Paxos帕克索斯算法是解决分布式一致性问题的算法。
说起Paxos首先得了解什么是分布式，分布式是多台机器组合、协同处理业务的系统架构。
与之对立的是集中式，集中式系统指的是一台或多台计算机组成的中心节点，所有的存储、部署、业务处理都集中在中心节点上。其特点是：部署结构简单，无需考虑分布式处理中网络通信、协作的问题；缺点是：扩展性差、性能卓越的机器成本高、单点问题等。
分布式系统的优点是：理论上的无限扩展性（分布性）、廉价的pc机集群、高可用、负载均衡等等。由集中式过渡到分布式，需要解决的问题也很多，比如：网络所带来的通信异常、节点之间的网络分区、节点故障、三态等。
与此同时分布式事务也遇到了很多挑战；我们知道事务的四个特征ACID，分别代表：原子性、一致性、隔离性、持久性；隔离性分为四个级别：读未提交、授权读取（读已提交）、可重复读、串行化。为了解决一系列，随之而来出现了CAP定理（一致性、可用性、分区容错性只能满足其二）。BASE理论（基本可用、软状态、最终一致性），BASE理论的核心是即使无法做到强一致性，也要做到最终一致性。
为了解决一致性问题，最著名的就是2PC、3PC、Paxos算法了。
2PC二阶段提交，分别为提交事务请求阶段和执行事务请求阶段，其中由协调者和参与者两种角色完成。其特点是：保证了事务的原子性，原理简单，容易实现。缺点是：事务同步阻塞、单点问题、脑裂、太过保守。
3PC三阶段提交，是2PC的升级，将提交事务请求阶段划分为两个阶段canCommit和preCommit。解决了二阶段提交的事务同步堵塞，将同步堵塞范围缩小；解决单点问题。缺点是：preCommit阶段协调者提出后，节点分区和协调者出现网络异常，参与者仍然会提交事务导致不一致性，通信次数也增加了。
Paxos算法引入了"过半"原则即少数服从多数，支出分布式角色轮换，解决脑裂、单点、无线等待问题，是目前最优秀的分布式算法之一。
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未完待续，下一章深入理解Paxos算法......
