从新冠疫情出发,漫谈 Gossip 协议
众所周知周知,疫情仍然在全球各地肆虐。据最新数据统计,截至北京时间 2020-05-28,全球累计确诊 5698703 例,累计死亡 352282 例,累计治愈 2415237 例。
从上面的统计数据,我们可以看出,新冠病毒在人与人之间的传播是极其高效的,且影响范围广。如果我们把「新冠病毒」想象成一小段数据,将「人与人之间传播」想象成数据交换,那么,我们可以得出结论,在不考虑免疫系统和人为干预等一些因素,经过反复迭代,数据(新冠病毒)可以被发送(感染)到每个节点(人)上。
这个就是今天要介绍的 Gossip 协议,该协议早在 1987 年就被发表在 ACM 上的论文《Epidemic Algorithms for Replicated Database Maintenance》中。当时主要用在分布式数据库系统中各个副本节点间同步数据。
Gossip 协议简介
Gossip 协议分为 Push-based 和 Pull-based 两种模式,具体工作流程如下:
Push-based 的 Gossip 协议:
网络中的某个节点随机选择N个节点作为数据接收对象
该节点向其选中的N个节点传输相应数据
接收到数据的节点对数据进行存储
接收到数据的节点再从第一步开始周期性执行
Pull-based 的 Gossip 协议,正好相反:
集群内的所有节点,随机选择其它 k 个节点询问有没有新数据
接收到请求的节点,返回新数据
如何实现 Gossip
这边简单分析下 HashiCorp 公司的 Serf 的核心库 Memberlist。这家公司研发了 Consul(基于 raft 实现的分布式存储)、Vagrant(声明式虚拟机编排)等优秀的产品。最近由于中美矛盾升级,也陷入到了舆论的漩涡中,爆出禁止在中国使用他们的产品的传闻。不过,这是题外话。
Memberlist 这个 Golang 的代码库,基于 Gossip 协议,实现了集群内节点发现、 节点失效探测、节点故障转移、节点状态同步等。
其核心实现的大致如下:
newMemberlist():初始化 Memberlist 对象,根据配置监听 TCP/UDP 端口,用于之后通信。这边需要注意一点,虽然是基于 Gossip 协议实现的,但是并不是所有信息都采用 Gossip 进行数据交换。比如节点加入集群的时候,为了尽快的让集群内所有节点感知到,采用遍历当前已知的所有节点并通过 TCP 连接发送并接收数据的方式,来确保跟所有节点完成数据交换。
gossip():Memberlist 对象启动之后,会定期使用 Gossip 协议,随机选择集群内的节点,采用 UDP 传输方式发送当前节点状态以及用户自定义的数据。
pushPull():还会定期随机选择一个节点,通过 TCP 传输方式与其做全量数据交换,加速集群内数据一致性收敛。
probe():还会定期轮训集群内的一个节点,通过 UDP 方式发送心跳探测包,做到节点感知。
深入 Gossip 核心代码
发送端处理流程:
- 周期性地随机选择 m.config.GossipNodes 个节点,然后广播正在等待发送的信息
// Create a gossip ticker if needed
if m.config.GossipInterval > 0 && m.config.GossipNodes > 0 {
t := time.NewTicker(m.config.GossipInterval)
go m.triggerFunc(m.config.GossipInterval, t.C, stopCh, m.gossip)
m.tickers = append(m.tickers, t)
}
// gossip is invoked every GossipInterval period to broadcast our gossip
// messages to a few random nodes.
func (m *Memberlist) gossip() {
defer metrics.MeasureSince([]string{"memberlist", "gossip"}, time.Now())
// Get some random live, suspect, or recently dead nodes
m.nodeLock.RLock()
kNodes := kRandomNodes(m.config.GossipNodes, m.nodes, func(n *nodeState) bool {
if n.Name == m.config.Name {
return true
}
switch n.State {
case StateAlive, StateSuspect:
return false
case StateDead:
return time.Since(n.StateChange) > m.config.GossipToTheDeadTime
default:
return true
}
})
m.nodeLock.RUnlock()
// ...
