全新深入理解分布式共识算法释慧利 编9787302630036

篇 分布式相关概念与定理

章 分布式共识算法概述 2

1.1 分布式架构的演进 2

1.2 集群与状态机 3

1.2.1 分布式与集群 3

1.2.2 容错能力 4

1.. 状态机简介 4

1.3 共识简介 5

1.3.1 共识的概念 5

1.3.2 共识与集群 5

1.3.3 共识与副本 6

1.3.4 共识与一致 7

1.3.5 共识算法的发展历程 7

1.4 拜占庭故障 7

1.4.1 拜占庭的背景知识 7

1.4.2 拜占庭解决方案 8

1.5 本章小结 10

第2章 从AC和BASE到CAP 11

2.1 AC——追求一致 11

2.2 BASE理论——追求可用 11

2.2.1 BASE理论的三个方面 12

2.2.2 BASE理论的应用 12

. CAP——分布式系统的PH试纸 13

..1 CAP定理 14

..2 为什么C、A、P三者不可兼得 15

.. CAP的应用 16

2.4 本章小结 16

第2篇 常见分布式共识算法原理与实战

第3章 2PC、3PC——分布式事务的解决方案 18

3.1 二阶段提交协议 18

3.1.1 二阶段提交协议简述 18

3.1.2 故障恢复 20

3.1.3 二阶段提交协议的优缺点

3.1.4 空回滚和防悬挂

3.2 三阶段提交协议 25

3.2.1 三阶段提交协议简述 25

3.2.2 故障恢复 28

3.. 三阶段提交协议的优缺点 29

3.3 二阶段提交协议在Seata中的应用 29

3.3.1 AT模式 30

3.3.2 事务管理者 32

3.3.3 资源管理者 35

3.3.4 事务协调者 42

3.4 本章小结 46

第4章 Paxos——分布式共识算法 48

4.1 Paxos的诞生 48

4.2 初探Paxos 49

4.2.1 基本概念 49

4.2.2 角色 50

4.. 阶段 51

4.3 Paxos详解 54

4.3.1 Paxos模拟 54

4.3.2 Prepare阶段 55

4.3.3 Accept阶段 56

4.3.4 活锁 58

4.3.5 提案编号选定 59

4.4 Paxos的推导过程 60

4.4.1 推导 60

4.4.2 多数派的本质 63

4.5 Multi Paxos详解 64

4.5.1 Multi Paxos简介 64

4.5.2 Leader选举 66

4.6 工程实现 68

4.6.1 一些优化 68

4.6.2 对读请求进行优化 70

4.6.3 并行协商 71

4.6.4 Instance的重确认 72

4.6.5 幽灵日志 73

4.7 Paxos在PhxPaxos中的应用 74

4.7.1 PhxPaxos分析 75

4.7.2 PhxPaxos初始化 80

4.7.3 协商提案 82

4.7.4 数据同步 91

4.7.5 Master选举 95

4.7.6 成员变更 98

4.8 本章小结 99

4.9 练习题 100

第5章 ZAB——ZooKeeper技术核心 101

5.1 Chubby简介 101

5.1.1 Chubby是什么 101

5.1.2 为什么选择锁服务 102

5.1.3 需求分析 103

5.1.4 Chubby集群架构 104

5.2 ZooKeeper的简单应用 107

5.2.1 ZooKeeper是什么 107

5.2.2 数据节点 108

5.. Watch机制 110

5.2.4 ACL权限控制 111

5.2.5 会话 113

5.2.6 读请求处理 113

5.3 ZAB设计 114

5.3.1 ZooKeeper背景分析 114

5.3.2 为什么ZooKeeper不直接使用Paxs 16

5.3.3 ZAB简介 118

5.3.4 事务标识符 120

5.3.5 多数派机制 121

5.3.6 Leader周期 121

5.4 ZAB描述 122

5.4.1 Leader选举阶段 122

5.4.2 成员发现阶段 122

5.4.3 数据同步阶段 1

5.4.4 消息广播阶段 124

5.4.5 算法小结 124

5.5 ZooKeeper中的ZAB实现 125

5.5.1 选举阶段 126

5.5.2 成员发现阶段 129

5.5.3 数据同步阶段 130

5.5.4 消息广播阶段 133

5.5.5 算法小结 134

5.5.6 算法模拟 135

5.5.7 提案的安全 139

5.6 ZooKeeper成员变更 140

5.6.1 变更过程 141

5.6.2 并行变更 142

5.7 ZooKeeper源码实战 142

5.7.1 启动 142

5.7.2 Leader选举 144

5.7.3 Follower和Leader初始化 148

5.7.4 成员发现阶段 151

5.7.5 数据同步阶段 154

5.7.6 消息广播阶段 157

5.8 本章小结 162

5.9 练习题 163

第6章 Raft——共识算法的宠儿 164

6.1 Raft简介 164

6.1.1 Raft诞生的背景 164

6.1.2 可理解 165

6.1.3 基本概念 165

6.2 Raft算法描述 167

6.2.1 Leader选举 167

6.2.2 日志复制 170

6.. 日志对齐 173

6.2.4 幽灵日志 174

6.2.5 安全 175

6.2.6 Raft小结 176

6.3 算法模拟 177

6.3.1 Leader选举 177

6.3.2 日志复制 178

6.3.3 日志对齐 180

6.4 成员变更 181

