这是个好问题,我很喜欢回答这类问题。因为国内对共识算法的印象都是难以学习,难以实现,而事实上并非如此。
1. perf dump 1.1 cluster 监控类型 监控项 说明 级别 perf dump cluster ceph.cluster.num_mon mon数量 * ceph.cluster.num_mon_quorum 法定mon数量 * ceph.cluster.num_osd 集群osd节点数量 * ceph.cluster.num_osd_up up状态的osd节点数量 * ceph.cluster.num_osd_in in状态的osd节点数量 * osd_epoch osd的e
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。
我们在面试中,除了怕并发编程以外,还有个就是分布式技术,尤其是相关算法之类的,理解起来还是有些难度的。
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,Paxos
在前面一篇文章我们讲到了理解分布式一致性:Paxos协议之Multi-Paxos,本篇文章我会讲解Paxos协议的另外两个变种:Cheap Paxos和Fast Paxos。
Paxos 协议是少数在工程实践中证实的强一致性、高可用的去中心化分布式协议。Google 的很多大型分布式系统都采用了 Paxos 算法来解决分布式一致性问题,如 Chubby、Megastore 以及 Spanner 等。开源的 ZooKeeper 以及 MySQL 5.7 推出的用来取代传统的主从复制的 MySQL Group Replication 等纷纷采用 Paxos 算法解决分布式一致性问题。
Paxos算法是分布式系统领域中的经典共识算法,由Leslie Lamport于1990年提出。该算法旨在帮助分布式系统在面对网络分区、延迟和节点故障时,仍能达成一致。Paxos算法已成为许多现代分布式系统和数据库的基础。本文旨在深入探讨Paxos算法的核心原理和应用。
朴素Paxos算法通过多轮的Prepare/Accept过程来确定一个值,我们称这整个过程为一个Instance。Multi-Paxos是通过Paxos算法来确定很多个值,而且这些值的顺序在各个节点完全一致。概括来讲就是确定一个全局顺序。
在前面一篇文章我们讲到了理解分布式一致性:Paxos协议之Cheap Paxos & Fast Paxos.本篇文章我会讲解Paxos协议的另外两个变种:Generalized Paxos和Byzantine Paxos。
另外一个经常被提及的分布式算法是[raft], raft的贡献在于把一致性算法落地. 因为 [Leslie Lamport] 的理论很抽象, 要想把他的理论应用到现实中, 还需要工程师完全掌握他的理论再添加工程必要的环节才能跑起来.
In Search of an Understandable Consensus Algorithm (Extended Version)
微信重磅开源生产级paxos类库PhxPaxos,本文用科普的口吻向大家介绍PhxPaxos背后的实现原理以及一些有意思的细节。 开源地址:https://github.com/tencent-wechat/phxpaxos 前言 本文是一篇无需任何分布式以及paxos算法基础的人可以看懂的。 标题主要有三个关键字,生产级,paxos,实现,涵盖了本文的重点。什么叫生产级,直译就是能用于生产线的,而非实验产品。生产级别拥有超高的稳定性,不错的性能,能真正服务于用户的。paxos就不用说了,而实现,是本
Paxos、Raft分布式一致性算法应用场景一文讲述了分布式一致性问题与分布式一致性算法的典型应用场景。作为分布式一致性代名词的Paxos算法号称是最难理解的算法。本文试图用通俗易懂的语言讲述Paxos算法。
保持服务的持续可用,是核心业务对底层数据存储系统的要求。常见的1主N备的方案问题是“最大可用(Maximum Availability)”和“最大保护(Maximum Protection)”模式间抉择:
在分布式系统中,实现一致性是一个至关重要的挑战。Paxos算法作为一种经典的分布式一致性算法,被广泛应用于各种分布式系统中,如分布式数据库、分布式文件系统和协调服务。本文将详细介绍Paxos算法的基本原理、实现方法及其在实际应用中的重要性。
前言 在保证数据安全的基础上,保持服务的持续可用,是核心业务对底层数据存储系统的基本要求。业界常见的1主N备的方案面临的问题是“最大可用(Maximum Availability)”和“最大保护(Maximum Protection)”模式间的艰难抉择: “最大可用”模式,表示主机尽力将数据同步到备机之后才返回成功,如果备机宕机或网络中断那么主机则单独提供服务,这意味着主备都宕机情况下可能的数据丢失(MySQL的半同步模式); “最大保护”模式,表示主机一定要将数据同步到备机后才能返回成功,
春节在家闲着没事看了几篇论文,把一致性协议的几篇论文都过了一遍。在看这些论文之前,我一直有一些疑惑,比如同样是有Leader和两阶段提交,Zookeeper的ZAB协议和Raft有什么不同,Paxos协议到底要怎样才能用在实际工程中,这些问题我都在这些论文中找到了答案。接下来,我将尝试以自己的语言给大家讲讲这些协议,使大家能够理解这些算法。同时,我自己也有些疑问,我会在我的阐述中提出,也欢迎大家一起讨论。水平有限,文中难免会有一些纰漏门也欢迎大家指出。
单独去理解Paxos有些困难,本人刚开始的时候直接去看Paxos觉得很复杂。 然后一边阅读《从Paxos到Zookeeper分布式一致性原理与实践》一边去理解Paxos,发现沿着“二阶段提交->三阶段提交->Pax协议”这样这种逐步递进的方式理解Paxos能更好的理解Paxos里面为什么那么做,不那么做会怎样。 下图是我理出的思维导图:
Paxos[1] phase-1 要求 Proposer 生产一个整数 n 来作为 rnd. 实际上 rnd 的定义从整数推广到任意的 偏序关系[2] 的值, 也同样能满足 Paxos 的正确性, 因为 Paxos 中主要只用到了 rnd 的大小关系的性质.
