如何理解Paxos分布式一致性算法的第2阶段？

Question

我在这里粘贴了paxos算法的伪代码：

What is a "view" in the Paxos consensus algorithm?

并且想知道是否有人能指出我正确的方向。

该算法表明每个节点都有一个“状态”，其中包含节点应该跟踪的一堆信息。

假设我们有两个节点：节点＃1和节点＃2。在最简单的情况下，节点＃2加入节点＃1，它们都播放paxos。在2个连接1之后，节点＃1和节点＃2的状态到底发生了什么？ “视图”数据结构何时发生变化，它包含哪些内容？如果有人可以向我解释两个节点播放paxos的简单情况，那么我想我可以找出多个节点的情况。

我目前的理解（我非常肯定不正确）如下：

1. 节点＃2发送消息以加入节点＃1。
2. 节点＃1接收来自节点＃2的消息，要求加入。
3. 节点＃1承担领导并进入阶段1，计算my_num = max（0,0）+ 1 = 1
4. 节点＃1发送视图[0]（空的）prepare（1,1）
中的所有节点
5. 节点＃1发送初始联系节点（节点＃2）prepare（1,1）
6. 节点＃1发送节点＃1（自身）prepare（1,1）
7. 节点＃2接收准备（1,1）。它设置其num_h = 1并返回到领导者PROMISE（0，{empty list}）
8. 节点＃1接收prepare（1,1）并设置其num_h = 1并返回自身PROMISE（0，{empty list}）。

现在我们进入第2阶段

这是我很困惑的地方。

节点＃1是领导者，它接收两个PROMISE（0，{空列表}）消息。根据该算法，如果领导者在视图[0]中获得大多数承诺，则它可以为“v”设置值并将ACCEPT消息发送给所有响应者。

我感到困惑的是，目前领导者的观点[0]是空的，那么如何计算空列表的大部分？

此外，我们假设领导者已收到大部分承诺并继续设置v =可ping的节点集（包括self）。什么是可ping的节点？它只是节点＃1和节点＃2？

非常感谢所有/任何帮助，肯定会给那些有帮助的人奖励积分。

Answer 1

伪代码不适用于特定问题。事实上，教授说我们不需要使用伪代码，如果我们不想并且说我们可以查看其他Paxos论文（即paxos简单，paxos现场等等），以获得实施该算法的指导。也许你是对的，我应该看维基百科来实现这个算法。所以视图[..]只是一个哈希映射，节点可以选择它想要的任何值。如果我理解正确，你会说多数声明只是检查它是否收到了“足够的”PROMISE消息。但是，了解我们是否足够的唯一方法是节点是否跟踪其组成员是谁。这意味着我需要一个不同的数据结构。

此外，由于您发表了评论，我无法给予您积分。如果您发布答案，我可以给你积分。