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一年一度的春运又到了，据揣摸，本年铁路客运量或超 5.1 亿东说念主次，日均 1275 万东说念主次，东说念主们在比拼手速抢票的背后，12306 的遐想机系统是如何快速反应海量的肯求的呢？单台就业器由于有限的遐想才略无法快速反应千千万万的肯求，设想一下线下的购票大厅唯有一个售票窗口却有一万东说念主列队的场景，东说念主们只怕都要带上睡袋来列队了。

那如何加速售票的流程来减少东说念主们的恭候时候呢？领先窗口的职责主说念主员不错加速手速，以极快的速率进行操作，但是单个职责主说念主员的手速再快也有一个上限；另一个办法就是在大厅开设多个窗口，同期进行售票。蓄积售票系统亦然不异的，单台就业器处理不外来，就使用多台就业器来进行协同处理，这就需要"分散式系统"登场了！

什么是分散式系统？

世俗地说，分散式系统是指，一群遐想机共同完成一个任务。这些遐想机也可称为节点，它们通过蓄积通顺在一都，单干合作，但对用户发达得像一个全体。不单是是 12306 售票系统，你刷视频时看到的保举、搜索引擎给出的搜索效果、外卖平台的订单分派，背后都是分散式系统在肃静运行。比较单个就业器，使用分散式系统既能进步系统的性能、反应肯求的速率，又能提供更好的可靠性，部分节点宕机或者断网了，通盘系统依然能继续提供就业。

分散式系统虽有这些平允，但是它带来的复杂性也给遐想机系统遐想建议了挑战。这里就触及并发（concurrency）以及数据一致（consistency）的问题。

以售票为例，试想以下场景，东说念主在北京的张三和东说念主在广州的李四在抢团结张票，张三的抢票肯求被分发到了华北地区的某台就业器，而李四的肯求被分给了华南地区的某就业器，这俩就业器目下不错同期并行地处理两个东说念主的抢票肯求，系统全体的反应速率很快，但是系统如何允洽地合作使得票不会被卖重呢？

此外，分散式系统的另一大特色是存在部分失效（partial failure）的可能性，顾名想义，就是系统部分出现故障，但系统其他部分仍可运行。分散式系统由稠密遐想机组成，而且通过蓄积通顺。显然，岂论是遐想机如故蓄积本人都有可能出现故障，比喻某处停电了、网线断了，又或是某台遐想机操作系统故障，等等。即使一台机器发生故障的概率很低，但是当遐想机的数目多了，对于通盘系统来说，故障会额外通常。

咱们不错作念一个浮浅的遐想，假设系统中有 1000 台遐想机，每台平均一年只出一次故障（故障可能由任何原因导致），即每天出现故障的概率是 1/365；反之，每天不出现故障概率是 1-1/365，约等于 0.99726。这看起来是一个很大的概率，但是对通盘系统而言，每天所有机器都不出故障的概率则是 0.99726 的 1000 次方，约为 0.064。这里还未沟通蓄积问题，是以对于系统来说，不出故障险些是不成能的。

因此，在分散式系统的遐想中，如安在部分节点故障或者蓄积断开的情况下，依然提供平方的就业是必须沟通的问题。

分散式系统的基石——共鸣算法（consensus algorithm）

共鸣算法在分散式系统中饰演着中枢扮装，它使得系统在莫得分享的内存，只可通过发送音讯通讯，况兼部分节点可能失效的情况下，通盘系统依然大致就某个问题达成共鸣。比喻某一个特定的座位到底是卖了如故没卖，是卖给了张三如故李四等等，需要系统达成共鸣才智继续实施。

分散式系统前驱、着名图灵奖得主 Leslie Lamport 于 1990 年建议了当代共鸣算法的基础—— Paxos 算法。

Lamport 用 Paxos 这个名字的缘由很非凡想。Paxos 本是希腊伊奥尼亚海有着悠久历史的小岛，Lamport 设想，考古学家发目下邃古时期小岛上有一个"业余议会"（part-time parliament），议员们通过信使传递音讯对议案进行表决，但是信使不成靠，音讯可能传递不到或者被延伸，而且议员本人也有不来开会的可能性，在这种情况下，议员们如何对某议案达成一致？在论文中，Lamport 使用这个臆造在 Paxos 小岛的议会为框架，建议了一个在不成靠通讯的情况下完结共鸣的算法，并给出了严格的数学讲明。

