本文转自:https://www.cnblogs.com/bangerlee/p/5655754.html

本系列文章将整理到我在GitHub上的《Java面试指南》仓库,更多精彩内容请到我的仓库里查看

https://github.com/h2pl/Java-Tutorial

喜欢的话麻烦点下Star哈

文章首发于我的个人博客:

www.how2playlife.com

该系列博文会告诉你什么是分布式系统,这对后端工程师来说是很重要的一门学问,我们会逐步了解分布式理论中的基本概念,常见算法、以及一些较为复杂的分布式原理,同时也需要进一步了解zookeeper的实现,以及CAP、一致性原理等一些常见的分布式理论基础,以便让你更完整地了解分布式理论的基础,为后续学习分布式技术内容做好准备。

如果对本系列文章有什么建议,或者是有什么疑问的话,也可以关注公众号【Java技术江湖】联系作者,欢迎你参与本系列博文的创作和修订。

引言

《分布式系统理论基础 - 一致性、2PC和3PC》一文介绍了一致性、达成一致性需要面临的各种问题以及2PC、3PC模型,Paxos协议在节点宕机恢复、消息无序或丢失、网络分化的场景下能保证决议的一致性,是被讨论最广泛的一致性协议。

Paxos协议同时又以其“艰深晦涩”著称,下面结合 Paxos Made SimpleThe Part-Time Parliament 两篇论文,尝试通过Paxos推演、学习和了解Paxos协议。

Basic Paxos

何为一致性问题?简单而言,一致性问题是在节点宕机、消息无序等场景可能出现的情况下,相互独立的节点之间如何达成决议的问题,作为解决一致性问题的协议,Paxos的核心是节点间如何确定并只确定一个值(value)。

也许你会疑惑只确定一个值能起什么作用,在Paxos协议里确定并只确定一个值是确定多值的基础,如何确定多值将在第二部分Multi Paxos中介绍,这部分我们聚焦在“Paxos如何确定并只确定一个值”这一问题上。

和2PC类似,Paxos先把节点分成两类,发起提议(proposal)的一方为proposer,参与决议的一方为acceptor。假如只有一个proposer发起提议,并且节点不宕机、消息不丢包,那么acceptor做到以下这点就可以确定一个值:

**P1**. 一个acceptor接受它收到的第一项提议

当然上面要求的前提条件有些严苛,节点不能宕机、消息不能丢包,还只能由一个proposer发起提议。我们尝试放宽条件,假设多个proposer可以同时发起提议,又怎样才能做到确定并只确定一个值呢?

首先proposer和acceptor需要满足以下两个条件:

1. proposer发起的每项提议分别用一个ID标识,提议的组成因此变为(ID, value)

2. acceptor可以接受(accept)不止一项提议,当多数(quorum) acceptor接受一项提议时该提议被确定(chosen)

(注: 注意以上“接受”和“确定”的区别)

我们约定后面发起的提议的ID比前面提议的ID大,并假设可以有多项提议被确定,为做到确定并只确定一个值acceptor要做到以下这点:

**P2**. 如果一项值为v的提议被确定,那么后续只确定值为v的提议

(注: 乍看这个条件不太好理解,谨记目标是“确定并只确定一个值”)

由于一项提议被确定(chosen)前必须先被多数派acceptor接受(accepted),为实现P2,实质上acceptor需要做到:

**P2a**. 如果一项值为v的提议被确定,那么acceptor后续只接受值为v的提议

满足P2a则P2成立 (P2a => P2)。

目前在多个proposer可以同时发起提议的情况下,满足P1、P2a即能做到确定并只确定一个值。如果再加上节点宕机恢复、消息丢包的考量呢?

假设acceptor c 宕机一段时间后恢复,c 宕机期间其他acceptor已经确定了一项值为v的决议但c 因为宕机并不知晓;c 恢复后如果有proposer马上发起一项值不是v的提议,由于条件P1,c 会接受该提议,这与P2a矛盾。为了避免这样的情况出现,进一步地我们对proposer作约束:

**P2b**. 如果一项值为v的提议被确定,那么proposer后续只发起值为v的提议

满足P2b则P2a成立 (P2b => P2a => P2)。

P2b约束的是提议被确定(chosen)后proposer的行为,我们更关心提议被确定前proposer应该怎么做:

**P2c**. 对于提议(n,v),acceptor的多数派S中,如果存在acceptor最近一次(即ID值最大)接受的提议的值为v',那么要求v = v';否则v可为任意值

满足P2c则P2b成立 (P2c => P2b => P2a => P2)。

条件P2c是Basic Paxos的核心,光看P2c的描述可能会觉得一头雾水,我们通过 The Part-Time Parliament 中的例子加深理解:

