目錄
- 一致性算法背景
- Paxos實現
- 集群庫介紹
- 業務場景和痛點
- 分布式狀態機
- 核心需求
- 類型和常量
- 組件模型
- 應用接口
- Role 類
- Acceptor
- Replica
- Leader Scout Commander
- Bootstrap
一致性算法背景
1.Paxos一致性算法解決的問題：分布式系統中數據不能存在單個節點（主機）上，否則可能出現單點故障；多個節點（主機）需要保證具有相同的數據。
2.什么是一致性：一致性就是數據保持一致，在分布式系統中，可以理解為多個節點中數據的值是一致的。
3.一致性模型分類：一般分為強一致性和弱一致性，強一致性保證系統改變提交以后立即改變集群的狀態。常見模型包括：Paxos，Raft（muti-paxos），ZAB（muti-paxos）； 弱一致性也叫最終一致性，系統不保證改變提交以后立即改變集群的狀態，但是隨著時間的推移最終狀態一致的。常見模型包括：DNS系統，Gossip協議
4.一致性算法使用案例：Google的Chubby分布式鎖服務，采用了Paxos算法；etcd分布式鍵值數據庫，采用了Raft算法；ZooKeeper分布式應用協調服務以及Chubby的開源實現，采用ZAB算法
simple-paxos就單個靜態值達一致性本身并不實用，我們需要實現的集群系統（銀行賬戶服務）希望就隨時間變化的特定狀態（賬戶余額）達成一致。所以需要使用Paxos就每個操作達成一致，將每個修改視為狀態機轉換。
Multi-Paxos實際上是simple Paxos實例（插槽）的序列，每個實例都按順序編號。每個狀態轉換都被賦予一個“插槽編號”，集群的每個成員都以嚴格的數字順序執行轉換。為了更改群集的狀態（例如，處理傳輸操作），我們嘗試在下一個插槽中就該操作達成一致性。具體來說，這意味著向每個消息添加一個插槽編號，并在每個插槽的基礎上跟蹤所有協議狀態。
為每個插槽運行Paxos，至少兩次往返會太慢。Multi-Paxos通過對所有插槽使用相同的選票編號集進行優化，并同時對所有插槽執行Prepare/Promise。
Client Proposer Acceptor Learner
| | | | | | | --- First Request ---
X-------->| | | | | | Request
| X--------->|->|->| | | Prepare(N)
| |---------X--X--X | | Promise(N,I,{Va,Vb,Vc})
| X--------->|->|->| | | Accept!(N,I,V)
| |---------X--X--X------>|->| Accepted(N,I,V)
|---------------------------------X--X Response
| | | | | | |
Paxos實現
在實用軟件中實現Multi-Paxos是出了名的困難，催生了許多論文如"Paxos Made Simple"，“Paxos Made Practical”
首先，multi-poposer在繁忙的環境中可能會成為問題，因為每個群集成員都試圖在每個插槽中決定其狀態機操作。解決方法是選舉一名“leader”，負責為每個時段提交選票。所有其他群集節點將新操作發送到領導者執行。因此，在只有一名領導人的正常運作中，不會發生投票沖突。
Prepare/Promise階段可以作為一種leader選舉：無論哪個集群成員擁有最近承諾的選票號碼，都被視為leader。leader后續可以自由地直接執行Accept/Accepted階段，而不重復第一階段。我們將在下文看到的，leader選舉實際上是相當復雜的。
雖然simple Paxos保證集群不會達成沖突的決定，但它不能保證會做出任何決定。例如，如果初始的Prepare消息丟失，并且沒有到達接受者，則提議者將等待永遠不會到達的Promise消息。解決這個問題需要精心設計的重新傳輸：足以最終取得進展，但不會群集產生數據包風暴。
另一個問題是決定的傳播。在正常情況下，簡單地廣播Decision信息就可以解決這個問題。但是，如果消息丟失，節點可能會永遠不知道該決定，并且無法為以后的插槽應用狀態機轉換。所以實現需要一些機制來共享有關已決定提案的信息。
使用分布式狀態機帶來了另一個挑戰：當新節點啟動時，它需要獲取群集的現有狀態。
雖然可以通過趕上第一個插槽以來的所有插槽的決策來做到這一點，但在一個大的集群中，這可能涉及數百萬個插槽。此外，我們需要一些方法來初始化一個新的群集。
集群庫介紹
前面都是理論介紹，下面我們使用python來實現一個簡化的Multi-Paxos
業務場景和痛點
我們以簡單的銀行賬戶管理服務的場景作為案例。在這個服務中，每一個賬戶都有一個當前余額，同時每個賬戶都有自己的賬號。用戶可以對賬戶進行“存款”、“轉賬”、“查詢當前余額”等操作。“轉賬”操作同時涉及了兩個賬戶：轉出賬戶和轉入賬戶，如果賬戶余額不足，轉賬操作必須被駁回。
如果這個服務僅僅在一個服務器上部署，很容易就能夠實現：使用一個操作鎖來確保“轉賬”操作不會同時進行，同時對轉出賬戶的進行校驗。然而，銀行不可能僅僅依賴于一個服務器來儲存賬戶余額這樣的關鍵信息，通常，這些服務都是被分布在多個服務器上的，每一個服務器各自運行著相同代碼的實例。用戶可以通過任何一個服務器來操作賬戶。
在一個簡單的分布式處理系統的實現中，每個服務器都會保存一份賬戶余額的副本。它會處理任何收到的操作，并且將賬戶余額的更新發送給其他的服務器。但是這種方法有一個嚴重的問題：如果兩個服務器同時對一個賬戶進行操作，哪一個新的賬戶余額是正確的？即使服務器不共享余額而是共享操作，對一個賬戶同時進行轉賬操作也可能造成透支。
從根本上來說，這些錯誤的發生都是由于服務器使用它們本地狀態來響應操作，而不是首先確保本地狀態與其他服務器相匹配。比如，想象服務器A接到了從賬號101向賬號202轉賬的操作指令，而此時服務器B已經處理了另一個把賬號101的錢都轉到賬號202的請求，卻沒有通知服務器A。這樣，服務器A的本地狀態與服務器B不一樣，即使會造成賬戶101透支，服務器A依然允許從賬號101進行轉賬操作。
分布式狀態機
為了防止上述情況發生我們采用了一種叫做“分布式狀態機”的工具。它的思路是對每個同樣的輸入，每個服務器都運行同樣的對應的狀態機。由于狀態機的特性，對于同樣的輸入每個服務器的輸出都是一樣的。對于像“轉賬”、“查詢當前余額”等操作，賬號和余額也都是狀態機的輸入。
這個應用的狀態機比較簡單：
def execute_operation(state, operation):
if operation.name == 'deposit':
if not verify_signature(operation.deposit_signature):
return state, False
