分布式一致性協議

• 二階段提交協議（2pc）
• 三階段提交協議（3pc）
• paxos
• zab

在分布式系統中，每個機器都可以確定自己進行的事務操作是否成功，但是無法直接了解其他機器的操作結果。因此，當一個分布式事務操作需要保持ACID 特性時，就需要一個“協調者”節點調度其他“參與者”節點來進行分布式事務操作。

二階段提交（2pc）

提交事務請求 -> 執行事務提交；缺點：同步阻塞（參與者之間阻塞）、單點問題，腦裂（導致數據不一致問題）；主要用於關系型數據庫中，解決了分布式事務的原子性問題；

1. 提交事務請求

1. 協調者向參與者發送事務，並詢問是否可以執行事務提交操作，等待參與者響應；
2. 參與者執行事務，將操作寫入本地事務日誌，向協調者發送反饋；

2. 執行事務提交

參與者反饋，全部ACK

1. 協調者向參與者發送Commit；
2. 參與者執行事務提交，釋放事務資源，反饋ACK，；
3. 協調者收到反饋完成事務

參與者反饋，存在NO；協調者等待超時

1. 協調者向參與者發送RollBack；
2. 參與者利用undo，進行事務回滾；
3. 參與者事務回滾之後，向協調者發送ACK 反饋；
4. 協調者接收到ACK，完成事務中斷；

三階段提交（3pc）

cancommit -> precommit -> docommit；優缺點：降低了參與者同步阻塞範圍，但是又引入了數據不一致性問題（若出現網絡分區）、單點問題依然存在；

1. CanCommit

1. 協調者向參與者發送cancommit 請求（包含事務內容），等待參與者反饋；
2. 參與者接收到cancommit 請求之後，反饋ACK或者NO；

2. PreCommit

參與者反饋，全部ACK

1. 協調者向參與者發送precommit 請求，等待反饋；
2. 參與者執行事務，將操作寫入本地事務日誌，向協調者發送反饋；

參與者反饋，存在NO；協調者等待超時

1. 協調者向參與者發送abort 請求；
2. 參與者無論是接收到abort 請求還是等待超時都會中斷事務；

3. DoCommit

參與者反饋，全部ACK

1. 協調者向參與者發送docommit 請求，等待反饋；
2. 參與者執行事務提交，釋放事務資源，反饋ACK，；
3. 協調者接收反饋，完成事務提交；

參與者反饋，存在NO；協調者等待超時

1. 協調者向參與者發送abort 請求；
2. 參與者進行事務回滾；
3. 參與者反饋ACK；
4. 協調者接收到ACK，完成事務中斷；

paxos 算法

• paxos 基於消息傳遞並具有高度容錯性；
• paxos 算法的核心是，分布式系統如何就某個狀態（提案）達成一致；
• paxos 算法假設不存在“拜占庭將軍問題”；
• paxos 算法中的角色：proposer、acceptor、learner；
  • proposer：發送提案；
  • acceptor：裁決提案；只能批準一個提案；過半批準原則；
  • learner：學習提案；　

1. prepare 階段（生成提案）

• proposer 提出編號為Mn 的提案，向acceptor 集合發送prepare 請求；
• acceptor 反饋；
  • 保證不再接收編號小於Mn 的提案；
  • 返回已經批準的，編號最大的提案的Value；
  • 若Mn 小於已經批準的最大編號，則忽略Mn；（優化）　　
• proposer 收到過半響應，則發送accept 請求（Mn，Vn）給acceptor 集合；Vn 是接收回的最大編號提案的Value；若無Value 可選（acceptor 都未接收提案），Vn 可為任意值；

2. accept 階段（批準提案）

acceptor 接收到accept 請求之後，只要Mn 不小於已接受提案最大的編號，則批準提案；

learner 獲取提案（學習策略）

1. 一旦提案被批準（過半），則發送給所有learner；
2. 提案批準，則發送給一個learner，該learner再發送給其他learner；
3. 提案批準，則發送給一個learner集合，該learner集合再發送給其他learner；

優化

問題：proposer1 與 proposer2 兩者陷入死循環；

解決：選出主proposer，只要主proposer 和 過半acceptor 能保持正常，那麽但凡主proposer 能提出一個編號更高的提案，這個提案最終將會批準；

應用

chubby：分布式鎖、GFS 中 master 選舉

zab 協議

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Zookeeper - 簡述分布式一致性協議（2pc、3pc、paxos、zab）