Paxos 和发现
Paxos and Discovery
假设我将一些机器放在一个弹性集群中，并希望在其中 运行 一些共识算法（比如 Paxos）。假设他们知道网络的初始大小，比如 8 台机器。
所以，他们会 运行 一个共识算法，法定人数是 5。
现在，考虑这些情况：
- 我发现 CPU 太低了，我将集群大小减半，减少到 4 台机器。
- 有一个partition split，每个split得到4台机器。
如果我使用当前集群大小来获得仲裁，我将受到分区拆分的影响。因为对于底层集群，情况 (1) 和 (2) 看起来完全一样。但是，如果我使用固定数字，我无法缩小集群（如果我扩大集群，我会因分区而出现不一致）。
我有第三种选择，即在扩展时通知所有机器集群的大小，但是有可能在扩展之前发生分区，例如，该分区没有接收到新的大小并有足够的法定人数以使用旧大小达成共识。
Paxos（以及任何其他安全共识算法）在弹性环境中是否无法使用？
基于群体的共识协议从根本上需要群体才能运行。 Multi-Paxos 和 Raft 都可以在集群和仲裁大小动态变化的环境中使用，但必须以始终保持一致仲裁的受控方式完成。例如，如果您当前使用的簇大小为 8，并且希望将该簇的大小减小到 4。您可以这样做。但是，将集群大小减少到 4 的决定必须是经过原始 8 同意的共识决定。
你的问题有点不清楚，但听起来你是在问你是否可以安全地将你的集群大小减少到 4 作为一种恢复机制，以防某种网络分区导致你原来的 8 集群无法运行。答案实际上是否定的，因为这样做的决定不可能是双方同意的，并且试图落后于共识算法实际上肯定会导致不一致。如何定义新的 4 组？你如何保证所有同行都得出相同的结论？您如何确保他们都同时做出相同的决定？
当然，您可以手动做出所有这些决定，并通过关闭每个系统上的共识服务并手动重新配置其仲裁定义来强制系统恢复。假设您没有搞砸（对于任何现实世界的部署来说，这是一个压倒性的大假设），这将是安全的。不过，更好的方法是设计系统，使一个或两个网络分区不会停止系统（很多站点）或使用最终一致性模型来优雅地处理偶尔的网络分区。没有绕过 CAP 限制的灵丹妙药。
Paxos 和它的朋友们可以（在某种程度上）以弹性的方式进行扩展。但是，不要更改仲裁大小，只需添加 learners。学习者是不参与共识但获得所有决策的节点。就像接受者一样，学习者接受读取并将写入转发给领导者。
学习者有两种风格。第一个监听来自接受器的所有事件；在第二个中，领导者将所有提交的转换转发给学习者
假设我将一些机器放在一个弹性集群中，并希望在其中 运行 一些共识算法（比如 Paxos）。假设他们知道网络的初始大小，比如 8 台机器。
所以，他们会 运行 一个共识算法，法定人数是 5。
现在，考虑这些情况：
- 我发现 CPU 太低了，我将集群大小减半，减少到 4 台机器。
- 有一个partition split，每个split得到4台机器。
如果我使用当前集群大小来获得仲裁，我将受到分区拆分的影响。因为对于底层集群，情况 (1) 和 (2) 看起来完全一样。但是，如果我使用固定数字，我无法缩小集群（如果我扩大集群，我会因分区而出现不一致）。
我有第三种选择，即在扩展时通知所有机器集群的大小，但是有可能在扩展之前发生分区，例如，该分区没有接收到新的大小并有足够的法定人数以使用旧大小达成共识。
Paxos（以及任何其他安全共识算法）在弹性环境中是否无法使用？
基于群体的共识协议从根本上需要群体才能运行。 Multi-Paxos 和 Raft 都可以在集群和仲裁大小动态变化的环境中使用，但必须以始终保持一致仲裁的受控方式完成。例如，如果您当前使用的簇大小为 8，并且希望将该簇的大小减小到 4。您可以这样做。但是，将集群大小减少到 4 的决定必须是经过原始 8 同意的共识决定。
你的问题有点不清楚，但听起来你是在问你是否可以安全地将你的集群大小减少到 4 作为一种恢复机制，以防某种网络分区导致你原来的 8 集群无法运行。答案实际上是否定的，因为这样做的决定不可能是双方同意的，并且试图落后于共识算法实际上肯定会导致不一致。如何定义新的 4 组？你如何保证所有同行都得出相同的结论？您如何确保他们都同时做出相同的决定？
当然，您可以手动做出所有这些决定，并通过关闭每个系统上的共识服务并手动重新配置其仲裁定义来强制系统恢复。假设您没有搞砸（对于任何现实世界的部署来说，这是一个压倒性的大假设），这将是安全的。不过，更好的方法是设计系统，使一个或两个网络分区不会停止系统（很多站点）或使用最终一致性模型来优雅地处理偶尔的网络分区。没有绕过 CAP 限制的灵丹妙药。
Paxos 和它的朋友们可以（在某种程度上）以弹性的方式进行扩展。但是，不要更改仲裁大小，只需添加 learners。学习者是不参与共识但获得所有决策的节点。就像接受者一样，学习者接受读取并将写入转发给领导者。
学习者有两种风格。第一个监听来自接受器的所有事件；在第二个中，领导者将所有提交的转换转发给学习者