state.accounts[operation.destination_account] += operation.amount
return state, True
elif operation.name == 'transfer':
if state.accounts[operation.source_account] operation.amount:
return state, False
state.accounts[operation.source_account] -= operation.amount
state.accounts[operation.destination_account] += operation.amount
return state, True
elif operation.name == 'get-balance':
return state, state.accounts[operation.account]
值得注意的是，運行“查詢當前余額”操作時雖然并不會改變當前狀態，但是我們依然把它當做一個狀態變化操作來實現。這確保了返回的余額是分布式系統中的最新信息，并且不是基于一個服務器上的本地狀態來進行返回的。
這可能跟你在計算機課程中學習到的典型的狀態機不太一樣。傳統的狀態機是一系列有限個狀態的集合，每個狀態都與一個標記的轉移行為相對應，而在本文中，狀態機的狀態是賬戶余額的集合，因此存在無窮多個可能的狀態。但是，狀態機的基本規則同樣適用于本文的狀態機：對于同樣的初始狀態，同樣的輸入總是有同樣的輸出。
因此，分布式狀態機確保了對于同樣的操作，每個主機都會有同樣的相應。但是，為了確保每個服務器都允許狀態機的輸入，前文中提到的問題依然存在。這是一個一致性問題，為了解決它我們采用了一種派生的Paxos算法。
核心需求
可以為較大的應用程序提供一致性服務: 我們用一個Cluster庫來實現簡化的Multi-Paxos正確性是這個庫最重要的能力，因此結構化代碼是很重要的，以便我們可以看到并測試它與規范的對應關系。復雜的協議可能會出現復雜的故障，因此我們將構建對復現和調試不常見的故障的支持。我們會實現POC代碼：足以證明核心概念是實用的，代碼的結構化是為了后續添加此功能對核心實現的更改最小
我們開始coding吧。
類型和常量
cluster中的協議需要使用15不同的消息類型，每種消息類型使用collection中的namedturple定義：
Accepted = namedtuple('Accepted', ['slot', 'ballot_num'])
Accept = namedtuple('Accept', ['slot', 'ballot_num', 'proposal'])
Decision = namedtuple('Decision', ['slot', 'proposal'])
Invoked = namedtuple('Invoked', ['client_id', 'output'])
Invoke = namedtuple('Invoke', ['caller', 'client_id', 'input_value'])
Join = namedtuple('Join', [])
Active = namedtuple('Active', [])
Prepare = namedtuple('Prepare', ['ballot_num'])
Promise = namedtuple('Promise', ['ballot_num', 'accepted_proposals'])
Propose = namedtuple('Propose', ['slot', 'proposal'])
Welcome = namedtuple('Welcome', ['state', 'slot', 'decisions'])
Decided = namedtuple('Decided', ['slot'])
Preempted = namedtuple('Preempted', ['slot', 'preempted_by'])
Adopted = namedtuple('Adopted', ['ballot_num', 'accepted_proposals'])
Accepting = namedtuple('Accepting', ['leader'])
使用命名元組描述每種消息類型可以保持代碼的clean，并有助于避免一些簡單的錯誤。如果命名元組構造函數沒有被賦予正確的屬性，則它將引發異常，從而使錯誤變得明顯。元組在日志消息中k可以很好地格式化，不會像字典那樣使用那么多的內存。
創建消息：
msg = Accepted(slot=10, ballot_num=30)
訪問消息：
got_ballot_num = msg.ballot_num
后面我們會了解這些消息的含義。
代碼還引入了一些常量，其中大多數常量定義了各種消息的超時：
JOIN_RETRANSMIT = 0.7
CATCHUP_INTERVAL = 0.6
ACCEPT_RETRANSMIT = 1.0
PREPARE_RETRANSMIT = 1.0
INVOKE_RETRANSMIT = 0.5
LEADER_TIMEOUT = 1.0
NULL_BALLOT = Ballot(-1, -1) # sorts before all real ballots
NOOP_PROPOSAL = Proposal(None, None, None) # no-op to fill otherwise empty slots
最后我們需要定義協議中的Proposal和Ballot
Proposal = namedtuple('Proposal', ['caller', 'client_id', 'input'])
Ballot = namedtuple('Ballot', ['n', 'leader'])
組件模型
實現multi-paxos的核心組件包括Role和Node。
為了保證可測試性并保持代碼的可讀性，我們將Cluster分解為與協議中描述的角色相對應的幾個類。每個都是Role的子類。
class Role(object):
def __init__(self, node):
self.node = node
self.node.register(self)
self.running = True
self.logger = node.logger.getChild(type(self).__name__)
def set_timer(self, seconds, callback):
return self.node.network.set_timer(self.node.address, seconds,
lambda: self.running and callback())
def stop(self):
self.running = False
