Paxos算法是基於消息傳遞且具有高度容錯特性的一致性算法。我們將從一個簡單的問題開始，逐步的改進我們的設計方案，最終得到Paxos，一個可以在逆境下工作的協議。

一、客戶端-服務器模型

我們從最小的分布式系統開始，在這個系統中，只有兩個結點，客戶端結點與服務端結點，客戶端結點能夠操作（存儲或更新）遠程服務器結點上的數據。

算法1.1 樸素的客戶端/服務器算法：客戶端每次向服務器發送一條命令。

在存在消息丟失的消息傳遞模型中，該算法卻不能很好的工作，客戶端不能確認消息是否正確的被服務器所接受。因此我們需要對其進行一些小的改進。

算法1.2 待確認的客戶端/服務器算法

1.客戶端向服務端發送一條請求命令消息。

2.服務端接受請求並回復確認信息。

3.客戶端在一定的時間範圍內，沒有收到服務器端發送的請求確認信息的回復，則重新發送命令請求信息。

• 該算法描述了，客戶端在發送一條請求命令後，在收到服務端的確認回復前，是不會發送下一條請求命令。
• 客戶端在發送的過程中消息可能丟失，服務端在回復的確認消息時，消息也可能丟失，對於服務端確認消息的丟失情況，在到達一定超時時間後，客戶端未收到確認回復，會重新發送消息，此時該消息已經被服務器端處理，所以我們需要有一種機制能夠保證消息的冪等性。例如給消息加上序列號。
• 該算法可以很容易的擴展到多服務器端的場景，客戶端發送命令請求給每一個服務器端，當收到所有服務器的確認消息，就可以認為這條命令執行成功。
• 如何處理多個客戶端的場景？

定理1.1 如果算法在多個客戶端與服務端運行，服務器收到的命令順序可能是不同的，這會導致不一致的狀態。

假設在如下的場景中，存在客戶端c1，c2 ，服務端 s1，s2. 服務端s1，s2存在相同的值x = 0。 如果此時 c1，向服務器s1，s2 發送 x = x + 1. 在同一時刻 c2 向服務器 s1，s2 發送 x = 2*x. 假設c1 先於 c2 到達 s1 ，則此時s1的狀態值x為 2， 而 c2 先於 c1 到達 s2 ， 則此時 s2 的狀態值x為 1. 導致集群的狀態不一致。

定義1.1 （狀態復制）對於一組結點，如果所有結點都以相同的順序執行命令序列 c1，c2，c3，c4……，則這組結點實現了狀態復制

• 狀態復制是分布式系統的基本特征
• 因為單個系統天然實現狀態復制，可以令單個服務器系統實現序列化器，自動對請求進行排序來分發命令，從而實現狀態復制。

算法1.3 借助單一的串行化器實現狀態復制

1. 所有的客戶端將請求命令發送到串行化器

2.串行化器逐個處理客戶端請求，並將客戶端請求逐個發送給所有服務器

3.當串行化器接受到所有服務器的確認消息時，它將返回給對應客戶端命令執行成功的消息。

• 這個想法有時也被成為主從復制。
• 改算法存在單點故障。串行化器
• 我們是否可以構造一個更分布式的方法來解決狀態復制的問題。去掉串行化器。任何時刻最多只有一個結點可以發送請求命令，是否可以采用互斥或各自加鎖的思想？

算法 1.4 兩階段鎖

階段 1 ：

客戶端向所有服務器請求獲取鎖

階段 2:

if 客戶端獲得所有服務器的加鎖請求

客戶端以可靠的方式向所有服務器發送命令請求，釋放鎖

else

客戶端釋放已經獲取的鎖，休眠一段時間，進入階段 1

• 算法 1.4 是否能夠很好的應對結點崩潰呢？在該算法中要求所有的服務器結點都必須能夠正常的工作
• 如果僅獲取部分服務器的鎖能否工作，獲得過半數服務器的鎖是否就足夠了？
• 如果超過兩個以上的客戶端試圖獲取超過半數服務器的鎖，怎麽應對死鎖的問題，是否需要釋放已經獲取的服務器鎖，如果客戶端在釋放鎖之前就發生了故障，怎麽辦，是否需要一個與鎖不同的概念。

下一節中我們將從弱化的鎖機制來引出paxos算法 。

Paxos算法——前世