paxos 一致性協議可以說是一致性協議研究的起點，也以難以理解聞名。其實協議本身並沒有多難理解，它的難理解性主要體現在：為何如此設計協議以及如何證明其正確性。本文嘗試通過流程圖來說明協議的內容以及基本應用過程，不涉及如何證明其正確性。
paxos 可以分為兩種：
本文只關注單 paxos 的原理，理解了單 paxos，多 paxos 也就不難理解了。
在協議中，每個節點可以同時扮演以上多個角色。
通過上面的流程，如果有多個節點同時提出各自的提議，paxos 就可以保證從中選出乙個唯一確定的值，保證分布式系統的一致性。
下面我們通過例子來理解 paxos 的實際應用過程。
假設現在有五個節點的分布式系統，此時 a 節點打算提議 x 值，e 節點打算提議 y 值，其他節點沒有提議。
假設現在 a 節點廣播它的提議（也會傳送給自己），由於網路延遲的原因，只有 a，b，c 節點收到了。注意即使 a，e 節點的提議同時到達某個節點，它也必然有個先後處理的順序，這裡的「同時」不是真正意義上的「同時」。
a，b，c接收提議之後，由於這是第乙個它們接收到的提議，acceptedproposal 和 acceptedvalue 都為空。
由於 a 節點已經收到超半數的節點響應，且返回的acceptedvalue 都為空，也就是說它可以用 x 作為提議的值來發生 accept 請求，a，b，c接收到請求之後，將 acceptedvalue 更新為 x。
a，b，c 會發生 minproposal 給 a，a 檢查發現沒有大於 1 的 minproposal 出現，此時 x 已經被選中。等等，我們是不是忘了d，e節點？它們的 acceptedvalue 並不是 x，系統還處於不一致狀態。至此，paxos 過程還沒有結束，我們繼續看。
此時 e 節點擊擇 proposal id 為 2 傳送 prepare 請求，結果就和上面不一樣了，因為 c 節點已經接受了 a 節點的提議，它不會三心二意，所以就告訴 e 節點它的選擇，e 節點也很紳士，既然 c 選擇了 a 的提議，那我也選它吧。於是，e 發起 accept 請求，使用 x 作為提議值，至此，整個分布式系統達成了一致，大家都選擇了 x。
以上內容均引用自:
感謝作者畫**說如上的paxos演算法
原設計師的最先設計方案：
上圖的**，缺了一部分同步的操作，當然不是作者畫錯了，而是我們的分布式發現服務的問題，當乙個節點不可用，那麼發起議案的時候，節點不可用，那麼提交議案成功後，也不會去再同步此節點，因為不可用。
下圖將解說交叉分布式同步問題，下圖將採用的另乙個收費課程的**：更複雜！！！！
模擬場景：戰略會議 交叉分布式事務
制定作戰計畫，兩位作戰計畫的制定者，分別制定乙個計畫，上面的進攻時間改為進攻目標更妥當
三位將軍作為計畫的執行者。
開始：1：參謀1 制定作戰目標成功，傳送給三個將軍。但是將軍3與他有意見，拒絕他的意見，此時的將軍1，將軍2，覺得作戰目標可行。同意
2：在參謀1還沒做表決的時候，參謀2，將作戰目標做完，分別發給三位將軍，這時將軍1跟參謀2有意見，不接受他的作戰目標。其他兩個將軍覺得作戰目標可行，同意
3：這是參謀1 舉行表決，超過半數即可行。將軍2 將軍1 做表決，但是將軍2接受了新的作戰計畫，此時不再能執行作戰計畫1了，所以參謀一的作戰計畫未通過
4：此時參謀2開始做作戰計畫的表決，因為將軍2 將軍3 同意，因此此計畫通過。這時其實意味這分布式事務的成功，資料一致性處理成功
5：此時參謀1 又做了乙個作戰計畫，3 發給將軍1，將軍2，此時將軍1，2返回他們手裡的作戰計畫，看是否領先作戰計畫3。
6：參謀1發現將軍1，將軍2 的作戰計畫已執行，可以表決自己的作戰計畫，則提交表決
7：將軍1 將軍2 表決通過參謀1的作戰計畫3
哈哈，懵了沒有，其實這模擬的是：
如**交易，同一時間兩個會員購買同乙個商品 第乙個會員需要去修改**的分布式系統的商品剩餘數量，此時第二位會員同時間消費的會員也要來修改資料。時間在0.00毫秒間產生。交叉型的分布式事務處理出現在超大型併發系統中。這時兩個會員會出現爭奪誰先去修改庫存的操作。
看得懂的行家可能會說，在參謀2提交計畫成功的時候，參謀1又提交議案，就造成了死鎖了。paxos演算法在提交失敗後，睡眠1毫秒參謀2的提議就表決通過了。當然演算法內還有更深層次的實現，無法得知：，目前 google facebook ibm 都有自己的演算法實現，可是都沒有公開原始碼，zookeeper的實現原始碼好像說也很晦澀。但是演算法內部用佇列或者一些簡單的類似mq處理機制就可以避免上面這種彼此死鎖的方式。
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