self.node.unregister(self)
群集節點的角色由Node類粘在一起，該類代表網絡上的單個節點。在程序過程中角色將添加到節點中，并從節點中刪除。
到達節點的消息將中繼到所有活動角色，調用以消息類型命名的方法，前綴為do_。 這些do_方法接收消息的屬性作為關鍵字參數，以便于訪問。Node``類還提供了``send方法作為方便，使用functools.partial為Network類的相同方法提供一些參數。
class Node(object):
unique_ids = itertools.count()
def __init__(self, network, address):
self.network = network
self.address = address or 'N%d' % self.unique_ids.next()
self.logger = SimTimeLogger(
logging.getLogger(self.address), {'network': self.network})
self.logger.info('starting')
self.roles = []
self.send = functools.partial(self.network.send, self)
def register(self, roles):
self.roles.append(roles)
def unregister(self, roles):
self.roles.remove(roles)
def receive(self, sender, message):
handler_name = 'do_%s' % type(message).__name__
for comp in self.roles[:]:
if not hasattr(comp, handler_name):
continue
comp.logger.debug("received %s from %s", message, sender)
fn = getattr(comp, handler_name)
fn(sender=sender, **message._asdict())
應用接口
每個集群成員上都會創建并啟動一個Member對象，提供特定于應用程序的狀態機和對等項列表。如果成員對象正在加入現有集群，則該成員對象向該節點添加bootstrap角色，如果正在創建新集群，則該成員對象添加seed。再用Network.run在單獨的線程中運行協議。
應用程序通過該invoke方法與集群進行交互，從而啟動了狀態轉換， 確定該提議并運行狀態機后，invoke將返回狀態機的輸出。該方法使用簡單的同步Queue來等待協議線程的結果。
class Member(object):
def __init__(self, state_machine, network, peers, seed=None,
seed_cls=Seed, bootstrap_cls=Bootstrap):
self.network = network
self.node = network.new_node()
if seed is not None:
self.startup_role = seed_cls(self.node, initial_state=seed, peers=peers,
execute_fn=state_machine)
else:
self.startup_role = bootstrap_cls(self.node,
execute_fn=state_machine, peers=peers)
self.requester = None
def start(self):
self.startup_role.start()
self.thread = threading.Thread(target=self.network.run)
self.thread.start()
def invoke(self, input_value, request_cls=Requester):
assert self.requester is None
q = Queue.Queue()
self.requester = request_cls(self.node, input_value, q.put)
self.requester.start()
output = q.get()
self.requester = None
return output
Role 類
Paxos協議中的角色包括：client, acceptor, proposer, learner, and leader。在典型的實現中，單個processor可以同時扮演一個或多個角色。這不會影響協議的正確性，通常會合并角色以改善協議中的延遲和/或消息數量。
下面逐一實現每個角色類
Acceptor
Acceptor 類實現的是Paxos中的 acceptor角色，所以必須存儲最近promise的選票編號，以及每個時段接受的各個slot的proposal，同時需要相應Prepare和Accept消息。 這里的POC實現是一個和協議可以直接對應的短類，對于acceptor來說Multi-paxos看起來像是簡單的Paxos，只是在message中添加了slot number。
class Acceptor(Role):
def __init__(self, node):
super(Acceptor, self).__init__(node)
self.ballot_num = NULL_BALLOT
self.accepted_proposals = {} # {slot: (ballot_num, proposal)}
def do_Prepare(self, sender, ballot_num):
if ballot_num > self.ballot_num:
self.ballot_num = ballot_num
# we've heard from a scout, so it might be the next leader
self.node.send([self.node.address], Accepting(leader=sender))
self.node.send([sender], Promise(
ballot_num=self.ballot_num,
accepted_proposals=self.accepted_proposals
))
def do_Accept(self, sender, ballot_num, slot, proposal):
if ballot_num >= self.ballot_num:
self.ballot_num = ballot_num
acc = self.accepted_proposals
