【分布式】Chubby与Paxos

　　在Paxos中，每一个Paxos Instance都需要进行一轮或多轮的Prepare->Promise->Propose->Accept这样完整的二阶段请求过程来完成对一个提议值的选定，为了保证正确性的前提下尽可能地提高算法运行性能，可以让多个Instance共用一套序号分配机制，并将Prepare->Promise合并为一个阶段。具体做法如下：

　　① 当某个副本节点通过选举成为Master后，就会使用新分配的编号N来广播一个Prepare消息，该Prepare消息会被所有未达成一致的Instance和目前还未开始的Instance共用。

　　② 当Acceptor接收到Prepare消息后，必须对多个Instance同时做出回应，这通常可以通过将反馈信息封装在一个数据包中来实现，假设最多允许K个Instance同时进行提议值的选定，那么：

　　-当前之多存在K个未达成一致的Instance，将这些未决的Instance各自最后接受的提议值封装进一个数据包，并作为Promise消息返回。

　　-同时，判断N是否大于当前Acceptor的highestPromisedNum值（当前已经接受的最大的提议编号值），如果大于，那么就标记这些未决Instance和所有未来的Instance的highestPromisedNum的值为N，这样，这些未决Instance和所有未来Instance都不能再接受任何编号小于N的提议。

　　③ Master对所有未决Instance和所有未来Instance分别执行Propose->Accept阶段的处理，如果Master能够一直稳定运行的话，那么在接下来的算法运行过程中，就不再需要进行Prepare->Promise处理了。但是，一旦Master发现Acceptor返回了一个Reject消息，说明集群中存在另一个Master并且试图使用更大的提议编号发送了Prepare消息，此时，当前Master就需要重新分配新的提议编号并再次进行Prepare->Promise阶段的处理。

　　利用上述改进的Paxos算法，在Master稳定运行的情况下，只需要使用同一个编号来依次执行每一个Instance的Promise->Accept阶段处理。

　　在集群的某台机器在宕机重启后，为了恢复机器的状态，最简单的办法就是将已记录的所有日志重新执行一遍，但是如果机器上的日志已经很多，则耗时长，因此需要定期对状态机数据做一个数据快照并将其存入磁盘，然后就可以将数据快照点之前的事务日志清除。

　　在恢复过程中，会出现磁盘未损坏和损坏两种情况，若未损坏，则通过磁盘上保存的数据库快照和事务日志就可以恢复到之前的某个时间点的状态，之后再向集群中其他正常运行的副本节点索取宕机后缺失的部分数据变更记录即可；若磁盘损坏，就笑从其他副本节点索取全部的状态数据。

四、总结

　　本部分详细介绍了Chubby系统，并且对Paxos在Chubby中的使用也做了较为详细的介绍，后面我们将会介绍开源分布式系统Zookeeper与Paxos的联系。本部分理论知识较强（文字较多），需要慢慢研究才能理解其中的含义，谢谢各位园友的观看~

（编辑：应用网_丽江站长网）

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