谈谈分布式一致性机制

前言

分布式中一致性是非常重要的，分为弱一致性和强一致性。

现在主流的一致性协议一般都选择的是弱一致性的特殊版本：最终一致性。下面就从分布式系统的基本原则讲起，再整理一些遵循这些原则的协议或者机制，争取通俗易懂。

但是要真正实施起来把这些协议落地，可不是一篇文章能说清楚的，有太多的细节，要自己去看论文呐（顺着维基百科找就行了）。

基本原则与理论

CAP（Consistency一致性，Availability可用性，Partition tolerance分区容错性）理论是当前分布式系统公认的理论，亦即一个分布式系统不可能同时满足这三个特性，只能三求其二。对于分布式系统，P是基本要求，如果没有P就不是分布式系统了，所以一般都是在满足P的情况下，在C和A之间寻求平衡。

ACID（Atomicity原子性，Consistency一致性，Isolation隔离性，Durability持久性）是事务的特点，具有强一致性，一般用于单机事务，分布式事务若采用这个原则会丧失一定的可用性，属于CP系统。

BASE（Basically Availabe基本可用，Soft state软状态，Eventually consistency最终一致性）理论是对大规模的互联网分布式系统实践的总结，用弱一致性来换取可用性，不同于ACID，属于AP系统。

2PC

2 Phase Commit，两阶段提交，系统有两个角色协调者和参与者，事务提交过程分为两阶段：

  1. 提交事务请求（投票阶段）

    • 协调者向参与者发送事务内容，询问是否可以执行事务提交操作，等待响应
    • 参与者执行事务操作，并将undo和redo日志记录
    • 参与者回复协调者，执行成功则回Yes否则No

  3. 执行事务提交（执行阶段）

    • 如果都是参与者都回复Yes，则协调者向参与者发送提交请求，否则发送回滚请求
    • 参与者根据协调者的请求执行事务提交或回滚，并向协调者发送Ack消息
    • 协调者收到所有的Ack消息过后判断事务的完成或者中断

该协议可以视为强一致的算法，通常用来保证多份数据操作的原子性，也可以实现数据副本之间的一致性，实现简单，但是缺点也很多，比如单点故障（协调者挂了整个系统就没法对外服务，任一节点挂了事务就没法执行，没有容错机制）、阻塞（两个阶段都涉及同步等待阻塞，极大降低了吞吐量）、数据不一致（参与者回复Yes/No后如果因为网络原因没有收到提交/中断请求，此时它就不知道该如何操作了，导致集群数据不一致）……

2PC有些优化手段：超时判断机制，比如协调者发出事务请求后等待所有参与者反馈，若超过时间没有搜集完毕所有回复则可以多播消息取消本次事务；互询机制，参与者P回复yes后，等待协调者发起最终的commitabort，如果没收到那么可以询问其他参与者Q来决定自身下一步操作，避免一直阻塞（如果其他参与者全都是等待状态，那么P也只能一直阻塞了）。所以2PC的阻塞问题是没办法彻底解决的。

当然，如果网络环境较好，该协议一般还是能很好的工作的，2PC广泛应用于关系数据库的分布式事务处理，如mysql的内部与外部XA都是基于2PC的，一般想要把多个操作打包未原子操作也可以用2PC。

3PC

3 Phase Commit，三阶段提交，是二阶段提交的改进，系统也有两个角色协调者和参与者，事务提交过程分为三阶段。另外，如果你近期准备面试跳槽，建议在Java面试库小程序在线刷题，涵盖 2000+ 道 Java 面试题，几乎覆盖了所有主流技术面试题。

  1. 事务询问（canCommit）

    • 协调者向参与者发送一个包含事务内容的询问请求，询问是否可以执行事务并等待
    • 参与者根据自己状态判断并回复yes、no

  3. 执行事务预提交（preCommit）

    • 若协调者收到全是yes，就发送preCommit请求否则发布abort请求
    • 参与者若收到preCommit则执行事务操作并记录undo和redo然后发送Ack，若收到abort或者超时则中断事务

  5. 执行事务提交（doCommit）

    • 协调者收到所有的Ack则发送doCommit请求，若收到了No或者超时则发送abort请求
    • 参与者收到doCommit就执行提交并发送ACk，否则执行回滚并发送Ack
    • 协调者收到Ack判断是完成事务还是中断事务