1990 年 Lamport 将论文提交给 ACM Transactions on Computer Systems，审稿东说念主默示论文还算是真谛，但看起来并不很病笃，而且对于 Paxos 故事的部分建议去掉。Lamport 默示，审稿东说念主如何这样一丝幽默感都莫得，并拒都备论文作念任何修改。自后，分散式系统的另一位前驱 Butler Lampson 读懂了论文，并和 Nancy Lynch 等领域大佬一都发表了他们我方的讲明，此时 Lamport 再次沟通将论文发表，最终在一众同业的股东下，论文于 1998 年发表，目下如故成为分散式系统的基石。

底下咱们以卖票系统为例，简述一下 Paxos 算法的想想，以及它如安在节点失效的情况依然达成共鸣。为了简化，假设系统中唯有 3 台就业器（节点；3 个节点是演示 Paxos 算法所需的最一丝量），况兼只卖一张票（卖多张票也不错知晓成反复卖一张票的流程）。此外，咱们还需要先简述一下算法的假设。

领先，Paxos 算法假设一个节点要是故障则完全住手反应，而不会继续在蓄积发送无理的音讯以过问系统，它被建立之后会回到系统中继续反应，这种类型的失效被称为 fail-stop（失败隔绝），即 fail 后就 stop 了。其次，Paxos 是一个基于大都派投票的算法，即需要大都节点投票通过才被觉得是共鸣；Paxos 需要 2m+1 个节点才智容纳 m 个节点失效。也就是说，要大致容纳 1 个节点失效，至少系统需要有 3 个节点（另外两个平方运行）。要是超出半数的节点都失效，那 Paxos 算法将无法平方运转。

目下咱们给这三台就业器分派一个全局的序号以示分辩：1 号节点、2 号节点和 3 号节点。Paxos 算法会为每个节点分派一个扮装，这里假设 1 号节点是提议者（proposer）亦然经受者（acceptor）；2 号和 3 号节点是经受者，只经受，不提议。目下 1 号节点收到了来自张三的购票肯求，它入手了算法的第一步：PREPARE-PROMISE。

提议者 1 号节点领先会为它的提议 proposal（即卖票给张三）分派一个独一的序号（proposal number）。系统中所有的提议都会有一个我方独有的序号，一种浮浅的完结模式是这样：

每个节点我方难得一个计数器（counter），启动值为 0，每次我方建议新的提议时，计数器加 1；新提议的序号设定为由计数器的数值和该节点的全局 ID 所拼接组成的一丝，两者中间用一丝点作念间隔，即 {counter}.{ID}。比如 1 号节点的第一个提议的序号为 1.1，第二个提议的序号则是 2.1。近似的，2 号节点的第一个提议序号为 1.2，它的第二个提议的序号则是 2.2，依此类推。按照这种序号的遐想模式，当提议者 1 号节点收到张三的肯求以后，它领先会发送一条 PREAPRE 音讯给其他所有节点，况兼附上提议的序号 1.1，这里写稿 PREPARE ( 1.1 ) 。

收到提议的经受者们按照以下逻辑进行反应：

1. 检讨收到的 PREPARE 音讯所附带的提议序号。

2. 将收到的提议号与我方腹地的 max_id 进行对比。要是更大，则将腹地的 max_id 更新为这个收到的提议号，并复返一条 PROMISE 音讯，相当于告诉提议者：我收到你的音讯了，目下你的提议号是最大的哦，准备提议吧，我承诺将不再经受比你的序号小的提议。

