分析Java分布式系統原理

這篇文章主要講解了“分析Java分布式系統原理”，文中的講解內容簡單清晰，易于學習與理解，下面請大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來研究和學習“分析Java分布式系統原理”吧！

1 概念

1.1 模型

節點

在具體的工程項目中，一個節點往往是一個操作系統上的進程。在本文的模型中，認為節點是一個完整的、不可分的整體，如果某個程序進程實際上由若干相對獨立部分構成，則在模型中可以將一個進程劃分為多個節點。

異常

• 機器宕機：機器宕機是最常見的異常之一。在大型集群中每日宕機發生的概率為千分之一左右，在實踐中，一臺宕機的機器恢復的時間通常認為是24  小時，一般需要人工介入重啟機器。

• 網絡異常：消息丟失，兩片節點之間彼此完全無法通信，即出現了“網絡分化”;

• 消息亂序，有一定的概率不是按照發送時的順序依次到達目的節點，考慮使用序列號等機制處理網絡消息的亂序問題，使得無效的、過期的網絡消息不影響系統的正確性;

• 數據錯誤;不可靠的TCP，TCP 協議為應用層提供了可靠的、面向連接的傳輸服務，但在分布式系統的協議設計中不能認為所有網絡通信都基于TCP  協議則通信就是可靠的。

• TCP協議只能保證同一個TCP 鏈接內的網絡消息不亂序，TCP 鏈接之間的網絡消息順序則無法保證。

• 分布式三態：如果某個節點向另一個節點發起RPC(Remote procedure call)調用，即某個節點A 向另一個節點B 發送一個消息，節點B  根據收到的消息內容完成某些操作，并將操作的結果通過另一個消息返回給節點A，那么這個RPC  執行的結果有三種狀態：“成功”、“失敗”、“超時(未知)”，稱之為分布式系統的三態。

• 存儲數據丟失:對于有狀態節點來說，數據丟失意味著狀態丟失，通常只能從其他節點讀取、恢復存儲的狀態。

• *異常處理原則*：被大量工程實踐所檢驗過的異常處理黃金原則是：任何在設計階段考慮到的異常情況一定會在系統實際運行中發生，但在系統實際運行遇到的異常卻很有可能在設計時未能考慮，所以，除非需求指標允許，在系統設計時不能放過任何異常情況。

1.2 副本

副本(replica/copy)指在分布式系統中為數據或服務提供的冗余。對于數據副本指在不同的節點上持久化同一份數據，當出現某一個節點的存儲的數據丟失時，可以從副本上讀到數據。

數據副本是分布式系統解決數據丟失異常的唯一手段。另一類副本是服務副本，指數個節點提供某種相同的服務，這種服務一般并不依賴于節點的本地存儲，其所需數據一般來自其他節點。

副本協議是貫穿整個分布式系統的理論核心。

副本一致性

分布式系統通過副本控制協議，使得從系統外部讀取系統內部各個副本的數據在一定的約束條件下相同，稱之為副本一致性(consistency)。副本一致性是針對分布式系統而言的，不是針對某一個副本而言。

• 強一致性(strong  consistency)：任何時刻任何用戶或節點都可以讀到最近一次成功更新的副本數據。強一致性是程度最高的一致性要求，也是實踐中最難以實現的一致性。

單調一致性(monotonic consistency)：任何時刻，任何用戶一旦讀到某個數據在某次更新后的值，這個用戶不會再讀到比這個值更舊的值。

• 單調一致性是弱于強一致性卻非常實用的一種一致性級別。因為通常來說，用戶只關心從己方視角觀察到的一致性，而不會關注其他用戶的一致性情況。

• 會話一致性(session  consistency)：任何用戶在某一次會話內一旦讀到某個數據在某次更新后的值，這個用戶在這次會話過程中不會再讀到比這個值更舊的值。

會話一致性通過引入會話的概念，在單調一致性的基礎上進一步放松約束，會話一致性只保證單個用戶單次會話內數據的單調修改，對于不同用戶間的一致性和同一用戶不同會話間的一致性沒有保障。

實踐中有許多機制正好對應會話的概念，例如php 中的session 概念。

• 最終一致性(eventual consistency)：最終一致性要求一旦更新成功，各個副本上的數據最終將達  到完全一致的狀態，但達到完全一致狀態所需要的時間不能保障。

對于最終一致性系統而言，一個用戶只要始終讀取某一個副本的數據，則可以實現類似單調一致性的效果，但一旦用戶更換讀取的副本，則無法保障任何一致性。

• 弱一致性(week  consistency)：一旦某個更新成功，用戶無法在一個確定時間內讀到這次更新的值，且即使在某個副本上讀到了新的值，也不能保證在其他副本上可以讀到新的值。

弱一致性系統一般很難在實際中使用，使用弱一致性系統需要應用方做更多的工作從而使得系統可用。

1.3 衡量分布式系統的指標

• 性能：系統的吞吐能力，指系統在某一時間可以處理的數據總量，通常可以用系統每秒處理的總的數據量來衡量;

系統的響應延遲，指系統完成某一功能需要使用的時間;

系統的并發能力，指系統可以同時完成某一功能的能力，通常也用QPS(query per second)來衡量。

上述三個性能指標往往會相互制約，追求高吞吐的系統，往往很難做到低延遲;系統平均響應時間較長時，也很難提高QPS。

• 可用性：系統的可用性(availability)指系統在面對各種異常時可以正確提供服務的能力。

系統的可用性可以用系統停服務的時間與正常服務的時間的比例來衡量，也可以用某功能的失敗次數與成功次數的比例來衡量。可用性是分布式的重要指標，衡量了系統的魯棒性，是系統容錯能力的體現。

• 可擴展性：系統的可擴展性(scalability)指分布式系統通過擴展集群機器規模提高系統性能(吞吐、延遲、并發)、存儲容量、計算能力的特性。好的分布式系統總在追求“線性擴展性”，也就是使得系統的某一指標可以隨著集群中的機器數量線性增長。