 

 

三阶段相对于两阶段的改善就是把准备阶段一分为二，亦即多了一个canCommit阶段，按我理解这样就类似于TCP的三步握手，多了一次确认，增大了事务执行成功的概率。而且3PC的协调者即使出了故障，参与者也能继续执行事务所以解决了2PC的阻塞问题，但是也可能因此导致集群数据不一致。

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Paxos

上面两个协议的协调者都需要人为设置而无法自动生成，是不完整的分布式协议，而Paxos 就是一个真正的完整的分布式算法。系统一共有几个角色：Proposer（提出提案）、Acceptor（参与决策）、Learner（不参与提案，只负责接收已确定的提案，一般用于提高集群对外提供读服务的能力），实践中一个节点可以同时充当多个角色。提案选定过程也大概分为2阶段：

  1. Prepare阶段

    • Proposer选择一个提案编号M，向Acceptor某个超过半数的子集成员发送该编号的Prepare请求
    • Acceptor收到M编号的请求时，若M大于该Acceptor已经响应的所有Prepare请求的编号中的最大编号N，那么他就将N反馈给Proposer，同时承诺不会再批准任何编号小于M的提案

  3. Accept阶段

    • 如果Proposer收到超过半数的Acceptor对于M的prepare请求的响应，就发送一个针对[M,V]提案的Accept请求给Acceptor，其中V是收到的响应编号中编号的最大的提案值，如果响应中不包括任何提案值，那么他就是任意值
    • Acceptor收到这个针对[M,V]的Accept请求只要改Acceptor尚未对大于M编号的提案做出过响应，他就通过这个提案

  5. Learn阶段（本阶段不属于选定提案的过程）

    • Proposer将通过的提案同步到所有的Learner

 

 

Paxos协议的容错性很好，只要有超过半数的节点可用，整个集群就可以自己进行Leader选举，也可以对外服务，通常用来保证一份数据的多个副本之间的一致性，适用于构建一个分布式的一致性状态机。

Google的分布式锁服务Chubby就是用了Paxos协议，而开源的ZooKeeper使用的是Paxos的变种ZAB协议。另外，如果你近期准备面试跳槽，建议在Java面试库小程序在线刷题，涵盖 2000+ 道 Java 面试题，几乎覆盖了所有主流技术面试题。

Raft

Raft协议对标Paxos，容错性和性能都是一致的，但是Raft比Paxos更易理解和实施。系统分为几种角色：Leader（发出提案）、Follower（参与决策）、Candidate（Leader选举中的临时角色）。

刚开始所有节点都是Follower状态，然后进行Leader选举。成功后Leader接受所有客户端的请求，然后把日志entry发送给所有Follower，当收到过半的节点的回复（而不是全部节点）时就给客户端返回成功并把commitIndex设置为该entry的index，所以是满足最终一致性的。

Leader同时还会周期性地发送心跳给所有的Follower（会通过心跳同步提交的序号commitIndex），Follower收到后就保持Follower状态（并应用commitIndex及其之前对应的日志entry），如果Follower等待心跳超时了，则开始新的Leader选举：首先把当前term计数加1，自己成为Candidate，然后给自己投票并向其它结点发投票请求。直到以下三种情况：

  • 它赢得选举；
  • 另一个节点成为Leader；
  • 一段时间没有节点成为Leader。

在选举期间，Candidate可能收到来自其它自称为Leader的写请求，如果该Leader的term不小于Candidate的当前term，那么Candidate承认它是一个合法的Leader并回到Follower状态，否则拒绝请求。

如果出现两个Candidate得票一样多，则它们都无法获取超过半数投票，这种情况会持续到超时，然后进行新一轮的选举，这时同时的概率就很低了，那么首先发出投票请求的的Candidate就会得到大多数同意，成为Leader。

 

 

在Raft协议出来之前，Paxos是分布式领域的事实标准，但是Raft的出现打破了这一个现状（raft作者也是这么想的，请看论文），Raft协议把Leader选举、日志复制、安全性等功能分离并模块化，使其更易理解和工程实现，将来发展怎样我们拭目以待（挺看好）。

