分布式理论 - 现代架构基石 | 青训营笔记

汪away
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分布式理论 - 现代架构基石

一、概述

什么是分布式？

分布式系统是计算机程序的集合，这些程序利用跨多个独立计算节点的计算资源来实现共同的目标。可以分为分布式计算、分布式存储、分布式数据库等。

优势：去中心化、低成本、弹性、资源共享、可靠性高

挑战：故障、网络、环境、安全

Why-How-What

使用者视角：

Why:

  1. 数据爆炸，对存储和计算有大规模运用的述求
  2. 成本低，构建在廉价服务器之上

How:

  1. 分布式框架
  2. 成熟的分布式系统

What:

  1. 理清规模，负载，一致性要求等
  2. 明确稳定性要求，制定技术方案

学习者视角:

Why:

  1. 后端开发必备技能
  2. 帮助理解后台服务器之间协作的机理

How:

  1. 掌握分布式理论
  2. 了解一致性协议

What:

  1. 把要点深入展开，针对难点搜索互联网资料进行学习
  2. 将所学知识运用于实践

常见的分布式系统

分布式存储：

  1. Google File System (GFS) : google分布式文件系统
  2. Ceph: 统一的分布式存储系统
  3. Hadoop HDFS: 基于GFS架构的开源分布式文件系统
  4. Zookeeper: 高可用的分布式数据管理与系统协调框架

分布式数据库

  1. Google Spanner: google可扩展的、全球分布式的数据库
  2. TiDB: 开源分布式关系型数据库
  3. HBase: 开源Nosal数据库
  4. MongoDB: 文档数据库

分布式计算

  1. Hadoop: 基于MapReduce分布式计算框架
  2. Spark: 在Hadoop基础之上，使用内存来存储数据
  3. YARN: 分布式资源调度

二、系统模型

故障模型 —— 从处理的难易程度分类

  • Byzantine failure：节点可以任意篡改发送给其他节点的数据，是最难处理的故障
  • Authentication detectable byzantine failure (ADB)：Byzantine failure的特例，节点可以篡改数据，但不能伪造其他节点的数据
  • Performance failure：节点未在特定时间段内收到数据，即时间太早或太晚
  • Omission failure：节点收到数据的时间无限晚，即收不到数据
  • Crash failure：在Omission failure的基础上，增加了节点停止响应的假设，也即持续性地Omission failure
  • Fail-stop failure：在Crash failure的基础上增加了错误可检测的假设，是最容易处理的故障
故障描述可能的类型
磁盘故障如:磁头不寻道、盘片不转、磁介质损伤等。年发生率1-2%Fail-stop
磁盘坏道、坏块磁头划伤引起坏道，或受宇宙射线影响晶体管产生位反转Fail-stop,ADB
服务器主板、板卡故障可能是风扇故障，或灰尘引起的短路，或SCSI/RAID卡造成的死机Crash
网络故障电源故障、背板故障等，网卡位反转、网络流量大造成大量丢包等Byzantine,Omission
网络分区网络引起节点形成不同的子集，子集中网络相通，子集间网络不通Performance
内存故障内存出错造成的数据被篡改，分为UE、CE两种ADB
线缆故障服务器光模块频繁up或downPerformance,Omission
内核崩溃内核内部的致命错误，产生的kernel panicCrash
CPU故障年故障率接近1%Omission、Crash
电源故障服务器失去电力支撑Omission
软件故障如: 进程crash、内存踩坏、状态不一致、配置错误、软件bug等Byzantine,Crash等

拜占庭将军问题

两将军问题

  • 定义：
    • 两支军队的将军只能派信使穿越敌方领土互相通信，以此约定进攻时间。该问题希望求解如何在两名将军派出的任何信使都可能被俘虏的情况下，就进攻时间达成共识。
  • 结论：
    • 两将军问题是被证实无解的电脑通信问题，两支军队理论上永远无法达成共识。
  • TCP是两将军问题的一个工程解。

三将军问题

  • 两个“忠将”A和B，一个“叛徒”C，互相传递消息，消息可能丢失，也可能被篡改，当有一个将军是“叛徒”（即出现拜占庭故障）时，整个系统无法达成一致。
  • 由于“叛徒”C的存在，将军A和将军B获得不同的信息。这样将军A获得2票进攻1票撤退的信息，将军B获得1票进攻2票撤退的信息，产生了不一致。

四将军问题

  • 考虑当4个将军，只有一个叛徒的场景。将军D作为消息分发中枢，约定如果没收到消息则执行撤退。
    • 如果D为“叛徒”，ABC无论收到任何消息，总能达成一致。
    • D为“忠将”，ABC有2人将D的消息进行正确的传递，同样能保证最终决策符合大多数。
    • 进而能够证明，当有3m+1个将军，m个“叛徒”时，可以进行m轮协商，最终达成一致。

