本文讨论了FoundationDB中Coordinators和Cluster Controller的角色与功能。Coordinators通过集群文件提供配置权威，持久化事务系统配置；而Cluster Controller负责角色招募和系统状态维护。Paxos协议用于确保配置一致性，但用户数据不存储在Coordinators上。文章强调了Coordinators与数据存储的区别及系统故障时的恢复机制。

从性能基准、选型决策、隐藏成本三个维度，系统对比 Raft、Multi-Paxos、EPaxos 三大共识协议在工程实践中的真实表现，帮助架构师做出有据可依的选型决策。

Leslie Lamport 提出的 Paxos 算法难以理解，导致实现者较少。2014 年，Diego Ongaro 和 John Ousterhout 提出的 Raft 算法优先考虑可理解性，成功应用于云原生基础设施。Raft 通过明确分解共识问题和随机化选举超时等方法，确保系统在节点故障时保持一致性和安全性。

Paxos是分布式系统中保证多副本数据强一致性的算法，其他一致性算法是Paxos的变体和扩展，如raft。主从异步复制、主从同步复制、主从半同步复制和多数派写读是实现数据复制备份的方法。多数派写可能会出现并发冲突问题，可以通过增加约束和记录最后一个写前读取的进程来解决。Paxos算法中的角色有Proposer、Acceptor和Quorum。通过两轮RPC来确定一个值，保证值被确定后不能被修改。算法中还有一些优化方法，如multi-paxos、fast-paxos和raft。

PolarDB-X是阿里巴巴自主设计研发的高性能云原生分布式数据库产品，具备金融级数据高可用、分布式水平扩展、混合负载、低成本存储和极致弹性等能力。它采用Shared-nothing与存储分离计算架构，CN节点负责SQL解析和执行，DN节点负责数据的分布式事务和高可用存储。PolarDB-X标准版采用Paxos协议的多副本模式，具有高性能、RPO=0、自动HA等特点，可作为开源MySQL的替代选择。

本文介绍了PolarDB-X分布式数据库在大型银行落地两地三中心架构的经验，包括数据库架构设计、Paxos多副本 + 传统两地三中心上的技术思考，以及金融行业的容灾需求、分布式事务的一致性问题等。文章总结了PolarDB-X分布式数据库在两地三中心架构中的优势和应用场景。

阿里巴巴的PolarDB-X通过引入Learner/Logger角色副本，实现了对节点角色的定制化组合，节约成本，丰富功能。同时，PolarDB-X还完整兼容MySQL Binlog，实现了数据的异地低成本备份。

币安合作伙伴发行的美元稳定币BUSD被锤，因为币安没有在美国获得相关牌照，而且币安在其他方面的加密投资也受到了监管机构的审查。PAXOS已宣布停止与币安合作，币安也暂时撤回部分潜在的投资，只有获得监管许可后才会投资和进行收购。

Unmesh Joshi is ready to start the New Year with a few more of his Patterns of Distributed Systems. With this one he attempts the tricky task of explaining Paxos. This is a well-known ...

Paxos 被冠以"晦涩难懂"的恶名, 一方面来源于它自身的定位不清, 边界模糊, 另一方面来源于它并不直接解决工程上广泛的强烈需求. 工程师们需要一个算法(规则, 协议), 用来开发一个分布式多副本系统, 并让多副本对外表现得像一个单一副本的效果(强一致性, 线性一致性, 外部一致性). 坦率地说, Paxos 距离这个需求有十万八千里. 所以, 广大的工程师便认为 Paxos...

写在前面 个人在学习理解 Paxos 算法的过程中，花了比较多的时间，从最开始直接查看中文博客资料，感觉都是看完不知所以然或者有很多疑问，于是决定死磕《Paxos Made...

<![CDATA[我觉得学习Paxos/Raft的最大障碍并不是算法本身复杂，而是难以理解。就好像某些数学结论，证明过程不难，但是结论却很难从直观上去理解。本文就是希望能借助一个假想中的系统，逐步加强约束，引导到Paxos/Raft，希望能一定程度上解释“为啥要用共识算法”以及“不用共识算法会怎样”的问题。本文结构在很大程度上参考了drdrxp阁下的一个PPT，他的微博主页上也有对应一篇很棒...

文章讨论了如何阅读和理解Leslie Lamport的《Paxos made simple》论文，建议重新审视领导者选举的必要性、提议者和接受者的要求，并逐步回顾算法的各个阶段。