分布式系统中协调和复制技术的原理

Posted 2021-10-06 博文视点

分布式系统需要管理大规模服务器，软件需要运行在海量服务器上。管理的服务器越多，越需要在系统中提供协调（Coordination）的仲裁服务，从而让运行在多台服务器上的软件达成共识（Consensus）、形成一致（Agreement），典型如对象存储核心元数据。

协调服务本身也是由运行在多台服务器上的软件组成，当某台服务器发生故障并且无法修复时，还需要继续提供服务。

此时，引入复制（Replication）技术将数据在多台服务器之间复制，即使某台服务器发生故障也能快速、无缝地切换到其他服务器，从而继续提供仲裁服务，最终让客户端无感知地调用仲裁功能。

01
协调和复制技术发展前世今生

下面先通过一张图来看一下协调和复制技术的发展史。

图1 协调和复制技术发展史

协调和复制问题，最先由产业界的实际场景引出，从双机高可用集群逐步演进到大规模分布式集群。

20世纪60年代从研究项目转化为Datapoint ARCnet商用产品，它逐步发展为DEC VAXcluster，从此之后学术界开始大规模研究。

1975年，学术界首次提出两组匪徒通信的问题。

1978年，Jim Gray正式提出两将军问题，描述在不可靠通信环境中如何协调达成共识。

1982年，Leslie Lamport提出拜占庭将军问题，解决拜占庭故障下的共识问题。

1985年，Birman Kenneth提出组播（Broadcast）技术，构建了组播协议基础。

1988年，Brian Oki和Barbara Liskov提出Viewstamped Replication（VR）技术。

1989年，Leslie Lamport首次发表文章Paxos island in Greece，抛出PAXOS协议。

经过学术界的深入研究，诸多大牛（Gray、Lamport、Liskov都是图灵奖获得者）的理论验证，协调和复制进入成熟阶段，所以20世纪90年代，产品界的IBM、HP、Oracle、RedHat、Microsoft、Veritas大规模应用相关技术到产品。

随着互联网的兴起，Google和Yahoo分别推出了业界闻名的Chubby和Zookeeper。

2013年，Diego Ongaro和John Ousterhout在RAFT论文中将复杂的PAXOS用更简单的方式描述，同时参考VR的工程落地性。同年，CoreOS 发布 ETCD（基于RAFT）开源软件。

02
产业界技术概览

20世纪90年代，随着业务的迅速增长，多个厂家都发布了支持超过两个节点的高可用集群产品。例如，IBM的PowerHA SystemMirror产品 、HP的Serviceguard产品、Oracle的Solaris Cluster产品、Red Hat的Cluster产品、Microsoft的MSCS（Microsoft Cluster Server）产品，以及Veritas公司的VCS（Veritas Cluster Server）产品等等。

特别是VCS 产品，它引入了原子广播技术实现全局成员服务和与原子广播（Global membership services and Atomic Broadcast，GAB）模块，提供了集群仲裁和共识服务。

全局成员服务和与原子广播模块运行在专有网络中，与数据访问路径的业务网络隔离。

该专有网络的交换机提供集群节点间通信和协调的能力，实现独立的控制网络，保证控制平面的服务质量，如图-2(A)所示。

但是，该网络存在交换机异常时集群出现脑裂（Split Brain）的问题，此时某些服务器之间无法通信协调，但是数据通路都是正常的，如果所有服务器都继续写入数据，那么很可能出现数据一致性问题，为此引入IO Fencing 技术，如图-2(B)所示。

图2 产业界相关技术

在IO Fencing处理过程中，分裂的子集群会选取一个代表参与竞争（通常加入集群的服务器会分配ID，此时选择ID 较小的服务器作为代表），避免子集群的多台服务器同时去竞争，导致竞争算法成功率降低。这种基于优先级的选取法，类似王位继承优先级顺序。

