paxos应用过程是怎样的
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实例
下面我们通过例子来理解 Paxos 的实际应用过程。
假设现在有五个节点的分布式系统，此时 A 节点打算提议 X 值，E 节点打算提议 Y 值，其他节点没有提议。
假设现在 A 节点广播它的提议（也会发送给自己），由于网络延迟的原因，只有 A，B，C 节点收到了。注意即使 A，E 节点的提议同时到达某个节点，它也必然有个先后处理的顺序，这里的“同时”不是真正意义上的“同时”。
A，B，C接收提议之后，由于这是第一个它们接收到的提议，acceptedProposal 和 acceptedValue 都为空。
由于 A 节点已经收到超半数的节点响应，且返回的 acceptedValue 都为空，也就是说它可以用 X 作为提议的值来发生 Accept 请求，A，B，C接收到请求之后，将 acceptedValue 更新为 X。
A，B，C 会发生 minProposal 给 A，A 检查发现没有大于 1 的 minProposal 出现，此时 X 已经被选中。等等，我们是不是忘了D，E节点？它们的 acceptedValue 并不是 X，系统还处于不一致状态。至此，Paxos 过程还没有结束，我们继续看。
此时 E 节点选择 Proposal ID 为 2 发送 Prepare 请求，结果就和上面不一样了，因为 C 节点已经接受了 A 节点的提议，它不会三心二意，所以就告诉 E 节点它的选择，E 节点也很绅士，既然 C 选择了 A 的提议，那我也选它吧。于是，E 发起 Accept 请求，使用 X 作为提议值，至此，整个分布式系统达成了一致，大家都选择了 X。
上面是 Paxos 的一个简单应用过程，其他复杂的场景也可以根据流程图慢慢推导，这里只是抛砖引玉。
事件发展：
第一个框代表第一阶段--提议
1.p2最先找到A2，P2提议序号是2，A2记录下，因为之前没有其他的序号所以成功了，然后返回标志给p2;
2.p1找到A1，P1提议序号是1，A1记录下，因为之前没有其他的序号所以成功了，然后返回标志给p1;
3.p1找到A3，P1提议序号是1，A3记录下，因为之前没有其他的序号所以成功了，然后返回标志给p1;
问题来了
4.p1找到A2，P1提议序号是1，A2已经记录下提议序号2，2>1，所以不成功;
5.p2找到A1，P2提议序号是2，A1已经记录下提议序号1，1>2，所以成功;，然后返回标志给p2;
6.p2找到A3，P2提议序号是2，A3已经记录下提议序号1，1>2，所以成功;，然后返回标志给p2;
第二个框代表第二阶段--确认提议（投票）
7.p1找到A1，P1确认序号是1，A1已经记录下提议序号2，1<2，所以不确认，然后p1继续提议序号是3，周而复始...;
8.p2找到A2，P2确认序号是2，A2已经记录下提议序号2，2=2，所以确认成功;，然后返回投票标志给p2;
9.p2找到A3，P2确认序号是2，A3已经记录下提议序号2，2=2，所以确认成功;，然后返回投票标志给p2;
10.p2找到A1，P2确认序号是2，A1已经记录下提议序号3，2<3，所以不确认，;然后p2继续提议序号是4，周而复始...;
问题来了
11.p1找到A2，P1确认序号是1，A1已经记录下确认序号2，1<2，所以不确认，然后返回确认序号2;
12.p1找到A3，P1确认序号是1，A3已经记录下确认序号2，1<2，所以不确认，然后返回确认序号2;
13.p1和p2都得到确认也就是投票结果是2。
14.所有的Learner最终学习的目标是2。
Paxos过程结束了，这样，一致性得到了保证，算法运行到最后所有的proposer都投“2”所有的acceptor都接受这个议题，也就是说在最初的第二阶段，议题是先入为主的，谁先占了先机，后面的proposer在第一阶段就会学习到这个议题而修改自己本身的议题，才能让一致性得到保证，这就是paxos算法的一个过程。该算法就是为了追求结果的一致性。
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