有很多基於paxos的優化，在保證一致性協議正確(safety)的前提下，減少paxos決議通訊步驟、避免單點故障、實現節點負載均衡，從而降低時延、增加吞吐量、提公升可用性，下面我們就來了解這些paxos變種。
首先我們來回顧一下multi paxos，multi paxos在basic paxos的基礎上確定一系列值，其決議過程如下：
phase1a: leader提交提議給acceptor
phase1b: acceptor返回最近一次接受的提議(即曾接受的最大的提議id和對應的value)，未接受過提議則返回空
phase2a: leader收集acceptor的應答，分兩種情況處理
phase2a.1: 如果應答內容都為空，則自由選擇乙個提議value
phase2a.2: 如果應答內容不為空，則選擇應答裡面id最大的提議的value
phase2b: acceptor將決議同步給learner
multi paxos中leader用於避免活鎖，但leader的存在會帶來其他問題，一是如何選舉和保持唯一leader(雖然無leader或多leader不影響一致性，但影響決議程序progress)，二是充當leader的節點會承擔更多壓力，如何均衡節點的負載。mencius[1]提出節點輪流擔任leader，以達到均衡負載的目的；租約(lease)可以幫助實現唯一leader，但leader故障情況下可導致服務短期不可用。
fast paxos
在multi paxos中，proposer -> leader -> acceptor -> learner，從提議到完成決議共經過3次通訊，能不能減少通訊步驟？
對multi paxos phase2a，如果可以自由提議value，則可以讓proposer直接發起提議、leader退出通訊過程，變為proposer -> acceptor -> learner，這就是fast paxos[2]的由來。
multi paxos裡提議都由leader提出，因而不存在一次決議出現多個value，fast paxos裡由proposer直接提議，一次決議裡可能有多個proposer提議、出現多個value，即出現提議衝突(collision)。leader起到初始化決議程序(progress)和解決衝突的作用，當衝突發生時leader重新參與決議過程、回退到3次通訊步驟。
paxos自身隱含的乙個特性也可以達到減少通訊步驟的目標，如果acceptor上一次確定(chosen)的提議來自proposera，則當次決議proposera可以直接提議減少一次通訊步驟。如果想實現這樣的效果，需要在proposer、acceptor記錄上一次決議確定(chosen)的歷史，用以在提議前知道哪個proposer的提議上一次被確定、當次決議能不能節省一次通訊步驟。
epaxos
除了從減少通訊步驟的角度提高paxos決議效率外，還有其他方面可以降低paxos決議時延，比如generalized paxos[3]提出不衝突的提議(例如對不同key的寫請求)可以同時決議、以降低paxos時延。
更進一步地，epaxos[4](egalitarian paxos)提出一種既支援不衝突提議同時提交降低時延、還均衡各節點負載、同時將通訊步驟減少到最少的paxos優化方法。
為達到這些目標，epaxos的實現有幾個要點。一是epaxos中沒有全域性的leader，而是每一次提議發起提議的proposer作為當次提議的leader(command leader)；二是不相互影響(interfere)的提議可以同時提交；三是跳過prepare，直接進入accept階段。epaxos決議的過程如下：
左側展示了互不影響的兩個update請求的決議過程，右側展示了相互影響的兩個update請求的決議。multi paxos、mencius、epaxos時延和吞吐量對比：
為判斷決議是否相互影響，實現epaxos得記錄決議之間的依賴關係。
小結
以上介紹了幾個基於paxos的變種，mencius中節點輪流做leader、均衡節點負載，fast paxos減少一次通訊步驟，generalized paxos允許互不影響的決議同時進行，epaxos無全域性leader、各節點平等分擔負載。
優化無止境，對paxos也一樣，應用在不同場景和不同範圍的paxos變種和優化將繼續不斷出現。
分布式系統理論高階 Paxos變種和優化
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