经过上篇文章的学习，你应该知道，Basic Paxos 只能就单个值（Value）达成共识，一旦遇到为一系列的值实现共识的时候，它就不管用了
兰伯特并没有把 Multi-Paxos 讲清楚，只是介绍了大概的思想，缺少算法过程 的细节和编程所必须的细节（比如缺少选举领导者的细节）。这也就导致每个人实现的 Multi-Paxos 都不一样。不过从本质上看，大家都是在兰伯特提到的 Multi-Paxos 思想上补充细节，设计自己的 Multi-Paxos 算法，然后实现它（比如 Chubby 的 Multi-Paxos 实 现、Raft 算法、ZAB 协议等）。
兰伯特提到的 Multi-Paxos 是一种思想，不是算法。而 Multi-Paxos 算法是一个统称，它是指基于 Multi-Paxos 思想，通过多个 Basic Paxos 实例实现一系列值的共识的算法（比如 Chubby 的 Multi-Paxos 实现、Raft 算法等）。
Basic Paxos 是通过二阶 段提交来达成共识的。在第一阶段，也就是准备阶段，接收到大多数准备响应的提议者，才 能发起接受请求进入第二阶段（也就是接受阶段）：
而如果我们直接通过多次执行 Basic Paxos 实例，来实现一系列值的共识，就会存在这样 几个问题：
- 如果多个提议者同时提交提案，可能出现因为提案冲突，在准备阶段没有提议者接收到 大多数准备响应，协商失败，需要重新协商。你想象一下，一个 5 节点的集群，如果 3 个节点作为提议者同时提案，就可能发生因为没有提议者接收大多数响应（比如 1 个提 议者接收到 1 个准备响应，另外 2 个提议者分别接收到 2 个准备响应）而准备失败，需 要重新协商。
- 2 轮 RPC 通讯（准备阶段和接受阶段）往返消息多、耗性能、延迟大。你要知道，分布 式系统的运行是建立在 RPC 通讯的基础之上的，因此，延迟一直是分布式系统的痛点， 是需要我们在开发分布式系统时认真考虑和优化的。
领导者（Leader）
我们可以通过引入领导者节点，也就是说，领导者节点作为唯一提议者，这样就不存在多个 提议者同时提交提案的情况，也就不存在提案冲突的情况了：
PS: 在论文中，兰伯特没有说如何选举领导者，需要我们在实现 MultiPaxos 算法的时候自己实现。 比如在 Chubby 中，主节点（也就是领导者节点）是通过执 行 Basic Paxos 算法，进行投票选举产生的。
优化 Basic Paxos 执行
我们可以采用“当领导者处于稳定状态时，省掉准备阶段，直接进入接受阶段”这个优化机 制，优化 Basic Paxos 执行。也就是说，领导者节点上，序列中的命令是新的，不再需 要通过准备请求来发现之前被大多数节点通过的提案，领导者可以独立指定提案中的值。这 时，领导者在提交命令时，可以省掉准备阶段，直接进入到接受阶段：
和重复执行 Basic Paxos 相比，Multi-Paxos 引入领导者节点之后，因为只有领导 者节点一个提议者，只有它说了算，所以就不存在提案冲突。另外，当主节点处于稳定状态 时，就省掉准备阶段，直接进入接受阶段，所以在很大程度上减少了往返的消息数，提升了 性能，降低了延迟。
Chubby 的 Multi-Paxos 实现
既然兰伯特只是大概的介绍了 Multi-Paxos 思想，那么 Chubby 是如何补充细节，实现 Multi-Paxos 算法的呢？
首先，它通过引入主节点，实现了兰伯特提到的领导者（Leader）节点的特性。也就是 说，主节点作为唯一提议者，这样就不存在多个提议者同时提交提案的情况，也就不存在提 案冲突的情况了。
另外，在 Chubby 中，主节点是通过执行 Basic Paxos 算法，进行投票选举产生的，并且 在运行过程中，主节点会通过不断续租的方式来延长租期（Lease）。比如在实际场景中， 几天内都是同一个节点作为主节点。如果主节点故障了，那么其他的节点又会投票选举出新 的主节点，也就是说主节点是一直存在的，而且是唯一的。
其次，在 Chubby 中实现了兰伯特提到的，“当领导者处于稳定状态时，省掉准备阶段， 直接进入接受阶段”这个优化机制。
后，在 Chubby 中，实现了成员变更（Group membership），以此保证节点变更的时 候集群的平稳运行。
在 Chubby 中，为了实现了强一致性，读操作也只能在主节点上执 行。 也就是说，只要数据写入成功，之后所有的客户端读到的数据都是一致的。具体的过 程，就是下面的样子:
- 所有的读请求和写请求都由主节点来处理。当主节点从客户端接收到写请求后，作为提 议者，执行 Basic Paxos 实例，将数据发送给所有的节点，并且在大多数的服务器接受 了这个写请求之后，再响应给客户端成功：
- 当主节点接收到读请求后，处理就比较简单了，主节点只需要查询本地数据，然后返回 给客户端就可以了：
Chubby 的 Multi-Paxos 实现，尽管是一个闭源的实现，但这是 Multi-Paxos 思想在实际 场景中的真正落地，Chubby 团队不仅编程实现了理论，还探索了如何补充细节。其中的 思考和设计非常具有参考价值，不仅能帮助我们理解 Multi-Paxos 思想，还能帮助我们理 解其他的 Multi-Paxos 算法（比如 Raft 算法）。