• 一致性：分布式系統為了提高可用性，總是不可避免的使用副本的機制，從而引發副本一致性的問題。越是強的一致的性模型，對于用戶使用來說使用起來越簡單。

2 分布式系統原理

2.1 數據分布方式

所謂分布式系統顧名思義就是利用多臺計算機協同解決單臺計算機所不能解決的計算、存儲等問題。

單機系統與分布式系統的最大的區別在于問題的規模，即計算、存儲的數據量的區別。

將一個單機問題使用分布式解決，首先要解決的就是如何將問題拆解為可以使用多機分布式解決，使得分布式系統中的每臺機器負責原問題的一個子集。由于無論是計算還是存儲，其問題輸入對象都是數據，所以如何拆解分布式系統的輸入數據成為分布式系統的基本問題。

哈希方式

哈希分布數據的缺點同樣明顯，突出表現為可擴展性不高，一旦集群規模需要擴展，則幾乎所有的數據需要被遷移并重新分布。工程中，擴展哈希分布數據的系統時，往往使得集群規模成倍擴展，按照數據重新計算哈希，這樣原本一臺機器上的數據只需遷移一半到另一臺對應的機器上即可完成擴展。

針對哈希方式擴展性差的問題，一種思路是不再簡單的將哈希值與機器做除法取模映射，而是將對應關系作為元數據由專門的元數據服務器管理.同時，哈希值取模個數往往大于機器個數，這樣同一臺機器上需要負責多個哈希取模的余數。但需要以較復雜的機制維護大量的元數據。哈希分布數據的另一個缺點是，一旦某數據特征值的數據嚴重不均，容易出現“數據傾斜”(data  skew)問題。

哈希分布數據的另一個缺點是，一旦某數據特征值的數據嚴重不均，容易出現“數據傾斜”(data skew)問題

按數據范圍分布

按數據范圍分布是另一個常見的數據分布式，將數據按特征值的值域范圍劃分為不同的區間，使得集群中每臺(組)服務器處理不同區間的數據。

工程中，為了數據遷移等負載均衡操作的方便，往往利用動態劃分區間的技術，使得每個區間中服務的數據量盡量的一樣多。當某個區間的數據量較大時，通過將區間“分裂”的方式拆分為兩個區間，使得每個數據區間中的數據量都盡量維持在一個較為固定的閾值之下。

一般的，往往需要使用專門的服務器在內存中維護數據分布信息，稱這種數據的分布信息為一種元信息。甚至對于大規模的集群，由于元信息的規模非常龐大，單臺  計算機無法獨立維護，需要使用多臺機器作為元信息服務器。

按數據量分布

數據量分布數據與具體的數據特征無關，而是將數據視為一個順序增長的文件，并將這個文件按照某一較為固定的大小劃分為若干數據塊(chunk)，不同的數據塊分布到不同的服務器上

與按數據范圍分布數據的方式類似的是，按數據量分布數據也需要記錄數據塊的具體分布情況，并將該分布信息作為元數據使用元數據服務器管理。

由于與具體的數據內容無關，按數據量分布數據的方式一般沒有數據傾斜的問題，數據總是被均勻切分并分布到集群中。

當集群需要重新負載均衡時，只需通過遷移數據塊即可完成。集群擴容也沒有太大的限制，只需將部分數據庫遷移到新加入的機器上即可以完成擴容。

按數據量劃分數據的缺點是需要管理較為復雜的元信息，與按范圍分布數據的方式類似，當集群規模較大時，元信息的數據量也變得很大，高效的管理元信息成為新的課題。

一致性哈希

一致性哈希(consistent hashing)是另一個種在工程中使用較為廣泛的數據分布方式。一致性哈希最初在P2P  網絡中作為分布式哈希表(DHT)的常用數據分布算法。

一致性哈希的基本方式是使用一個哈希函數計算數據或數據特征的哈希值，令該哈希函數的輸出值域為一個封閉的環，即哈希函數輸出的最大值是最小值的前序。將節點隨機分布到這個環上，每個節點負責處理從自己開始順時針至下一個節點的全部哈希值域上的數據。

使用一致性哈希的方式需要將節點在一致性哈希環上的位置作為元信息加以管理，這點比直接使用哈希分布數據的方式要復雜。然而，節點的位置信息只于集群中的機器規模相關，其元信息的量通常比按數據范圍分布數據和按數據量分布數據的元信息量要小很多。

為此一種常見的改進算法是引入虛節點(virtual  node)的概念，系統初始時就創建許多虛節點，虛節點的個數一般遠大于未來集群中機器的個數，將虛節點均勻分布到一致性哈希值域環上，其功能與基本一致性哈希算法中的節點相同。為每個節點分配若干虛節點。

操作數據時，首先通過數據的哈希值在環上找到對應的虛節點，進而查找元數據找到對應的真實節點。使用虛節點改進有多個優點。

首先，一旦某個節點不可用，該節點將使得多個虛節點不可用，從而使得多個相鄰的真實節點負載失效節點的壓里。同理，一旦加入一個新節點，可以分配多個虛節點，從而使得新節點可以  負載多個原有節點的壓力，從全局看，較容易實現擴容時的負載均衡。

副本與數據分布

分布式系統容錯、提高可用性的基本手段就是使用副本。對于數據副本的分布方式主要影響系統的可擴展性。一種基本的數據副本策略是以機器為單位，若干機器互為副本，副本機器之間的數據完全相同。這種策略適用于上述各種數據分布方式。其優點是非常簡單，其缺點是恢復數據的效率不高、可擴展性也不高。

更合適的做法不是以機器作為副本單位，而是將數據拆為較合理的數據段，以數據段為單位作為副本。

實踐中，常常使得每個數據段的大小盡量相等且控制在一定的大小以內。數據段有很多不同的稱謂，segment，fragment，chunk，partition  等等。數據段的選擇與數據分布方式直接相關。

對于哈希分數據的方式，每個哈希分桶后的余數可以作為一個數據段，為了控制數據段的大小，常常使得分桶個數大于集群規模。一旦將數據分為數據段，則可以以數據段為單位管理副本，從而副本與機器不再硬相關，每臺機器都可以負責一定數據段的副本。

