大数据经典论文解读 - 分布式锁 Chubby（分布式事务、Paxos、可线性化）
Chubby
在谷歌“三驾马车”中3个系统都是单Master系统，这个Master是系统的单点，一旦Master故障集群就无法提供服务。使用Backup Master，通过监控机制进行切换。但是：
- 如何实现Backup Master和Master完全同步？
- 监控程序也是单点，如何确定是Master宕机还是监控程序到Master的网络断了？后者可能导致集群中出现两个Master
问题本质是分布式共识，Chubby是个粗粒度的分布式锁方案。
两阶段提交
GFS 的 Master 是一个有同步复制的 Backup Master 的。Bigtable 中 SSTable 只要预写日志WAL写入成功就称为在Master上数据写入成功，但GFS中可能因为在Backup Master里写入数据会因为故障问题失败，这时同步复制失败。Backup Master 和 Master 同步复制就是分布式事务。
2阶段提交（2PC）就是将数据写入拆分为提交请求和提交执行：
- 提交请求
协调者将事务发送所有参与者，参与者判断自己能否成功执行，可以则返回成功，不可以则返回失败。
如果可以要先把要进行的事务预写日志方式写下。这与Bigtable中写入日志就意味数据写入成功不同，这里没有参与者真正生效，且写入的日志包括 redo logs 和 undo logs - 提交执行
如果有参与者返回失败，则事务失败，协调者通知参与者回滚事务。所有参与者返回成功，协调者则再次发起请求告知所有参与者完成哪个事务。事务完成后参与者反馈给协调者，协调者接收所有完成成功的消息后整个事务成功结束
在2PC过程中如果出现硬件或网络故障：
- 参与者发生故障，其无法知道协调者到底想要继续还是回滚。这种情况下参与者在硬件腹胀解决后，会一直等待协调者 给下一步指令
- 协调者之前收到了参与者的答应执行事务响应，协调者会一直尝试重新联系参与者。若一直没响应，协调者在等一段时间后会放弃整个事务，事务回滚。
这意味着硬件故障时，可能有一个参与者已完成事务，但零个可能很长时间后硬件和网络恢复后才完成。若二者是 Master 和 Backup Master，这段时间内二者间数据不一致。此时协调者作为对外沟通的窗口，可以阻塞或拒绝服务
这实现了CAP种的CP
三阶段提交
将提交请求阶段拆分为两步。
- CanCommit请求，协调者询问参与者能否执行，但不写日志
- PreCommit请求，当所有参与者返回成功时，再发送一个预提交请求，所有参与者写下 redo logs 和 undo logs
这两个请求阶段，参与者可以放弃事务，整个事务回滚。网络超时也会导致回滚。将提交拆分为两个动作，缩短了参与者发生同时阻塞的时间。大部分不能执行的事务在CanCommit阶段就放弃，无需写日志和回滚。 - Commit阶段，相比之下，如果参与者等待协调者超时了，那么参与者不会一直等待，而是将已答应的事务提交
提升了可用性，出现网络延时阻塞情况下，整个事务仍能执行。
一个特殊情况下，3PC比2PC更糟糕：
- 所有参与者在CanCommit阶段答应执行事务
- 在PreCommit阶段，协调者发送PreCommit信息给所有参与者。参与者A挂了，没执行事务；参与者B与协调者间网络中断，等待一段时间后，参与者B决定执行事务
- 这时参与者B的状态与其他参与者不同，即所谓“脑裂”
3PC在网络分区时仍尝试执行事务，为了减少网络分区下出现数据不一致，选择了拆分提交请求。
3PC实现了AP
2PC和3PC问题不在AC间的取舍，而是都充满了“单点故障”，特别是协调者。
数据库的隔离性
分布式事务存在“单点问题”，作为单点的协调者故障，系统无法运行。且同步阻塞对系统性能影响很大。
数据库的ACID特性分为一下4种：
- 未提交读 Read Uncommitted
事务间不隔离，事务执行过程中，读取的数据来自一个可能回滚的事务，可能读到脏数据 - 提交读 Read Committed
事务只读取已提交事务，但事务执行过程中其他事务更新数据，事务中多次读取一个数据会得到不同结果。
幻读：一个事务中两次读操作得到不同结果 - 可重复读 Repeatble Read
事务执行时只会读取开始前已提交的数据，执行期间提交的数据无法看见。有“一物两卖”的问题 - 串行化 Serializable
所有事务虽然提交时可以并行，但在外部看来是按确定顺序一个一个执行的
线性一致性
GFS中Master的主备同步无需使用2PC，因为其没有隔离性的要求。主备同步中写日志可看作一个个事件将状态的状态改变。主备同步靠可用就是在两个状态机间做同步复制，也就是状态机复制问题。这里解决的不是隔离性里的“可串行化”问题，而是分布式共识中“可线性化”问题：任何一个客户端写入数据后，之后一定能读取到刚写入的数据。