for _, node := range kNodes {
// Get any pending broadcasts
msgs := m.getBroadcasts(compoundOverhead, bytesAvail)
if len(msgs) == 0 {
return
}
addr := node.Address()
if len(msgs) == 1 {
// Send single message as is
if err := m.rawSendMsgPacket(node.FullAddress(), &node.Node, msgs[0]); err != nil {
m.logger.Printf("[ERR] memberlist: Failed to send gossip to %s: %s", addr, err)
}
} else {
// Otherwise create and send a compound message
compound := makeCompoundMessage(msgs)
if err := m.rawSendMsgPacket(node.FullAddress(), &node.Node, compound.Bytes()); err != nil {
m.logger.Printf("[ERR] memberlist: Failed to send gossip to %s: %s", addr, err)
}
}
}
}
接收端:
- 接收数据报文,然后解析报文信息,并将信息记录下来
// packetListen is a long running goroutine that pulls packets out of the
// transport and hands them off for processing.
func (m *Memberlist) packetListen() {
for {
select {
case packet := <-m.transport.PacketCh():
m.ingestPacket(packet.Buf, packet.From, packet.Timestamp)
case <-m.shutdownCh:
return
}
}
}
func (m *Memberlist) ingestPacket(buf []byte, from net.Addr, timestamp time.Time) {
// ...
// See if there's a checksum included to verify the contents of the message
if len(buf) >= 5 && messageType(buf[0]) == hasCrcMsg {
crc := crc32.ChecksumIEEE(buf[5:])
expected := binary.BigEndian.Uint32(buf[1:5])
if crc != expected {
m.logger.Printf("[WARN] memberlist: Got invalid checksum for UDP packet: %x, %x", crc, expected)
return
}
m.handleCommand(buf[5:], from, timestamp)
} else {
m.handleCommand(buf, from, timestamp)
}
}
Gossip 协议的优缺点
看了 Memberlist 的实现,难免会有这样的疑问,为什么要使用 Gossip 协议,直接在集群内广播不香么?接下来,我们可以通过 Gossip 协议的优缺点来分析,使用 Gossip 协议的意义。
优点:
协议简单,实现起来很方便
扩展性强,可以允许集群内节点任意增加或者减少,新增节点最终会与其他节点一致
去中心化,节点之间是完全对等的
最终一致性
缺点:
数据同步延迟,因为只保证最终一致性,所以会出现某个时间点,部分节点数据不同步的情况
传输数据冗余,相同数据在节点间会反复被传输
今天对 Gossip 的协议就简单介绍到这里,如果有同学对内容感兴趣,可以回复评论,我们私下多多探讨和交流。
参考资料
https://en.wikipedia.org/wiki/Gossip_protocol
https://github.com/hashicorp/serf
https://github.com/hashicorp/memberlist
https://zhuanlan.zhihu.com/p/41228196
https://www.jianshu.com/p/de7b026f4997
推荐阅读
从新冠疫情出发,漫谈 Gossip 协议的更多相关文章
- Python小白的数学建模课-B6. 新冠疫情 SEIR 改进模型
传染病的数学模型是数学建模中的典型问题,常见的传染病模型有 SI.SIR.SIRS.SEIR 模型. SEIR 模型考虑存在易感者.暴露者.患病者和康复者四类人群,适用于具有潜伏期.治愈后获得终身免疫 ...
- Raft算法和Gossip协议
简单介绍下集群数据同步,集群监控用到的两种常见算法. Raft算法 raft 集群中的每个节点都可以根据集群运行的情况在三种状态间切换:follower, candidate 与 leader.lea ...
- P2P 网络核心技术:Gossip 协议
背景 Gossip protocol 也叫 Epidemic Protocol (流行病协议),实际上它还有很多别名,比如:“流言算法”.“疫情传播算法”等. 这个协议的作用就像其名字表示的意思一样, ...