一旦副本分布與機器無關，數據丟失后的恢復效率將非常高。這是因為，一旦某臺機器的數據丟失，其上數據段的副本將分布在整個集群的所有機器中，而不是僅在幾個副本機器中，從而可以從整個集群同時拷貝恢復數據，而集群中每臺數據源機器都可以以非常低的資源做拷貝。作為恢復數據源的機器即使都限速1MB/s，若有100  臺機器參與恢復，恢復速度也能達到100MB/s。

再者，副本分布與機器無關也利于集群容錯。如果出現機器宕機，由于宕機機器上的副本分散于整個集群，其壓力也自然分散到整個集群。

最后，副本分布與機器無關也利于集群擴展。理論上，設集群規模 為N 臺機器，當加入一臺新的機器時，只需從各臺機器上遷移1/N – 1/N+1  比例的數據段到新機器即實現了新的負載均衡。由于是從集群中各機器遷移數據，與數據恢復同理，效率也較高。

工程中，完全按照數據段建立副本會引起需要管理的元數據的開銷增大，副本維護的難度也相應增大。一種折中的做法是將某些數據段組成一個數據段分組，按數據段分組為粒度進行副本管理。這樣做可以將副本粒度控制在一個較為合適的范圍內。

本地化計算

在分布式系統中，數據的分布方式也深深影響著計算的分布方式。在分布式系統中計算節點和保存計算數據的存儲節點可以在同一臺物理機器上，也可以位于不同的物理機器。

如果計算節點和存儲節點位于不同的物理機器則計算的數據需要通過網絡傳輸，此種方式的開銷很大，甚至網絡帶寬會成為系統的總體瓶頸。

另一種思路是，將計算盡量調度到與存儲節點在同一臺物理機器上的計算節點上進行，這稱之為本地化計算。本地化計算是計算調度的一種重要優化，其體現了一種重要的分布式調度思想：“移動數據不如移動計算”。

數據分布方式的選擇

在實際工程實踐中，可以根據需求及實施復雜度合理選擇數據分布方式。另外，數據分布方式是可以靈活組合使用的，往往可以兼備各種方式的優點，收到較好的綜合效果。

例：數據傾斜問題，在按哈希分數據的基礎上引入按數據量分布數據的方式，解決該數據傾斜問題。按用戶id 的哈希值分數據，當某個用戶id  的數據量特別大時，該用戶的數據始終落在某一臺機器上。此時，引入按數據量分布數據的方式，統計用戶的數據量，并按某一閾值將用戶的數據切為多個均勻的數據段，將這些數據段分布到集群中去。由于大部分用戶的數據量不會超過閾值，所以元數據中僅僅保存超過閾值的用戶的數據段分布信息，從而可以控制元數據的規模。這種哈希分布數據方式與按數據量分布數據方式組合使用的方案，在某真實系統中使用，取得了較好的效果。

2.2 基本副本協議

副本控制協議指按特定的協議流程控制副本數據的讀寫行為，使得副本滿足一定的可用性和一致性要求的分布式協議。副本控制協議要具有一定的對抗異常狀態的容錯能力，從而使得系統具有一定的可用性，同時副本控制協議要能提供一定一致性級別。由CAP  原理(在2.9  節詳細分析)可知，要設計一種滿足強一致性，且在出現任何網絡異常時都可用的副本協議是不可能的。為此，實際中的副本控制協議總是在可用性、一致性與性能等各要素之間按照具體需求折中。

副本控制協議可以分為兩大類：“中心化(centralized)副本控制協議”和“去中心化(decentralized)副本控制協議”。

中心化副本控制協議

中心化副本控制協議的基本思路是由一個中心節點協調副本數據的更新、維護副本之間的一致性。

圖給出了中心化副本協議的通用架構。中心化副本控制協議的優點是協議相對較為簡單，所有的副本相關的控制交由中心節點完成。并發控制將由中心節點完成，從而使得一個分布式并發控制問題，簡化為一個單機并發控制問題。

所謂并發控制，即多個節點同時需要修改副本數據時，需要解決“寫寫”、“讀寫”等并發沖突。單機系統上常用加鎖等方式進行并發控制。對于分布式并發控制，加鎖也是一個常用的方法，但如果沒有中心節點統一進行鎖管理，就需要完全分布式化的鎖系統，會使得協議非常復雜。

中心化副本控制協議的缺點是系統的可用性依賴于中心化節點，當中心節點異常或與中心節點通信中斷時，系統將失去某些服務(通常至少失去更新服務)，所以中心化副本控制協議的缺點正是存在一定的停服務時間。

primary-secondary 協議

在primary-secondary 類型的協議中，副本被分為兩大類，其中有且僅有一個副本作為primary 副本，除primary  以外的副本都作為secondary 副本。維護primary 副本的節點作為中心節點，中心節點負責維護數據的更新、并發控制、協調副本的一致性。

Primary-secondary 類型的協議一般要解決四大類問題：數據更新流程、數據讀取方式、Primary  副本的確定和切換、數據同步(reconcile)。

數據更新基本流程

• 數據更新都由primary 節點協調完成。

• 外部節點將更新操作發給primary 節點

• primary 節點進行并發控制即確定并發更新操作的先后順序

• primary 節點將更新操作發送給secondary 節點

• primary 根據secondary 節點的完成情況決定更新是否成功并將結果返回外部節點

在工程實踐中，如果由primary 直接同時發送給其他N 個副本發送數據，則每個 secondary 的更新吞吐受限于primary  總的出口網絡帶寬，最大為primary 網絡出口帶寬的1/N。

為了解決這個問題，有些系統(例如，GFS)，使用接力的方式同步數據，即primary 將更新發送給第一 個secondary  副本，第一個secondary 副本發送給第二secondary 副本，依次類推。

數據讀取方式

數據讀取方式也與一致性高度相關。如果只需要最終一致性，則讀取任何副本都可以滿足需求。

如果需要會話一致性，則可以為副本設置版本號，每次更新后遞增版本號，用戶讀取副本時驗證版本號，從而保證用戶讀到的數據在會話范圍內單調遞增。使用primary-secondary  比較困難的是實現強一致性。

由于數據的更新流程都是由primary 控制的，primary 副本上的數據一定是最新的，所以 如果始終只讀primary  副本的數據，可以實現強一致性。如果只讀primary 副本，則secondary 副本將不提供讀服務。