Leslie Lamport于1998年在他的论文《The Part-Time Parliament》中首次提出了Paxos算法,该算法旨在帮助分布式系统在面对网络分区、延迟和节点故障时,仍能达成一致。这个算法的名字来自希腊岛屿帕克索斯(Paxos),在那里传说中有个亚历克西斯(Alexis)与其他岛上的人达成了协议,这个故事与算法的设计目标密切相关。
本文Paoxs指代的是Basic Paxos。 Paxos是强一致的算法,数据写入后立即可读取,不存在延迟。
在前面一篇文章我们讲到了理解分布式一致性:Paxos协议之Basic Paxos,本篇文章我会讲解更加通用和普遍的Multi-Paxos协议。
在现代计算领域,分布式系统因其高可靠性和可扩展性而备受关注。而在分布式系统中,实现一致性(或称共识)是一个至关重要的问题。Paxos 协议作为一种经典且广泛应用的共识算法,以其优雅的设计和强大的功能,成为许多分布式系统的基石。本文将详细介绍 Paxos 协议的工作原理、关键组件及其在实际应用中的角色,并探讨其在未来的发展潜力。
类似 erasure-code 的算法也可以应用到paxos上以降低paxos的数据冗余.
我想这不是因为Paxos复杂,而是因为Paxos最为简单。 1. Paxos只管达成共识,而且只达成一个。 2. Paxos不关心状态机,日志状态机等业务问题。(我想,加上日志状态机后才属于分布式一致性算法) 3. Paxos是原生多点写,不需要考虑选主。 相比之下,Mulit-Paxos,Raft等工程化的算法,都加入了某些条件和假设。所以可以认为其它算法是它的派生。
上一篇:《分布式数据一致性模型有哪些?》 提到了Base理论提到了一个重要的点就是「最终一致性」 有什么方式能实现这种一致性呢?
可用性(Availability)和一致性(Consistency)是分布式系统的基本问题,先有著名的CAP理论定义过分布式环境下二者不可兼得的关系,又有神秘的Paxos协议号称是史上最简单的分布式系统一致性算法并获得图灵奖,再有开源产品ZooKeeper实现的ZAB协议号称超越Paxos,它们之间究竟有什么联系?
这是一篇比较分布式系统中服务器之间获得状态最终一致性也就是取得共识consensus几个流行算法,包括Paxos、Egalitarian Paxos、Hydra、Fast Paxos、Ios、VRR(Viewstamped Replication Revisited)、 Multi-Paxos、Raft等。 什么是共识consensus?当多个主机通过异步通讯方式组成网络集群时,这种异步网络默认是不可靠的,那么在这些不可靠主机之间复制状态需要采取一种机制,以保证每个主机的状态
200行代码实现paxos-kv 中介绍了一款非常简洁的分布式kv存储实现, 它是基于 classic-paxos 实现分布式一致性. 在 paxos的直观解释 中我们提到, 每次写入, 也就是每个 paxos 实例需要2轮 RPC 完成, 效率低.
