32 分布式共识（下）：Multi Paxos、Raft与Gossip，分布式领域的基石

你好，我是周志明，这节课我们继续学习分布式共识算法。

在上节课的最后，我通过一个批准阶段重复失败例子，和你介绍了Basic Paxos的活锁问题，两个提案节点互不相让地提出自己的提案，抢占同一个值的修改权限，导致整个系统在持续性地“反复横跳”，从外部看就像是被锁住了。

同时，我还讲过一个观点，分布式共识的复杂性，主要来源于网络的不可靠、请求的可并发，这两大因素。活锁问题和许多Basic Paxos异常场景中所遭遇的麻烦，都可以看作是源于任何一个提案节点都能够完全平等地、与其他节点并发地提出提案而带来的复杂问题。

为此，Lamport专门设计（“专门设计”的意思是，在Paxos的论文中Lamport随意提了几句可以这么做）了一种Paxos的改进版本“Multi Paxos”算法，希望能够找到一种两全其美的办法：既不破坏Paxos中“众节点平等”的原则，又能在提案节点中实现主次之分，限制每个节点都有不受控的提案权利。

这两个目标听起来似乎是矛盾的，但现实世界中的选举，就很符合这种在平等节点中挑选意见领袖的情景。

Multi Paxos

Multi Paxos对Basic Paxos的核心改进是，增加了“选主”的过程：