if slot not in acc or acc[slot][0] ballot_num:
acc[slot] = (ballot_num, proposal)
self.node.send([sender], Accepted(
slot=slot, ballot_num=self.ballot_num))
Replica
Replica類是Role類最復雜的子類，對應協議中的Learner和Proposal角色，它的主要職責是：提出新的proposal；在決定proposal時調用本地狀態機；跟蹤當前Leader；以及將新啟動的節點添加到集群中。
Replica創建新的proposal以響應來自客戶端的“invoke”消息，選擇它認為是未使用的插槽，并向當前leader發送“Propose”消息。如果選定插槽的共識是針對不同proposal，則replica必須使用新插槽re-propose。
下圖顯示Replica的角色控制流程：
Requester Local Rep Current Leader
X---------->| | Invoke
| X------------>| Propose
| |------------X Decision
|----------X | Decision
| | |
Decision消息表示集群已達成共識的插槽， Replica類存儲新的決定并運行狀態機，直到到達未確定的插槽。Replica從本地狀態機已處理的提交的slot識別出集群已同意的已決定的slot。如果slot出現亂序，提交的提案可能會滯后，等待下一個空位被決定。提交slot后，每個replica會將操作結果發送回一條Invoked消息給請求者。
在某些情況下slot可能沒有有效的提案，也沒有決策,需要狀態機一個接一個地執行slot，因此群集必須就填充slot的內容達成共識。為了避免這種可能性，Replica在遇到插槽時會提出“no-op”的proposal。如果最終決定了這樣的proposal，則狀態機對該slot不執行任何操作。
同樣，同一proposal有可能被Decision兩次。對于任何此類重復的proposal，Replica將跳過調用狀態機，而不會對該slot執行任何狀態轉換。
Replicas需要知道哪個節點是active leader才能向其發送Propose消息， 要實現這一目標，每個副本都使用三個信息源跟蹤active leader。
當leader 的角色轉換為active時，它會向同一節點上的副本發送一條Adopted消息（下圖）：
Leader Local Repplica
X----------->| Admopted
當acceptor角色向Promise新的leader發送Accepting消息時，它將消息發送到其本地副本（下圖）。
Acceptor Local Repplica
X----------->| Accepting
active leader將以心跳的形式發送Active消息。如果在LEADER_TIMEOUT到期之前沒有此類消息到達，則Replica將假定該Leader已死，并轉向下一個Leader。在這種情況下，重要的是所有副本都選擇相同的新領導者，我們可以通過對成員進行排序并在列表中選擇下一個leader。
當節點加入網絡時，Bootstrap將發送一條Join消息（下圖）。Replica以一條Welcome包含其最新狀態的消息作為響應，從而使新節點能夠快速啟用。
BootStrap Replica Replica Replica
X---------->| | | Join
|----------X X | Welcome
X------------------------>| | Join
|------------------------X | Welcome
X-------------------------------------->| Join
|--------------------------------------X Welcome
class Replica(Role):
def __init__(self, node, execute_fn, state, slot, decisions, peers):
super(Replica, self).__init__(node)
self.execute_fn = execute_fn
self.state = state
self.slot = slot
self.decisions = decisions
self.peers = peers
self.proposals = {}
# next slot num for a proposal (may lead slot)
self.next_slot = slot
self.latest_leader = None
self.latest_leader_timeout = None
# making proposals
def do_Invoke(self, sender, caller, client_id, input_value):
proposal = Proposal(caller, client_id, input_value)
slot = next((s for s, p in self.proposals.iteritems() if p == proposal), None)
# propose, or re-propose if this proposal already has a slot
self.propose(proposal, slot)
def propose(self, proposal, slot=None):
"""Send (or resend, if slot is specified) a proposal to the leader"""
if not slot:
slot, self.next_slot = self.next_slot, self.next_slot + 1
self.proposals[slot] = proposal
# find a leader we think is working - either the latest we know of, or
# ourselves (which may trigger a scout to make us the leader)
leader = self.latest_leader or self.node.address
self.logger.info(
"proposing %s at slot %d to leader %s" % (proposal, slot, leader))
self.node.send([leader], Propose(slot=slot, proposal=proposal))
