Lease 机制和 Quorum 机制

一、Lease 机制

Lease 机制是最重要的分布式协议，广泛应用于各种实际的分布式系统中。即使在某些系统中相似的设计不被称为 Lease，但我们可以分析发现其本质就是一种 Lease 的实现。

Lease 机制的定义如下：lease 是由颁发者授予的在某一有效期内的承诺。颁发者一旦发出 lease，则无论接受方是否收到，也无论后续接收方处于何种状态，只要 lease 不过期，颁发者一定严守承诺；另一方面，接收方在 lease 的有效期内可以使用颁发者的承诺，但一旦 lease 过期，接收方一定不能继续使用颁发者的承诺。

Lease 机制的基本原理如下：中心服务器在向各节点发送数据时同时颁发一个 lease，每个 lease 具有一个有效期，该有效期通常是一个明确的时间点，例如 12:00:10，一旦真实时间超过这个时间点，则 lease 过期失效（假设中心服务器与各节点的时钟是同步的）。

Lease 机制的核心为 承诺，具体表现为：

1. 在 lease 的有效期内，中心服务器保证不会修改对应数据的值；
2. 节点收到数据和 lease 后，将数据加入本地 cache，一旦对应的 lease 超时，节点保证将对应的本地 cache 数据删除并重新发起读请求；
3. 中心服务器在修改数据时，首先阻塞所有新的读请求，并等待之前为该数据发出的所有 lease 超时过期，然后修改数据的值。

Lease 机制可以容错的关键是：服务器一旦发出数据及 lease，无论客户端是否收到，也无论后续客户端是否宕机，也无论后续网络是否正常，服务器只要等待 lease 超时，就可以保证对应的客户端节点不会再继续 cache 数据，从而可以放心的修改数据而不会破坏 cache 的一致性。

工程中，常选择的 lease 时长是 10s 级别，这是一个经过验证的经验值，实践中可以作为参考并综合选择合适的时长。

工程中，总是使用多个中心节点互为副本，成为一个小的集群，该小集群具有高可用性，对外提供颁发 lease 的功能。

工程中，直接实现 Lease 机制无疑会增加系统设计的复杂度，好在我们有类似 zookeeper 这样的开源的高可用系统，在工程中完全可以间接使用 Lease。

问题一：修改元数据时，阻塞了所有新的读请求，造成没有读服务？

1. 服务器在进入修改数据流程后，一旦收到读请求则只返回数据但不颁发 lease；
2. 服务器在进入修改数据流程后，服务器颁发的 lease 有效期限选择为已发出的 lease 的最大有效期限；

问题二：服务器在修改元数据时需要等待所有的 lease 过期超时，从而造成修改元数据的操作时延大大增大？

1. 在等待所有的 lease 过期的过程中，服务器主动通知各个持有 lease 的节点放弃 lease 并清除 cache 中的数据，如果服务器收到客户端返回的确认放弃 lease 的消息，则服务器不需要在等待该 lease 超时；

问题三：如何解决颁发者和接收者的时钟同步问题？

1. 对于时钟不同步，实践中的通常做法是将颁发者的有效期设置得比接收者的略大，只需大过时钟误差就可以避免对 lease 的有效性的影响。

二、Quorum 机制

Quorum 机制是一种简单有效的副本管理机制。

Quorum 机制概括说来是一种集合 N, N 是全集 U 的子集，N 中任意取集合 W、R ，W、R 都存在交集。

通俗来讲这个理论：假设有2个筐 A、B，A 中全放红球 2 个，B 中全放黑球 2 个，一次要取到所有颜色的球，只需取出3个球即可。

现在将这个理论用于分布式系统的数据一致性，如上情况，假设红色代表最新数据的版本，黑色代表历史数据的版本，那么取到所有版本再比较，就可以获得最新数据版本，也得到最新数据。这样对于想将所有数据取出的次数 4 次，操作次数就降低啦。

那么对于写模型，只需要完成 W 个副本的更新后，用户写操作就算完成，而不需要等待全写，此后系统内部会继续更新剩余节点，最终达到一致。可以看到，该算法是把写的部分负载转移到了读上，通过延长分布式系统中数据一致性的最终时间来降低写负载。至于转移多少负载比较合适，这个需要根据分布式系统的具体需求中对数据一致性的要求。

提高到数学公式：

N 表示数据所具有的副本数；R 表示完成读操作所需要读取的最小副本数，即一次读操作所需参与的最小节点数目；W 表示完成写操作所需要写入的最小副本数，即一次写操作所需要参与的最小节点数目。

由 Quorum 的理论可知，W 和 R 是关联的，W 值决定 R 值，要获取最新数据需要满足 R > N - W。

假设 N=5， 如果 R=1， 那么 W 必须是 5. 所以就是写入所有的节点是全部节点，那么读取任何一个节点就可以最新的数据（有点就是像读写锁了）；如果 R=5， 那么 W 只要是 1 就可以了。那么写的效率就非常高。读取的效率比较低。