了解 Cassandra Paxos 实现
Understanding Cassandra Paxos implementation
在 Datastax 的文档中，他们说 Paxos 协议有四个阶段（意思是，在轻量级事务中）：
- Prepare/Promise
- Read/Results
- Propose/Accept
- Commit/Acknowledge
而左边是提议者的阶段，右边是接受者的阶段。
然后他们尝试解释这个过程：
A proposer prepares by sending a message to a quorum of acceptors that
includes a proposal number. Each acceptor promises to accept the
proposal if the proposal number is the highest they have received.
Once the proposer receives a quorum of acceptors who promise, the
value for the proposal is read from each acceptor and sent back to the
proposer. The proposer figures out which value to use and proposes the
value to a quorum of the acceptors along with the proposal number.
Each acceptor accepts the proposal with a certain number if and only
if the acceptor is not already promised to a proposal with a high
number. The value is committed and acknowledged as a Cassandra write
operation if all the conditions are met.
我没看懂这个解释。谁能用更清楚的方式解释一下？
Paxos算法本质上是一种共识算法。假设您有多个协调器 Cassandra 节点，并且所有这些节点都提出多个更新。 Paxos 算法确保在任何给定时间在所有提议的更新中，选择一个值并按顺序执行。
算法有多个阶段，第一个是
Prepare/promise
在Paxos中，请求是按照特定的顺序执行的，所以我们想为每个请求分配一个序列号，请求将根据序列号的顺序执行。
客户端向领导者发送命令，领导者基本上是 Cassandra 中的协调器节点，他决定每个命令应该出现的顺序。
在这个阶段，领导者尝试确定请求的正确序列号。如果leader决定某个client命令应该是第135条
命令，它会尝试将该命令选为第 135 个命令的值
共识算法的实例。
它创建一个准备请求，其值和序列号为 135。其他 Cassandra 节点（副本）将检查数字 135 是否大于他们目前收到的最大数字，如果是，则该节点将 return 承诺它不会接受序列号小于 135 的任何其他请求。
它可能会因为失败而失败，或者因为另一个服务器也认为自己是领导者并且对第 135 个命令应该是什么有不同的想法。如果副本节点已经响应了更高编号的准备请求，在这种情况下，它 return 是一个承诺，但具有它响应序列 135 的承诺的值，以便领导节点也可以知道这一点并且您的原始请求变为 136.
一旦 多数 副本节点 return 向 Leader 做出承诺，然后执行下一阶段。
Propose/Accept
如果提议者收到对其准备请求的响应
（编号为 n）来自大多数接受者，然后它发送一个接受
向每个接受者请求编号为 n 的提案
值 v，其中 v 是其中编号最高的提案的值
响应，或者如果响应报告没有提案（新条目）则为任何值。
如果接受者收到对编号为提案的接受请求
n, 它接受提议，除非它已经响应了一个 prepare
请求的编号大于 n.
这就是您确保命令按顺序执行的方式。
Cassandra 具体变化：
Read/result
所有 Cassandra-Paxos 查询都是 Compare-and-swap 查询。服务器检查现有值并基于该更新使用新值。例如，增量计数器操作可能需要它。此阶段读取列的现有值并 returns 结果。
Commit/Acknowledge
在此阶段，实际写入存储。每个副本都接受了提议后，他们仍然需要将其写入存储。因此副本正在将接受的值写入 Cassandra 存储并向领导者发送确认。
老实说，我认为当领导节点数量非常少（可能是 2 个）时，这个系统是最有效的。就 Cassandra 而言，由于每个节点在任何时间点都可以成为领导节点，因此系统中可能存在很多低效之处。
这个话题很难一一回答，但我会推荐你阅读this。
在 Datastax 的文档中，他们说 Paxos 协议有四个阶段（意思是，在轻量级事务中）：
- Prepare/Promise
- Read/Results
- Propose/Accept
- Commit/Acknowledge
而左边是提议者的阶段，右边是接受者的阶段。
然后他们尝试解释这个过程：
A proposer prepares by sending a message to a quorum of acceptors that includes a proposal number. Each acceptor promises to accept the proposal if the proposal number is the highest they have received. Once the proposer receives a quorum of acceptors who promise, the value for the proposal is read from each acceptor and sent back to the proposer. The proposer figures out which value to use and proposes the value to a quorum of the acceptors along with the proposal number. Each acceptor accepts the proposal with a certain number if and only if the acceptor is not already promised to a proposal with a high number. The value is committed and acknowledged as a Cassandra write operation if all the conditions are met.
我没看懂这个解释。谁能用更清楚的方式解释一下？
Paxos算法本质上是一种共识算法。假设您有多个协调器 Cassandra 节点，并且所有这些节点都提出多个更新。 Paxos 算法确保在任何给定时间在所有提议的更新中，选择一个值并按顺序执行。
算法有多个阶段，第一个是
Prepare/promise
在Paxos中，请求是按照特定的顺序执行的，所以我们想为每个请求分配一个序列号，请求将根据序列号的顺序执行。
客户端向领导者发送命令，领导者基本上是 Cassandra 中的协调器节点，他决定每个命令应该出现的顺序。
在这个阶段，领导者尝试确定请求的正确序列号。如果leader决定某个client命令应该是第135条 命令，它会尝试将该命令选为第 135 个命令的值 共识算法的实例。
它创建一个准备请求，其值和序列号为 135。其他 Cassandra 节点（副本）将检查数字 135 是否大于他们目前收到的最大数字，如果是，则该节点将 return 承诺它不会接受序列号小于 135 的任何其他请求。
它可能会因为失败而失败，或者因为另一个服务器也认为自己是领导者并且对第 135 个命令应该是什么有不同的想法。如果副本节点已经响应了更高编号的准备请求，在这种情况下，它 return 是一个承诺，但具有它响应序列 135 的承诺的值，以便领导节点也可以知道这一点并且您的原始请求变为 136.
一旦 多数 副本节点 return 向 Leader 做出承诺，然后执行下一阶段。
Propose/Accept
如果提议者收到对其准备请求的响应 （编号为 n）来自大多数接受者，然后它发送一个接受 向每个接受者请求编号为 n 的提案 值 v，其中 v 是其中编号最高的提案的值 响应，或者如果响应报告没有提案（新条目）则为任何值。
如果接受者收到对编号为提案的接受请求 n, 它接受提议，除非它已经响应了一个 prepare 请求的编号大于 n.
这就是您确保命令按顺序执行的方式。
Cassandra 具体变化：
Read/result
所有 Cassandra-Paxos 查询都是 Compare-and-swap 查询。服务器检查现有值并基于该更新使用新值。例如，增量计数器操作可能需要它。此阶段读取列的现有值并 returns 结果。
Commit/Acknowledge
在此阶段，实际写入存储。每个副本都接受了提议后，他们仍然需要将其写入存储。因此副本正在将接受的值写入 Cassandra 存储并向领导者发送确认。
老实说，我认为当领导节点数量非常少（可能是 2 个）时，这个系统是最有效的。就 Cassandra 而言，由于每个节点在任何时间点都可以成为领导节点，因此系统中可能存在很多低效之处。
这个话题很难一一回答，但我会推荐你阅读this。