什么是Pax操作系统算法？ 在允许消息顺序混乱、重复和少数派宕机的情况下，多个节点就一个值达成一致。 这个值是什么都没关系。
这里的“一致性”是指从每个节点的物理存储角度来看的最终一致性。 这意味着，如果所有节点都是存活的，并且是可访问的，则经过一定的时间后，最终所有节点的值会匹配。 将该算法统称为consensus algorithm (翻译为一致算法或一致性算法)。
这里的“一致”可以是强一致，通过宣传者开始提案，可以立即确认达成一致的值。
世界上只有一种一致性算法。 那是paxos，其他都是残次品。
paxos算法简述了proposal :方案的构成，方案包括proposal number :方案号和值：方案内容。 proposer :提出建议的加速器：通过建议的学习者：学习建议的学习者不是必须的。 过程经过多次proposal达到一个确定价值，只确定一个值，即建议的内容
加速器可以接受prepare和accept两种要求，也是阶段1和阶段2的划分标准。 阶段proposer向大多数加速器发送建议号为n的prepare请求。 加速器收到了建议号n的prepare请求。 如果以前收到的prepare请求号都小于或等于n，或者没有接受prepare请求，则“同意”建议号为n的prepare请求，承诺不接受小于建议号n的accept请求，认为本建议已被接受否则，如果之前接受了至少一个prepare请求号码是唯一的懒汉，则拒绝提案的号码n的prepare请求返回本提案被拒绝的状态和被批准的prepare请求的最大提案号码(将被批准的prepare请求的最大提案号码作为可以提高算法性能的)阶段2 )如果加速器拒绝编号为n的prepare请求，则proposer返回阶段1并提交编号为n 1的prepare请求，这一条件分支不是必需的。 这意味着它不影响算法的准确性，但可以提高算法的性能。 当大多数加速器收到编号为n的prepare请求时，它会向该加速器发送accept请求。 要求的内容是编号n、内容v的提案。 proposer收到的回复中没有携带提案时，proposer将任意值设为v，否则，v是回复所携带的提案中编号最大的内容。 在大多数加速器无法接受序号n的prepare请求的情况下，例如请求超时、加速器停机、丢包等。 返回阶段1，提交编号为n 1的prepare请求。 此条件分支不是必需的。 这意味着，虽然不影响算法的准确性，但可以通过返回到阶段并重试来推进算法。 (加速器收到编号为n的accept请求，如果加速器从未收到编号独特的小懒汉prepare请求，则接受编号为n的建议。 learner可以通过上述过程确定值，但并不保证最终的一致性。 如果多数接受的话，就会决定一个值，所以过程结束。
learner将商定的值同步到所有加速器，以实现最终的一致性。 通过验证一致性的proposer向learner通知一致性结果，learner将被传输到所有加速器。 但是，如果确认一致的专业人员瘫痪了，learner只需要生存的专业人员提出议案得到被确认的议案即可。
对java代码实现的补充
paxos算法的两个阶段的必要性考虑简单的算法。 从多个冲突值中选择一个值以同步到所有节点。
有两个作用。 专业人员和加速器。 proposer给出一个值。 如果很多加速器同意，就会回到加速器。 现在，在请求值被永久化后，直接返回接受。
该算法的最大问题是在某些情况下无法将商定的值同步到所有节点
例如，3个加速器、proposer给出值a，加速器1接收，加速器2和加速器3未接收，未达到多数。 proposer计算出值b，加速器1不接收，加速器2和加速器3接收并达成
之后，acceptor3停止运行，此时很多节点仍然存在，但无法确定商定的值是a还是b。
paxos可以避免这个问题，在对某个值达成一致后，如果有多个节点存在，就可以确定该值，方法可以通过proper提出议案来确定。 paxos算法问题保证了数据的强一致性，但存在活性问题和效率问题(至少两次rpc )。
不保证数据强一致性的简单多数派也存在激活问题，来源于同时竞争。 例如，有3个加速器、3个处理器同时要求不同的值。
paxos资料Paxos Made Simple论文有paxos的导出过程，也是证明过程。
Paxos Made Simple论文
Paxos Made Simple论文中文翻译
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