實踐中，如果副本不與機器綁定，而是按照數據段為單位維護副本，僅有primary 副本提供讀服務在很多場景下并不會造出機器資源浪費。

將副本分散到集群中個，假設primary 也是隨機的確定的，那么每臺機器上都有一些數據的primary 副本，也有另一些數據段的secondary  副本。從而某臺服務器實際都提供讀寫服務。

由primary 控制節點secondary 節點的可用性。當primary 更新某個secondary 副本不成功時，primary  將該secondary 副本標記為不可用，從而用戶不再讀取該不可用的副本。不可用的 secondary 副本可以繼續嘗試與primary  同步數據，當與primary 完成數據同步后，primary 可以副本標記為可用。

這種方式使得所有的可用的副本，無論是primary 還是secondary 都是可讀的，且在一個確定的時間內，某secondary  副本要么更新到與primary  一致的最新狀態，要么被標記為不可用，從而符合較高的一致性要求。這種方式依賴于一個中心元數據管理系統，用于記錄哪些副本可用，哪些副本不可用。某種意義上，該方式通過降低系統的可用性來提高系統的一致性。

primary 副本的確定與切換

在primary-secondary 類型的協議中，另一個核心的問題是如何確定primary 副本，尤其是在原primary  副本所在機器出現宕機等異常時，需要有某種機制切換primary 副本，使得某個secondary 副本成為新的primary 副本。

通常的，在primary-secondary 類型的分布式系統中，哪個副本是primary  這一信息都屬于元信息，由專門的元數據服務器維護。執行更新操作時，首先查詢元數據服務器獲取副本的primary 信息，從而進一步執行數據更新流程。

由于分布式系統中可靠的發現節點異常是需要一定的探測時間的，這樣的探測時間通常是10 秒級別，這也意味著一旦primary 異常，最多需要10  秒級別的發現時間，系統才能開始primary 的切換，在這10 秒時間內，由于沒有primary，系統不能提供更 新服務，如果系統只能讀primary  副本，則這段時間內甚至不能提供讀服務。從這里可以看到，primary-backup 類副本協議的最大缺點就是由于primary  切換帶來的一定的停服務時間。

數據同步

不一致的secondary 副本需要與primary 進行同步(reconcile)。

通常不一致的形式有三種：

一、由于網絡分化等異常，secondary 上的數據落后于primary 上的數據。

二、在某些協議下，secondary 上的數據有可能是臟數據，需要被丟棄。所謂臟數據是由于primary 副本沒有進行某一更新操作，而secondary  副本上反而進行的多余的修改操作，從而造成secondary 副本數據錯誤。

三、secondary 是一個新增加的副本，完全沒有數據，需要從其他副本上拷貝數據。

對于第一種secondary 數據落后的情況，常見的同步方式是回放primary 上的操作日志(通常是redo 日志)，從而追上primary  的更新進度。

對于臟數據的情況，較好的做法是設計的分布式協議不產生臟數據。如果協議一定有產生臟數據的可能，則也應該使得產生臟數據的概率降到非常低得情況，從而一旦發生臟數據的情況可以簡單的直接丟棄有臟數據的副本，這樣相當于副本沒有數據。

另外，也可以設計一些基于undo 日志的方式從而可以刪除臟數據。如果secondary 副本完全沒有數據，則常見的做法是直接拷貝primary  副本的數據，這種方法往往比回放日志追更新進度的方法快很多。但拷貝數據時primary 副本需要能夠繼續提供更新服務，這就要求primary  副本支持快照(snapshot)功能。即對某一刻的副本數據形成快照，然后拷貝快照，拷貝完成后使用回放日志的方式追快照形成后的更新操作。

去中心化副本控制協議

去中心化副本控制協議沒有中心節點，協議中所有的節點都是完全對等的，節點之間通過平等協商達到一致。從而去中心化協議沒有因為中心化節點異常而帶來的停服務等問題。

去中心化協議的最大的缺點是協議過程通常比較復雜。尤其當去中心化協議需要實現強一致性時，協議流程變得復雜且不容易理解。由于流程的復雜，去中心化協議的效率或者性能一般也較中心化協議低。一個不恰當的比方就是，中心化副本控制協議類似專制制度，系統效率高但高度依賴于中心節點，一旦中心節點異常，系統受到的影響較大;去中心化副本控制協議類似民主制度，節點集體協商，效率低下，但個別節點的異常不會對系統總體造成太大影響。

2.3 Lease 機制

Lease 機制是最重要的分布式協議，廣泛應用于各種實際的分布式系統中。

基于lease 的分布式cache 系統

基本的問題背景如下：在一個分布式系統中，有一個中心服務器節點，中心服務器存儲、維護著一些數據，這些數據是系統的元數據。系統中其他的節點通過訪問中心服務器節點讀取、修改其上的元數據。

由于系統中各種操作都依賴于元數據，如果每次讀取元數據的操作都訪問中心服務器  節點，那么中心服務器節點的性能成為系統的瓶頸。為此，設計一種元數據cache，在各個節點上 cache  元數據信息，從而減少對中心服務器節點的訪問，提高性能。

另一方面，系統的正確運行嚴格依賴于元數據的正確，這就要求各個節點上cache 的數據始終與中心服務器上的數據一致，cache  中的數據不能是舊的臟數據。最后，設計的cache 系統要能最大可能的處理節點宕機、網絡中斷等異常，最大程度的提高系統的可用性。

為此，利用lease 機制設計一套cache 系統，其基本原理為如下。

中心服務器在向各節點發送數據時同時向節點頒發一個lease。每個lease 具有一個有效期，和信用卡上的有效期類似，lease 上的  有效期通常是一個明確的時間點，例如12:00:10，一旦真實時間超過這個時間點，則lease 過期失效。這樣lease 的有效期與節點收到lease  的時間無關，節點可能收到lease 時該lease 就已經過期失效。這里首先假設中心服務器與各節點的時鐘是同步的，在下節中討論時鐘不同步對lease  的影響。中心服務器發出的lease 的含義為：在lease 的有效期內，中心服務器保證不會修改對應數據的值。因此，節點收到數據和lease  后，將數據加入本地Cache，一旦對應的lease 超時，節點將對應的本地cache  數據刪除。中心服務器在修改數據時，首先阻塞所有新的讀請求，并等待之前為該數據發出的所有lease 超時過期，然后修改數據的值。

