阿里妹导读：分布式系统一个核心的问题就是数据的一致性。Paxos算法是分布式一致性中的经典算法，用来解决一个分布式系统如何就某个值（决议）达成一致的问题。本文从Paxos的问题引出EPaxos，介绍EPaxos的基本概念与直观理解。阅读本文需要一些Paxos或Raft等分布式一致性算法背景。
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EPaxos（Egalitarian Paxos）作为工业界备受瞩目的下一代分布式一致性算法，具有广阔的应用前景。但纵观业内，至今仍未出现一个EPaxos的工程实现，甚至都没看到一篇能把EPaxos讲的通俗一点的文章。EPaxos算法理论虽好，但由于其实在晦涩难懂，工程实现上也有很多挑战，实际应用落地尚未成熟。
本文旨在通俗易懂地介绍EPaxos算法，由浅入深、一步一步的让只有Paxos或Raft等分布式一致性算法基础的同学都能轻易看懂EPaxos，真正将晦涩难懂的EPaxos，变的平易近人，带入千万家。
一切还要从Paxos说起。Paxos是分布式一致性算法的鼻祖，在2F+1个副本中可以容忍F个副本同时失效。
Paxos正常情况下达成一次决议需要两个阶段：Prepare阶段和Accept阶段。
Prepare阶段各副本竞争提议权，Accept阶段竞争到提议权的副本发起提议，让议案在各副本间达成一致。
使用Paxos对一系列值达成一致的流程如图1所示。三个副本，以不同颜色标识，A、B、C、D是它们提议的值。它们竞争每个Instance，提议自己的值：
Paxos独立的决定每个Instance的值。针对每个Instance，运行完整的Paxos两阶段流程，决定该Instance的值。
Paxos达成一次决议至少需要两次网络来回，在并发情况下可能需要更多的网络来回，极端情况下甚至可能形成活锁，效率低下。为了解决这些问题，Multi-Paxos应运而生。
Multi-Paxos在各副本中选举一个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。
使用Multi-Paxos对一系列值达成一致的流程如图2所示。三个副本，以不同颜色标识，首先进行Leader选举，绿色副本被选为Leader，然后连续提议A、B、C、D四个值：
图2 使用Multi-Paxos对一系列值达成一致
Multi-Paxos首先选举Leader，Leader选出来后Instance的提议权都归Leader，无需竞争Instance的提议权，因此可以省略Prepare阶段，只需要一阶段。Leader的存在提高了达成决议的效率，但同时也成为了性能和可用性的瓶颈。
Leader需要处理比其它副本更多的消息，各副本负载不均衡，资源利用率不高。Leader宕机后系统不可用，直到新Leader被选举出来，才能恢复服务，降低了可用性。
Basic Paxos每个副本都能提议，可用性高，但因为竞争冲突导致效率低下；Multi-Paxos选举Leader避免冲突，提高效率，但同时又引入了Leader瓶颈，降低了可用性。效率和可用性能否兼顾？EPaxos正是为了解决此问题而提出。不同于Multi-Paxos引入Leader来避免冲突，EPaxos采用另一种思路，它直面冲突，试图解决冲突问题。
EPaxos是一个Leaderless的一致性算法，任意副本均可发起提议，通常情况下，达成一次决议需要一次或两次网络来回。
EPaxos无Leader选举开销，一个副本不可用可立即访问其他副本，具有更高的可用性。各副本负载均衡，无Leader瓶颈，具有更高的吞吐量。客户端可选择最近的副本提供服务，在跨AZ跨地域场景下具有更小的延迟。
不同于Paxos，事先对所有Instance编号，然后再独立对每个Instance的值一一达成一致。EPaxos可并发的处理多个Instance，不事先对Instance编号，而是在运行时动态决定各Instance之间的顺序。
EPaxos不仅对每个Instance的值达成一致，还对Instance之间的相对顺序达成一致。EPaxos将不同Instance之间的相对顺序也作为一致性问题，在各个副本之间达成一致，因此各个副本可并发地在不同的Instance中发起提议，在这些Instance的值和相对顺序都达成一致后，各副本再对它们按照相对顺序重新排序，形成一致的顺序。