假设有A~E 5个acceptor,- 表示acceptor因宕机等原因缺席当次决议,x 表示acceptor不接受提议,o 表示接受提议;多数派acceptor接受提议后提议被确定,以上表格对应的决议过程如下:

  1. ID为2的提议最早提出,根据P2c其提议值可为任意值,这里假设为a
  2. acceptor A/B/C/E 在之前的决议中没有接受(accept)任何提议,因而ID为5的提议的值也可以为任意值,这里假设为b
  3. acceptor B/D/E,其中D曾接受ID为2的提议,根据P2c,该轮ID为14的提议的值必须与ID为2的提议的值相同,为a
  4. acceptor A/C/D,其中D曾接受ID为2的提议、C曾接受ID为5的提议,相比之下ID 5较ID 2大,根据P2c,该轮ID为27的提议的值必须与ID为5的提议的值相同,为b;该轮决议被多数派acceptor接受,因此该轮决议得以确定
  5. acceptor B/C/D,3个acceptor之前都接受过提议,相比之下C、D曾接受的ID 27的ID号最大,该轮ID为29的提议的值必须与ID为27的提议的值相同,为b

以上提到的各项约束条件可以归纳为3点,如果proposer/acceptor满足下面3点,那么在少数节点宕机、网络分化隔离的情况下,在“确定并只确定一个值”这件事情上可以保证一致性(consistency):

  • B1(ß): ß中每一轮决议都有唯一的ID标识
  • B2(ß): 如果决议B被acceptor多数派接受,则确定决议B
  • B3(ß): 对于ß中的任意提议B(n,v),acceptor的多数派中如果存在acceptor最近一次(即ID值最大)接受的提议的值为v',那么要求v = v';否则v可为任意值

(注: 希腊字母ß表示多轮决议的集合,字母B表示一轮决议)

另外为保证P2c,我们对acceptor作两个要求:

1. 记录曾接受的ID最大的提议,因proposer需要问询该信息以决定提议值

2. 在回应提议ID为n的proposer自己曾接受过ID最大的提议时,acceptor同时保证(promise)不再接受ID小于n的提议

至此,proposer/acceptor完成一轮决议可归纳为prepare和accept两个阶段。prepare阶段proposer发起提议问询提议值、acceptor回应问询并进行promise;accept阶段完成决议,图示如下:

还有一个问题需要考量,假如proposer A发起ID为n的提议,在提议未完成前proposer B又发起ID为n+1的提议,在n+1提议未完成前proposer C又发起ID为n+2的提议…… 如此acceptor不能完成决议、形成活锁(livelock),虽然这不影响一致性,但我们一般不想让这样的情况发生。解决的方法是从proposer中选出一个leader,提议统一由leader发起。

最后我们再引入一个新的角色:learner,learner依附于acceptor,用于习得已确定的决议。以上决议过程都只要求acceptor多数派参与,而我们希望尽量所有acceptor的状态一致。如果部分acceptor因宕机等原因未知晓已确定决议,宕机恢复后可经本机learner采用pull的方式从其他acceptor习得。

Multi Paxos

通过以上步骤分布式系统已经能确定一个值,“只确定一个值有什么用?这可解决不了我面临的问题。” 你心中可能有这样的疑问。

其实不断地进行“确定一个值”的过程、再为每个过程编上序号,就能得到具有全序关系(total order)的系列值,进而能应用在数据库副本存储等很多场景。我们把单次“确定一个值”的过程称为实例(instance),它由proposer/acceptor/learner组成,下图说明了A/B/C三机上的实例:

不同序号的实例之间互相不影响,A/B/C三机输入相同、过程实质等同于执行相同序列的状态机(state machine)指令 ,因而将得到一致的结果。

proposer leader在Multi Paxos中还有助于提升性能,常态下统一由leader发起提议,可节省prepare步骤(leader不用问询acceptor曾接受过的ID最大的提议、只有leader提议也不需要acceptor进行promise)直至发生leader宕机、重新选主。

小结

以上介绍了Paxos的推演过程、如何在Basic Paxos的基础上通过状态机构建Multi Paxos。Paxos协议比较“艰深晦涩”,但多读几遍论文一般能理解其内涵,更难的是如何将Paxos真正应用到工程实践。

微信后台开发同学实现并开源了一套基于Paxos协议的多机状态拷贝类库PhxPaxos,PhxPaxos用于将单机服务扩展到多机,其经过线上系统验证并在一致性保证、性能等方面作了很多考量。

--

本文提到的一些概念包括一致性(consistency)、一致性系统模型(system model)、多数派(quorum)、全序关系(total order)等,在以下文章中有介绍

分布式系统理论基础4:Paxos的更多相关文章

  1. 分布式系统理论基础6:Raft、Zab

    本文转自:https://www.cnblogs.com/bangerlee/p/5991417.html 本文转自 https://www.cnblogs.com/bangerlee/p/52684 ...