基于lease 的cache，客戶端節點讀取元數據

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2. 判斷元數據是否已經處于本地cache 且lease 處于有效期內1.1 是：直接返回cache 中的元數據1.2  否：向中心服務器節點請求讀取元數據信息1.2.1 服務器收到讀取請求后，返回元數據及一個對應的lease 1.2.2 客戶端是否成功收到服務器返回的數據  1.2.2.1 失敗或超時：退出流程，讀取失敗，可重試1.2.2.2 成功：將元數據與該元數據的lease 記錄到內存中，返回元數據

3. 基于lease 的cache，客戶端節點修改元數據流程2.1 節點向服務器發起修改元數據請求。2.2  服務器收到修改請求后，阻塞所有新的讀數據請求，即接收讀請求，但不返回數據。2.3 服務器等待所有與該元數據相關的lease 超時。2.4  服務器修改元數據并向客戶端節點返回修改成功。

上述機制可以保證各個節點上的cache 與中心服務器上的中心始終一致。這是因為中心服務器節點在發送數據的同時授予了節點對應的lease，在lease  有效期內，服務器不會修改數據，從而客戶端節點可以放心的在lease 有效期內cache 數據。上述lease 機制可以容錯的關鍵是：服務器一旦  發出數據及lease，無論客戶端是否收到，也無論后續客戶端是否宕機，也無論后續網絡是否正常，服務器只要等待lease  超時，就可以保證對應的客戶端節點不會再繼續cache 數據，從而可以放心的修改數據而不會破壞cache 的一致性。

上述基礎流程有一些性能和可用性上的問題，但可以很容易就優化改性。優化點一：服務器在修改元數據時首先要阻塞所有新的讀請求，造成沒有讀服務。這是為了防止發出新的lease  從而引起不斷有新客戶端節點持有lease  并緩存著數據，形成“活鎖”。優化的方法很簡單，服務器在進入修改數據流程后，一旦收到讀請求則只返回數據但不頒發lease。從而造成在修改流程執行的過程中，客戶端可以讀到元數據，只是不能緩存元數據。進一步的優化是，當進入修改流程，服務器頒發的lease  有效期限選擇為已發出的lease 的最大有效期限。這樣做，客戶端可以繼續在服務器進入修改流程后繼續緩存元數據，但服務器的等待所有lease  過期的時間也不會因為頒發新的lease 而不斷延長。

最后，=cache 機制與多副本機制的區別。Cache 機制與多副本機制的相似之處都 是將一份數據保存在多個節點上。但Cache  機制卻要簡單許多，對于cache 的數據，可以隨時刪除丟棄，并命中cache  的后果僅僅是需要訪問數據源讀取數據;然而副本機制卻不一樣，副本是不能隨意丟棄的，每失去一個副本，服務質量都在下降，一旦副本數下降到一定程度，則往往服務將不再可用。

lease 機制的分析

lease 的定義：Lease  是由頒發者授予的在某一有效期內的承諾。頒發者一旦發出lease，則無論接受方是否收到，也無論后續接收方處于何種狀態，只要lease  不過期，頒發者一定嚴守承諾;另一方面，接收方在lease 的有效期內可以使用頒發者的承諾，但一旦lease 過期，接收方一定不能繼續使用頒發者的承諾。

Lease 機制具有很高的容錯能力。首先，通過引入有效期，Lease 機制能否非常好的容錯網絡異常。Lease  頒發過程只依賴于網絡可以單向通信，即使接收方無法向頒發者發送消息，也不影響lease 的頒發。

由于lease 的有效期是一個確定的時間點，lease 的語義與發送lease 的具體時間無關，所以 同一個lease  可以被頒發者不斷重復向接受方發送。即使頒發者偶爾發送lease 失敗，頒發者也可以 簡單的通過重發的辦法解決。一旦lease 被接收方成功接受，后續lease  機制不再依賴于網絡通信，即使網絡完全中斷lease 機制也不受影響。

再者，Lease 機制能較好的容錯節點宕機。如果頒發者宕機，則宕機的頒發者通常無法改變之前的承諾，不會影響lease  的正確性。在頒發者機恢復后，如果頒發者恢復出了之前的lease 信息，頒發者可以繼續遵守lease 的承諾。如果頒發者無法恢復lease  信息，則只需等待一個最大的lease 超時時間就可以使得所有的lease 都失效，從而不破壞lease機制。

例如上節中的cache 系統的例子中，一旦服務器宕機，肯定不會修改元數據，重新恢復后，只需等待一個最大的lease  超時時間，所有節點上的緩存信息都將被清空。

對于接受方宕機的情況，頒發者 不需要做更多的容錯處理，只需等待lease  過期失效，就可以收回承諾，實踐中也就是收回之前賦予的權限、身份等。最后，lease 機制不依賴于存儲。頒發者可以持久化頒發過的lease 信息，從而在  宕機恢復后可以使得在有效期的lease 繼續有效。但這對于lease 機制只是一個優化，如之前的分析，即使頒發者沒有持久化lease  信息，也可以通過等待一個最大的lease 時間的方式使得之前所有頒發 的lease 失效，從而保證機制繼續有效。

Lease 機制依賴于有效期，這就要求頒發者和接收者的時鐘是同步的。一方面，如果頒發者的 時鐘比接收者的時鐘慢，則當接收者認為lease  已經過期的時候，頒發者依舊認為lease 有效。接收者可以用在lease 到期前申請新的lease 的方式解決這個問題。另一方面，如果頒發者的時鐘比接收  者的時鐘快，則當頒發者認為lease 已經過期的時候，接收者依舊認為lease 有效，頒發者可能將lease  頒發給其他節點，造成承諾失效，影響系統的正確性。對于這種時鐘不同步，實踐中的通常做法是將頒發者的有效期設置得比接收者的略大，只需大過時鐘誤差就可以避免對lease  的有效性的影響。

基于lease 機制確定節點狀態

分布式協議依賴于對節點狀態認知的全局一致性，即一旦節點Q 認為某個節點 A 異常，則節點A 也必須認為自己異常，從而節點A  停止作為primary，避免“雙主”問題的出現。

