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Multi-Paxos选举一个Leader，提议由Leader发起，没有竞争，解决了活锁问题。提议都由Leader发起的情况下，Prepare阶段可以跳过，将两阶段变为一阶段，提高效率。Multi-Paxos并不假设唯一Leader，它允许多Leader并发提议，不影响安全性，极端情况下退化为Basic Paxos。 Multi-Paxos与Basic Paxos的区别并不在于Multi(Basic Paxos也可以Multi)，只是在同一Proposer连续提议时可以优化跳过Prepare直接进入Accept阶段，仅此而已。 Raft
不同于Paxos直接从分布式一致性问题出发推导出来，Raft则是从多副本状态机的角度提出，使用更强的假设来减少需要考虑的状态，使之变的易于理解和实现。 Raft与Multi-Paxos有着千丝万缕的关系，下面总结了Raft与Multi-Paxos的异同。 Raft与Multi-Paxos中相似的概念： Prepare阶段的作用：
Accept阶段使提议形成多数派，提议一旦形成多数派则决议达成，可以开始学习达成的决议。Accept阶段若被拒绝需要重新走Prepare阶段。 Multi-Paxos
Basic Paxos达成一次决议至少需要两次网络来回，并发情况下可能需要更多，极端情况下甚至可能形成活锁，效率低下，Multi-Paxos正是为解决此问题而提出。 分布式一致性(Consensus)作为分布式系统的基石，一直都是计算机系统领域的热点。近年来随着分布式系统的规模越来越大，对可用性和一致性的要求越来越高，分布式一致性的应用也越来越广泛。纵观分布式一致性在工业界的应用，从最开始的鼻祖Paxos的一统天下，到横空出世的Raft的流行，再到如今Leaderless的EPaxos开始备受关注，背后的技术是如何演进的?本文将从技术角度探讨分布式一致性在工业界的应用，并从可理解性、可用性、效率和适用场景等几个角度进行对比分析。 分布式一致性
分布式一致性，简单的说就是在一个或多个进程提议了一个值后，使系统中所有进程对这个值达成一致。 所以对于 AI 技术而言，与其想着一步到位赋能宠物经济的C端用户，不如退而求其次，先帮助宠物经济B端进行升级改造，进而提升整个宠物行业的竞争力与服务体验。 履历遍布 BAT 的中关村才女梁宁认为一个优秀的企业或者行业由行业价值观、安全感与 KPI 三个方面决定。而这三者放在如今的宠物经济市场中，也恰如其分，AI 也需从行业价值观、安全感与 KPI 这三点渗入宠物经济。 首先行业价值观。宠物行业本质脱胎于人们的情感，是一种情感主导的昂也，温馨的情感营造可以说是整个宠物经济的主旋律。但如今整个宠物行业一是从业人员不足，根据金证券研究报告的数据显示，截止去年我国宠物行业整体人才需求量约 36.8 万，当前执业兽医仅约 7.7 万人，且每年通过执业考试约 1 万人，人才缺口短期难以补足。 二是有不少从业人员并没有对宠物足够的耐心与细心，纯粹是因为行业有赚头，并没有自发投入的行业价值观洗礼，也没有因热爱而更多付出的条件，容易造成行业的服务水平低下。 而 AI 一方面可以在培养上发力，弥补市场人才的缺乏，如今“AI+ 教育”早已在各个场景落地，放在宠物人才培养中一样有所帮助；另一方面通过 AI 的用户数据池，也能从真正对宠物行业感兴趣、有着优秀行业价值观的待业者中挖掘、引导，帮助他们认知、了解这个行业，吸引更多有着行业价值关的高质量从业者。
其次是安全感。每个行业想要吸引到足够的从业者，一是利润，二就是行业安全感。就好比如今虽然很多行业的收入都比教师、公务员高，但每年仍然会有大量的人选择去竞争、考试。 （编辑：惠州站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