共识和一致性

  1. 不同客户端A和B看到客户端C写入，因为时机的不同，产生数据读取的偏差。但是当C写入完成后，A和B最终能读到一致的数据我们称这样的一致性Eventually consistent (最终一致性)。
  2. 当客户端A读到更新的版本后，及时将消息同步给其他客户端，这样其他客户端立即能获取到。我们称这样的一致性为Linearizability (线性一致性)，要保证所有客户端看到相同的值，需要多节点进行“协商”，达成共识，来保证线性一致性。
  3. 一致性和可用性是矛盾的，如果要保证“线性”一致性，多个节点间势必需要进行协商，以寻求一致。这样增加了延迟，系统可用性便会受损。

时间和事件顺序

1978年LeslieLamport发表《Time,Clocks,and the Ordering of Events in a Distributed System》 1978年Leslie Lamport发表《Time, Clocks, and \ the \ Ordering \ of \ Events \ in \ a \ Distributed \ System》 定义了计算机系统中的时间和事件顺序

  • 我们定义“happened before”关系，记为" →\to "。其满足如下三个条件:
    • 如果 a 和 b 是在相同节点上的两个事件，a 在 b 之前发生，则定义a →\to b
    • 如果事件 a 表示某个节点发送某条消息，b 是另一个节点接受这条消息，则有 a →\to b
    • 如果有 a →\to b 且 b →\to c，则有 a →\to c
  • 当且仅当 a ↛\nrightarrow b 且 b ↛\nrightarrow a 时，我们称两个事件为并发的(concurrent)。

根据上述推导，创造了Lamport逻辑时钟的概念，这个概念在分布式理论中具有革命性的意义，帮助我们在一系列分布式事件当中梳理出逻辑的先后关系。利用逻辑时钟，我们可以对整个系统中的事件进行全序排序。

  • 对于每一个节点 PiP_i 我们定义时钟 CiC_i 为一个函数，它为任意的事件 a 赋值编号为 Ci(a)C_i(a)
    1. 如果 a 和 b 是在相同节点 i 上的两个事件，a 在 b 之前发生，则有Ci(a)<Ci(b)C_i(a) < C_i(b)
    2. 如果事件 a 表示节点 PiP_i 发送某条消息，b 表示节点 PiP_i 接受这条消息，则有Ci(a)<Ci(b)C_i(a) < C_i(b)

三、理论基础

CAP理论

选项描述
C (Consistence)一致性，指数据在多个副本之间能够保持一致的特性 (严格的一致性)
A(Availability)可用性，指系统提供的服务必须一直处于可用的状态，每次请求都能获取到非错的响应一一但是不保证获取的数据为最新数据。
p (Network partitioning)分区容错性，分布式系统在遇到任何网络分区故障的时候，仍然能够对外提供满足一致性和可用性的服务，除非整个网络环境都发牛了故障。

⭐ 由于CAP的三者无法同时达到，因此诞生了三类系统：

  • CA:放弃分区容错性，加强一致性和可用性，其实就是传统的单机数据库的选择
  • AP: 放弃一致性 (这里说的一致性是强一致性) ，追求分区容错性和可用性，例如一些注重用户体验的系统
  • CP: 放弃可用性，追求一致性和分区容错性，例如与钱财安全相关的系统

⭐ 举例说明两个分布式进程之间同步数据，当出现故障的时候，如何选择不同的CAP系统，以及带来的影响

  • CP系统：故障发生时，为了避免读到不一致的数据，可能拒绝访问
  • AP系统：故障发生时，为了保证可用性，允许不同进程读到不同的数据

⭐ 针对故障场景，可以通过故障转移的方式，做一个相对较优的解决方式：

  • 允许一个进程作为Master，其他进程作为Backup，当故障时将请求转移给Backup进行处理

ACID理论

⭐ ACID理论是针对CA系统而言的，通常在数据库中具有广泛意义

⭐ 事务是数据库系统中非常重要的概念，它是数据库管理系统执行过程中的一个逻辑单元，它能够保证一个事务中的所有操作要么全部执行，要么全都不执行

⭐ 数据库事务拥有四个特性ACID：

  • 原子性（Atomicity）：原子性是指事务包含的所有操作要么全部成功，要么全部失败回滚。
  • 一致性（Consistency）：一致性是指事务必须使数据库从一个一致性状态变换到另一个一致性状态，也就是说一个事务执行之前和执行之后都必须处于一致性状态。
  • 隔离性（Isolation）：隔离性是当多个用户并发访问数据库时，数据库为每一个用户开启的事务，不能被其他事务的操作所干扰，多人并发事务之间要相互隔离。
  • 持久性（Durability）：持久性是指一个事务一旦被提交了，那么对数据库中的数据的改变就是永久性的，即便是在数据库系统遇到故障的情况下也不会丢失提交事务的操作。