21世纪初，随着互联网的大规模应用，互联网厂家将学术界的成果进行工程化应用。

Google在2006年发表的论文The Chubby lock service for loosely coupled distributed systems，详细描述基于通用服务器实现经过学术界严格证明的PAXOS协调共识算法，如图-3(A)所示。

2008年，Yahoo以Chubby为参考，在开源Apache社区发布以原子广播（Atomic Broadcast）原理为基础的ZooKeeper，如图-3(B)所示。从2013年开始，CoreOS开始用Go语言实现基于RAFT原理的ETCD，如图-3©所示。

图3 互联网相关技术

03
学术界技术概览

针对协调问题，学术界Jim Gray首先抽象了在不可靠通信环境中如何达成共识的两将军问题，Lamport扩展该问题到拜占庭将军问题。

拜占庭将军的难题在于拜占庭故障，即通信兵可能被敌军俘获并且叛变，从而传递错误信息，并且将军也有可能成为叛徒。

为了实现在不可靠通信环境、甚至存在拜占庭故障的场景下达成共识，学界通过原子广播、视图复制（VR）、PAXOS、RAFT等相关论文深入研究共识和复制技术，其核心是解决状态机运行、投票、故障后的选主等工作，如图4所示。

图4 学术界相关原理

VR的正式发表时间比PAXOS早一年，某些文章介绍两位图灵奖获得者Liskov和Lamport各自独立发表，并未相互借鉴。

不过从工程理解维度看，VR是设计完备度非常好的高质量论文，甚至可以直接指导开发工作，这可能和Liskov擅长编程和计算机科学，而Lamport更擅长理论研究有关，毕竟Liskov因其面向对象编程的杰出贡献而获得图灵奖，著名的里氏替换原则（Liskov Substitution Principle）就是她的杰作。从笔者的角度看，VR绝对是被低估的论文，值得认真研究和分析。

而在不同的服务器节点间复制数据时，存在基于主复制协议（Primary Based Protocols）和客户端写复制（Client Replicate Write Protocols）两种方案，如图5所示。

图5 数据复制方案

其中基于主复制协议完成请求至少需要2跳，第1跳由客户端发送请求给主（Primary），第2跳由主并行将请求发给多个副本。客户端写复制协议完成请求需要1跳，客户端并行发送请求给多个副本。因此客户端写复制协议的时延更短，但在并发冲突时代价很大。而基于主复制协议增加了时延，但是高效地解决了并发冲突问题。

04
实际应用示例

通过学术和产业两个角度的介绍及算法分析可以看出，共识算法解决的核心问题是，系统成员正常时，如何解决多个请求提案的顺序处理问题，并保证每个提案能够被系统成员投票达成一致；以及系统成员异常时，如何重新选取成员并让系统重新进入正常状态。

现实生活中， “罗伯特议事规则”就是解决共识的经典方案，团队开会也是简单的共识解决方法。

会议的N位成员正常时的议题处理方法。会议秘书收集议题，秘书会按顺序编号议题，对于相同的议题进行合并或排序。会议主持人发出评审议题X，参会人对该议题反馈同意/反对，然后主持人根据会议成员的投票结果（如多于一半的成员同意）给出议题的结论。评审完议题X，再次评审下个议题，直到所有议题结束。

会议的N 位成员异常时的议题处理方法。如果成员出现异常，如主持人请假、参会人请假、新增参会人等，就必须形成新的会议投票机制。

若主持人请假，则需要选出新的主持人。需要有机制、流程选出新的主持人，新主持人必须能掌握会议运作机制和投票机制（如成员变为N-1位）。

若参会人调整（如参会人请假、新增参会人），则需要调整新的投票机制。假设有1人请假，那么新的会议成员为M位，M=N-1。若投票时，超过一半（≥M/2）成员同意，则该议题通过。

1．状态机运行

共识在成员正常时，采用主来控制议题的顺序性，并且由主来推动成员的投票，就像会议的主持人推动参会人投票议题，并按议题顺序推进会议，直到议题结束。

2．投票

若想要请求在共识的多个成员中达成一致，则需要采用投票机制进行决策。类似会议主持人要求参会人投票，对议题X达成同意/反对的结论。成员投票只是给出反馈，还需要以下决策方案。

