分布式共识算法

分布式共识算法

什么是一致性

CAP theorem(CAP 理论)

  • 对于一个分布式系统,不能 t时刻同时满足以下三点:
    • 一致性(Consistency)
    • 可用性(Availability)
    • 分区容错性(Partition tolerance)
  • 一般来说,分区容错无法避免,因此可以认为 CAP 的 P 总是成立。CAP 定理告诉我们,剩下的 C 和 A 无法同时做到。
  • 一致性和可用性,为什么不可能同时成立?答案很简单,因为可能通信失败(即出现分区容错)。
  • 业界普遍做法:
    • 采取AP,保证分布式高可用,并通过弱一致性或最终一致性来同步数据。系统可以不同时达到CAP,而是分时达到。
  • CAP 理论说在一个系统中对某个数据不存在一个算法同时满足 Consistency, Availability, Partition-tolerance。
    • 在一个系统中,可以对某些数据做到 CP, 对另一些数据做到 AP,就算是对同一个数据,调用者可以指定不同的算法,某些算法可以做到 CP,某些算法可以做到 AP。
  • BASE是Basically Available(基本可用)、Soft state(软状态)和Eventually consistent(最终一致性)三个短语的简写,BASE是对CAP中一致性和可用性权衡的结果,其来源于对大规模互联网系统分布式实践的结论,是基于CAP定理逐步演化而来的,其核心思想是即使无法做到强一致性(Strong consistency),但每个应用都可以根据自身的业务特点,采用适当的方式来使系统达到最终一致性(Eventual consistency)。
  • 以算法划分,到能分出几类:
    1. 以Leader选举为主的一类算法,比如paxos、viewstamp,就是现在zookeeper、Chuby等工具的主体
    2. 以分布式事务为主的一类主要是二段提交,这些分布式数据库管理器及数据库都支持
    3. 以若一致性为主的,主要代表是Cassandra的W、R、N可调节的一致性
    4. 以租赁机制为主的,主要是一些分布式锁的概念,目前还没有看到纯粹“分布式”锁的实现
    5. 以失败探测为主的,主要是Gossip和phi失败探测算法,当然也包括简单的心跳
    6. 以弱一致性、因果一致性、顺序一致性为主的,开源尚不多,但大都应用在Linkedin、Twitter、Facebook等公司内部
    7. 当然以异步解耦为主的,还有各类Queue
  • 参考资料:

一致性模型

  • 需要一致性的根源是数据不能存在单节点上。
  • 弱一致性模型, 只要最终一致就行
    • DNS(Domain Name System)
    • Gossip(Cassandra的通信协议)
  • 强一致性模型
    • 同步
    • Paxos, Paxos其实是一个共识算法。系统的最终一致性,不仅需要达成共识,还取决于client的行为。
    • Ratf(multi-paxos)
    • ZAB(multi-paxos)
  • 强一致性算法:
    • 需要主从同步,主从同步复制, 但也会导致一定的问题: 一个节点的失败,Master阻塞,导致整个集群不可用,保证了一致性,可用性却大大降低。
      1. Master 接受写请求
      2. Master 复制日志到 slave
      3. Master 等待, 直到所有从库返回
    • 多数派: 问题:并发环境下,无法保证系统正确性,顺序非常重要。
      • 每次写都保证写入大于N/2个节点,每次读保证从大于N/2个节点中读。

强一致性算法

Paxos 算法

  • Paxos 算法衍生为三类:
    • Basic Paxos
      • 潜在问题,难实现、效率低(2轮RPC)、活锁(liveness)
    • Multi Paxos
    • Fast Paxos
  • 参考资料

Raft 算法

  • 划分成三个子问题:
    • Leader Election
    • Log Replication
    • Safety
  • 重新定义角色
    • Leader
    • Follower
    • Candidate
  • Raft要求系统在任意时刻最多只有一个Leader,正常工作期间只有Leader和Followers。
  • 拥有最新的已提交的log entry的Follower才有资格成为Leader。
  • Raft采用对整个系统进行snapshot来解决,snapshot之前的日志都可以丢弃。
  • 参考资料:

ZAB 算法

  • 基本与Raft相同。
  • 在一些名词的叫法上有些区别:如ZAB将某一个leader周期称为epoch,而raft则称为term。
  • 实现上也有些许不同:Raft保证日志连续性,心跳方向为leader至follower。ZAB刚好相反。
  • 参考资料:

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转载自www.cnblogs.com/longjiang-uestc/p/12438987.html
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