BASE理论

⭐ BASE理论(AP)是对 CAP 中一致性和可用性权衡的结果，其来源于对大型互联网分布式实践的总结

  • Basically Available(基本可用)：假设系统，出现了不可预知的故障，但还是能用，相比较正常的系统而言：响应时间的损失或功能上的损失。
  • Soft state（软状态）：允许系统中的数据存在中间状态，并认为该状态不影响系统的整体可用性，即允许系统在多个不同节点的数据副本存在数据延时。
  • Eventually consistent（最终一致性）： 系统能够保证在没有其他新的更新操作的情况下，数据最终一定能够达到一致的状态，因此所有客户端对系统的数据访问最终都能够获取到最新的值。

四、分布式事务

两阶段提交

为了使基于分布式系统架构下的所有节点在进行事务提交时保持一致性而设计的一种演算法。

三个假设

  1. 引入协调者 (Coordinator) 和 参与者 (Participants)，互相进行网络通信
  2. 所有节点都采用预写式日志，且日志被写入后即被保持在可靠的存储设备上
  3. 所有节点不会永久性损坏，即使损坏后仍然可以恢复

正常流程：Prepare阶段和Commit阶段

异常流程：

  1. Coordinator不宕机，Participant宕机。需要进行回滚操作
  2. Coordinator宕机，Participant不宕机。可以起新的协调者，待查询状态后，重复二阶段提交
  3. Coordinator宕机，Participant宕机。需要数据库管理员介入

两阶段提交需注意的问题：

  1. 性能问题：两阶段提交需要多次节点间的网络通信，耗时过大，资源需要等待并锁定，徒增资源等待时间。
  2. 协调者单点故障问题：如何事务协调者节点宕机，需要另起新的协调者，否则参与者处于中间状态无法完成事务。
  3. 网络分区带来的数据不一致：一部分参与者收到了Commit消息，另一部分参与者没收到了Commit消息，会导致节点之间数据不一致。

三阶段提交

三阶段提交 vs 两阶段提交

  • 将两阶段提交中的Prepare阶段，拆成两部分：CanCommit和PreCommit机制
    • CanCommit阶段：询问是否可以执行；PreCommit阶段：重新确认是否可以执行
    • DoCommit阶段：向所有人提交事务

解决了两个问题

  1. 单点故障问题
  2. 阳塞问题

另外引入超时机制，在等待超时之后，会继续进行事务的提交

MVCC

MVCC是一个并发控制的方法。维持一个数据的多个版本使读写操作没有冲突。所以既不会阻塞写，也不阻塞读。MVCC为每一个修改保存一个版本和事务的时间戳相关联。提高并发性能的同时也解决了脏读的问题。

悲观锁和乐观锁

  • 悲观锁：操作数据时直接把数据锁住，直到操作完成后才会释放锁；上锁期间其他人不能修改数据
  • 乐观锁：不会上锁，只是在执行更新时判断别人是否修改数据，只有冲突时才放弃操作

版本的选取

  • 物理时钟：通过TrueTime API提供一个物理时钟的方式，由Master节点维持一个绝对时间，服务器时钟偏差在1到7ms之间。
  • 逻辑时钟：时间预言机(TSO)，采用中心化的授时方式，所有协调者向中心化节点获取时钟。优点是算法简单，实现方便，但需要每个节点都与他进行交互，会产生一些网络通信的成本。TSO的授时中就需要考虑低延迟，高性能以及更好的容错性。

五、共识协议

Quorum NWR模型

三要素

  • N：在分布式存储系统中，有多少份备份数据
  • W：代表一次成功的更新操作要求至少有w份数据写入成功
  • R： 代表一次成功的读数据操作要求至少有R份数据成功读取
  • 为了保证强一致性，需要保证 W+R>N

Quorum NWR模型将CAP的选择交给用户，是一种简化版的一致性模型

RAFT协议

Raft协议是一种分布式一致性算法（共识算法），即使出现部分节点故障，网络延时等情况，也不影响各节点，进而提高系统的整体可用性。Raft是使用较为广泛的分布式协议。一定意义上讲，RAFT也使用了Quorum机制。

