设计一个分布式系统必定会遇到一个问题—— 因为分区容忍性（partition tolerance）的存在，就必定要求我们需要在系统可用性（availability）和数据一致性（consistency）中做出权衡 。这就是著名的 CAP 定理。「CAP原则又称CAP定理，指的是在一个分布式系统中，一致性（Consistency）、可用性（Availability）、分区容错性（Partition tolerance）。CAP 原则指的是，这三个要素最多只能同时实现两点，不可能三者兼顾。」—— 引自百度百科。

而在 ZooKeeper 当中，它保证了C(一致性) 和 P(分区容错性)。

而为了解决数据一致性问题，在科学家和程序员的不断探索中，就出现了很多的一致性协议和算法。比如 2PC（两阶段提交），3PC（三阶段提交），Paxos算法等等。

这个时候就引申出一个概念—— 拜占庭将军问题 。它意指 在不可靠信道上试图通过消息传递的方式达到一致性是不可能的， 所以所有的一致性算法的 必要前提 就是安全可靠的消息通道。

在两阶段提交中，主要涉及到两个角色，分别是协调者和参与者。

第一阶段：

当要执行一个分布式事物的时候，事物发起者首先向协调者发起事物请求，然后协调者会给所有参与者发 prepare 请求（其中包括事物内容），参与者会开启事物，进行预提交，并返回是否可以提交。

第二阶段：

如果这个时候所有参数者都返回可以提交的消息，这个时候协调者会给所有参与者发送 commit 请求，当参与者收到后提交完毕会给协调者发送提交成功的响应。

两阶段提交可以保证数据的强一致性，但也存在诸多问题：

3PC的引入是为了解决 2PC 的同步阻塞和减少数据不一致的情况，3PC比2PC多了一个询问阶段，也就是询问准备、预提交、提交这三个阶段。

虽然解决了同步阻塞问题，但当协调者挂了，参与者还是无法得知整体情况。

且多引入一次通信，还会多增加一次通讯的开销。在实际应用中基本只会出现2PC而几乎没有3PC。

Paxos协议是一种基于消息传递且具有高度容错特性的一致性算法，是目前公认的解决分布式一致性问题最有效的算法之一，其解决的问题就是在分布式系统中如何就某个值（决议）达成一致 。

Google Chubby的作者Mike Burrows说过:

这个世界上只有一种一致性算法，那就是Paxos

Paxos协议的工作，就是让一群机器协同起来，使其在外部可以看成为一个完整的系统，举个栗子，某个节点获取到一条数据，我们必须要让另外的其他机器也能得知该数据的到来，进而使整个系统达到一个一致的状态。

Paxos算法运行在允许宕机故障的异步系统中，不要求可靠的消息传递，可容忍消息丢失、延迟、乱序以及重复。它利用大多数 (Majority) 机制保证了2F+1的容错能力，即2F+1个节点的系统最多允许F个节点同时出现故障。

假设有一组可以提出提案的进程集合，那么对于一个一致性算法来说需要保证以下几点：

在该算法中，有三种角色，我们用 Proposer(提出者)、Acceptor(决策者)、Learn(决策学习者) 来表示。而在真正的系统实现中，一个进程可能会充当不止一种角色，在这里我们暂且不关心进程是如何映射到各种角色的。

推导的过程也许会有点晦涩难懂，直接看协议的过程也可以

在没有失败和消息丢失的情况下，如果我们希望即使在只有一个提案被提出的情况下，仍然可以选出一个提案，这就暗示了如下的第一个需求。

P1：一个 Acceptor 必须批准它接受到的第一个提案。

在P1的基础上，我们还需要加上一个提案被选定需要由半数以上的 Acceptor 批准的需求暗示 Acceptor 可以批准不止一个提案。

不妨提出：

P2：假设编号为 N0、value值为 V0 的提案（即[N0, V0]）被选定了，那么所有比编号 N0 更高的，且被选定的提案，其 Value 值也必须是 V0

P2 可以视为一个较为宽泛的约定，我们可以对其进行一定的延伸：

P2a：假设编号为 N0、value值为 V0 的提案（即[N0, V0]）被选定了，那么所有比编号 N0 高的，且被所有 Acceptor 批准的提案，其 value 值也必须是 V0

很明显满足 P2a 时 也一定能够满足 P2，因为只有首先被接受才能最终被 Acceptor 选定。

但 P2a 很可能因为 Acceptor 无法知道之前被选定的提案而无法实现，于是我们可以对其进行扩展：

P2b：如果一个提案 [N0, V0] 被选定后，那么之后 Proposer 产生的编号更高的提案，其 Value 值都是 N0

因为一个提案必须在被 Proposer 提出后才能被 Acceptor 批准，因此 P2b 包含了 P2a。更进一步：

P2c：对于任意的 编号n 和 Value v，如果提案 [n, v] 被提出，那么肯定存在一个由半数以上的 Acceptor 组成的集合 S，满足：

在上述的协议推导后，我们可以总结出 Paxos 算法拥有三个角色，且流程大致分为两步。

Proposer 选择一个提案编号 n，向半数以上的Acceptor 广播 Prepare(n)请求。

并对于集合中的 Acceptor 需出如下回应：

如果 Proposer 收到来自半数以上的 Acceptor 对于其发出的编号为 n 的 Prepare 请求响应，那么它就会发送一个针对 [n, Vn] 提案的 Accept 请求给 Acceptor。

注意：Vn 就是收到的响应中编号最大的提案的value，如果响应中不包含任何提案，那么V就由Proposer自己决定。

如果Acceptor收到一个针对编号为 n 的提案的Accept请求，只要该Acceptor没有对编号大于N的Prepare请求做出过响应，它就接受该提案。

方案一

当 Acceptor 批准了一个提案时，将将该提案发送给其所有的 Learner，该方案非常简单直接，但通信的次数最大会达到 M * N。

方案二

选定一个主 Learner，在 Acceptor 批准了一个提案时，就将该提案发送给主 Learner，主 Learner 再转发给其他Learner。

虽然该方案较方案一通信次数大大减少，但很可能会出现单点故障问题。

方案三

将主 Learner 的范围扩大，即 Acceptor 可以将批准的提案发送给一个特定的 Learner 集合，然后集合中的 Learner 再转发通知其他 Learner。

该方案可以提高可靠性，但也会增加其网络通信的复杂度。