分布式一致性协议实现原理

为什么需要一致性

  1. 数据不能存在单个节点(主机)上,否则可能出现单点故障。
  2. 多个节点(主机)需要保证具有相同的数据。
  3. 一致性算法就是为了解决上面两个问题。

一致性算法的定义

一致性就是数据保持一致,在分布式系统中,可以理解为多个节点中数据的值是一致的。

一致性的分类

  • 强一致性
    • 说明:保证系统改变提交以后立即改变集群的状态。
    • 模型:
      • Paxos
      • Raft(muti-paxos)
      • ZAB(muti-paxos)
  • 弱一致性
    • 说明:也叫最终一致性,系统不保证改变提交以后立即改变集群的状态,但是随着时间的推移最终状态是一致的。
    • 模型:
      • DNS系统
      • Gossip协议

一致性算法实现举例

  • Google的Chubby分布式锁服务,采用了Paxos算法
  • etcd分布式键值数据库,采用了Raft算法
  • ZooKeeper分布式应用协调服务,Chubby的开源实现,采用ZAB算法

Paxos算法

  • 概念介绍
  1. Proposal提案,即分布式系统的修改请求,可以表示为[提案编号N,提案内容value]
  2. Client用户,类似社会民众,负责提出建议
  3. Propser*,类似基层人大代表,负责帮Client上交提案
  4. Acceptor投票者,类似全国人大代表,负责为提案投票,不同意比自己以前接收过的提案编号要小的提案,其他提案都同意,例如A以前给N号提案表决过,那么再收到小于等于N号的提案时就直接拒绝了
  5. Learner提案接受者,类似记录被通过提案的记录员,负责记录提案
  • Basic Paxos算法
  • 步骤
  1. Propser准备一个N号提案
  2. Propser询问Acceptor中的多数派是否接收过N号的提案,如果都没有进入下一步,否则本提案不被考虑
  3. Acceptor开始表决,Acceptor无条件同意从未接收过的N号提案,达到多数派同意后,进入下一步
  4. Learner记录提案

分布式一致性协议实现原理Basic Paxos算法

    • 节点故障
      • 若Proposer故障,没关系,再从集群中选出Proposer即可
      • 若Acceptor故障,表决时能达到多数派也没问题
    • 潜在问题-活锁
      • 假设系统有多个Proposer,他们不断向Acceptor发出提案,还没等到上一个提案达到多数派下一个提案又来了,就会导致Acceptor放弃当前提案转向处理下一个提案,于是所有提案都别想通过了。
  • Multi Paxos算法
    • 根据Basic Paxos的改进:整个系统只有一个Proposer,称之为Leader。
    • 步骤
  1. 若集群中没有Leader,则在集群中选出一个节点并声明它为第M任Leader。
  2. 集群的Acceptor只表决最新的Leader发出的最新的提案
  3. 其他步骤和Basic Paxos相同

分布式一致性协议实现原理Multi Paxos算法

    • 算法优化
      Multi Paxos角色过多,对于计算机集群而言,可以将Proposer、Acceptor和Learner三者身份集中在一个节点上,此时只需要从集群中选出Proposer,其他节点都是Acceptor和Learner,这就是接下来要讨论的Raft算法

Raft算法

  • 说明:Paxos算法不容易实现,Raft算法是对Paxos算法的简化和改进
  • 概念介绍
  1. Leader总统节点,负责发出提案
  2. Follower追随者节点,负责同意Leader发出的提案
  3. Candidate候选人,负责争夺Leader

分布式一致性协议实现原理Raft算法中的角色

  • 步骤:Raft算法将一致性问题分解为两个的子问题,Leader选举和状态复制
    • Leader选举
  1. 每个Follower都持有一个定时器

分布式一致性协议实现原理

2.当定时器时间到了而集群中仍然没有Leader,Follower将声明自己是Candidate并参与Leader选举,同时将消息发给其他节点来争取他们的投票,若其他节点长时间没有响应Candidate将重新发送选举信息

分布式一致性协议实现原理

3. 集群中其他节点将给Candidate投票

分布式一致性协议实现原理

4. 获得多数派支持的Candidate将成为第M任Leader(M任是最新的任期)

分布式一致性协议实现原理

5. 在任期内的Leader会不断发送心跳给其他节点证明自己还活着,其他节点受到心跳以后就清空自己的计时器并回复Leader的心跳。这个机制保证其他节点不会在Leader任期内参加Leader选举。

分布式一致性协议实现原理分布式一致性协议实现原理

6. 当Leader节点出现故障而导致Leader失联,没有接收到心跳的Follower节点将准备成为Candidate进入下一轮Leader选举

7. 若出现两个Candidate同时选举并获得了相同的票数,那么这两个Candidate将随机推迟一段时间后再向其他节点发出投票请求,这保证了再次发送投票请求以后不冲突

分布式一致性协议实现原理

    • 状态复制
  1. Leader负责接收来自Client的提案请求(红色提案表示未确认)

分布式一致性协议实现原理

2. 提案内容将包含在Leader发出的下一个心跳中

分布式一致性协议实现原理

3. Follower接收到心跳以后回复Leader的心跳

分布式一致性协议实现原理

4. Leader接收到多数派Follower的回复以后确认提案并写入自己的存储空间中并回复Client

分布式一致性协议实现原理

5. Leader通知Follower节点确认提案并写入自己的存储空间,随后所有的节点都拥有相同的数据

分布式一致性协议实现原理

6. 若集群中出现网络异常,导致集群被分割,将出现多个Leader

分布式一致性协议实现原理

7. 被分割出的非多数派集群将无法达到共识,即脑裂,如图中的A、B节点将无法确认提案

分布式一致性协议实现原理分布式一致性协议实现原理

8. 当集群再次连通时,将只听从最新任期Leader的指挥,旧Leader将退化为Follower,如图中B节点的Leader(任期1)需要听从D节点的Leader(任期2)的指挥,此时集群重新达到一致性状态

分布式一致性协议实现原理分布式一致性协议实现原理

ZAB算法

  • 说明:ZAB也是对Multi Paxos算法的改进,大部分和raft相同
  • 和raft算法的主要区别:
  1. 对于Leader的任期,raft叫做term,而ZAB叫做epoch
  2. 在状态复制的过程中,raft的心跳从Leader向Follower发送,而ZAB则相反。

Gossip算法

  • 说明:Gossip算法每个节点都是对等的,即没有角色之分。Gossip算法中的每个节点都会将数据改动告诉其他节点(类似传八卦)。有话说得好:"最多通过六个人你就能认识全世界任何一个陌生人",因此数据改动的消息很快就会传遍整个集群。
  • 步骤:
  1. 集群启动,如下图所示(这里设置集群有20个节点)

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2. 某节点收到数据改动,并将改动传播给其他4个节点,传播路径表示为较粗的4条线

分布式一致性协议实现原理分布式一致性协议实现原理

3. 收到数据改动的节点重复上面的过程直到所有的节点都被感染

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