3. 要是收到的提议序号小于它腹地的 max_id，该经受者就不作念回复，或者回复一条 fail 音讯，即告诉提议者：你的提议失败。

要是提议者（1 号节点）收到了来欢娱大都经受者（我方也算一个）复返的 PROMISE 音讯，这时候它就知说念，大众如故作念好准备经受它的提议了。要是莫得得到大都东说念主的回话，或者收到了一个 fail 音讯，提议者就只可烧毁本轮的提议，它不错将我方腹地 counter 加 1，然后再次建议新一轮的提议（由于 counter 加了 1，提议号也会加 1），再行尝试。当 1 号节点收到了来欢娱都节点的 PROMISE 音讯后，它就过问第二步：PROPOSE-ACCEPT。

在第二步中，1 号节点会发送一条 PROPOSE 音讯，况兼附带上刚才的提议号，以及具体的值（value），这里的值 value 就是大众但愿达成共鸣的东西，在本文买票的例子中，它的内容就是"张三"，代表票卖给张三。是以 1 号节点发送的音讯是这样：

PROPOSE ( 1.1，"张三" )

收到音讯的经受者们目下要作念一个判断，是否经受这个提议，它们的逻辑是这样的：

1. 要是 PROPOSE 音讯里附带的提议号依然是我目下收到的最大的（即和我方的 max_id 进行对比），那就经受这个提议，况兼复返一条 ACCEPTED 音讯；

2. 不然就不复返音讯，或者复返 fail 音讯，告诉提议者：提议失败。

要是提议者收到来欢娱大都节点的 ACCEPTED 音讯，那它就知说念共鸣如故达成了。假设目下 2 号和 3 号都平方收到了 PROPOSE 音讯，并平方复返了 ACCEPTED 音讯，则所有节点就"票卖给张三"这一气象达成了一致。

转头一下，这里达成共鸣一共用了两步。第一步的方针在于得回大都东说念主的本心，相当于提议者对每个东说念主喊话：我要进行修改数据了啊，你们本心不本心？唯有当得回了大都东说念主的本心之后，才会进行第二步——提议者果然发出要 propose 的值。

试想，要是算法跳过第一步，平直发送要 propose 的值，不同的经受者就可能会收到来自不同提议者的值。而这个时候又因为莫得预先征求大都的本心，终末招揽者也不知说念我方收到的值是否就代表了大大都的意见，系统中可能会有多个子群体大众各自有我方的值，这样全局的共鸣就莫得了。

完好的 Paxos 算法逻辑

到此铁心，算法的运行一切平方，目下咱们再来望望一些愈加复杂的情况。

假设不光 1 号节点是提议者，2 号节点因收到了李四的肯求，也成为了一个提议者（堤防所有节点都是经受者），目下系统里就有了两个不同的提议者，它们发送的音讯可能以任何的模式交汇在一都。

假设 3 号节点可能先收到了来自 1 号节点的 PREPARE 音讯（张三购票），即 PREPARE ( 1.1 ) ，况兼复返了 PROMISE。就在这时，它又收到了 2 号节点的 PREPARE 音讯（李四购票），即 PREPARE ( 1.2 ) ，因为提议号 1.2 大于 1.1，于是它又会给 2 号节点复返 PROMISE，况兼将我方的 max_id 更新为 1.2。堤防，1 号节点会进行第二步继续发送 PROPOSE 音讯，PROPOSE ( 1.1，"张三" ) ，但此时 3 号节点如故不会再经受它的提议了，因为目下对它而言，1.2 是更新的提议。唯有当 2 号节点的 PROPOSE 音讯发过来时它才会经受。