- 浅谈集群版Redis和Gossip协议
昨天的文章写了关于分布式系统中一致性哈希算法的问题,文末提了一下Redis-Cluster对于一致性哈希算法的实现方案,今天来看一下Redis-Cluster和其中的重要概念Gossip协议. 1.R ...
- Python小白的数学建模课-B5. 新冠疫情 SEIR模型
传染病的数学模型是数学建模中的典型问题,常见的传染病模型有 SI.SIR.SIRS.SEIR 模型. 考虑存在易感者.暴露者.患病者和康复者四类人群,适用于具有潜伏期.治愈后获得终身免疫的传染病. 本 ...
- Python小白的数学建模课-B4. 新冠疫情 SIR模型
Python小白的数学建模课-B4. 新冠疫情 SIR模型 传染病的数学模型是数学建模中的典型问题,常见的传染病模型有 SI.SIR.SIRS.SEIR 模型. SIR 模型将人群分为易感者(S类). ...
- Dynamo涉及的算法和协议——p2p架构,一致性hash容错+gossip协议获取集群状态+向量时钟同步数据
转自:http://www.letiantian.me/2014-06-16-dynamo-algorithm-protocol/ Dynamo是Amazon的一个分布式的键值系统,P2P架构,没有主 ...
- Cassandra1.2文档学习(2)——节点间通信协议之gossip协议
参考文档:http://www.datastax.com/documentation/cassandra/1.2/webhelp/index.html#cassandra/architecture/a ...
- 【协议】5、gossip 协议
Gossip是一种去中心化.容错并保证最终一致性的协议. Background:分布式环境 Gossip是为了解决分布式遇到的问题而设计的.由于服务和数据分布在不同的机器上,节点之间的每次交互都伴随着 ...
随机推荐
- Lodash工具库中cloneDeep深拷贝的使用
在vue向数据库提交数据的过程中,可能需要处理某些数据,比如有以下要求:传递的参数必须是以逗号分隔的分类列表 但此时如果vue组件中的数据却是数组形式的这个时候需要用到数组的 join 方法对数据进行 ...
- CentOS下搭建Git服务器
1.首先需要安装Git,可以使用yum源在线安装: [root@localhost Desktop]# yum install -y git 2.创建一个git用户,用来运行git服务 # addus ...
- DBUtils 使用方法
导包 jar DBUtils.jar QueryRunner中提供对sql语句操作的API. update(Connection conn, String sql, Object... param ...
- Java——异常处理,数据库连接
在学习数据库连接时看到try(){}结构,查了一下写在这里: import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import jav ...
- PSR-4 的实现示例
闭包实例 <?php /** * 一个具体项目实现的示例. * * 在注册自动加载函数后,下面这行代码将引发程序 * 尝试从 /path/to/project/src/Baz/Qux.php * ...
- 01 . Tomcat简介及部署
Tomcat简介 Tomcat背景 tomcat就是常用的的中间件之一,tomcat本身是一个容器,专门用来运行java程序,java语言开发的网页.jsp就应该运行于tomcat中.而tomcat本 ...
- Golang基础教程——map使用篇
本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是golang专题的第7篇文章,我们来聊聊golang当中map的用法. map这个数据结构我们经常使用,存储的是key-value的键 ...
- appnium(一)简介
一.appium简介 1,appium是开源的移动端自动化测试框架: 2,appium可以测试原生的.混合的.以及移动端的web项目: 3,appium可以测试ios,android应用(当然了,还有 ...
- 跨域解决方案 - node 转发
目录 1. 定义 2. 代理转发 3. node 转发解决跨域问题 4. 代码演示 5. 参考地址 1. 定义 当用户需要请求数据时, 用户向前端服务器发送请求, 然后前端服务器接收请求之后向后端服务 ...
- ssh-copy-id to filter out any that...ERROR: Read from socket failed: Connection reset by peer
ssh-copy-id bigboss1 /usr/bin/ssh-copy-id: INFO: attempting to log in with the new key(s), to filter ...