同等权重决策。成员每人1票，权重相同，假设总分为N，那么只有同意的结论分大于或等于N/2时，该议题才能被同意。

不同权重决策。成员每人1票，权重不相同，如主持人为3分，参会人为1分，假设总分为M；那么只有同意的结论分大于或等于M/2时，该议题才能被同意。

3．故障类型

共识协议能实现故障的容错，分布式系统中典型的故障如下。

崩溃故障（Crash Failure，也叫作Fail-Stop）。成员在发生故障后会停止运行（Fail Stop）。例如，服务器直接崩溃重启，由于及时从系统中离开，所以让状态机的后续运行更简单。对于会议投票成员来说，直接请假离开就类似崩溃故障。

拜占庭故障。成员发生故障但并不停止运行，进入不稳定状态，甚至给出错误的反馈。例如，扮演成员的进程因系统繁忙偶发挂住（Hang），时而响应，时而不响应，甚至返回错误的消息。由于成员处于亚健康状态，会干扰系统的状态机运行，所以更难处理。对于会议投票成员来说，对同一议题犹豫不决，时而同意、时而反馈，类似捣乱一样，此时就像拜占庭故障。

4．选主

共识协议中的成员发生故障时，特别是主成员发生故障时需要进行选主动作，如会议主持人请假，就需要重新选取主持人。通常来说，选主有以下解决方案。

基于投票选举。参与选主的成员进行投票，按照投票的半数得分决策原则选主。

优先级（Priority）选举。参与选主的成员被指定优先级ID，比如由ID号最小的成员优先作为主，就像王位的顺位继承，该方法决策速度快。

05
小结

两将军问题首先提出不可靠网络的共识问题，然后逐步演化为存在拜占庭故障的拜占庭将军问题，通过对问题的分析提出原子广播解决方案，鉴于原子广播无法支撑数据持久化能力，学术界提出改进优化的VR和PAXOS，鉴于PAXOS的理论复杂度，业界又提出RAFT，它将PAXOS 用更简单的方式描述，同时参考VR的工程实现优化，如图6(A)所示。

共识技术要支持数据持久化能力会用到日志复制技术。而分布式存储系统需要做数据冗余，也需要实现数据复制。数据复制需要基于一致性模型设计，分为客户端一致性模型、数据副本一致性模型。一致性模型的需求影响数据复制协议的实现，复制协议分为两类：基于主复制协议和客户端写复制协议，如图6(B)所示。

图6 协调共识和复制小结

共识技术和复制技术存在的关联性，就是基于主复制协议。

同时复制协议也影响一致性，并和CAP 理论有关联，值得深入的分析和研究。

▼

本文节选自《对象存储实战指南》一书，更多的深入讨论，请参考此书第2章。

▊《对象存储实战指南》

罗庆超 著

国际资深存储技术专家专著

详解对象存储的历史由来、技术细节、实战操作、未来展望

本书权威详解了对象存储的历史由来（从块存储到文件存储，再到对象存储）；存储技术架构（存储区域网络架构、网络附加存储架构、对象存储架构，以及公共云对象存储服务实现架构）；对象存储的技术细节（协调和复制、命名和同步、容错和数据完整性、元数据索引设计）；对象存储的操作和使用（快速上手、迁移数据到对象存储、安全与合规、数据保护、应用与实践）；对象存储的未来展望（数据湖存储、混合云存储、移动网络5G存储、人工智能存储、存储新技术趋势）。

本书适合云计算开发、使用和运维人员，或作为资深技术专家全面分析对象存储的参考书，还适合信息管理专业技术人员、IT经理人等专业人士、技术专家、高校学生，以及更多愿意了解和投入存储事业的人们参考阅读。

（京东满100减50，快快扫码抢购吧！）