分布式系统中实现可线性化有一定难度，如Master和Shadow Master间的异步同步数据：
- client写数据到Master
- Master崩溃
- 刚才的数据没来及同步到Shadow Master
- 客户端从Shadow Master读数据，没读到
多协调者
通过提供多个协调者避免单点故障。但是可能造成操作顺序错乱。例如协调者A要删除参与者CD上的目录 /data/bigdata，协调者B要将目录改名。因为是分布式网络环境，可能造成再不同节点上执行事务的顺序不同。
原因在于多个协调者间无法协调，达成在两个操作顺序上的共识
Paxos 算法
为了实现高可用，在写入数据时能够向一组服务器发请求而非一个。这组机器中每一台最终写入并执行日志的顺序一样。
- 提案（Proposal）：每个要写入的操作
- 提案者（Proposer）：接收外部请求并尝试写入数据的节点
- 异步协调：提案者接受请求后进行协调，获得多数通过的请求才会被选择
- 接受者（Acceptor）
提案编号
每个提案都有一个编号，高位时提案过程中轮数（Round），低位时服务器编号。每个节点都记录自己看到或用过的最大轮数。
某节点要发起新提案，用它最大轮数加上1作为新提案轮数，并将自己的服务器编号拼接上去，作为提案号发出去。这个提案号必须存在磁盘上，避免宕机后不知道最新提案号是多少。
- 不存在相同提案号
- 提案号能排序，分出先后
Prepare 阶段
提案者接收请求后发起提案，提案包括提案号和请求内容。这个提案广播给所有接受者，被称为Prepare请求。所有Acceptor接收提案后返回一个响应，响应包含：
- 所有接受者一旦收到Prepare请求后就承诺之后的提案号永不比那个小
- 若接受者之前已接收其他提案，那么将其存储，并将Prepare请求的提案号和其他提案的内容返回；若没接收过，返回NULL
这里接受者没真正接受请求，本质是提案者查询所有接受者是否接受了别的提案
Accept 阶段
提案者收到过半响应后进入第二阶段，再发一个广播：
- Prepare请求中就有的提案号
- 提案的值，有两种情况
- 如果之前接受者已接受过值，这里的值就是所有接受者返回的值中提案号最大的那个，即遵循已做出的决策
- 如果所有接受者返回的都是NULL，这个请求中提案者就放上自己的值。接受者可选择接受还是拒绝这个提案的值
- 若没有其他并发提案，接受这个值。一旦提案者收到过半接受者同意，那么这个提交值就被选定
- 若某个接受者刚才已答应某个新的提案者，则不接受更早时候的请求，会拒绝
- 无论拒绝还是接受，接受者都返回最新的提案号
- 如果之前接受者已接受过值，这里的值就是所有接受者返回的值中提案号最大的那个，即遵循已做出的决策
提案者等至少一半接受者返回响应，有人拒绝则放弃当前提案重新再来：生成新提案号、发起Prepare、Accept请求。超过一般人接受时，提案通过。
下图为有接受者拒绝，重新生成提案号，重新发出请求
可线性化和共识算法
Paxos算法确保所有节点对当前接受哪一个提案达成大多数共识。通过Paoxs算法能确保所有服务器上写入日志的顺序是一样的，但是并不关心顺序。Paxos算法的问题是开销太大，无论是否达成共识都要两轮RPC调用，且所有的数据写入都要在所有接受者节点上写一遍。
原始Paxos算法性能不好，简单的写入一条日志，可能要解决多个Proposer间的竞争问题，可能有好几轮RPC调用。可以使用一次提交一组日志的方法进行优化。性能问题的根本原因在于，一个节点就需要承接所有数据请求。在可用性上不存在单点瓶颈，但在性能上存在。
通过 Chubby 转移可用性和“共识”问题
对于GFS和Bigtable这样的单Master系统，保障系统高可用采用：
- 同步复制
但是2PC也有单点故障 - 对Master监控，即使进行故障切换
如何判断是Master宕机还是网络问题？
Chubby的思路就是不在每个操作、每个日志写入时进行“共识”，而是确认哪一个是Master。
系统的可用性与容错机制被抽离了出来，数据同步只要通过2PC进行提交，单点故障则通过Paxos算法让一致性模块达成共识，确认哪个是Master。其他节点通过这个一致性模块获取哪个是最新Master。
Chubby系统中，它针对Paxos进行了封装，对外接口成了一个锁。Chubby变成了一个分布式锁而非一个Paxos一致性模块。哪一台机器持有锁，他就是Master。
Chubby是一个粗粒度锁，即外部客户端占用时间较长。如，Master只要不出故障就可以一直占有；但不会通过它做很大细粒度工作，如数据库的写入事务。
