paxos，paxos 中value是什么意思

本文目录一览

1，paxos 中value是什么意思
2，一致性hash和paxos什么区别
3，分布式存储系统Megastore的核心技术是什么
4，Fast Paxos 和 Paxos的区别
5，如何浅显易懂地解说 Paxos 的算法
6，OceanBase的一致性协议为什么选择 paxos而不是raft

1，paxos 中value是什么意思

同问。。。

paxos 中value是什么意思

2，一致性hash和paxos什么区别

一致性算法：用于保证在分布式系统中每个节点都顺序执行相同的操作序列，在每一个指令上执行一致性算法就能够保证最终各个节点的数据都是一致的。Paxos就是用于解决一致性问题的算法，有多个节点就会存在节点间通信的问题，

任务占坑

一致性hash和paxos什么区别

3，分布式存储系统Megastore的核心技术是什么

搜一下：分布式存储系统Megastore的核心技术是什么?

Megastore的数据复制是通过paxos进行同步复制的，也就是如果更新一个数据，所有机房都会进行同步更新，因为使用paxos进行复制，所以不同机房针对同一条数据的更新复制到所有机房的更新顺序都是一致的，同步复制保证数据的实时可见性，采用paxos算法则保证了所有机房更新的一致性，所以个人认为megastore的更新可能会比较慢，而所有读都是实时读(对于不同机房是一致的)，因为部署有多个机房，并且数据总是最新。

分布式存储系统Megastore的核心技术是什么

4，Fast Paxos 和 Paxos的区别

其实就是简单的 replica ... 冗余存在的目的就是为了防止挂掉任何形式的挂掉都要防止基本的原理异常的简单如下：每一个replica ... HDFS ，HBse 这些都有各自的replica 每一个replica都会企图在 zookeeper 的某一个目录节点获取一个锁

一致性算法：用于保证在分布式系统中每个节点都顺序执行相同的操作序列，在每一个指令上执行一致性算法就能够保证最终各个节点的数据都是一致的。paxos就是用于解决一致性问题的算法，有多个节点就会存在节点间通信的问题，

5，如何浅显易懂地解说 Paxos 的算法

Phase1：确定谁的编号最高，只有编号最高者才有权利提交proposal；Phase2：编号最高者提交proposal，如果没有其他节点提出更高编号的proposal，则该提案会被顺利通过；否则，整个过程就会重来。反复如此，算法永远无法结束，这叫活锁。FLP Impossibility已经证明，在异步通信中不存在任何一致性算法，活锁便是Paxos无法解决的硬伤。Phase1，Phase2非常像2PC中的两个阶段，因此paxos本质上是多个2PC交替执行！另外，即使明白了，在实现时会知道有多难，工程实现与理论差距很大。

么说吧，paxos是一个会者不难，难者不会的算法，门槛高，但一旦明白又感觉很简单！总体说来，paxos就是通过两个阶段确定一个决议：Phase1：确定谁的编号最高，只有编号最高者才有权利提交proposal；Phase2：编号最高者提交proposal，如果没有其他节点提出更高编号的proposal，则该提案会被顺利通过；否则，整个过程就会重来。你编号高，我比你更高，反复如此，算法永远无法结束，这叫活锁

6，OceanBase的一致性协议为什么选择 paxos而不是raft

基于Raft的分布式一致性协议实现的局限及其对数据库的风险普通服务器具有良好的性价比，因此在互联网等行业得到了广泛的应用。但普通服务器也不得不面对2%-4%的年故障率([1])，于是必须高可用的传统数据库只得很悲催地使用性价比低得可怜的高可靠服务器。分布式一致性协议（distributed consensus protocol）是迄今为止最有效的解决服务器不可靠问题的途径，因为它使得一组服务器形成一个相互协同的系统，从而当其中部分服务器故障后，整个系统也能够继续工作。而Paxos协议([2])则几乎成了分布式一致性协议的代名词。然而，Paxos协议的难以理解的名声似乎跟它本身一样出名。为此，Stanford大学的博士生Diego Ongaro甚至把对Paxos协议的研究作为了博士课题。他在2014年秋天正式发表了博士论文：“CONSENSUS: BRIDGING THEORY AND PRACTICE”，在这篇博士论文中，他给出了分布式一致性协议的一个实现算法，即Raft。由于这篇博士论文很长（257页），可能是为了便于别人阅读和理解，他在博士论文正式发表之前，即2014年初，把Raft相关的部分摘了出来，形成了一篇十多页的文章：“In Search of an Understandable Consensus Algorithm”，即人们俗称的Raft论文。Raft算法给出了分布式一致性协议的一个比较简单的实现，到目前为止并没有人挑战这个算法的正确性。然而，OceanBase却没有采用Raft算法，这并非是OceanBase团队同学不懂Raft，而是Raft的一个根本性的局限对数据库的事务有很大的风险。Raft有一个很强的假设是主（leader）和备（follower）都按顺序投票，为了便于阐述，以数据库事务为例：·主库按事务顺序发送事务日志·备库按事务顺序持久化事务和应答主库

虽然我很聪明，但这么说真的难到我了