# handling decided proposals
def do_Decision(self, sender, slot, proposal):
assert not self.decisions.get(self.slot, None), \
"next slot to commit is already decided"
if slot in self.decisions:
assert self.decisions[slot] == proposal, \
"slot %d already decided with %r!" % (slot, self.decisions[slot])
return
self.decisions[slot] = proposal
self.next_slot = max(self.next_slot, slot + 1)
# re-propose our proposal in a new slot if it lost its slot and wasn't a no-op
our_proposal = self.proposals.get(slot)
if (our_proposal is not None and
our_proposal != proposal and our_proposal.caller):
self.propose(our_proposal)
# execute any pending, decided proposals
while True:
commit_proposal = self.decisions.get(self.slot)
if not commit_proposal:
break # not decided yet
commit_slot, self.slot = self.slot, self.slot + 1
self.commit(commit_slot, commit_proposal)
def commit(self, slot, proposal):
"""Actually commit a proposal that is decided and in sequence"""
decided_proposals = [p for s, p in self.decisions.iteritems() if s slot]
if proposal in decided_proposals:
self.logger.info(
"not committing duplicate proposal %r, slot %d", proposal, slot)
return # duplicate
self.logger.info("committing %r at slot %d" % (proposal, slot))
if proposal.caller is not None:
# perform a client operation
self.state, output = self.execute_fn(self.state, proposal.input)
self.node.send([proposal.caller],
Invoked(client_id=proposal.client_id, output=output))
# tracking the leader
def do_Adopted(self, sender, ballot_num, accepted_proposals):
self.latest_leader = self.node.address
self.leader_alive()
def do_Accepting(self, sender, leader):
self.latest_leader = leader
self.leader_alive()
def do_Active(self, sender):
if sender != self.latest_leader:
return
self.leader_alive()
def leader_alive(self):
if self.latest_leader_timeout:
self.latest_leader_timeout.cancel()
def reset_leader():
idx = self.peers.index(self.latest_leader)
self.latest_leader = self.peers[(idx + 1) % len(self.peers)]
self.logger.debug("leader timed out; tring the next one, %s",
self.latest_leader)
self.latest_leader_timeout = self.set_timer(LEADER_TIMEOUT, reset_leader)
# adding new cluster members
def do_Join(self, sender):
if sender in self.peers:
self.node.send([sender], Welcome(
state=self.state, slot=self.slot, decisions=self.decisions))
Leader Scout Commander
Leader的主要任務是接受Propose要求新投票的消息并做出決定。成功完成協議的Prepare/Promise部分后Leader將處于“Active狀態” 。活躍的Leader可以立即發送Accept消息以響應Propose。
與按角色分類的模型保持一致，Leader會委派scout和Commander角色來執行協議的每個部分。
class Leader(Role):
def __init__(self, node, peers, commander_cls=Commander, scout_cls=Scout):
super(Leader, self).__init__(node)
self.ballot_num = Ballot(0, node.address)
self.active = False
self.proposals = {}
self.commander_cls = commander_cls
self.scout_cls = scout_cls
self.scouting = False
self.peers = peers
def start(self):
# reminder others we're active before LEADER_TIMEOUT expires
def active():
if self.active:
self.node.send(self.peers, Active())
self.set_timer(LEADER_TIMEOUT / 2.0, active)