解決這種問題有兩種思路，第一、設計的分布式協議可以容忍“雙主”錯誤，即不依賴于對節點狀 態的全局一致性認識，或者全局一致性狀態是全體協商后的結果;

第二、利用lease 機制。對于第一 種思路即放棄使用中心化的設計，而改用去中心化設計，超過本節的討論范疇。下面著重討論利用 lease  機制確定節點狀態。

由中心節點向其他節點發送lease，若某個節點持有有效的lease，則認為該節點正常可以提供服 務。用于例2.3.1 中，節點A、B、C  依然周期性的發送heart beat 報告自身狀態，節點Q 收到heart beat 后發送一個lease，表示節點Q 確認了節點A、B、C  的狀態，并允許節點在lease 有效期內正常工 作。節點Q 可以給primary 節點一個特殊的lease，表示節點可以作為primary 工作。一旦節點Q  希望切換新的primary，則只需等前一個primary 的lease 過期，則就可以安全的頒發新的lease 給新的 primary  節點，而不會出現“雙主”問題。

在實際系統中，若用一個中心節點發送lease  也有很大的風險，一旦該中心節點宕機或網絡異常，則所有的節點沒有lease，從而造成系統高度不可用。為此，實際系統總是使用多個中心節點互為副本，成為一個小的集群，該小集群具有高可用性，對外提供頒發lease  的功能。chubby 和zookeeper 都是基于這樣的設計。

lease 的有效期時間選擇

工程中，常選擇的lease 時長是10 秒級別，這是一個經過驗證的經驗值，實踐中可以作為參考并綜合選擇合適的時長。

2.4 Quorum 機制

先做這樣的約定：更新操作(write)是一系列順序的過程，通過其他機制確定更新操作的順序(例如primary-secondary 架構中由primary  決定順序)，每個更新操作記為wi， i 為更新操作單調遞增的序號，每個wi 執行成功后副本數據都發生變化，稱為不同的數據版本，記  作vi。假設每個副本都保存了歷史上所有版本的數據。

write-all-read-one

Write-all-read-one(簡稱WARO)是一種最簡單的副本控制規則，顧名思義即在更新時寫所有的副本，只有在所有的副本上更新成功，才認為更新成功，從而保證所有的副本一致，這樣在讀取數據時可以讀任一副本上的數據。

由于更新操作需要在所有的N 個副本上都成功，更新操作才能成 功，所以一旦有一個副本異常，更新操作失敗，更新服務不可用。對于更新服務，雖然有N 個副本，  但系統無法容忍任何一個副本異常。另一方面，N 個副本中只要有一個副本正常，系統就可以提供讀服務。對于讀服務而言，當有N 個副本時，系統可以容忍N-1  個副本異常。從上述分析可以發現WARO 讀服務的可用性較高，但更新服務的可用性不高，甚至雖然使用了副本，但更新服務的可用性等效于沒有副本。

Quorum 定義

在Quorum 機制下，當某次更新操作wi 一旦在所有N 個副本中的W 個副本上都成功，則就稱  該更新操作為“成功提交的更新操作”，稱對應的數據為“成功提交的數據”。令R>N-W，由于更新 操作wi 僅在W  個副本上成功，所以在讀取數據時，最多需要讀取R 個副本則一定能讀到wi 更新后 的數據vi 。如果某次更新wi 在W 個副本上成功，由于W+R>N，任意R  個副本組成的集合一定與 成功的W個副本組成的集合有交集，所以讀取R 個副本一定能讀到wi 更新后的數據vi。

如圖 2-10， Quorum 機制的原理可以文森圖表示。

某系統有5 個副本，W=3，R=3，最初5 個副本的數據一致，都是v1，某次更新操作 w2 在前3 副本上成功，副本情況變成(v2 v2 v2 v1  v1)。

此時，任意3 個副本組成的集合中一定包括 v2。在上述定義中，令W=N，R=1，就得到WARO，即WARO 是Quorum 機制的一種特例。與分析WARO  相似，分析Quorum 機制的可用性。限制Quorum 參數為W+R=N+1。由于更新 操作需要在W 個副本上都成功，更新操作才能成功，所以一旦N-W+1  個副本異常，更新操作始終無法在W 個副本上成功，更新服務不可用。

另一方面，一旦N-R+1 個副本異常，則無法保證一定可以讀到與W 個副本有交集的副本集合，則讀服務的一致性下降。

再次強調：僅僅依賴quorum 機制是無法保證強一致性的。因為僅有quorum  機制時無法確定最新已成功提交的版本號，除非將最新已提交的版本號作為元數據由特定的元數據服務器或元數據集群管理，否則很難確定最新成功提交的版本號。在下一節中，將討論在哪些情況下，可以僅僅  通過quorum 機制來確定最新成功提交的版本號。

Quorum 機制的三個系統參數N、W、R 控制了系統的可用性，也是系統對用戶的服務承諾：數據最多有N 個副本，但數據更新成功W  個副本即返回用戶成功。對于一致性要求較高的Quorum 系統，系統還應該承諾任何時候不讀取未成功提交的數據，即讀取到的數據都是曾經在W  個副本上成功的數據。

讀取最新成功提交的數據

Quorum 機制只需成功更新N 個副本中的W 個，在讀取R 個副本時，一定可以讀到最新的成功提交的數據。但由于有不成功的更新情況存在，僅僅讀取R  個副本卻不一定能確定哪個版本的數據 是最新的已提交的數據。對于一個強一致性Quorum 系統，若存在個數據少于W 個，假設為X  個，則繼續讀取其他副本，直若成功讀取到W 個 該版本的副本，則該數據為最新的成功提交的數據;如果在所有副本中該數據的個數肯定不滿 足W 個，則R  中版本號第二大的為最新的成功提交的副本。

例：在讀取到(v2 v1 v1)時，繼續讀取剩余的副本，若讀到剩余兩個副本 為(v2 v2)則v2 是最新的已提交的副本;若讀到剩余的兩個副本為(v2  v1)或(v1 v1)則v1 是最新成功提交的版本;若讀取后續兩個副本有任一超時或失敗，則無法判斷哪個版本是最新的成功提交的版本。

