• 提案值

提案值的定义也完全是根据自身的业务需求定义的。在实际应用场景中，提案值可以是具体的数值、字符串或是cmd命令或运算函数等任何形式，比如在分布式数据库的设计中，我们可以将数据的写入操作、修改操作和删除操作等作为提案值。

3、最终值的选择

Acceptor每次同意新的提案值都会将消息同步给Learner，Learner根据各个Acceptor的反馈判断当前是否已超过半数同意，如果达成共识则发送广播消息给所有Acceptor和Proposer并结束提案。
在实际业务场景中，Learner可能由多个节点组成，每个Learner都需要“学习”到最新的投票结果。关于Learner的实现，Lamport在其论文中给出了下面两种实现方式：

（1）、选择一个Learner作为主节点用于接收投票结果（即accepted消息），其他Learner节点作为备份节点，Learner主节点接收到数据后再同步给其他Learner节点。该方案缺点：会出现单点问题，如果这个主节点挂掉，则不能获取到投票结果。
（2）、Acceptor同意提案后，将投票结果同步给所有的Learner节点，每个Learner节点再将结果广播给其他的Learner节点，这样可以避免单点问题。不过由于这种方案涉及很多次的消息传递，所以效率要低于上述的方案。

三、活锁问题

1、什么是活锁?

“活锁”指的是任务由于某些条件没有被满足，导致一直重复尝试，失败，然后再次尝试的过程。 活锁和死锁的区别在于，处于活锁的实体是在不断的改变状态，而处于死锁的实体表现为等待（阻塞）；活锁有可能自行解开，而死锁不能。

2、为什么Basic-Paxos可能会出现活锁?

由于Proposer每次发起prepare请求都会更新编号，那么就有可能出现这种情况，即每个Proposer在被拒绝时，增大自己的编号重新发起提案，然后每个Proposer在新的编号下不能达成共识，又重新增大编号再次发起提案，一直这样循环往复，就成了活锁。活锁现象就是指多个Proposer之间形成僵持，在某个时间段内循环发起preapre请求，进入Accept阶段但不能达成共识，然后再循环这一过程的现象。
活锁现象示例图：

3、活锁如何解决？

活锁会导致多个Proposer在某个时间段内一直不断地发起投票，但不能达成共识，造成较长时间不能获取到共识结果。活锁有可能自行解开，但该过程的持续时间可长可短并不确定，这与具体的业务场景实现逻辑、网络状况、提案重新发起时间间隔等多方面因素有关。
解决活锁问题，有以下常见的方法：
（1）、当Proposer接收到响应，发现支持它的Acceptor小于半数时，不立即更新编号发起重试，而是随机延迟一小段时间，来错开彼此的冲突。
（2）、可以设置一个Proposer的Leader，集群全部由它来进行提案，等同于下文的Multi-Paxos算法。

四、Multi-Paxos

上文阐述了Paxos算法的基础运算流程，但我们发现存在两个问题：
（1）、集群内所有Proposer都可以发起提案所以Basic Paxos算法有可能导致活锁现象的发生；
（2）、每次发起提案都需要经过反复的Prepare和Accept流程，需要经过很多次的网络交互，影响程序的执行效率。
考虑到以上两个问题，能不能在保障分布式一致性的前提下可以避免活锁情况的发生，以及尽可能减少达成共识过程中的网络交互，基于这种目的随即产生了Multi-Paxos算法。

首先我们可以设想一下：在多个Proposer的环境中最理想的达成共识的交互过程是什么样子的？
就是这样一种情况：集群中的某个Proposer发送一次广播prepare请求并获得超半数响应，然后再发送一次广播accept请求，并获得超过半数的同意后即达成共识。但现实中多个Proposer很可能会互相交错的发送消息，彼此之间产生冲突，而且在不稳定的网络环境中消息发送可能会延迟或丢失，这种情况下就需要再次发起提案，影响了执行效率。Multi-Paxos算法就是为了解决这个问题而出现。

Multi-Paxos算法是为了在保障集群所有节点平等的前提下，依然有主次之分，减少不必要的网络交互流程。
Multi-Paxos算法是通过选举出一个Proposer主节点来规避上述问题，集群中的各个Proposer通过心跳包的形式定期监测集群中的Proposer主节点是否存在。当发现集群中主节点不存在时，便会向集群中的Acceptors发出申请表示自己想成为集群Proposer主节点。而当该请求得到了集群中的大多数节点的同意后随即该Proposer成为主节点。
集群中存在Proposer主节点时，集群内的提案只有主节点可以提出，其他Proposer不再发起提案，则避免了活锁问题。由于集群中只有一个节点可以发起提案，不存在冲突的可能，所以不必再发送prepare请求，而只需要发送accept请求即可，因此减少了协商网络交互次数。

五、Paxos应用场景示例

上文对Paxos算法的处理流程就行了阐述，为了加深理解，下面以一个分布式数据库的使用案例来阐述Paxos算法在实际业务场景中的使用。

场景描述：分布式数据库中假设包含3个节点，客户端访问时通过轮询或随机访问的方式请求到其中的某个节点，我们要通过Paxos算法保证分布式数据库的3个节点中数据的一致性。
实际的分布式数据一致性流程更为复杂，我这里为了方便阐述将这个过程进行一些简化。

分布式数据库中的每个节点都存储三份数据，一是事务日志数据，二是DB数据，三是事务日志执行位置。
事务日志表存储着数据库的操作日志记录，包括：写入Put、修改Update和删除Delete等相关的操作日志，有些文章资料将事务日志表称为状态机其实是一个意思。
DB数据表存储具体的业务数据。
事务日志执行位置用于记录当前节点执行到了哪一条操作记录；

假设，当前各个节点的事务日志表和数据表均为空，现在客户端1对数据库发起写入操作请求：{'Op1','Put(a,'1')'}，这里的Op1代表操作的ID(为了简单起见，直接使用自增ID表示，该数值对应Paxos算法中的提案编号)，Put(a,'1')代表操作内容，对应Paxos中的提案值，假设该请求被随机分配到了Server1处理。