active()
def spawn_scout(self):
assert not self.scouting
self.scouting = True
self.scout_cls(self.node, self.ballot_num, self.peers).start()
def do_Adopted(self, sender, ballot_num, accepted_proposals):
self.scouting = False
self.proposals.update(accepted_proposals)
# note that we don't re-spawn commanders here; if there are undecided
# proposals, the replicas will re-propose
self.logger.info("leader becoming active")
self.active = True
def spawn_commander(self, ballot_num, slot):
proposal = self.proposals[slot]
self.commander_cls(self.node, ballot_num, slot, proposal, self.peers).start()
def do_Preempted(self, sender, slot, preempted_by):
if not slot: # from the scout
self.scouting = False
self.logger.info("leader preempted by %s", preempted_by.leader)
self.active = False
self.ballot_num = Ballot((preempted_by or self.ballot_num).n + 1,
self.ballot_num.leader)
def do_Propose(self, sender, slot, proposal):
if slot not in self.proposals:
if self.active:
self.proposals[slot] = proposal
self.logger.info("spawning commander for slot %d" % (slot,))
self.spawn_commander(self.ballot_num, slot)
else:
if not self.scouting:
self.logger.info("got PROPOSE when not active - scouting")
self.spawn_scout()
else:
self.logger.info("got PROPOSE while scouting; ignored")
else:
self.logger.info("got PROPOSE for a slot already being proposed")
Leader想要變為活動狀態時會創建一個Scout角色，以響應Propose在其處于非活動狀態時收到消息（下圖），Scout發送（并在必要時重新發送）Prepare消息，并收集Promise響應，直到聽到消息為止。多數同行或直到被搶占為止。在通過Adopted或Preempted回復給Leader。
Leader Scout Acceptor Acceptor Acceptor
| | | | |
| X--------->| | | Prepare
| |---------X | | Promise
| X---------------------->| | Prepare
| |----------------------X | Promise
| X---------------------------------->| Prepare
| |----------------------------------X Promise
|---------X | | | Adopted
class Scout(Role):
def __init__(self, node, ballot_num, peers):
super(Scout, self).__init__(node)
self.ballot_num = ballot_num
self.accepted_proposals = {}
self.acceptors = set([])
self.peers = peers
self.quorum = len(peers) / 2 + 1
self.retransmit_timer = None
def start(self):
self.logger.info("scout starting")
self.send_prepare()
def send_prepare(self):
self.node.send(self.peers, Prepare(ballot_num=self.ballot_num))
self.retransmit_timer = self.set_timer(PREPARE_RETRANSMIT, self.send_prepare)
def update_accepted(self, accepted_proposals):
acc = self.accepted_proposals
for slot, (ballot_num, proposal) in accepted_proposals.iteritems():
if slot not in acc or acc[slot][0] ballot_num:
acc[slot] = (ballot_num, proposal)
def do_Promise(self, sender, ballot_num, accepted_proposals):
if ballot_num == self.ballot_num:
self.logger.info("got matching promise; need %d" % self.quorum)
self.update_accepted(accepted_proposals)
self.acceptors.add(sender)
if len(self.acceptors) >= self.quorum:
# strip the ballot numbers from self.accepted_proposals, now that it
# represents a majority
accepted_proposals = \
dict((s, p) for s, (b, p) in self.accepted_proposals.iteritems())
