question：大名鼎鼎的paxos協議是啥？ansower：「分布式一致性協議」。
這麼逼格的術語，就問你怕不怕？？能不能搞的中國話一點，簡單一點，而不是翻譯《paxos made ******》呢？一直覺得lesile lamport的腦迴路和常人不一樣好伐。文章前面部分一眼都懂，後面的，眼睛瞄瞎都不一定看得懂。本文是paxos的一些閱讀總結。歡迎一起討論。
場景化的核心問題：成功的往分布式系統裡面寫入乙個資料。outline幾個關鍵問題：
資料寫入模型是非同步非阻塞，我們說的「同時」，都是指一次寫入未finish的情況下就開始下一次的寫入；
各節點的資料一致，保證是最終一致；
失敗處理的兩個關鍵問題：失敗了是否會重試、重試的時候是否會增加id，文中對失敗處理沒有太多的描述；
保證資料順序寫入，一旦乙個寫入成功，後續就不會有id更小的資料寫入成功。但並不是每乙個「同時」的寫入操作都會寫成功，也不保證id大的就一定會成功。
我們循序漸展開思考解決之法。主要路徑是;
all，寫入所有節點
quorum，寫入過半節點
rules， 競爭規則
same value，等值情況怎麼應對
uncertainty，結果的非確定性
two phase， 為什麼要兩階段提交
all最直觀的，往所有節點寫成功就算成功。是乙個過程艱辛的正確答案。多個寫操作並行時，部分節點是value=a，部分節點value=b，到底是a還是b呢？
quorum
好解決。咱們投個票，少數服從多數。關於投票，既然投票，拿了過半的選票數就算勝利了。如果總票數為偶數，那勢必需要在乙個票上相互爭取。既然是爭取就得定個輸贏的規矩。
rules
最簡單的輸贏規矩是先到先得，佔坑。ok，至此，基本道理咱們都了解了。咱們對著協議來說說怎麼玩的。首先給proposal編號，可以理解為乙個proposal就是一次寫入的申請，有了全域性編號意味著就有了順序。如果乙個節點（協議成為accepter）收到了兩個id的proposal：
same value
如果兩個寫入者寫入的是同乙個值，比如之前提到的資料重發場景。要想達到重發資料也成功的效果，節點就要求可以接收多個proposa。對應於協議裡面就如果acceptor發現proposal的value和已經接受的一致，但是id比已經接受的大，就也接受這個id。應該也適用於非重發，但是同時寫入的value一致的場景。
uncertainty
同時寫入a和b兩個資料，其中a的id小於b的id。結果到底是a還是b呢？按照前面的描述，其實不確定。如果a已經拿到了半數的選票，b就會失敗。但是這種情況對應用來說並非最佳選擇，畢竟有個先後順序。
two phase
這塊是最難以理解的，大家都會說有兩個階段。但從不解釋為啥要拆分成兩個階段（prepare和 accept）。我簡述下我的理解，（如果有其他理解或者權威資料的請你通知我）：
給id更大的proposal多一次機會。第一階段拿到拿到過半票數後，也有可能被id更大的訊息搶走選票；
事先詢問。別一股腦去寫入，先問下是否具備寫入條件。如果id大的哥們已經拿到了過半選票，你還去寫入剩餘的一些戳，其實是沒有必要的，寫了大家也不認，還要再改寫。
協助達成所有節點的資料一致，如果id大的proposal未被accept，他可以改變自己proposal的值，發向其他的節點。演算法本身並沒有說明這一點。咱們也不去討論如果id大的寫入失敗了，業務層重新寫入資料的情況，我理解又是一次演算法的全過程了。
類似zookeeper，這種同時寫入，更多的是去解決多master同時存在的情況，通過id的增加，可以識別出新舊master，從而拒絕舊master的請求。這種玩法的極端情況情況下，新的master如果是prepare成功，accept失敗，是需要重試的。
分布式一致性演算法之Paxos
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分布式一致性
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