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為什么需要分布式共識算法

科技綠洲 ? 來源:Linux開發(fā)架構(gòu)之路 ? 作者:Linux開發(fā)架構(gòu)之路 ? 2023-11-10 10:18 ? 次閱讀
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分布式共識算法

首先我們先明確這個問題:為什么需要分布式共識算法?

這就要從當(dāng)前的分布式系統(tǒng)設(shè)計的缺陷來看了,假設(shè)我們的集群現(xiàn)在有兩個客戶端和三個服務(wù)端,如下圖:

圖片

在這個分布式系統(tǒng)的設(shè)計中,往往要滿足CAP理論,而分布式共識算法解決的就是CAP理論中的一致性問題。整個一致性問題分為三種問題:

  • 順序一致性
  • 線性一致性
  • 因果一致性

順序一致性

順序一致性是1979年Lamport 在論文《How to Make a Multiprocessor Computer That Correctly Executes Multiprocess Programs 》中提出::假設(shè)執(zhí)行結(jié)果與這些處理器以某一串行順序執(zhí)行的結(jié)果相同,同時每個處理器內(nèi)部操作的執(zhí)行看起來又與程序描述的順序一致。滿足該條件的多處理器系統(tǒng)我們就認(rèn)為是順序一致的。實際上,處理器可以看做一個進程或者一個線程,甚至是一個分布式系統(tǒng)。

這句話并不是很好理解,我們看一下分布式系統(tǒng)中順序一致性的一個例子:

假設(shè)客戶端A有兩條命令:

command1:set(x,1) //設(shè)置x為1
command2:set(x,3)

客戶端B有一下兩條命令:

command3:get(x) //得到x的當(dāng)前值
command4:set(x,4)

那么如果服務(wù)端那邊收到的節(jié)點只要滿足command2在command1后面執(zhí)行并且comand4在command3后面執(zhí)行我們就認(rèn)為其滿足順序一致性。

圖片

線性一致性

線性一致性或稱原子一致性或嚴(yán)格一致性,指的是程序在執(zhí)行順序組合中存在可線性化點P的執(zhí)行模型,這意味著一個操作將在程序的調(diào)用和返回之間的某個點P生效,之后被系統(tǒng)中并發(fā)運行的所有其他線程所感知。線性一致性概念是1990年 Maurice Herlihy · Jeannette M Wing 在論文《Linearizability: A Correctness Condition for Concurrent Objects》中提出。

通俗來講,線性一致性可以說是順序一致性的升級版。其會有一個全局時鐘,假設(shè)還是上面發(fā)送的命令,只不過加上了時間信息:

客戶端A發(fā)送的命令如下:

[14:01]command1:set(x,1) //設(shè)置x為1
[14:02]command2:set(x,3)

客戶端B發(fā)送的命令如下:

[14:03]command3:get(x) //得到x的當(dāng)前值
[14:04]command4:set(x,4)

注:這里假設(shè)時延可能是幾分鐘級別的,所以有可能是command3在command1之前到

所以,假設(shè)初始值x = 0,而我們到達(dá)的順序如下:

command1->command3->command2->command4
command1->command3->command4->command2
...

這個順序確實是滿足順序一致性,但是我們get(x)獲得的值可謂是千奇百怪,可能是0,1,3 。為了解決順序一致性的不足,所以才提出的線性一致性。其要求命令滿足全局時鐘的時序性。所以很容易就知道,滿足線性一致性的一定滿足順序一致性;相反,滿足順序一致性的不一定會滿足線性一致性。

圖片

因果一致性

線性一致性要求所有線程的操作按照一個絕對的時鐘順序執(zhí)行,這意味著線性一致性是限制并發(fā)的,否則這種順序性就無法保證。由于在真實環(huán)境中很難保證絕對時鐘同步,因此線性一致性是一種理論。實現(xiàn)線性一致性的代價也最高,但是實戰(zhàn)中可以弱化部分線性一致性:只保證有因果關(guān)系的事件的順序,沒有因果關(guān)系的事件可以并發(fā)執(zhí)行,其指的是假設(shè)有兩個事件:A事件和B事件,如果A發(fā)生在B后面,那么就稱A和B具有因果關(guān)系。

Raft 算法

Paxos和Raft這些分布式共識算法就是用來多個節(jié)點之間達(dá)成共識的,其可以解決一定的一致性問題。其中Paxos難以理解,所以這篇博客以介紹Raft算法為主。

Raft是工程上使用較為廣泛的強一致性、去中心化、高可用的分布式協(xié)議。遵從此協(xié)議的分布式集群會對某個事情達(dá)成一致的看法,即使是在部分節(jié)點故障、網(wǎng)絡(luò)延時、網(wǎng)絡(luò)分割的情況下。

原理概覽

遵循Raft算法的分布式集群中每個節(jié)點扮演以下三種角色之一:

  • leader:領(lǐng)導(dǎo)者,其負(fù)責(zé)和客戶端通信,接收來自客戶端的命令并將其轉(zhuǎn)發(fā)給follower
  • follower:跟隨者,其一絲不茍的執(zhí)行來自leader的命令
  • candidate:候選者,當(dāng)follower長時間沒收到 leader的消息就會揭竿而起成為候選者,搶奪成為leader的資格

從上面的描述我們可以看到節(jié)點的角色不是固定的,其會在三個角色中轉(zhuǎn)換。我們舉個例子來說,假設(shè)我們有三個節(jié)點A、B、C,它們的基本信息如下圖中。一開始所有的節(jié)點都是follower狀態(tài),并且處于時期0這個狀態(tài)。