三种角色

  • Leader - 领导者：Leader 负责处理所有的客户端请求，并向Follower同步请求日志，当日志同步到大多数节点上后，通知Follower提交日志
  • Follower - 跟随者：接受并持久化Leader同步的日志，在Leader告知日志可以提交后，提交日志
  • Candidate - 备选者：Leader选举过程中的临时角色。向其他节点发送请求投票信息

四种定义

  • Log（日志）：节点之间同步的信息，以只追加写的方式进行同步，解决了数据被覆盖的问题
  • Term（任期号）：单调递增，每个Term内最多只有一个Leader
  • Committed：日志被复制到多数派节点，即可认为已经被提交
  • Applied：日志被应用到本地状态机：执行了log中命令，修改了内存状态

image.png

Leader选举过程

  1. 初始全部为Follower
  2. Current Term + 1
  3. 选举自己
  4. 向其它参与者发起RequestVote请求，retry直到
  • 收到多数派请求，成为Leader，并发送心跳
  • 收到其它Leader的请求，转为Follower，更新自己的Term
  • 收到部分，但未达到多数派，选举超时，随机timeout开始下一轮

两个规则

  • 在一个任期内每个参与者最多投一票 (持久化)
  • 要成为Leader，必须拿到多数投票

数据同步过程

  1. Leader收到写请求w
  2. 将w写入本地log
  3. 向其它Follower发起AppendEntries RPC
  4. 等待多数派回复
  • 更新本地状态机，返回给客户端
  • 下一个心跳通知Follower上一个Log已经被Committed了
  • Follower也根据命令应用本地状态机
  1. Follower有问题，Leader一直retry

Log Replication过程：新Leader产生，Leader和Follower不同步，Leader强制覆盖Followers的不同步的日志

切主：当Leader出现问题时，就需要进行重新选举

  1. Leader发现失去Follower的响应，失去Leader身份
  2. 两个Follower之间一段时间未收到心跳，重新进行选举，选出新的Leader，此时发生了切主
  3. Leader自杀重启，以Follower的身份加入进来

Stale读：发生Leader切换，old leader收到了读请求。如果直接响应，可能会有Stale Read。解决方案，保证读的强一致。

  • 读操作在lease timeout内，默认自己是leader；不是则发起一次heartbeat。等待Commit Index应用到状态机。
  • Election timeout > lease timeout: 新leader上任，自从上次心跳之后一定超过了Election timeout，l日leader大概率能够发现自己的Lease过期

Paxos协议

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Paxos算法与RAFT算法区别

  1. Multi-Paxos 可以并发修改日志，而Raft写日志操作必须是连续的
  2. Multi-Paxos 可以随机选主，不必最新最全的节点当选Leader

优劣势

  • 优势：写入并发性能高，所有节点都能写入
  • 劣势：没有一个节点有完整的最新的数据，恢复流程复杂，需要同步历史记录

六、分布式实践

MapReduce

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架构

  • Mapper: 将输入分解为多个Job来并行处理。彼此间几乎没有依赖关系
  • Shuffler: 将maper结果打乱，防止数据倾斜
  • Reducer: 对map阶段的结果进行全局汇总

容错

  1. Mapper故障：由中心化节点重新发起调度，新起Mapper重跑job
  2. Reducer故障:重跑Mapper，代价大

分布式KV

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架构：将海量结构化数据根据Key分成不同的Region，每个Region构建一个单机KV数据库，Region之间形成Raft Groups做到强一致

容错：当Node故障时，通过Raft Learner模式进行数据修复

弹性：当出现局部Key热点或数据膨胀时，Region可以进行Split操作，分成两个子Region，反之收缩时进行Merge操作

参考文献

  1. Lamport, L. “Time, Clocks, and the Ordering of Events in a Distributed System'Communications of the ACM，January 1978，lamport.azurewebsites.net/pubs/time-c…
  2. 用大白话聊聊分布式系统，waylau.com/talk-about-…
  3. 分布式的 CAP 定理和一致性模型，writings.sh/post/cap-an…
  4. 分布式系统全景分析: 从故障容错到拜占庭容错，www.infog.cn/article/ihx…
  5. 计算机的时钟(四) : TrueTime，yang.observer/2020/11/02/…
  6. Two Generals' Problem, en.wikipedia.org/wiki/Two_Ge…
  7. 终于明白了，一文搞懂Raft协议，juejin.cn/post/714354…
  8. CAP理论，www.cnblogs.com/guanghe/p/1…
  9. Distributed systems, book.mixu.net/distsys/sin…
  10. MIT 6.824，mit-public-courses-cn-translatio.gitbook.io/mit6-824
  11. 《Principles of Distributed Systems) , disco.ethz.ch/courses/pod…
  12. 《MySQL内核 InnoDB存储引擎》
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