使用EPaxos对一系列值达成一致的流程如图3所示：三个副本，以不同颜色标识，各副本有自己的Instance空间，在各自的Instance中提议自己的值，A、B、C、D是它们提议的值。每个Instance不仅对值达成一致，还对与其它Instance之间的相对顺序达成一致。
EPaxos的Instance空间是二维的，每个副本拥有二维Instance空间中的一行，无需竞争Instance的提议权，各副本可并发的在各自的Instance空间中发起提议，同时维护Instance之间的相对顺序，对Instance的值和相对顺序都达成一致。最后各副本各自按照相对顺序对Instance进行确定性的重新排序，即对一系列值达成一致。
EPaxos引入依赖（deps）的概念，作为Instance的一个属性，以表示Instance之间的相对顺序。A ← B即B依赖A，表示A在B之前。每个Instance都有自己的依赖集合，EPaxos维护Instance之间的依赖，并让依赖集合与值一起在各副本之间达成一致，最后各副本按照依赖对Instance重新排序，得到一致的值序列。图3中的案例，最后各副本达成一致的一系列值为：A ← B ← C ← D。
将EPaxos的Instance看作图上的结点，Instance的依赖集合看作结点的出边，Instance的值和依赖集合达成决议后，图的结点和边就在各副本之间达成一致，因此各副本会看到到相同的图。
EPaxos对Instance重新排序的过程，类似于对图进行确定性的拓扑排序。但需要注意的是EPaxos的Instance之间的依赖可能形成环，即图中可能有环路，因此不完全是拓扑排序。
为了处理循环依赖，EPaxos对Instance重排序的算法需要先寻找图的强连通分量，环路都包含在了强连通分量中，所有强连通分量构成一个有向无环图（DAG），然后对强连通分量进行确定性的拓扑排序。
EPaxos对Instance重新排序的流程如图4所示，其中由背景色圈起来的是强连通分量：
寻找图的强连通分量一般使用Tarjan算法，它是一个递归算法，实际压测发现递归实现很容易爆栈，也给工程应用带来了一定的挑战。
不同强连通分量中的Instance按照确定性的拓扑顺序排序，同一强连通分量中的Instance是并发提议的，理论上可按任意确定性规则排序。EPaxos给出了一种方案，为每个Instance维护了一个seq序列号，seq的大小近似反映了Instance提议的顺序，期望全局唯一递增，同一强连通分量里面的Instance按照seq大小排序。实现的时候测试发现seq可能重复，EPaxos论文并未考虑到这一点，后续文章会更详细的介绍此问题与解决方案。
当有Instance达成决议，并且其依赖的所有Instance也都达成决议后，就可以开始一次排序过程。实际上，随着新的Instance不断的运行，旧的Instance可能依赖新的Instance，新的Instance又可能依赖更新的Instance，导致依赖链不断延伸，没有终结，排序过程一直无法进行，形成活锁。这也是EPaxos工程应用的一大挑战。
因为Instance排序算法是确定性的，各副本基于一致的依赖关系图对Instance重新排序后，得到一致的Instance序列，即对一系列值达成一致。
EPaxos通过引入动态顺序，同时兼顾了效率和可用性，融合了Basic Paxos和Multi-Paxos的优点，具有广阔的应用前景。本文粗浅的介绍了EPaxos的基本概念和直观理解，希望能让读者对EPaxos有个整体印象。
EPaxos的Instance没有事先编号，那Instance如何标识？
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EPaxos如何确定Instance的依赖集合，又如何让依赖集合达成一致？
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EPaxos的Instance之间的依赖为什么会形成环，什么情况下会形成循环依赖？
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