圖片

注:在Raft算法中,所有節(jié)點會被分配不同的超時時間,時間限定在150ms~300ms之間。為什么這么設(shè)置是因為如果設(shè)置相同的超時時間就會導(dǎo)致所有節(jié)點同時過期會導(dǎo)致遲遲選不出leader,看到后面就會明白。

150ms過去之后,A發(fā)現(xiàn)怎么leader沒跟我聯(lián)絡(luò)聯(lián)絡(luò)感情,是不是leader已經(jīng)寄了?王侯將相寧有種乎!于是A成為候選人給自己投了一票并開創(chuàng)自己的時代時期 1,并給其他還沒過期的follower發(fā)送信息請求它們支持自己當(dāng)leader。

圖片

節(jié)點B和C在收到來自A的消息之后,又沒有收到其他要求稱王者的信息,于是就選擇支持A節(jié)點,加入A的時代并刷新自己的剩余時間。

圖片

之后 A得到了超過一半的節(jié)點支持,成為leader,并定時給B和C聯(lián)絡(luò)聯(lián)絡(luò)感情(心跳信息)目的是防止有節(jié)點因為長時間收不到開始反叛成candidate。

圖片

之后整個分布式集群就可以和客戶端開始通信了,客戶端會發(fā)送消息給leader,之后leader會保證集群的一致性并且當(dāng)整個集群中的一半節(jié)點都完成客戶端發(fā)送的命令之后才會真正的返回給客戶端,表示完成此次命令。

圖片

但是這只是個概況,我們還缺了億點點細(xì)節(jié):

  • 選舉機制
  • 日志復(fù)制

選舉機制

剛剛我們講了最普通的一個選舉過程,但是我們可能還會遇到一些特殊情況:

  • 新加入節(jié)點
  • leader 掉線
  • 多個follower同時超時

新節(jié)點加入

當(dāng)有一個節(jié)點加入當(dāng)前的分布式集群的時候,leader會檢測并發(fā)現(xiàn)它并給他發(fā)送消息。使其加入此分布式集群。

圖片

leader 掉線處理

假設(shè)我們現(xiàn)在的服務(wù)器A掉線,由于沒有l(wèi)eader維持心跳消息,這個時候服務(wù)器B和C會進入超時倒計時的狀態(tài)。

圖片

200ms過去,服務(wù)器B開始超時了,這個時候它揭竿而起成為candidate,并向節(jié)點C發(fā)送消息請求其支持自己成為leader。

圖片

之后,在一系列判斷條件之后(后面會講),節(jié)點C會回復(fù)節(jié)點B的請求信息。插句題外話哈,在B還沒收到C的回復(fù)消息之前,假設(shè)A只是剛剛網(wǎng)絡(luò)不通暢,現(xiàn)在死而復(fù)生,給B發(fā)送消息了。那么B發(fā)現(xiàn)A的時期比自己落后了,這還等什么?!蒼天已死,黃天當(dāng)立,之后反手將其收為小弟。

圖片

之后節(jié)點B順利成為leader。

圖片

多個 follower 同時掉線

現(xiàn)在假設(shè)有4個節(jié)點:A、B、C、D。其中A和D的超時時間是相同的。

圖片

150ms過后,A和D同時成為candidate,爭相為了成為leader給B和C發(fā)消息。

圖片

這個時候有對于B和C有兩個選擇,一個是它們一起支持兩個中的一次,也就是要么支持A要么支持D,這樣這樣其中一個就會成為leader,我們假設(shè)它們兩個都支持A。

圖片

另外一種選擇就是,A和D各的一票支持,它們的支持者跟進它們各自的leader的時期,然后本輪選舉結(jié)束。

圖片

之后50ms過去之后,B的超時時間過期了,其獲得candiate的資格,這個時候其會向其他follower發(fā)送消息請求支持。

圖片

之后A、B、D 因為當(dāng)前的B也沒有支持者,所以就會支持B,B順利成為leader。

圖片

日志復(fù)制

當(dāng)我們的集群leader 選舉之后。Leader 接收所有客戶端請求,然后轉(zhuǎn)化為 log 復(fù)制命令,發(fā)送通知其他節(jié)點完成日志復(fù)制請求。每個日志復(fù)制請求包括狀態(tài)機命令 & 任期號,同時還有前一個日志的任期號和日志索引。狀態(tài)機命令表示客戶端請求的數(shù)據(jù)操作指令,任期號表示 leader 的當(dāng)前任期,任期也就是上圖中的時期。

而當(dāng)follower 收到日志復(fù)制命令會執(zhí)行處理流程:

1、follower 會使用前一個日志的任期號和日志索引來對比自己的數(shù)據(jù):

  1. 如果相同,接收復(fù)制請求,回復(fù) ok;
  2. 否則回拒絕復(fù)制當(dāng)前日志,回復(fù) error;

2、leader 收到拒絕復(fù)制的回復(fù)后,繼續(xù)發(fā)送節(jié)點日志復(fù)制請求,不過這次會帶上更前面的一個日志任期號和索引;

3、如此循環(huán)往復(fù),直到找到一個共同的任期號&日志索引。此時 follower 從這個索引值開始復(fù)制,最終和 leader 節(jié)點日志保持一致;

圖片

日志復(fù)制過程中,Leader 會無限重試直到成功。如果超過半數(shù)的節(jié)點復(fù)制日志成功,就可以任務(wù)當(dāng)前數(shù)據(jù)請求達(dá)成了共識,即日志可以 commite 提交了;

注:這里要提到的一點就是,如果follower發(fā)現(xiàn)canidate的日志還沒有自己的新(索引號沒自己大),其是不會支持其成為leader的。

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