Paxos是共识算法，不是一致性协议
Basic Paxos 只能就单个值（Value）达成共识，一旦遇到为一系列的值实现共识的时候，它就不管用了。虽然兰伯特提到可以通过多次执行 Basic Paxos 实例（比如每接收到一个值时，就执行一次 Basic Paxos 算法）实现一系列值的共识。但是，很多同学读完论文后，应该还是两眼摸黑，虽然每个英文单词都能读懂，但还是不理解兰伯特提到的 Multi-Paxos，为什么 Multi-Paxos 这么难理解呢？
在我看来，兰伯特并没有把 Multi-Paxos 讲清楚，只是介绍了大概的思想，缺少算法过程的细节和编程所必须的细节（比如缺少选举领导者的细节）。这也就导致每个人实现的 Multi-Paxos 都不一样。不过从本质上看，大家都是在兰伯特提到的 Multi-Paxos 思想上补充细节，设计自己的 Multi-Paxos 算法，然后实现它（比如 Chubby 的 Multi-Paxos 实现、Raft 算法等）。
所以在这里，我补充一下：兰伯特提到的 Multi-Paxos 是一种思想，不是算法。而 Multi-Paxos 算法是一个统称，它是指基于 Multi-Paxos 思想，通过多个 Basic Paxos 实例实现一系列值的共识的算法（比如 Chubby 的 Multi-Paxos 实现、Raft 算法等）。 这一点尤其需要你注意。
为了帮你掌握 Multi-Paxos 思想，我会先带你了解，对于 Multi-Paxos 兰伯特是如何思考的，也就是说，如何解决 Basic Paxos 的痛点问题；然后我再以 Chubby 的 Multi-Paxos 实现为例，具体讲解一下。为啥选它呢？因为 Chubby 的 Multi-Paxos 实现，代表了 Multi-Paxos 思想在生产环境中的真正落地，它将一种思想变成了代码实现。贴一段6年前的代码🐂
兰伯特关于 Multi-Paxos 的思考
熟悉 Basic Paxos 的同学可能还记得，Basic Paxos 是通过二阶段提交来达成共识的。在第一阶段，也就是准备阶段，接收到大多数准备响应的提议者，才能发起接受请求进入第二阶段（也就是接受阶段）：
而如果我们直接通过多次执行 Basic Paxos 实例，来实现一系列值的共识，就会存在这样几个问题：如果多个提议者同时提交提案，可能出现因为提案编号冲突，在准备阶段没有提议者接收到大多数准备响应，协商失败，需要重新协商。
你想象一下，一个 5 节点的集群，如果 3 个节点作为提议者同时提案，就可能发生因为没有提议者接收大多数响应（比如 1 个提议者接收到 1 个准备响应，另外 2 个提议者分别接收到 2 个准备响应）而准备失败，需要重新协商。2 轮 RPC 通讯（准备阶段和接受阶段）往返消息多、耗性能、延迟大。
你要知道，分布式系统的运行是建立在 RPC 通讯的基础之上的，因此，延迟一直是分布式系统的痛点，是需要我们在开发分布式系统时认真考虑和优化的。那么如何解决上面的 2 个问题呢？可以通过引入领导者和优化 Basic Paxos 执行来解决，咱们首先聊一聊领导者。
领导者（Leader）
我们可以通过引入领导者节点，也就是说，领导者节点作为唯一提议者，这样就不存在多个提议者同时提交提案的情况，也就不存在提案冲突的情况了：
在这里，我补充一点：在论文中，兰伯特没有说如何选举领导者，需要我们在实现 Multi-Paxos 算法的时候自己实现。 比如在 Chubby 中，主节点（也就是领导者节点）是通过执行 Basic Paxos 算法，进行投票选举产生的。那么，如何解决第二个问题，也就是如何优化 Basic Paxos 执行呢？
优化 Basic Paxos 执行
我们可以采用“当领导者处于稳定状态时，省掉准备阶段，直接进入接受阶段”这个优化机制，优化 Basic Paxos 执行。也就是说，领导者节点上，序列中的命令是最新的，不再需要通过准备请求来发现之前被大多数节点通过的提案，领导者可以独立指定提案中的值。这时，领导者在提交命令时，可以省掉准备阶段，直接进入到接受阶段：
