paxos决议通信步骤.避免单点故障.实现节点负载均衡,从而降低时延.增加吞吐量.提升可用性,下面我们就来了解这些Paxos变种. Multi Paxos 首先我们来回顾一下Multi Paxos,Multi Paxos在Basic Paxos的基

一.前言 在学习了Paxos在Chubby中的应用后,接下来学习Paxos在开源软件Zookeeper中的应用. 二.Zookeeper Zookeeper是一个开源的分布式协调服务,其设计目标是将那些复杂的且容易出错的分布式一致性服务封装起来,构成一个高效可靠的原语集,并以一些列简单的接口提供给用户使用.其是一个典型的分布式数据一致性的解决方案,分布式应用程序可以基于它实现诸如数据发布/发布.负载均衡.命名服务.分布式协调/通知.集群管理.Master选举.分布式锁和分布式队列等功能.其可以保

一.前言 在上一篇理解了Paxos算法的理论基础后,接下来看看Paxos算法在工程中的应用. 二.Chubby Chubby是一个面向松耦合分布式系统的锁服务,GFS(Google File System)和Big Table等大型系统都是用它来解决分布式协作.元数据存储和Master选举等一些列与分布式锁服务相关的问题.Chubby的底层一致性实现就是以Paxos算法为基础,Chubby提供了粗粒度的分布式锁服务,开发人员直接调用Chubby的锁服务接口即可实现分布式系统中多个进程之间粗粒度的

Paxos算法是莱斯利·兰伯特(Leslie Lamport)1990年提出的一种基于消息传递的一致性算法.Paxos算法解决的问题是一个分布式系统如何就某个值(决议)达成一致.在工程实践意义上来说,就是可以通过Paxos实现多副本一致性,分布式锁,名字管理,序列号分配等.比如,在一个分布式数据库系统中,如果各节点的初始状态一致,每个节点执行相同的操作序列,那么他们最后能得到一个一致的状态.为保证每个节点执行相同的命令序列,需要在每一条指令上执行一个“一致性算法”以保证每个节点看到的指令一致.本

Paxos算法原理与推导   Paxos算法在分布式领域具有非常重要的地位.但是Paxos算法有两个比较明显的缺点:1.难以理解 2.工程实现更难. 网上有很多讲解Paxos算法的文章,但是质量参差不齐.看了很多关于Paxos的资料后发现,学习Paxos最好的资料是论文<Paxos Made Simple>,其次是中.英文版维基百科对Paxos的介绍.本文试图带大家一步步揭开Paxos神秘的面纱. Paxos是什么 Paxos算法是基于消息传递且具有高度容错特性的一致性算法,是目前公认的解决分

paxos算法的重要性众所周知,它给如今的分布式一致性提供了迄今为止最好的解决方案.无论是Lamport自己的论文描述,还是网上的诸多资料,对paxos的描述都是及其简洁的,给人的感觉是paxos看似很简单,但是细深究起来又不是那么的具象,因为单纯的文字描述还是略显抽象,因此,我会先分别从文字概念描述和伪代码的方式分别阐述paxos算法的概念思想,对比着看,可以加深对paxos的理解,后期我会结合PhxPaxos代码来进一步探讨paxos工程化过程中一些实践问题. 首先来看paxos算法的文字版

参考: Zookeeper的一致性协议:Zab Chubby&Zookeeper原理及在分布式环境中的应用 Paxos vs. Viewstamped Replication vs. Zab Zab vs. Paxos Zab: High-performance broadcast for primary-backup systems Chubby:面向松散耦合的分布式系统的锁服务 Chubby 和Zookeeper 的理解 zookeeper 使用Zab(zookeeper atom broa

原文:https://www.quora.com/Distributed-Systems/What-is-a-simple-explanation-of-the-Paxos-algorithm 作者:Vineet Gupta, Ships software 我想在一些尝试解决达成共识问题的案例中理解Paxos会比较容易,但也有不足之处,让我们讨论一下Paxos吧. 对达成共识这个词语的直观理解是结婚宣誓: “Do you …?” “I do!” “I do!” “I now pronounce