可以看出，在單純使用Quorum 機制時，若要確定最新的成功提交的版本，最多需要讀取R+ (W-R-1)=N  個副本，當出現任一副本異常時，讀最新的成功提交的版本這一功能都有可能不可用。

實際工程中，應該盡量通過其他技術手段，回避通過Quorum 機制讀取最新的成功提交的版本。例如，當quorum 機制與primary-secondary  控制協議結合使用時，可以通過讀取primary 的方式讀取到最新的已提交的數據。

基于Quorum 機制選擇primary副本

讀取數據時依照一致性要求的不同可以有不同的做法：如果需要強一致性的立刻讀取到最新的成功提交的數據，則可以簡單的只讀取primary  副本上的數據即可，也可以通過上節的方式讀取;

如果需要會話一致性，則可以根據之前已經讀到的數據版本號在各個副本上進行選擇性讀取;如果只需要弱一致性，則可以選擇任意副本讀取。

在primary-secondary 協議中，當primary 異常時，需要選擇出一個新的primary，之后secondary 副本與primary  同步數據。

通常情況下，選擇新的primary 的工作是由某一中心節點完成的，在引入 quorum 機制后，常用的primary  選擇方式與讀取數據的方式類似，即中心節點讀取R 個副本，選擇 R 個副本中版本號最高的副本作為新的primary。新primary 與至少W  個副本完成數據同步后作為新的primary 提供讀寫服務。

首先，R 個副本中版本號最高的副本一定蘊含了最新的成功提交的數據。再者，雖然不能確定最高版本號的數是一個成功提交的數據，但新的primary  在隨后與secondary 同 步數據，使得該版本的副本個數達到W，從而使得該版本的數據成為成功提交的數據。

例：在N=5，W=3，R=3 的系統中，某時刻副本最大版本號為(v2 v2 v1 v1 v1)，此時v1 是系統的最新的成功提交的數據，v2  是一個處于中間狀態的未成功提交的數據。假設此刻原primary 副本異常，中心節點進行primary  切換工作。這類“中間態”數據究竟作為“臟數據”被刪除，還是作為新的數據被同步后成為生效的數據，完全取決于這個數據能否參與新primary  的選舉。下面分別分析這兩種情況。

第一、如圖 2-12，若中心節點與其中3 個副本通信成功，讀取到的版本號為(v1 v1 v1)，則任 選一個副本作為primary，新primary  以v1 作為最新的成功提交的版本并與其他副本同步，當與第1、第2 個副本同步數據時，由于第1、第2  個副本版本號大于primary，屬于臟數據，可以按照2.2.2.4 節中介紹的處理臟數據的方式解決。

實踐中，新primary 也有可能與后兩個副本完成同步后就提供數據服務，隨后自身版本號也更新到v2，如果系統不能保證之后的v2 與之前的v2  完全一樣，則新 primary 在與第1、2 個副本同步數據時不但要比較數據版本號還需要比較更新操作的具體內容是否一樣。

第二、若中心節點與其他3 個副本通信成功，讀取到的版本號為(v2 v1 v1)，則選取版本號為 v2  的副本作為新的primary，之后，一旦新primary 與其他2 個副本完成數據同步，則符合v2 的副 本個數達到W  個，成為最新的成功提交的副本，新primary 可以提供正常的讀寫服務。

2.5 日志技術

日志技術是宕機恢復的主要技術之一。日志技術最初使用在數據庫系統中。嚴格來說日志技術不是一種分布式系統的技術，但在分布式系統的實踐中，卻廣泛使用了日志技術做宕機恢復，甚  至如BigTable 等系統將日志保存到一個分布式系統中進一步增強了系統容錯能力。

Redo Log 與Check point

設計一個高速的單機查詢系統，將數據全部存放在內存中以實現高速的數據查詢，每次更新操作更新一小部分數據(例如 key-value  中的某一個key)。現在問題為利用日志技術實現該內存查詢系統的宕機恢復。與數據庫的事務不同的是，這個問題模型中的每個成功的更新操作都會生效。這也等效為數據庫的每個事務只有一個更新操作，且每次更新操作都可以也必須立即提交(Auto  commit)。

• Redo Log

將更新操作的結果(例如Set K1=1，則記錄K1=1)以追加寫(append)的方式寫入磁盤的 日志文件

按更新操作修改內存中的數據

返回更新成功

從Redo Log 的流程可以看出，Redo 寫入日志的是更新操作完成后的結果(雖然本文不討論Undo Log，這點是與Undo Log  的區別之一)，且由于是順序追加寫日志文件，在磁盤等對順序寫有力的 存儲設備上效率較高。

用Redo Log 進行宕機恢復非常簡單，只需要“回放”日志即可。

流程2.5.2：Redo Log 的宕機恢復

從頭讀取日志文件中的每次更新操作的結果，用這些結果修改內存中的數據。

從Redo Log 的宕機恢復流程也可以看出，只有寫入日志文件的更新結果才能在宕機后恢復。這也是為什么在Redo Log  流程中需要先更新日志文件再更新內存中的數據的原因。

假如先更新內存中的數據，那么用戶立刻就能讀到更新后的數據，一旦在完成內存修改與寫入日志之間發生宕機，那么最后一次更新操作無法恢復，但之前用戶可能已經讀取到了更新后的數據，從而引起不一致的問題。

• Check point

在簡化的模型下，check point 技術的過程即將內存中的數據以某種易于重新加載的數據組織方式完整的dump  到磁盤，從而減少宕機恢復時需要回放的日志數據。

流程：check point

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2. 向日志文件中記錄“Begin Check Point”

3. 將內存中的數據以某種易于重新加載的數據組織方式dump 到磁盤上

4. 向日志文件中記錄“End Check Point” 在check point 流程中，數據可以繼續按照流程2.5.1  被更新，這段過程中新更新的數據可以dump 到磁盤也可以不dump 到磁盤，具體取決于實現。例如，check point 開始時k1=v1，check  point 過程 中某次更新為k1 = v2，那么dump 到磁盤上的k1 的值可以是v1 也可以是v2。