再沟通另一种情况，假设李四的操作比张三慢了那么一丝点，当 2 号节点成为提议者，况兼发送 PREPARE ( 1.2 ) 的时候，3 号节点如故经受 1 号节点的提议了（提议号为 1.1），即 ACCEPTED 音讯如故发送。而这时 2 号节点因为各式原因还莫得收到 1 号节点的 PREPARE 音讯，浑然不知 1 号和 3 号已达成共鸣（票卖给张三）。那么凭据 Paxos 算法，当 3 号节点收到来自 2 号的 PREPARE ( 1.2 ) 音讯时，由于 1.2 是 3 号见过的最大的提议号，是以它果然会向 2 号复返一个 PROMISE 音讯，但是因为 3 号又如故经受此前的提议 1.1 了，是以在它复返的 PROMISE 音讯中，会附上之前所经受提议的序号以及值，即 PROMISE ( 1.1，"张三" ) ，即告诉 2 号：我收到你的提议号了，它果然是最新的提议，但是我此前如故经受过序号为 1.1 的提议了，它的内容是"张三"。2 号收到该音讯，了解到票如故卖出，此时凭据 Paxos 算法，2 号必须将我方要 propose 的值改动为"张三"，然后继续发送 PROPOSE 音讯，于是所有的节点依然是达成了共鸣。

最终客户端的李四看到的效果就是：票已售罄。事实上，提议者可能会收到多个带此前经受值的 PROMISE 音讯，它将会录取这些所有 PROMISE 内部提议序号最大的阿谁对应的值，算作我方要 propose 的值，要是莫得任何 PROMISE 音讯里带有此前经受的提议信息，提议者则继续用我方蓝本想 propose 的值。更新后的经受者和提议者的完好逻辑分别如下图所示。

PREPARE-PROMISE 流程。图片起原：https://people.cs.rutgers.edu/~pxk/417/notes/paxos.html

这就是完好的 Paxos 算法。终末咱们再来浮浅沟通下断网或者节点宕机的情况，望望 Paxos 如安在故障情况下依然能正确运行。

蓄积或节点失效下的 Paxos

岂论是提议者如故经受者都有宕机的可能性。当招揽者宕机时，骨子上对系统运行影响不大，这恰是分散式系统的上风：哪怕有一些节点不合 PREPARE 音讯或者 PROPOSE 音讯作念任何反应，只须有大都的节点依然在线，系统依然能作念出反应，提议者依然能得到大都东说念主的回复，于是算法运行。而当宕机的节点死而复生后，他们终究也通晓过其他节点发来的带有此前已经受提议信息的 PROMISE 音讯来了解到我方错过的共鸣，在我方腹地也进行更新。

那要是提议者（比喻 1 号节点）宕机呢？分为三种情况：

1. 假如它在发送 PREPARE 音讯之前宕机，那相当于系统内部什么也莫得发生。其他节点接考中户的需求时会变为新的提议者；

2. 要是提议者在发送 PREPARE 音讯之后宕机，还没来得及发送 PROPOSE，如咱们刚所说，它的提议会被之后更新的 PREPARE 所取代（由新的提议者所发出）；

3. 要是提议者如故完成了第一步 PREPARE-PROMISE，过问了第二步，但是在给部分节点发送 PROPOSE 音讯后宕机，比喻 1 号在给 3 号发送完 PROPOSE 之后宕机，没来得及发给 2 号；那它的提议将会被 3 号经受，而 2 号最终如故会了解到 1 号和 3 号达成的共鸣。因为 2 号在某时会成为提议者，它终究会收到 3 号复返的带有此前已经受提议信息的 PROMISE 音讯，并据此来更新我方腹地的信息，于是与 1 号、3 号保抓了一致。

是以终末回到抢票上，当咱们从客户端发出买票肯求以后，它会和背后复杂的分散式系统进行交互，大众要是抢不到票并不一定因为我方手速不够快，还有可能是蓄积延伸、通顺的就业器宕机，或者和系统算法本人的运作联系。

结语

分散式系统算作当代遐想机系统的基石，大致复旧 12306 购票这样的高负载、高并发场景。本文斟酌了分散式系统中对于一致性与容错性的一些基本观点与手艺完结。

事实上，分散式系统的愚弄不单是线上网购，在加密领域，分散式系统为区块链手艺提供了基础复旧，确保数据的安全性和一致性；在科学遐想领域，分散式系统也被用来惩处更大领域的问题。这些领域都展示了分散式系统在咱们日常生涯和手艺发展中证实着不成或缺的作用。

终末，春节立时到了，祝大众：春节怡悦现金九游体育app平台，阖家幸福！