2區塊鏈共識模型與傳統一致性演算法的關係考慮上面的不同點,結合私有鏈和行業鏈的性質,我們有:私有鏈:封閉生態的儲存網路,所有節點都是可信任的,如某大型集團內部多數公司
作者基於 CasPaxos 實現了一個 key-value store, 相比於基於 replicated log (multi-paxos) 來實現的類似的系統,它更簡單,在某些情況下更高效
下圖幫助我們理解這些協議的相似點和區別[10]:相比Raft、Zab、VR,Paxos更純粹、更接近一致性問題本源,儘管Paxos傾向理論,但不代表Paxos不能應用於工程
Reference: Spanner: Google’s Globally-Distributed DatabaseProblem: 鎖的效能+分散式廣域時延+查詢語言 +強一致性Related work: 無查詢語言,完全依賴鎖,無法處理
message Ins {InsId InsIdCmd Valrepeated int64 Deps // BallotNum VBal // bool Committe
即使learner發生故障沒有通知其他節點或者learner並沒有學習到成功提交的資訊導致新的proposer開始新一輪投票,paxos演算法仍然會保證新的投票值和之前達成一致的值相同1,2其他人都回答了,第三點而言,一致性當然算達成了,在
Lamport 和 Gray 在論文“Consensus on Transaction Commit” (2005)裡繼續嘗試將Paxos應用到分散式事務系統裡, 他們使用Paxos替換掉了兩階段提交裡面的Transtraction Man
DR共識演算法,是資料強一致性的另一類通用演算法,能提供分割槽容忍性支援Paxos 是共識演算法的始祖,核心思想是超過半數表決但 Paxos 過於複雜和低效,於是產生了很多最佳化後的變種Raft 作為典型的 Paxos 後代,透過新角色 l
1APC 協議的優點是簡單易用,對一些事務不復雜的場景比較合適,但在複雜事務場景則顯得捉襟見肘,因為該協議不允許任何伺服器節點單方面放棄事務,事務的放棄必須由協調者來發起,這個設計會導致很多問題:首先因為只有一次通訊,協調者並不會收集所有參
Google的論文《Paxos made live》中有一段話說的很好,大意是說:Paxos從理論到現實世界的實現之間有巨大的鴻溝,在真正實現一個Paxos的時候,往往需要對Paxos的經典理論做一些擴充套件,(尤其是在實現一個高效能的Pa
通常 Multi-Paxos 以及 Raft 演算法中,都存在一個 Leader 角色的節點,所有讀寫請求都會由這個節點處理,而其他的 Follower 節點僅負責備份資料
Paxos的落地Multi-Poxis, Raft, Zab(中心化分散式一致性協議)Paxos相對偏學術,是一種廣義抽象,理解和落地相對複雜,同時Accept和Learn階段存在不同程度的活鎖情況, 總的來說主要有如下缺點由於有多個 Pr
也就行為從所有 RM 傳送 Prepare 成功的資訊給 Coordinator leader ,Coordinator leader 決定要不要 commit 訊息,並把這個 commit/abort 的資訊透過 Paxos 達成所有 C
這可能是為什麼王垠覺得Paxos把問題搞複雜了
Raft的論文中也比較了ZAB的演算法,文中說ZAB協議的一個缺點是在恢復階段需要leader和follower來回交換資料,這裡我沒太明白,據我理解,ZAB在重新選主的過程中,會選擇Zxid最大的那個從成為主,而其他follower會從l