Master的切换频率很低，不然Paxos的性能也无法支持。在Bigtable中Chubby用于存储变化很少但丢失后会导致不一致的元数据：
- Master高可用切换
- 存储引导位置 Bootstrap Location
- Tablet 和 Tablet Server 间的分配关系
- Bigtable 里表的 Schema
Chubby并不是提供一个底层Paxos算法库，让GFS、Bigtable等基于Paxos实现数据库事务，而是将自己变为分布式锁，解决GFS、Bigtable的元数据一致性问题，以及容错场景下灾难恢复问题。
Chubby 系统架构
Chubby 通过“共识”算法确认一个Master节点，其作为系统中唯一的提案者，所有写入操作都会发到这个Master节点。只有一个提案者使得不会在两个Proposer间竞争提案，避免了多轮协商。如果Master当即，会通过共识算法再选一个；如果因为网络问题导致两个Master，也会通过共识算法确定一个Master。Master的生命周期被称为租期（lease），在到期前会进行续租，如果Master崩溃，在到期后会选举新的Master。
Paxos不需要一个单一的Master节点，但为了效率使用单一Master简化系统。Chubby可以看作3层系统：
- 底层是Paxos协议实现的同步日志复制的状态机复制系统
- 上一层是通过状态机实现的数据库。谷歌直接采用了BerkeleyDB，Chubby通过Paxos在多个BerkeleyDB李实现数据库的同步复制
- 最上层是锁服务
以上是服务器端，Chubby 还提供了客户端。客户端通过DNS获得所有服务端节点，访问任意一个节点得到Master位置，读写请求都访问Master。对于写请求，Master作为提案者，在所有Chubby节点上通过Paxos算法同步复制；对于读请求，Master直接返回本地请求，所有节点的数据都是有共识的。
Chubby 对外的接口
Chubby底层是BerkeleyDB这种KV数据库，对外接口类似Unix文件系统接口。每个目录或文件都称为节点（node），外部应用使用的锁就是锁在这个节点上。获得锁的客户端就可以向对应目录或文件中写数据。判断哪个是真正的Master，就看哪个获得了某个特定的文件锁。
定义 /gfs/master 这个命名空间，用于存放Master信息。这样Master通过RPC锁住这个文件，向里写下IP或其他元数据。其他客户端无法获得锁也无法修改Master。其它节点可以读它，查询到哪个是Master的客户端。Chubby 中节点分为永久和临时两类节点。
- 永久：客户端显示调用API才能删除，如Bigtable中Chubby存放的引导位置信息
- 临时：一旦和客户端的session断开，就自动消失，Bigtable中 Tablet Server 的注册
为了减少Chubby的负载，防止客户端不断轮询获取各个目录和文件的变更。Chubby实现了事件通知机制。是设计模式中典型的观察者模式。客户端注册对哪些事件感兴趣，如特定目录和文件的变更删除，一旦事件发生，Chubby就推送相应事件信息给这些客户端。
Chubby 作为分布式锁的挑战
客户端获取的锁是有时效的，为了避免拿到锁的客户端因故障或延迟导致下线。例如：
- 客户端A获取了Chubby的锁
- 一段时间后A仍有锁，向Bigtable写入请求。存在网络拥堵，用了很长时间才到
- 写请求还没到达，A的租约到期，另一个客户端B获得对应的锁，然后B向其中写入数据
- X的请求到达节点，但Bigtable不知道谁拥有锁，认为已经通过应用层面实现了对资源的保护。A的写入请求会覆盖B的。
解决方案：
- 锁延迟（lock-delay）
客户端的租期到期后，如果不是客户端主动释放，Chubby让客户端再持有一段时间再释放。
客户端主动释放会明确告诉Chubby不会再向其中写数据，没有主动释放则可能有请求在网络上。
等一段时间还没有请求来，则Chubby释放锁 - 锁序列器（lock-sequencer）
本质是乐观锁。客户端获取Chubby锁时拿到对应的锁序号，发送请求时要带上这个序号，当Chubby将锁给别的客户端时锁序号会增大，对应的业务服务，如Bigtable，也会记录每次请求的锁序列号，通过序列号确定是否有之前的尝试覆盖新数据
Chubby 每个锁，除了文件、目录本身，及ACL权限这种元数据外，还有4个编号：
- 实例编号（instance number）：当“节点”创建时自增
- 文件内容编号（content generation number）：当文件内容被写入时自增
- 锁编号（lock generation number）：当锁从 Free 转为 Held 时自增
- ACL编号（ACL generation number）：当这个节点的权限ACL信息更新时自增
