Paxos和Raft的前世今生
在确保数据安全的同时，保持服务持续可用性是核心业务对底层数据存储系统的基本需求。面对“最大可用性”与“最大保护性”模式的选择，传统1主N备方案面临着数据丢失与服务中断的两难困境。传统方式下，为了数据完整性而牺牲了可用性，反之亦然。
算法创新带来了解决方案。Paxos算法，由Leslie Lamport于1990年提出，是一种基于消息传递的一致性算法，最初因其复杂性而未被广泛关注。经过多次发表与阐述后，特别是在2001年以更易读的形式介绍后，Paxos逐渐受到重视。2006年，Paxos在Google的Chubby锁服务中被采用，极大地推动了其普及。Paxos的核心优势在于只需超过半数的副本在线，且网络通信正常，就能保障数据不丢失及服务的持续可用性。
Paxos算法分为两个阶段：Prepare和Accept。在Prepare阶段，节点提出提案，随后在Accept阶段，提案获得多数派确认，达成一致意见。相较于传统主备方式，Paxos能有效解决数据一致性问题，确保服务的可用性和数据的完整性。
为解决一批提案的决策问题，Mulit-Paxos作为Paxos的优化版本应运而生。Mulit-Paxos通过选举出唯一领导者，在领导者有效期内，所有的提案都由领导者发起，简化了流程，显著提升了效率。这种优化方式进一步证明了在分布式系统中，领导者角色的重要性。
多款产品，如X-DB、OceanBase、Spanner等，均采用Mulit-Paxos来保障数据一致性。MySQL Group Replication的xcom模块也采用了Mulit-Paxos来实现日志同步与恢复。此外，PaxosStore是腾讯WXG基于Paxos实现的分布式一致性中间件，广泛应用于微信的多个业务场景。
针对生产环境的Paxos实现，开源社区提供了多种选择，如PaxosStore（C++）、PhxPaxos（C++）和LibPaxos（C）等，满足不同业务需求。
Raft算法是斯坦福大学的Diego Ongaro和John Ousterhout于2013年提出的一种易理解、易实现的一致性算法。与Paxos相比，Raft同样只需超过半数节点正常即可提供服务，且在复杂性控制方面有显著优势。Raft通过分解算法为三个子问题，进一步简化了理解、论证和实现过程，使其成为分布式系统中一致性算法的优选。
在大数据环境下，许多NewSQL数据库采用多个Raft集群（即Mulit-Raft）来提高性能和负载均衡。PolarDB中的Parallel-Raft实现了对乱序日志复制的支持，显著提升了性能。在多个Raft集群间增加协同，如共享通信链接、合并消息等，可以进一步减少资源开销，提升性能。
主流实现语言包括Go（etcd/raft）、Rust（TiKV/raft）和C++（kudu/raft、LogCabin）。etcd/raft是应用广泛且成熟度高的Go语言实现，但集成到C/C++应用中可能较为困难。TiKV/raft采用了Rust语言，虽然语言相对小众，但提供了强大的并发支持。Apache Kudu的raft模块和LogCabin项目也属于Raft算法的开源实现。
综上所述，Paxos与Raft作为分布式一致性算法的代表，分别在复杂性和易用性上寻求平衡，提供了在分布式系统中确保数据一致性与服务可用性的解决方案。通过不同的实现和优化，它们在实际应用场景中发挥了重要作用，推动了分布式系统的持续发展。
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