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。
在理解分布式一致性:Raft协议中,我们详细分析了什么是分布式一致性和实现分布式一致性的Raft协议,本文我们主要讲一下分布式一致性的Paxos协议。
上文我们已经详细的阐述了共识问题并介绍了一些共识算法,其中 Paxos 算法是 Leslie Lamport 于 1990 年提出的共识算法,不幸的是采用希腊民主议会的比喻很明显失败了,Lamport 像写小说一样,把一个复杂的数学问题弄成了一篇带有考古色彩的历史小说。根据 Lamport 自己的描述[1],三个审稿者都认为该论文尽管并不重要但还有些意思,只是应该把其中所有 Paxos 相关的故事背景删掉。Lamport 对这些缺乏幽默感的人感到生气,所以他不打算对论文做任何修改。
在讲解成员变更之前,我们先回顾一下前文介绍的Paxos理论第一篇文章 Paxos理论介绍(1): 朴素Paxos算法理论推导与证明, (仔细回顾数学定义和投票约束章节)文中提到Bqrm为一轮成功投票所需要的投票者集合,而Paxos算法理论第二条约束要求任意两个Bqrm的交集不为空,于是乎我们可以理解为Bqrm就是一个多数派的意思,因为在一个固定的投票者集合里面,取多数派作为Bqrm,肯定是满足条件的。
一直对Paxos协议比较感兴趣,之前对这个算法 有耳闻 但只是了解皮毛,最近在学Zookeeper,趁着这股新鲜劲,就花时间研究了下Zookeeper的选举算法实现,再重新学习了Paxos算法,这篇文章算是我的学习总结吧。 Basic Paxos 协议 Paxos 协议是一个解决分布式系统中 多个节点之间就某个值(提案value)达成一致(决议)的通信协议,也就是说,每个节点 提出的提案 会 对 同一个 提案内容 达成一致(知悉 且 要commit成功)。下面简称提案ID为 ProposalID,提案内容为
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。一个典型的场景是,在一个分布式数据库系统中,如果各节点的初始状态一致,每个节点都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。一个通用的一致性算法可以应用在许多场景中,是分布式计算中的重要问题。
“与其预测未来,不如限制未来”,这应该是Paxos协议的核心思想。Paxos协议本身是比较简单的,如何将Paxos协议工程化,才是真正的难题。这是来自微信工程师的经验,以供参考。
对于一个分布式系统来说,保障集群中所有节点的数据完全相同(即一致性)是很重要的,随着多节点的引入,这影响的是整个分布式系统对外服务的表象一致性。也就是说,一个分布式系统想要做到完全的一致性,需要对外表现为顺序一致性,即各个节点上的操作顺序都一致。
以下内容选自《深入理解分布式共识算法》一书,本书尚处于出版阶段,预计12月底出版,敬请关注。
本文转自:https://www.cnblogs.com/bangerlee/p/5991417.html
本文链接: [https://blog.openacid.com/algo/paxoskv/]
分布式算法,不得不提paxos。它是目前公认的解决分布式共识问题最有效的算法之一,甚至可以说过去几十年里一切分布式一致性算法都来源于它。
https://en.wikipedia.org/wiki/Paxos_(computer_science)
Paxos 是分布式系统中绕不过去的一个算法,但出了名的难以理解。因此我看到 Paxos 也是一直绕着走,但是绕的多了总感觉有些遗憾。于是过去一周闲暇时间搜集了很多资料,尝试了很多打开方式,总算初窥门径。便趁着新鲜,将脑中的理解赶到纸上,做个小结,以备后日不时之需。
简单来讲,它并不是解决对网络里面的是非的判断,而是说当我在网络中发生了两个可能会产生冲突的交易时候,我去选择哪一个,或者再换一句话说,如果有两个事实都是可以成立的时候,去选择哪一个,这是一个决策的机制,而不是判断是非的机制。
Paxos 是著名的分布式一致性算法,Google Chubby的作者Mike Burrows对Paxos的评价极高:
Paxos是一个Consensus Algorithm。国内很多文章将Consensus翻译为“一致性”,从中文理解上没有什么问题,口语中,我们也会常把“共识”和“一致性”交替使用。例如,“去云南旅游达成共识了”和“去云南旅游达成一致了”,这两句表达的是同一个意思。但是在计算机的分布式环境中,这两个词略有差别。
既然这里是为了证明Paxos的并行协商不一定优于Raft的串行协商,所以这里不讨论采用串行协商带来的坏处,和并行协商的好处,另外这些也不难总结。
分布式算法,不得不提paxos。它是目前公认的解决分布式共识问题最有效的算法之一,甚至可以说过去几十年里一切分布式一致性算法都来源于它。那么要学习paxos,我们首先得认识它。一般描述它,都会包含两个词:分布式容错、分布式共识算法。那么它们是指什么呢?paxos又解决了什么样的问题呢?
开门见山,我们先明确一下Master的定义。Master是一个角色,这个角色的特点是,在我们选定的一些节点集合内,任一时刻,仅有一个节点成为Master或者没有任何节点成为Master。这是一个非常严格的单点定义。
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