6.4.1 联合共识 182

6.4.2 工程实践 185

6.4.3 单个成员变更 188

6.5 日志压缩 191

6.6 网络分区 192

6.6.1 成员变更中的分区 192

6.6.2 对称网络分区 193

6.6.3 非对称网络分区 194

6.7 非事务请求 194

6.7.1 线一致 195

6.7.2 Leader Read方案 196

6.7.3 Raft Log Read方案 196

6.7.4 Read Index方案 196

6.7.5 Lease Read方案 197

6.8 Parallel Raft并行协商 198

6.8.1 乱序协商 199

6.8.2 Merge阶段 200

6.9 Raft源码实战——SOFAJRaft 202

6.9.1 SOFAJRaft简介 203

6.9.2 Leader选举 205

6.9.3 日志复制 212

6.9.4 非事务请求 219

6.9.5 成员变更 221

6.10 本章小结 2

6.10.1 Raft与Paxos的异同 2

6.10.2 Raft与ZAB的异同 224

6.11 练习题 225

第3篇 Paxos变种算法集合

第7章 Paxos变种算法的发展史 228

7.1 Disk Paxos简介 228

7.1.1 算法描述 229

7.1.2 Disk Paxos小结 0

7.2 Cheap Paxos简介 0

7.2.1 算法描述 1

7.2.2 Cheap Paxos小结 2

7.3 Generalized Paxos简介

7.4 Stoppable Paxos简介 4

7.5 Mencius简介 5

7.6 Vertical Paxos简介

7.6.1 算法描述

7.6.2 算法模拟

7.6.3 Vertical Paxos小结 240

7.7 本章小结 240

第8章 Fasax——C/S架构的福音 242

8.1 Fasax简介 242

8.1.1 背景介绍 242

8.1.2 基本概念 243

8.2 算法详述 244

8.2.1 算法设计 244

8.2.2 Fasax模拟 245

8.. Learn阶段 246

8.3 orum推导 246

8.3.1 决策条件 247

8.3.2 计算orum 248

8.4 Classic Round简介 249

8.4.1 提案 249

8.4.2 选择提案值的规则 250

8.4.3 明 252

8.5 提案恢复 253

8.5.1 基于协调者的恢复 253

8.5.2 基于非协调者的恢复 254

8.6 本章小结 254

第9章 EPaxos——去心化识 255

9.1 EPaxos简介 255

9.1.1 共识算法对比 255

9.1.2 认识EPaxos算法 256

9.1.3 基本概念 258

9.2 协商协议 260

9.2.1 Prepare阶段 260

9.2.2 PreAccept阶段 263

9.. Paxos-Accept阶段 264

9.2.4 Commit阶段 265

9.2.5 特殊的orum 266

9.3 执行协议 268

9.3.1 互相依赖 268

9.3.2 执行过程 269

9.3.3 拓扑排序 270

9.3.4 寻找强连通分量 271

9.3.5 EPaxos排序 272

9.4 算法明 272

9.4.1 执行的一致 273

9.4.2 执行的顺序 274

9.5 Optimized-EPaxos简介 274

9.5.1 Prepare阶段 275

9.5.2 论orumFast 278

9.6 算法模拟 279

9.6.1 协商协议 279

9.6.2 Prepare阶段 282

9.7 成员变更 284

9.8 工程优化 285

9.8.1 巨大的消息体 285

9.8.2 读请求处理 285

9.9 本章小结 286

9.9.1 EPaxos与Paxos的异同 286

9.9.2 EPaxos与Raft、ZAB、Multi Paxos的异同 287

9.10 练习题 288

第4篇 番外——FLP定理

0章 FLP——不可能定理 290

10.1 FLP定理概述 290

10.1.1 FLP简介 290

10.1.2 FLP的环境模型 290

10.1.3 Paxos为什么是正确的 291

10.2 FLP的明 292

10.2.1 基础定义 292

10.2.2 接近正确 292

10.. 引理1 293

10.2.4 引理2 293

10.2.5 引理3 294

10.2.6 明 296

10.3 FLP的指导意义 296

练习题 298

参考文献 303

释慧利 Java高级，技术负责人。互联网金融行业从业多年，腾讯云开发者社区超人气作者，有丰富的中台和中间件项目开发经验。

1.Apache的多位专家、多个开源项目的创始人和负责人大力；
2.全面、系统介绍各类共识算法，提供完整的学习路线图，遵循由浅入深的原则，多维度详解共识算法的基本原理并进行实践；
3.涵盖当前流行的大部分共识算法和分布式事务的实现方法，包含Paxos、ZAB、Raft、Fasax、EPaxos和各类Paxos的变种算法；
4.对每种算法都按照“背景知识→运行过程→算法模拟→明脉络”的过程进行讲解，思路清晰，易于理解；
5.对各种算法做总结与对比，并分析它们的优缺点，而且结合当前流行的一些经典类库和中间件的源码，逐步印算法的实现过程；
6.精心提供20多道练习题，帮读者进一步加深对相关算法的理解；
7.精心绘制120余幅示意图，帮读者更直观地理解各种算法的运行过程；
8.对重点和难点内容有针对地录制了教学视频，帮读者高效、直观地学习。