正如上一篇文章 -
「分佈式」基礎 - Paxos, 解決了無處不在的共識問題
共識算法Paxos解決了共識問題，也就是大家對同一議題達到一致的過程和原則。結合 -
「分佈式」基礎 - 2PC & 3PC (二階段提交 & 三階段提交)
可以看出，Paxos其實是二階提交算法。現實世界中我們面對的問題，常常是需要多個議題同時進行，需要快速達成多輪共識。如何理論結合實際，與現實世界產生共振，互惠互利，實現雙贏？
Concept ~ Reality
Multi Paxos
Paxos共識算法清晰的解釋了共識達成的流程和原則。當我們結合理論看實際的時候，會發現，在現在世界中，我們往往需要同時討論多個議題，那我們該如何優化和調整呢？
Paxos
讓我們通過上圖來回顧一下Paxos，可以想像一樣，如果多個提議發生，也就是上面這些流程會重複發生很多遍，會有哪些問題？
- 每一輪共識都存在提議者之間的競爭，可不可以優化？
- 每一輪共識都需要接收者的PROMISE，是否可以優化？
我們先把兩個重複流程擺出來，方便大家更直觀的感受一下：
Multi Paxos
上圖就是Multi Paxos的關鍵所在：
- 在基礎Paxos上，如果一個proposer的建議和大家達成了共識，我們有理由相信，這個proposer肯定有什麼過人之處，比如網絡好，服務器運算能力強，響應快。那麼假設這個proposer提議了100次，被接收了99次，那麼我們是不是可以更信賴這個proposer。如圖所示，我們可以將其升級為Leader，這樣做的好處是我們可以略掉二階提段中的第一階段，直接propose值給所有人，大家也直接接受。
- 這麼做的前提是這個Leader很穩定，那麼為了突出這一點，我們可以引入I(Iteration - 迭代)，在這個proposer獲取大家信任時，併成為leader的過程中，所有由這個leader發出的propose，我們用I來代表這個proposer的時代發生的提案輪數。如上圖I+1，就是代表在成為leader之後的第一次提案。
可以看出，在Multi Paxos中，只要成功確認了一次Proposer，在隨後的提議協調過程中，都將由這個Proposer來管理，大大提升了效率，省掉了第一階段，為後續共識快速達成提供了基礎。對比Paxos和Multi Paxos，我們可以看出如下理念的轉換：
民主 - 專治
第一次公平競爭，選出更高、更快、更強的Proposer，選出後，就都以TA為中心，擁護優秀的領導者。民主會充分發揮大家的主觀能動性，但和專治相比，多次協商會犧牲效率。專治在執行方面很直接，但又損失了能動性。那有沒有兩全其美的辦法呢？
Fast Paxos
Fast Paxos
與Multi Paxos相比，Fast Paxos做了以下調整：
- 用戶請求可以直達接收者。這樣消除了領導者(Leader)，這個瓶頸。領導者還是和之前一樣，但更多的是負責協調，如上圖所示，當接收者自己達成一致後，將會把信息反饋給領導者。
- 學習者可以直接將響應結果返回給客戶端，這樣也會減少網絡請求帶來的不確定性，並提高了效率
如果接收者沒法達成一致，領導者將會發現問題，並主動干預：
Fast Paxos collision acceptor
如上圖，如果客戶端發了兩個請求，接收者接到消息後，分別處理響應，但都勢均力敵，有2個接收者優先響應了第一個請求，另2個接收者優先響應了第二個請求，結果是2對2，哪一組都說服不了另一組，這時候就需要領導者來主動干預了：
Fast Paxos collision
這時領導者會像Multi Paxos中一樣，直接propose一個TA認為合理的值，來解決這個衝突。
那麼在這個過程中我們可以發現，為了避免這種爭端，Fast Paxos建議領導者和接收者的組成公式為
3A + 1(以3為倍數的接收者，加一個領導者)。這樣將有效避免接收者之前的衝突，他們自己就可以高效達成一致，這樣就讓領導者少操心。人類的智慧是無限的，也是共享的，我們可以從上面這些理論算法的影子裡，看到人類社會的分工和協作。下一篇我們將介紹鼎鼎有名的Zookeeper - ZAP協議，來看一看TA是如保將這些理念付諸實踐的。
全文完
