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raft算法与paxos算法相比有什么优势使用场景有什么差异

归档日期:06-26       文本归类:分布式算法      文章编辑:爱尚语录

  Paxos算法解决的问题是一个分布式系统如何就某个值(决议)达成一致。一个典型的场景是,在一个分布式数据库系统中,如果各节点的初始状态一致,每个节点都执行相同的操作序列,那么他们最后能得到一个一致的状态。为保证每个节点执行相同的命令序列,需要在每一条指令上执行一个“一致性算法”以保证每个节点看到的指令一致。一个通用的一致性算法可以应用在许多场景中,是分布式计算中的重要问题。因此从20世纪80年代起对于一致性算法的研究就没有停止过。节点通信存在两种模型:共享内存(Sharedmemory)和消息传递(Messagespassing)。Paxos算法就是一种基于消息传递模型的一致性算法。不仅只用在分布式系统,凡是多个过程需要达成某种一致性的都可以用到Paxos算法。一致性方法可以通过共享内存(需要锁)或者消息传递实现,Paxos算法采用的是后者。下面是Paxos算法适用的几种情况:一台机器中多个进程/线程达成数据一致;分布式文件系统或者分布式数据库中多客户端并发读写数据;分布式存储中多个副本响应读写请求的一致性。Lamport最初Paxos算法的论文ThePart-TimeParliament在理解起来比较有挑战性,个人认为部分原因是Lamport通过故事的方式来表述、解释这个问题,所以在阅读文章的时候读者需要透过故事讲的本身看到作者想说明什么。比如文章中会有很多讲到Paxos文明没有被发现和考证的,这些映射到实际系统中往往是简单、大家都心知肚明的基础,但如果读者苦于想知道这些内容是什么时,就上当了。下面章节安排如下:第二节对应原文的1.1-2.1。第三节对应原文2.2-3.2。

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