你看，和重复执行 Basic Paxos 相比，Multi-Paxos 引入领导者节点之后，因为只有领导者节点一个提议者，只有它说了算，所以就不存在提案冲突。另外，当主节点处于稳定状态时，就省掉准备阶段，直接进入接受阶段，所以在很大程度上减少了往返的消息数，提升了性能，降低了延迟。讲到这儿，你可能会问了：在实际系统中，该如何实现 Multi-Paxos 呢？接下来，我以 Chubby 的 Multi-Paxos 实现为例，具体讲解一下。
Chubby 的 Multi-Paxos 实现
既然兰伯特只是大概的介绍了 Multi-Paxos 思想，那么 Chubby 是如何补充细节，实现 Multi-Paxos 算法的呢？首先，它通过引入主节点，实现了兰伯特提到的领导者（Leader）节点的特性。也就是说，主节点作为唯一提议者，这样就不存在多个提议者同时提交提案的情况，也就不存在提案冲突的情况了。
另外，在 Chubby 中，主节点是通过执行 Basic Paxos 算法，进行投票选举产生的，并且在运行过程中，主节点会通过不断续租的方式来延长租期（Lease）。比如在实际场景中，几天内都是同一个节点作为主节点。如果主节点故障了，那么其他的节点又会投票选举出新的主节点，也就是说主节点是一直存在的，而且是唯一的。其次，在 Chubby 中实现了兰伯特提到的，“当领导者处于稳定状态时，省掉准备阶段，直接进入接受阶段”这个优化机制。
最后，在 Chubby 中，实现了成员变更（Group membership），以此保证节点变更的时候集群的平稳运行。最后，我想补充一点：在 Chubby 中，为了实现了强一致性，读操作也只能在主节点上执行。 也就是说，只要数据写入成功，之后所有的客户端读到的数据都是一致的。具体的过程，就是下面的样子。
所有的读请求和写请求都由主节点来处理。当主节点从客户端接收到写请求后，作为提议者，执行 Basic Paxos 实例，将数据发送给所有的节点，并且在大多数的服务器接受了这个写请求之后，再响应给客户端成功：
当主节点接收到读请求后，处理就比较简单了，主节点只需要查询本地数据，然后返回给客户端就可以了：
Chubby 的 Multi-Paxos 实现，尽管是一个闭源的实现，但这是 Multi-Paxos 思想在实际场景中的真正落地，Chubby 团队不仅编程实现了理论，还探索了如何补充细节。其中的思考和设计非常具有参考价值，不仅能帮助我们理解 Multi-Paxos 思想，还能帮助我们理解其他的 Multi-Paxos 算法（比如 Raft 算法）。
内容小结
重点如下：
- 兰伯特提到的 Multi-Paxos 是一种思想，不是算法，而且还缺少算法过程的细节和编程所必须的细节，比如如何选举领导者等，这也就导致了每个人实现的 Multi-Paxos 都不一样。而 Multi-Paxos 算法是一个统称，它是指基于 Multi-Paxos 思想，通过多个 Basic Paxos 实例实现一系列数据的共识的算法（比如 Chubby 的 Multi-Paxos 实现、Raft 算法等）。
- Chubby 实现了主节点（也就是兰伯特提到的领导者），也实现了兰伯特提到的 “当领导者处于稳定状态时，省掉准备阶段，直接进入接受阶段” 这个优化机制，省掉 Basic Paxos 的准备阶段，提升了数据的提交效率，但是所有写请求都在主节点处理，限制了集群处理写请求的并发能力，约等于单机。
- 因为在 Chubby 的 Multi-Paxos 实现中，也约定了“大多数原则”，也就是说，只要大多数节点正常运行时，集群就能正常工作，所以 Chubby 能容错（n - 1）/2 个节点的故障。
- 本质上而言，“当领导者处于稳定状态时，省掉准备阶段，直接进入接受阶段”这个优化机制，是通过减少非必须的协商步骤来提升性能的。这种方法非常常用，也很有效。比如，Google 设计的 QUIC 协议，是通过减少 TCP、TLS 的协商步骤，优化 HTTPS 性能。我希望你能掌握这种性能优化思路，后续在需要时，可以通过减少非必须的步骤，优化系统性能。
最后，我想说的是，我个人比较喜欢 Paxos 算法（兰伯特的 Basic Paxos 和 Multi-Paxos），虽然 Multi-Paxos 缺失算法细节，但这反而给我们提供了思考空间，让我们可以反复思考和考据缺失的细节，比如在 Multi-Paxos 中到底需不需要选举领导者，再比如如何实现提案编号等等。