# We're adopted; note that this does *not* mean that no other
# leader is active. # Any such conflicts will be handled by the
# commanders.
self.node.send([self.node.address],
Adopted(ballot_num=ballot_num,
accepted_proposals=accepted_proposals))
self.stop()
else:
# this acceptor has promised another leader a higher ballot number,
# so we've lost
self.node.send([self.node.address],
Preempted(slot=None, preempted_by=ballot_num))
self.stop()
Leader為每個有active proposal的slot創建一個Commander角色（下圖）。像Scout一樣，Commander發送和重新發送Accept消息，并等待大多數接受者的回復Accepted或搶占消息。接受建議后，Commander將Decision消息廣播到所有節點。它用Decided或Preempted響應Leader。
Leader Commander Acceptor Acceptor Acceptor
| | | | |
| X--------->| | | Accept
| |---------X | | Accepted
| X---------------------->| | Accept
| |----------------------X | Accepted
| X---------------------------------->| Accept
| |----------------------------------X Accepted
|---------X | | | Decided
class Commander(Role):
def __init__(self, node, ballot_num, slot, proposal, peers):
super(Commander, self).__init__(node)
self.ballot_num = ballot_num
self.slot = slot
self.proposal = proposal
self.acceptors = set([])
self.peers = peers
self.quorum = len(peers) / 2 + 1
def start(self):
self.node.send(set(self.peers) - self.acceptors, Accept(
slot=self.slot, ballot_num=self.ballot_num, proposal=self.proposal))
self.set_timer(ACCEPT_RETRANSMIT, self.start)
def finished(self, ballot_num, preempted):
if preempted:
self.node.send([self.node.address],
Preempted(slot=self.slot, preempted_by=ballot_num))
else:
self.node.send([self.node.address],
Decided(slot=self.slot))
self.stop()
def do_Accepted(self, sender, slot, ballot_num):
if slot != self.slot:
return
if ballot_num == self.ballot_num:
self.acceptors.add(sender)
if len(self.acceptors) self.quorum:
return
self.node.send(self.peers, Decision(
slot=self.slot, proposal=self.proposal))
self.finished(ballot_num, False)
else:
self.finished(ballot_num, True)
有一個問題是后續會介紹的網絡模擬器甚至在節點內的消息上也引入了數據包丟失。當所有 Decision消息丟失時，該協議無法繼續進行。Replica繼續重新傳輸Propose消息，但是Leader忽略了這些消息，因為它已經對該slot提出了proposal，由于沒有Replica收到Decision所以Replica的catch過程找不到結果，解決方案是像實際網絡堆棧以西洋確保本地消息始終傳遞成功。
Bootstrap
node加入cluster時必須獲取當前的cluster狀態， Bootstrap role循環每個節點發送join消息，知道收到Welcome, Bootstrap的時序圖如下所示：
如果在每個role（replica，leader，acceptor）中實現啟動過程，并等待welcome消息，會把初始化邏輯分散到每個role，測試起來會非常麻煩，最終，我們決定添加bootstrap role，一旦啟動完成，就給node添加每個role，并且將初始狀態傳遞給他們的構造函數。
class Bootstrap(Role):
def __init__(self, node, peers, execute_fn,
replica_cls=Replica, acceptor_cls=Acceptor, leader_cls=Leader,
commander_cls=Commander, scout_cls=Scout):
super(Bootstrap, self).__init__(node)
self.execute_fn = execute_fn
self.peers = peers
self.peers_cycle = itertools.cycle(peers)
self.replica_cls = replica_cls
self.acceptor_cls = acceptor_cls
self.leader_cls = leader_cls
self.commander_cls = commander_cls
self.scout_cls = scout_cls
def start(self):
self.join()
def join(self):
self.node.send([next(self.peers_cycle)], Join())
self.set_timer(JOIN_RETRANSMIT, self.join)
def do_Welcome(self, sender, state, slot, decisions):
self.acceptor_cls(self.node)
self.replica_cls(self.node, execute_fn=self.execute_fn, peers=self.peers,
state=state, slot=slot, decisions=decisions)
self.leader_cls(self.node, peers=self.peers, commander_cls=self.commander_cls,
scout_cls=self.scout_cls).start()
self.stop()
以上就是詳解分布式系統中如何用python實現Paxos的詳細內容，更多關于python的資料請關注腳本之家其它相關文章！
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