  2. 分布式系统理论基础8:zookeeper分布式协调服务

    本文转自 https://www.cnblogs.com/bangerlee/p/5268485.html 本系列文章将整理到我在GitHub上的<Java面试指南>仓库,更多精彩内容请到 ...

  3. 分布式系统理论基础2 :CAP

    本文转自:https://www.cnblogs.com/bangerlee/p/5328888.html 本系列文章将整理到我在GitHub上的<Java面试指南>仓库,更多精彩内容请到 ...

  4. 分布式系统理论基础1: 一致性、2PC和3PC

    本文转自 https://www.cnblogs.com/bangerlee/p/5268485.html 本系列文章将整理到我在GitHub上的<Java面试指南>仓库,更多精彩内容请到 ...

  5. 分布式系统一致性算法(Paxos)

    CAP理论    一致性(Consistency)    可用性(Availability)    分区容错性(网络分区)Partition toleranceCAP理论的特点,就是CAP只能满足其中 ...

  6. 分布式系统理论基础 - 一致性、2PC和3PC

    引言 狭义的分布式系统指由网络连接的计算机系统,每个节点独立地承担计算或存储任务,节点间通过网络协同工作.广义的分布式系统是一个相对的概念,正如Leslie Lamport所说[1]: What is ...

  7. 分布式系统理论基础 - CAP

    引言 CAP是分布式系统.特别是分布式存储领域中被讨论最多的理论,“什么是CAP定理?”在Quora 分布式系统分类下排名 FAQ 的 No.1.CAP在程序员中也有较广的普及,它不仅仅是“C.A.P ...

  8. 分布式系统一致性协议--Paxos算法

    Paxos: Paxos算法背景介绍: Paxos算法是分布式技术大师Lamport提出的,主要目的是通过这个算法,让参与分布式处理的每个参与者逐步达成一致意见.用好理解的方式来说,就是在一个选举过程 ...

  9. 【转载】分布式系统理论基础 - 一致性、2PC和3PC

    引言 狭义的分布式系统指由网络连接的计算机系统,每个节点独立地承担计算或存储任务,节点间通过网络协同工作.广义的分布式系统是一个相对的概念,正如Leslie Lamport所说[1]: What is ...

随机推荐

  1. AGC002 F Leftmost Ball——DP

    题目:https://atcoder.jp/contests/agc002/tasks/agc002_f 充要条件是前缀0的个数 >= 颜色种数. 设计 DP ,放一个颜色的时候就把所有该颜色的 ...

  2. The shortest problem(hdu,多校

    The shortest problem Time Limit: 3000/1500 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/65536 K (Java/Oth ...

  3. XX-net https://github.com/XX-net/XX-Net

    XX-net https://github.com/XX-net/XX-Net

  4. 《图解设计模式》读书笔记6-2 Chain of Responsibility模式

    目录 1. 简介 2. 示例程序 类图 代码 3. 模式的角色和类图 角色 类图 4. 思路拓展 1. 简介 Chain of Responsibility模式是责任链模式,模式的核心就是转移责任.就 ...

  5. Python3学习(18)--偏函数(Partial) --转载存地址

    由于最近出差,没有时间更,  倒不是忙,而是费心,项目其实并不难,主要是涉及钱的地方谈技术略显苍白:没有技术解决不了的问题,但是钱没到位,没人愿意无偿给你提供技术,算是停更一周后的,吐槽吧. 赶上今天 ...

  6. appium常见问题03_appium脚本报错selenium.common.exceptions.WebDriverException

    运行appium脚本时报错selenium.common.exceptions.WebDriverException...,如下截图: 该报错说明appium和app的内置chrome版本不一致 [解 ...

  7. ---搭建springMvc框架,希望对初学者有所参考

    Spring Mvc ==> Struts2   spring 无法替代   myBatis 工作量大 要自己操作sql语句 ==> hibernate   Spring Mvc 取代St ...

  8. 解惑结构体与结构体指针(struct与typedef struct在数据结构的第一道坎)

    /* 数据结构解惑01  在数据结构中会看到 typedef struct QNode { QElemType data; //数据域 struct QNode *next; //指针域 }QNode ...

  9. Git忽略已经跟踪的文件 转摘:http://blog.csdn.net/huguohuan/article/details/7380349

    某工程project用Git管理代码,但是在他的根目录下有个配置文件,比如project.iws是不需要git每次跟踪它的修改记录的. 一般做法是在.gitignore文件中添加一行 project. ...

  10. 页面跳转到Area区域连接

    @Html.ActionLink("主页", "Index", new { controller = "Test", Action = &q ...