Paxos算法的作用
Paxos一致性算法主要是解決分佈式數據一致性問題。當集羣中發生某個錯誤導致數據可能出現不一致，我們有兩個問題要解決：1. 集羣中任何節點在決議的過程中中段或者失去服務能力的情況下（故障節點不能超過一半），都能讓數據保持一致；2. 投票選舉多數派能夠讓數據損失在保證1的情況下達到最小，而Paxos算法能夠解決這兩個問題。
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學習Paxos的思想前提
- 當集羣中出現違反一致性的狀況發生後，可以用Paxos算法實現一致性；
- 在執行Paxos算法過程中，集羣任何節點都是不可靠的；
- Paxos算法並不是達到理想中最完美的方式，而是在錯誤的情況下達到能夠做到的現實中最完美的方式；
- 一種部署方式可以是：節點既是proposers，又是acceptors，還是learners，在節點中實現了Paxos算法。
Paxos算法約束
- 決議（value）只有在被proposers提出後才能被批准（未經批准的決議稱爲“提案（proposal）”）；
- 在一次Paxos算法的執行實例中，只批准（chosen）一個value；
- learners只能獲得被批准（chosen）的value。
首先將議員的角色分爲proposers，acceptors，和learners（允許身兼數職）。proposers提出提案，提案信息包括提案編號和提議的value；acceptor收到提案後可以接受（accept）提案，若提案獲得多數acceptors的接受，則稱該提案被批准（chosen）；learners只能“學習”被批准的提案。劃分角色後，就可以更精確的定義問題：
角色約束
proposers
p2b：一旦一個具有value v的提案被批准（chosen），那麼以後任何proposer提出的提案必須具有value v（由於通信是異步的，P2a和P1會發生衝突才提出的進一步約束）。
acceptors
p1：一個acceptor必須接受（accept）第一次收到的提案；
P1a：當且僅當acceptor沒有迴應過編號大於n的prepare請求時，acceptor接受（accept）編號爲n的提案；
p2a：一旦一個具有value v的提案被批准（chosen），那麼之後任何acceptor再次接受（accept）的提案必須具有value v。
value
p2：一旦一個具有value v的提案被批准（chosen），那麼之後批准（chosen）的提案必須具有value v。
learners
只能“學習”被批准的提案。
leader：當完成上面的約束後，滿足條件p2c的成爲新的leader
p2c：如果一個編號爲n的提案具有value v，那麼存在一個多數派，要麼他們中所有人都沒有接受（accept）編號小於n 。
決議的提出與批准
準備階段（prepare）：
1. proposer選擇一個提案編號n並將prepare請求發送給acceptors中的一個多數派；
2. acceptor收到prepare消息後，如果提案的編號大於它已經回覆的所有prepare消息，則acceptor將自己上次接受的提案回覆給proposer，並承諾不再回復小於n的提案；
批准階段（chosen）：
1. 當一個proposer收到了多數acceptors對prepare的回覆後，就進入批准階段。它要向回覆prepare請求的acceptors發送accept請求，包括編號n和根據P2c決定的value（如果根據P2c沒有已經接受的value，那麼它可以自由決定value）；
2. 在不違背自己向其他proposer的承諾的前提下，acceptor收到accept請求後即接受這個請求。
這個過程在任何時候中斷都可以保證正確性。例如如果一個proposer發現已經有其他proposers提出了編號更高的提案，則有必要中斷這個過程。因此爲了優化，在上述prepare過程中，如果一個acceptor發現存在一個更高編號的提案，則需要通知proposer，提醒其中斷這次提案。