为什么 Leader Based 的分布式协议 Raft 是更好的? 这个问题隐式地表达了 Paxos 多主特性是不好的. 之前谈过, Paxos 不区分读写, 读和写都要进行完整的 Paxos prepare-accept 两阶段流程, 否则, 就无法保证一致性. 事实上, 我看过一些 Paxos 实现, 它们基于优化的考虑, 简化了 prepare-accept 两阶段流程, 最终失去了一致性保证而不自知. 可见, 优化是万恶之源.
一个常见的错误是把多数派读当做一致性读, 之前已经谈过, 这是错误的.
但是, 为什么大家一而再, 再而三地一定要优化 Paxos 呢? 很显然, 大家已经发现 Paxos 的理论模型在很多场景并不实用(请原谅我这么直白, 你可以自己想象成非常委婉的语言). 于是, 每个人都按自己的理解去简化 Paxos 实现, 然后错误地拿"Paxos"来当挡箭牌证明自己拥有 Paxos 的所有优点, 而不知道自己犯了逻辑上不严谨的错误, 只是因为计算机和网络环境出错的概率比较小, 而自己的代码其它部分又有 bug, 所以不愿意把 bug 算到自己错误地简化了 Paxos 这个做法头上.
我发现, 错误的 Paxos 实现各有各的不同, 而正确的 Paxos 实现最终都实现成了 Raft 的样子.
首先, 日志复制状态机的理论更有普适的实际意义. Multi-Paxos 错误地暗示要实现成以 key 为维度, 但现实世界的数据是结构化的, KV 是特例. 结构化要求不能以离散的 key 为维度来同步数据, 而是应该同步数据的操作序列, 也就是日志复制. 所以, 除非全量同步数据, 否则把 Paxos 应用到结构化数据上面一定会带来严格意义上的错误的.
其次, Leader Based 是更有普适意义的一种理论上已经证明具有严谨性和正确性的优化手段. 我所见过的任何不基于选主的对 Paxos 进行优化的方案, 几乎全是错误的, 都没有理论上的严谨证明, 实际上的错误也显而易见. 如果你的 Paxos 实现不是基于选主的, 同时你又意图做优化, 那么, 我几乎非常确定, 你已经犯错了.
为什么优化必须先选主? 之前的文章已经谈过, 多个副本数据的不一致性是一定的, 没有任何协议和手段能避免, 所有的一致性协议都是让数据看起来一致来让自己具有一致性功能. 当多个副本不一致时, Paxos 要求在读和写的时候同步数据, 来修复这种不一致, 修复完后才能返回给客户端. 但是, 所有的优化都破坏了这个原则, 然后声称自己对 Paxos 做了优化. 哪有这样的好事? 你破坏了 Paxos 基石, 却没有提供对等的理论证明.
再回到选主这个话题. 选主的一个重要作用, 就是对多副本的不一致性进行统计和确认. 一个简单的例子, 当某个 key 只存储于一个节点或者两个节点, 无论是多数节点还是少数节点没关系, 那么这个 key 到底是不是有效的? Paxos 的做法是读的时候做同步. 有一个非常违反直觉的的地方, 那就是, 如果数据存在于多数节点, 那么这个数据是否是有效的呢? 答案仍然是未知的
很违反常理, 是不是? 设想这样一场景, 当你去读这份数据时, 你会遇到两个情况: 一是多数节点有共识, 二是没有多数节点共识. 对于有共识, 很简单, 那就是有共识. 但是, 对于无共识, 除非你读到了所有节点的明确的答复, 否则你不能确定是否有共识, 因为还有节点未答复.
但是, 如果有 Leader, 那么 Leader 自己就能确定, 不需要读"全部"节点. 这就是做了优化. 现在, 问题就剩下怎么避免出现两个"自认"的 Leader. 这也是 Raft 要解决的问题.