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近日开始学习分布式共识算法Raft,慢慢记录一些自己能看懂的东西。
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必要知识
单点故障
单点故障(single point of failure):服务器中某台机器出现故障。
前面介绍过的复制系统,都存在单点故障问题(single point of failure)。
- mapreduce中的cordinator
- GFS的master
- VM-FT的test-and-set存储服务器storage
而上诉的方案中,采用单机管理而不是采用多实例/多机器的原因,是为了避免脑裂(split-brain) 问题。
不过大多数情况下,单点故障是可以接受的,因为单机故障率显著比多机出现一台故障的概率低,并且重启单机以恢复工作的成本也相对较低,只需要容忍一小段时间的重启恢复工作。
脑裂
以VM-FT系统为例了解学习脑裂:
以VM-FT的test-and-set存储服务器storage举例。假设我们复制storage服务器,使其有两个实例机器S1、S2。(即打破单机管理的场景,看看简单的多机管理下有什么问题)
此时C1想要争取称为Primary,于是向S1和S2都发起test-and-set请求。假设因为某种原因,S2没有响应,S1响应,成功将0改成1,此时C1可能直接认为自己成为Primary。
这里S2没有响应可以先简单分析两种可能:
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S2失败/宕机了,对所有请求方都无法提供服务:如果是这种情况,那么C1成为Primary不会有任何问题,S2就如同从来不曾存在,任何其他C同样只能访问到S1,他们都会知道自己无法成为Primary,并且整个系统只会存在C1作为Primary。
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S2和C1之间产生了网络分区(network partition),仅C1无法访问到S2:这时候如果存在C2也向S1和S2发出请求,此时S1虽然将0改成1会失败,但是S2会成功。如果我们的协议不够严谨,这里C2会认为自己成为了Primary,导致整个系统存在两个Primary。这也就是严重的脑裂问题。
产生这种问题的原因在于,对于请求方,无法简单地判断上诉两种情况,因为对他们来说两种情况的表现都是一样的。
为避免出现脑裂,我们需要先解决网络分区问题,下面的多数原则就很好解决了网络分区问题。
多数原则
诸如Raft一类的协议用于解决单点故障问题,同时也用于解决网络分区问题。这类解决方案的基本思想即:大多数原则(majority rule),简单理解就是少数服从多数。
这里的majority指的是整个系统中无论机器的状态如何,只要获取到大于一半的赞成,则认为获取到majority。比如系统中有5台机器,2台宕机了,5台的一半为2.5,但2.5不为有效值,即获取3台机器赞成,认为获取到majority;如果5台中宕机3台,那么没有人能获取到至少3台的赞成,即无法得到majority。
同样以VM-FT的test-and-set存储服务器storage举例,这次storage不是复制出2个实例,而是总共复制出3个实例,S1、S2、S3。
此时C1同时向S1、S2、S3请求test-and-set,其中S1和S2成功将0改成1,S3因为其他问题没有响应,但是我们不关系为什么。这里按照majority rule,只要3个S中有2个给出成功响应,我们就认为C1能够成为Primary。此时就算同时有C2向S1、S2、S3发起请求,就算S3成功了,C2根据majorty rule,3台只成功1台,不能成为Primary。
为什么根据majority rule,这里就不会出现脑裂,因为能确保多个C之间的请求有重叠部分(overlap),这样根据majority rule,多个C最后也能达成一致,因为只有1个C有可能成为多数的一方,其他C只能成为少数的一方。
在之后准备介绍的Raft,和这里描述的工作流程基本一致。
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在majority rule下,尽管发生网络分区,只会一个拥有多数的分区,不会有其他分区具有多数,只有拥有多数的分区能继续工作(比如这里3台被拆成1台、2台的分区,只有和后者成功通信的能继续工作)。
而如果极端情况下所有分区都不占多数( 比如这里3台被拆成1台、1台、1台的分区),那么整个系统都不能运行。
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上诉3台的场景,只能容忍1台宕机,如果宕机2台,那么任何人都无法达到majorty的情况。这里通过2f+1拓展可容忍宕机的机器数,f表示可容忍宕机的机器数量。2f+1,即使宕机了f台,剩下的f+1>f,仍然可以组成majority完成服务。
例如,当f=2时,表示系统内最多可容忍2台机器处于宕机状态,那么至少需要部署5台服务器(2x2+1=5)。
问题:这里大多数是否包括参与者服务器本身,假设是raft,服务器会考虑自身吗?
回答:是的,通常我们看到的raft,candidate会直接vote自己。而leader处理工作时,也会vote记录自己。