正如上一篇文章 -
「分布式」基础 - Paxos, 解决了无处不在的共识问题
共识算法Paxos解决了共识问题，也就是大家对同一议题达到一致的过程和原则。结合 -
「分布式」基础 - 2PC & 3PC (二阶段提交 & 三阶段提交)
可以看出，Paxos其实是二阶提交算法。现实世界中我们面对的问题，常常是需要多个议题同时进行，需要快速达成多轮共识。如何理论结合实际，与现实世界产生共振，互惠互利，实现双赢？
Concept ~ Reality
Multi Paxos
Paxos共识算法清晰的解释了共识达成的流程和原则。当我们结合理论看实际的时候，会发现，在现在世界中，我们往往需要同时讨论多个议题，那我们该如何优化和调整呢？
Paxos
让我们通过上图来回顾一下Paxos，可以想像一样，如果多个提议发生，也就是上面这些流程会重复发生很多遍，会有哪些问题？
- 每一轮共识都存在提议者之间的竞争，可不可以优化？
- 每一轮共识都需要接收者的PROMISE，是否可以优化？
我们先把两个重复流程摆出来，方便大家更直观的感受一下：
Multi Paxos
上图就是Multi Paxos的关键所在：
- 在基础Paxos上，如果一个proposer的建议和大家达成了共识，我们有理由相信，这个proposer肯定有什么过人之处，比如网络好，服务器运算能力强，响应快。那么假设这个proposer提议了100次，被接收了99次，那么我们是不是可以更信赖这个proposer。如图所示，我们可以将其升级为Leader，这样做的好处是我们可以略掉二阶提段中的第一阶段，直接propose值给所有人，大家也直接接受。
- 这么做的前提是这个Leader很稳定，那么为了突出这一点，我们可以引入I(Iteration - 迭代)，在这个proposer获取大家信任时，并成为leader的过程中，所有由这个leader发出的propose，我们用I来代表这个proposer的时代发生的提案轮数。如上图I+1，就是代表在成为leader之后的第一次提案。
可以看出，在Multi Paxos中，只要成功确认了一次Proposer，在随后的提议协调过程中，都将由这个Proposer来管理，大大提升了效率，省掉了第一阶段，为后续共识快速达成提供了基础。对比Paxos和Multi Paxos，我们可以看出如下理念的转换：
民主 - 专治
第一次公平竞争，选出更高、更快、更强的Proposer，选出后，就都以TA为中心，拥护优秀的领导者。民主会充分发挥大家的主观能动性，但和专治相比，多次协商会牺牲效率。专治在执行方面很直接，但又损失了能动性。那有没有两全其美的办法呢？
Fast Paxos
Fast Paxos
与Multi Paxos相比，Fast Paxos做了以下调整：
- 用户请求可以直达接收者。这样消除了领导者(Leader)，这个瓶颈。领导者还是和之前一样，但更多的是负责协调，如上图所示，当接收者自己达成一致后，将会把信息反馈给领导者。
- 学习者可以直接将响应结果返回给客户端，这样也会减少网络请求带来的不确定性，并提高了效率
如果接收者没法达成一致，领导者将会发现问题，并主动干预：
Fast Paxos collision acceptor
如上图，如果客户端发了两个请求，接收者接到消息后，分别处理响应，但都势均力敌，有2个接收者优先响应了第一个请求，另2个接收者优先响应了第二个请求，结果是2对2，哪一组都说服不了另一组，这时候就需要领导者来主动干预了：
Fast Paxos collision
这时领导者会像Multi Paxos中一样，直接propose一个TA认为合理的值，来解决这个冲突。
那么在这个过程中我们可以发现，为了避免这种争端，Fast Paxos建议领导者和接收者的组成公式为
3A + 1(以3为倍数的接收者，加一个领导者)。这样将有效避免接收者之前的冲突，他们自己就可以高效达成一致，这样就让领导者少操心。人类的智慧是无限的，也是共享的，我们可以从上面这些理论算法的影子里，看到人类社会的分工和协作。下一篇我们将介绍鼎鼎有名的Zookeeper - ZAP协议，来看一看TA是如保将这些理念付诸实践的。
全文完