Raft协议目前被用于 cockrouchDB，TiKV等项目中，据我听的一些报告来看，一些大厂自己造的分布式数据库也在使用Raft协议。

Gossip

Gossip协议与上述所有协议最大的区别就是它是去中心化的，上面所有的协议都有一个类似于Leader的角色来统筹安排事务的响应、提交与中断，但是Gossip协议中就没有Leader，每个节点都是平等的。

 

 

每个节点存放了一个key,value,version构成的列表，每隔一定的时间，节点都会主动挑选一个在线节点进行上图的过程（不在线的也会挑一个尝试），两个节点各自修改自己较为落后的数据，最终数据达成一致并且都较新。节点加入或退出都很容易。

去中心化的Gossip看起来很美好：没有单点故障，看似无上限的对外服务能力……本来随着Cassandra火了一把，但是现在Cassandra也被抛弃了，去中心化的架构貌似难以真正应用起来。归根到底我觉得还是因为去中心化本身管理太复杂，节点之间沟通成本高，最终一致等待时间较长……往更高处看，一个企业（甚至整个社会）不也是需要中心化的领导（或者制度）来管理吗，如果没有领导（或者制度）管理，大家就是一盘散沙，难成大事啊。

事实上现代互联网架构只要把单点做得足够强大，再加上若干个强一致的热备，一般问题都不大。

NWR 机制

首先看看这三个字母在分布式系统中的含义：

N：有多少份数据副本；W：一次成功的写操作至少有w份数据写入成功；R：一次成功的读操作至少有R份数据读取成功。

NWR值的不同组合会产生不同的一致性效果，当W+R>N的时候，读取操作和写入操作成功的数据一定会有交集，这样就可以保证一定能够读取到最新版本的更新数据，数据的强一致性得到了保证，如果R+W<=N，则无法保证数据的强一致性，因为成功写和成功读集合可能不存在交集，这样读操作无法读取到最新的更新数值，也就无法保证数据的强一致性。

版本的新旧需要版本控制算法来判别，比如向量时钟。

当然R或者W不能太大，因为越大需要操作的副本越多，耗时越长。

Quorum 机制

Quorom机制，是一种分布式系统中常用的，用来保证数据冗余和最终一致性的投票算法，主要思想来源于鸽巢原理。在有冗余数据的分布式存储系统当中，冗余数据对象会在不同的机器之间存放多份拷贝。但是同一时刻一个数据对象的多份拷贝只能用于读或者用于写。

分布式系统中的每一份数据拷贝对象都被赋予一票。每一个操作必须要获得最小的读票数（Vr）或者最小的写票数(Vw）才能读或者写。如果一个系统有V票（意味着一个数据对象有V份冗余拷贝），那么这最小读写票必须满足：

  • Vr + Vw > V
  • Vw > V/2

第一条规则保证了一个数据不会被同时读写。当一个写操作请求过来的时候，它必须要获得Vw个冗余拷贝的许可。而剩下的数量是V-Vw 不够Vr，因此不能再有读请求过来了。同理，当读请求已经获得了Vr个冗余拷贝的许可时，写请求就无法获得许可了。

第二条规则保证了数据的串行化修改。一份数据的冗余拷贝不可能同时被两个写请求修改。

Quorum机制其实就是NWR机制。

Lease机制

master给各个slave分配不同的数据，每个节点的数据都具有有效时间比如1小时，在lease时间内，客户端可以直接向slave请求数据，如果超过时间客户端就去master请求数据。一般而言，slave可以定时主动向master要求续租并更新数据，master在数据发生变化时也可以主动通知slave，不同方式的选择也在于可用性与一致性之间进行权衡。

租约机制也可以解决主备之间网络不通导致的双主脑裂问题，亦即：主备之间本来心跳连线的，但是突然之间网络不通或者暂停又恢复了或者太繁忙无法回复，这时备机开始接管服务，但是主机依然存活能对外服务，这是就发生争夺与分区，但是引入lease的话，老主机颁发给具体server的lease必然较旧，请求就失效了，老主机自动退出对外服务，备机完全接管服务。

来源：http://mageek.cn/archives/88/

posted @ 2023-04-12 16:26  zydbky  阅读(74)  评论(0)  编辑  收藏  举报