分布式数据库中的Paxos 算法 http://baike.baidu.com/link?url=ChmfvtXRZQl7X1VmRU6ypsmZ4b4MbQX1pelw_VenRLnFpq7rMvYfDDmg3Rg1Aw6YyobKozdN599x2sCiJNNHV_ 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的一致性算法.这个算法被认为是类似算法中最有效的. 中文名 Paxo

Google Drive: A Beginner's Guide to Paxos The code ideas of Paxos protocol: 1) Optimistic concurrency control (variant 2). Hold a "preemptible lock" first, try updating, restart on denial; 2) Quorum as a logical unit of acceptor for choose opera

1. 概述 Paxos算法被用来实现一个容错的分布式系统,一直以来以晦涩难懂著称.这可能是因为该算法最开始使用希腊文表述的.事实上,它是所有分布式算法中最简单易懂的.Paxos算法的本质其实就是一个共识算法(我不太同意国内把consensus algorithm翻译成一致性算法,因为一致性的标准英文应该是consistency,这里面的consensus其实就是表述要达成一个共识的意思)——也称为会议算法(synod algorithm).     Paxos共识算法是由一些必须要被满足的基本条

1 Introduction 可能是因为之前的描述对大多数读者来说太过Greek了,Paxos作为一种实现容错的分布式系统的算法被认为是难以理解的.但事实上,它可能是最简单,最显而易见的分布式算法了.它的本质其实就是共识算法--the "synod" algorithm of.在下一节中我们将展示,该共识算法基本满足了所有我们想要它满足的特性.最后一节则展示了完整的Paxos算法,通过直接应用协商一致的状态虚拟机来构建分布式系统--这种方法应该是广为人知的,因为这可能是分布式系统理论中

paxos是去中心化协议,较难理解.   proposer, accepter是其中的主要角色.前者发起投票,后者批准投票. 核心思想是,一旦超过半数的accepter同意某个投票,整个流程结束,批准的那个结果则是最终结果.   learner是另一个角色,从各accepter获取到最终的值.实际中,这些角色可能是同一个节点.   不同的proposer去争抢一半以上的accepter,直观上会遇到的问题就是死锁.为了解决这个问题,paxos引入轮次的概念来避免死锁. 引入轮次后,需要确保的隐含

1 Paxos算法 1.1 基本定义 算法中的参与者主要分为三个角色,同时每个参与者又可兼领多个角色: ⑴proposer 提出提案,提案信息包括提案编号和提议的value; ⑵acceptor 收到提案后可以接受(accept)提案; ⑶learner 只能"学习"被批准的提案; 算法保重一致性的基本语义: ⑴决议(value)只有在被proposers提出后才能被批准(未经批准的决议称为"提案(proposal)"); ⑵在一次Paxos算法的执行实例中,只批准

一.问题起源 淘宝搜索的博客 http://www.searchtb.com/2011/01/zookeeper-research.html  提到Paxos是zookeeper的灵魂 有一篇文章标题更是以“Zookeeper全解析——Paxos作为灵魂” 作为标题,认为是zookeeper的基础: “ Google的Chubby,Apache的Zookeeper都是基于它的理论来实现的,Paxos还被认为是到目前为止唯一的分布式一致性算法,其它的算法都是Paxos的改进或简化.有个问题要提一下

原帖http://timyang.net/distributed/paxos-scenarios/ 在分布式算法领域,有个非常重要的算法叫Paxos, 它的重要性有多高呢,Google的Chubby [1]中提到 all working protocols for asynchronous consensus we have so far encountered have Paxos at their core.关于Paxos算法的详述在维基百科中有更多介绍,中文版介绍的是choose valu

作者:吴香伟 发表于 2014/10/8 版权声明:可以任意转载,转载时务必以超链接形式标明文章原始出处和作者信息以及版权声明 Recovery阶段 在Leader选举成功后,Leader和Peon都进入Recovery阶段.该阶段的目的是为了保证新Quorum的所有成员状态一致,这些状态包括:最后一个批准(Committed)的提案,最后一个没批准的提案,最后一个接受(Acceppted)的提案.每个节点的这些状态都持久化到磁盘.对旧Quorum的所有成员来说,最后一个通过的提案应该都是相同的