分布式系統中，集群副本 是比較重要的存在形式。對於其協議 ，一般常見分為兩種，中心化副本控制協議（類似主從），另一種 去中心化副本協議 （ 無絕對中心概念，一般選舉產生 ）。本文paxos 演算法 ，其實是 一種比較經典的 去中心化 副本協議，而 zookeeper 集群選舉流程 其實是一種 簡化版 paxos。
1.paxos 基本角色
paxos 演算法中 ，分三種角色（節點）：提議者（proposer），接收者（acceptor），學習者（learner）。
提議者（proposer）：發起提議
接收者（acceptor）：對提議進行投票，決定是否接受提議
學習者（learner）：不參與投票，負責傳達最終值
其實 ，paxos的概念，類似 我們生活的民主投票。
2.paxos 選舉流程
先說總結：兩階段提交 + 過半數通過
階段一 【提議階段】：
（1） 提議者 向大多數接收者 發起乙個 編號 n的 預請求
（2） 接收者 對該 提議進行處理。 如果 編號n 大於 之前接受的 提議編號，則做出響應，且 承諾 不再接受比 n 小的提 議 ，反之 ，將大於 n 的編號 響應帶上（該步驟 可以促使 多提議者 向同乙個值提議）
階段二 【批准處理階段】：
（1） 如果 提議者 收到 大多數 接受者對 預請求的響應， 則 向每個 接收者 傳送請求 （編號n：value提議內容）
對於 value， 一般 取 所有接收者響應 中 最大 編號的n 所對應的 值，若沒有 隨機
（2） 接收者 收到 請求 ，接受提議 。 如果 準備 對更大 編號 做響應 ，則 直接拒絕該提議。
上述過程， 未達成一致 （ 沒有超過半數，無法 學習） ，編號+1 , 重新提議
3.paxos 場景
如下圖 （個人 感覺比較清晰的圖）， 描述 一種 比較正常的場景。paxos 可以 讓多個 提議者 的提議 朝著 多大多數 接收者 所接受的提議 靠攏，且 最終 只有乙個 提議 被接受 ，並讓 學習者 學習 ， 是一種 可終止 的方案。
1.選舉機制
zookeeper 內建 多種 選舉演算法， 但大同小易。
伺服器 id ：集群部署 時的 myid （主要 用在 當多個 服務zxid 一致， myid 就起到主導作用， 如 初始狀態 【解決活鎖】）
事務 id： 該服務 存放的最大 zxid[ 選舉編號+ 序號 ]（標識 該服務有最新的資料，更容易成為leader 且 保證資料 不丟失）
邏輯時鐘： 發起的 投票 輪數計數 （ 同步資料 需要 ，保證資料一致性 ）
選舉狀態： looking, following , observing, leading
2.選舉流程
總結：最大的zxid +過半數通過
（1） 每個 服務例項 均發起投票 （一般 投給自己）
（2） 其他 服務 收到投票 ， 比較 zxid ，如果 一致 ，比較 myid ，大於自己 ，則投出一票
（3） 收到 投票 ，若投票數 大於集群半數 ，則成為 leader
如： 假設 例項 a，b，c，d，e 依次啟動， 由於初始 狀態，直接比較 myid ， c 則是 第乙個 超出半數的，即 成為 leader
Zookeeper與paxos演算法
一 zookeeper是什麼 官方說辭 zookeeper 分布式服務框架是apache hadoop 的乙個子專案，它主要是用來解決分布式應用中經常遇到的一些資料管理問題，如 統一命名服務 狀態同步服務 集群管理 分布式應用配置項的管理等。好抽象，我們改變一下方式，先看看它都提供了哪些功能，然後再...
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