维基百科

维基百科上对Paxos算法有如下描述：

Paxos is a family of protocols for solving consensus in a network of unreliable processors (that is, processors that may fail).

翻译成中文是：Paxos是用于解决共识问题的一系列协议，解决共识问题的环境是在一个“不可靠的处理器”网络中，这里不可靠是指处理器随时可能发生故障

解决问题

一个算法的提出，必是为了解决某个问题，从维基百科的定义，Paxos算法主要是为了解决不可靠处理器网络中的共识问题。在了解Paxos算法之前，必须先明白什么是共识问题，为什么要强调是在不可靠的处理器网络中的共识问题。

1. 共识问题

共识问题指的是，分布式系统中的计算节点如何就计算期间所需的某些数值达成一致。

分布式系统一般由一组独立的计算节点（计算节点可以是我们的笔记本，也可以是专用的服务器，有计算能力就行）构成，节点之间通过传递消息相互通信，协调彼此的行为。

可见，分布式系统强调的节点之间的通信与协调。一个常见的场景：

现在的应用，往往致力于提供高可用、高性能的服务。因此会对服务器进行备份，这样主服务器宕机，还有备份的服务器可以继续提供服务。那么，在主服务器提供服务的时候，比如处理客户端某个写请求，必然要和备份服务器进行通信，将写请求同步到备份服务器上。主服务器和备份服务器是相互独立的节点，但是他们需要进行通信协调，同步彼此的行为，由此，算是一个分布式系统。

假设主服务器处理的写请求是将用户个人信息中的性别改成女生，当主服务器处理这个写请求时，可以称之为它在进行计算，那么由主、备份服务器组成的分布式系统，如何就用户个人信息中的性别信息达成一致，就是共识问题。

cf：共识问题，一致性问题

对于分布式系统中的共识和一致性，可以这么理解：

一致性： 对于场景中的主备份服务器，如果它们均将用户个人信息中的性别存储改成了女生，很明显，在所有服务器中，用户性别信息完全一致。

共识： 如果有一个备份服务器R和主服务器之间的网络突然断开了，主服务器还未将性别需要修改为女生的信息通知备份服务器R。那么此时，主、备份服务器组成的分布式系统中关于用户性别信息的存储肯定是不一致的（至少主服务器和备份服务器R的存储就不一致），此时虽然服务器间关于用户性别信息的存储不一致，但是所有服务器需要就用户性别信息达成一致（共识），以便以后在用户读取性别信息时，始终返回一个一致的结果。

2.不可靠的处理器网络

分布式系统中所有节点（也就是处理器，对于上述场景中的服务器）始终正常工作，连接节点之间的网络从不发生问题（如突然断开等）

这是不可能的！！！！

几十年分布式系统的实践经验告诉我们一个血的教训：

故障是常态！！！故障是常态！！！故障是常态！！！

也就是，分布式系统中，节点（处理器）会故障，网络会故障，所有的一切都会故障——“不可靠的处理器网络”

正是由于万物皆会故障，全都靠不住，在分布式系统中，解决共识问题才会如此困难，Paxos算法才会如此重要！

举很多个例子：

上述场景中，主服务器收到用户提交的将性别信息写为女生的请求后，有三种选择：

1.马上回复用户：好的！已经提交！

2. 还是等所有备份服务器都将性别信息写为女生后，再回复用户：好的！已经提交！

3. 在部分备份服务器都将性别信息写为女生后，再回复用户：好的！已经提交！

选1的话，回复完用户之后，主服务器不争气地宕机了。。。。。现在用户以为自己修改成功了，但是分布式系统中没有一台服务器知道这个消息。。。。。你说用户现在到底是不是女生？

选2的话，首先，主服务器怎么知道所有备份服务器都将性别信息写好了？有人说，可以让主服务器发送消息给所有备份服务器，等到所有备份服务器都回复成功修改性别信息后，主服务器就可以恢复用户啦~如果这个时候，有一台备份服务器突然宕机了。。。。。主服务器要一辈子等下去吗。。。。。。永远不能回复用户。。。。。。（注意！故障是常态啊！经常会发生的啊！）

选3的话，主服务器收到部分备份服务器将性别信息写好的回复（这里部分服务器是多少，暂且不讨论）后，开心地回复用户：好的！已经提交！这里有两个问题：1）主服务器收到部分备份服务器的回复后，不争气地挂了。。。。。这个时候，用户没有收到回复，以为没有修改，但是分布式系统中也有备份服务器已经修改了，你说，用户现在到底是不是女生？2）主服务器不负众望，成功坚持到回复用户之后挂了！现在有的备份服务器中，用户性别还不是女生，有的备份服务器中，用户性能是女生了！你说，用户现在到底是不是女生？

目前，已有定理（FLP不可能定理，有兴趣可以百度）证明出，在存在故障（即使只有一个进程故障）的异步系统中，不存在用于解决共识问题的确定性算法！

那么，我们还在研究什么啊！不存在啊！

大家不要慌！异步系统所限制的条件太过于严厉（有兴趣可以百度），现实世界比异步系统要稍微好一点，我们还是有希望的！

Paxos算法在异步系统中，放宽了一点要求：少数节点故障，消息最终可以送达。然后成功地解决了共识问题！具体算法解析，快速理解Paxos算法在《Paxos算法——科普贴（下篇）！》中

上篇主要对共识问题，故障是常态这一理念进行介绍。故障是常态这一理念，可能听起来就是一句话，但是这一理念，在分布式系统（包括Paxos算法）的设计中，必须时刻考虑！时刻铭记在心！这是很多设计决定的来源！