想理解paxos得先知道paxos解決的問題是什麼。paxos解決的是2pc，3pc存在的節點阻塞，腦裂，低容錯性，單點問題。而且還能做到2pc，3pc不能做到的事，master選舉。3pc是主從結構，如果主節點崩潰了，3pc並沒有提供master選舉的演算法。
假設有一系列proposer可以發起關於proposal（比如競選master），乙個共識演算法保證只有乙個值最終被chose(即乙個proposal被多數acceptor通過)。
演算法的safety定義如下：
paxos是分布式系統下的具有容錯性的共識演算法。它的目的是在乙個沒有拜占庭問題的非同步系統中，達成共識，最終chose乙個proposal
這個模型有如下假設：
paoxos是根據safety的三條規則不斷加強約束得到的，特別是第二條。
最簡單的方式就是乙個proposer，acceptor直接通過proposal就ok了，我們假設只有乙個proposal，則可以得到約束p1
p1 ：acceptor必須通過第乙個收到的proposalp2:如果提案 (n,v)已經被chose，每乙個更高編號的提案必須包含v才能被chosep2a:如果提案 (n,v)已經被chose，每乙個更高編號的提案必須包含v才會被acceptor通過p2b:如果提案 (n,v)已經被chose, 每個發起的更高編號的提案必須包含v如何能過實現p2b呢，可以使用乙個更強的約束p2c
p2c: 對於所有n,v,如果乙個提案(n,v)被發起,必然存在乙個有大多數 acceptor組成的集合滿足以下兩個條件之一：
(a) s中沒有任何acceptor通過編號小於n的提案
(b) v 是所有acceptor都通過的編號小於n的最大編號的提案的值
階段2：
這裡其實存在乙個很小概率的無限迴圈：假設兩個proposer p1 , p2分別提案, 提案編號分別是n1,n2，且n1 < n2, 假設p1和p2都進入了階段2， 則p1在階段2發起的請求不會被通過。n1繼續增加提案編號n3, n3 > n2, 如何n3很快進入階段2，則p2階段2又不會通過。
為了避免這個小概率事件，實際上都會先選舉乙個proposer類似於master。定時檢測住proposer是否掛了，掛了的話重新選舉。像google的chubby，zookeeper（基於zab協議，和paxos類似）都是這樣。
paxos vs 3pc:
3pc協調者需要所有的參與者事物都執行成功，只要有乙個參與者不成功就回滾。和3pc相比，paxos執行事物的時候只需要大多數執行成功就行了，這樣是可以保證最終一致性的，而且效能高了太多，不需要所有參與者都阻塞在那。
paxos的fault tolerant體現在：
paxos vs raft
paxos只是提了乙個理論，但是這個理論抽象度太高，而且沒有說明具體的使用場景以及最佳實踐，所以不同的使用到的地方都不一樣，比如chubby，zookeeper，最終實現都不一樣。實現一致性演算法的系統。 chubby 和 spanner 的演算法並沒有公開發表其技術細節，儘管他們都聲稱是基於 paxos 的。zookeeper 的演算法細節已經發表，但是和 paxos 有著很大的差別。paxos不易理解而且對於如何使用paxos構建系統沒有理論指導。因此出現了raft。看raft之前，我自己想怎麼構建乙個分布式系統的時候也是覺得先選乙個leader比較好。raft將分布式系統的各個組成部分結構，詳細的說每一步的協議。非常清晰，看完raft**感覺自己都能上手寫乙個簡單的分布式系統了。而paxos看完之後感覺很難運用。
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paxos演算法是分布式選舉演算法，zookeeper使用的 zab協議 zookeeper原子廣播 二者有相同的地方，比如都有乙個leader，用來協調n個follower的執行 leader要等待超半數的follower做出正確反饋之後才進行提案 二者都有乙個值來代表leader的週期。不同的地...
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