兰伯特提到的 Multi-Paxos 是一种思想，不是算法。而Multi-Paxos 算法是一个统称，它是指基于 Multi-Paxos思想，通过多个 Basic Paxos实例实现一系列值的共识的算法（比如 Chubby 的 Multi-Paxos 实现、Raft算法等）。

通过多次执行 Basic Paxos 实例，来实现一系列值的共识，会存在一下问题：

• 如果多个提议者同时提交提案，可能出现因为提案冲突，在准备阶段没有提议者接收到大多数准备响应，协商失败，需要重新协商。
• 2 轮 RPC 通讯（准备阶段和接受阶段）往返消息多、耗性能、延迟大。分布式系统的运行是建立在 RPC 通讯的基础之上的，因此，延迟一直是分布式系统的痛点，是需要我们在开发分布式系统时认真考虑和优化的。

解决方案

引入领导者（Leader）解决问题一

可以通过引入领导者节点，领导者节点作为唯一提议者，这样就不存在多个提议者同时提交提案的情况，也就不存在提案冲突的情况了。但是在论文中，兰伯特没有说如何选举领导者，需要我们在实现 Multi-Paxos 算法的时候自己实现。 比如在 Chubby中，主节点（也就是领导者节点）是通过执行 Basic Paxos 算法，进行投票选举产生的。

减少交互次数

采用“当领导者处于稳定状态时，省掉准备阶段，直接进入接受阶段”这个优化机制，优化Basic Paxos 执行。也就是说，领导者节点上，序列中的命令是最新的，不再需要通过准备请求来发现之前被大多数节点通过的提案，领导者可以独立指定提案中的值。这时，领导者在提交命令时，可以省掉准备阶段，直接进入到接受阶段。

和重复执行 Basic Paxos 相比，Multi-Paxos 引入领导者节点之后，因为只有领导者节点一个提议者，只有它说了算，所以就不存在提案冲突。另外，当主节点处于稳定状态时，就省掉准备阶段，直接进入接受阶段，所以在很大程度上减少了往返的消息数，提升了性能，降低了延迟。

Chubby 的 Multi-Paxos 实现

（1）通过引入主节点，实现了兰伯特提到的领导者（Leader）节点的特性。主节点作为唯一提议者，这样就不存在多个提议者同时提交提案的情况，也就不存在提案冲突的情况了；
（2）在 Chubby 中，主节点是通过执行 Basic Paxos 算法，进行投票选举产生的，并且在运行过程中，主节点会通过不断续租的方式来延长租期（Lease）。比如在实际场景中，几天内都是同一个节点作为主节点。如果主节点故障了，那么其他的节点又会投票选举出新的主节点，也就是说主节点是一直存在的，而且是唯一的。
（3）在 Chubby 中实现了兰伯特提到的，“当领导者处于稳定状态时，省掉准备阶段，直接进入接受阶段”这个优化机制；
（4）在 Chubby 中，实现了成员变更（Group membership），以此保证节点变更的时候集群的平稳运行。

在 Chubby 中，为了实现了强一致性，读操作也只能在主节点上执行。 也就是说，只要数据写入成功，之后所有的客户端读到的数据都是一致的。

具体实现过程

写流程

所有的读请求和写请求都由主节点来处理。当主节点从客户端接收到写请求后，作为提议者，执行 Basic Paxos 实例，将数据发送给所有的节点，并且在大多数的服务器接受了这个写请求之后，再响应给客户端成功：

读流程

当主节点接收到读请求后，处理就比较简单了，主节点只需要查询本地数据，然后返回给客户端就可以了：

总结

• 兰伯特提到的 Multi-Paxos 是一种思想，不是算法，而且还缺少算法过程的细节和编程所必须的细节，比如如何选举领导者等，这也就导致了每个人实现的 Multi-Paxos 都不一样。而 Multi-Paxos 算法是一个统称，它是指基于 Multi-Paxos 思想，通过多个Basic Paxos 实例实现一系列数据的共识的算法（比如 Chubby 的 Multi-Paxos 实现、Raft 算法等）。

• Chubby 实现了主节点（也就是兰伯特提到的领导者），也实现了兰伯特提到的 “当领导者处于稳定状态时，省掉准备阶段，直接进入接受阶段” 这个优化机制，省掉 Basic Paxos 的准备阶段，提升了数据的提交效率，但是所有写请求都在主节点处理，限制了集群处理写请求的并发能力，约等于单机。

• 因为在 Chubby 的 Multi-Paxos 实现中，也约定了“大多数原则”，也就是说，只要大多数节点正常运行时，集群就能正常工作，所以 Chubby 能容错（n - 1）/2 个节点的故障。

• 本质上而言，“当领导者处于稳定状态时，省掉准备阶段，直接进入接受阶段”这个优化机制，是通过减少非必须的协商步骤来提升性能的。这种方法非常常用，也很有效。