流程：基于check point 的宕機恢復流程

將dump 到磁盤的數據加載到內存。

從后向前掃描日志文件，尋找最后一個“End Check Point”日志。

從最后一個“End Check Point”日志向前找到最近的一個“Begin Check Point”日志，并回  放該日志之后的所有更新操作日志。

No Undo/No Redo log

若數據維護在磁盤中，某批更新由若干個更新操作組成，這些更新操作需要原子生效，即要么同時生效，要么都不生效。

0/1 目錄技術中有兩個目錄結構，稱為目錄0(Directory 0)和目錄1(Directory 1)。另有一個結構稱為主記錄(Master  record)記錄當前正在使用的目錄稱為活動目錄。主記錄中要么記錄使用目錄0，要么記錄使用目錄1。目錄0 或目錄1 中記錄了各個數據的在日志文件中的位置。0/1  目錄的數據更新過程始終在非活動目錄上進行，只是在數據生效前，將主記錄中的0、1 值反轉，從而切換主記錄。

流程：0/1 目錄數據更新流程

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2. 將活動目錄完整拷貝到非活動目錄。

3. 對于每個更新操作，新建一個日志項紀錄操作后的值，并在非活動目錄中將相應數據的位置修改為新建的日志項的位置。

4. 原子性修改主記錄：反轉主記錄中的值，使得非活動目錄生效。

0/1 目錄的更新流程非常簡單，通過0、1 目錄的主記錄切換使得一批修改的生效是原子的。0/1  目錄將批量事務操作的原子性通過目錄手段歸結到主記錄的原子切換。

由于多條記錄的原子修改一般較難實現而單條記錄的原子修改往往可以實現，從而降低了問題實現的難度。

在工程中0/1 目錄的思想運用非常廣泛，其形式也不局限在上述流程中，可以是內存中的兩個數據結構來回切換，也可以是磁盤上的兩個文件目錄來回生效切換。

2.6 兩階段提交協議

兩階段提交協議是一種經典的強一致性中心化副本控制協議。雖然在工程中該協議有較多的問題，但研究該協議能很好的理解分布式系統的幾個典型問題。

流程描述

兩階段提交協議是一種典型的“中心化副本控制”協議。在該協議中，參與的節點分為兩類：一個中心化協調者節點(coordinator)和N  個參與者節點(participant)。每個參與者節點即上文背景介紹中的管理數據庫副本的節點。

兩階段提交的思路比較簡單，在第一階段，協調者詢問所有的參與者是否可以提交事務(請參與者投票)，所有參與者向協調者投票。

在第二階段，協調者根據所有參與者的投票結果做出是否事務可以全局提交的決定，并通知所有的參與者執行該決定。在一個兩階段提交流程中，參與者不能改變自己的投票結果。

兩階段提交協議的可以全局提交的前提是所有的參與者都同意提交事務，只要有一個參與者投票選擇放棄(abort)事務，則事務必須被放棄。

流程：兩階段提交協調者流程

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2. 寫本地日志“begin_commit”，并進入WAIT 狀態;

3. 向所有參與者發送“prepare 消息”;

4. 等待并接收參與者發送的對“prepare 消息”的響應;3.1 若收到任何一個參與者發送的“vote-abort 消息”;3.1.1  寫本地“global-abort”日志，進入ABORT;3.1.2 向所有的參與者發送“global-abort 消息”;3.1.3 進入ABORT  狀態;3.2 若收到所有參與者發送的“vote-commit”消息;3.2.1 寫本地“global-commit”日志，進入COMMIT 狀態;3.1.2  向所有的參與者發送“global-commit 消息”;

5. 等待并接收參與者發送的對“global-abort 消息”或“global-commit  消息”的確認響應消息，一旦收到所有參與者的確認消息，寫本地“end_transaction” 日志流程結束。

流程：兩階段提交協調者流程

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2. 寫本地日志“init”記錄，進入INIT 狀態

3. 等待并接受協調者發送的“prepare 消息”，收到后 2.1 若參與者可以提交本次事務 2.1.1 寫本地日志“ready”，進入READY 狀態  2.1.2 向協調者發送“vote-commit”消息 2.1.4 等待協調者的消息2.1.4.1  若收到協調者的“global-abort”消息2.1.4.1.1 寫本地日志“abort”，進入ABORT 狀態2.1.4.1.2  向協調者發送對“global-abort”的確認消息 2.1.4.2 若收到協調者的“global-commit”消息2.1.4.1.1  寫本地日志“commit”，進入COMMIT 狀態 2.1.4.1.2 向協調者發送對“global-commit”的確認消息 2.2 若參與者無法提交本次事務  2.2.1 寫本地日志“abort”，進入ABORT 狀態 2.2.2 向協調者發送“vote-abort”消息 2.2.3 流程對該參與者結束 2.2.4  若后續收到協調者的“global-abort”消息可以響應

4. 即使流程結束，但任何時候收到協調者發送的“global-abort”消息或“global-commit”消息也都要發送一個對應的確認消息。

異常處理

宕機恢復

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2. 協調者宕機恢復 協調者宕機恢復后，首先通過日志查找到宕機前的狀態。如果日志中最后是“begin_commit”記錄，說明宕機前協調者處于WAIT  狀態，協調者可能已經發送過“prepare 消息”也可能還沒發送，但協調者一定還沒有發送過“global-commit 消息”或“global-abort  消息”，即事務的全局狀態還沒有確定。此時，協調者可以重新發送“prepare 消息” 繼續兩階段提交流程，即使參與者已經發送過對“prepare  消息”的響應，也不過是再次重傳之前的響應而不會影響協議的一致性。如果日志中最后是“global-commit”或“global-abort”記錄，說明宕機前協調者處于COMMIT  或ABORT 狀態。此時協調者只需重新向所有的參與者發送“global-commit 消息”或“global-abort  消息”就可以繼續兩階段提交流程。

3. 參與者宕機恢復參與者宕機恢復后，首先通過日志查找宕機前的狀態。如果日志中最后是“init”記錄，說明參與者處于INIT  狀態，還沒有對本次事務做出投票選擇，參與者可以繼續流程等待協調者發送的“prepare 消息”。如果日志中最后是“ready”記錄，說明參與者處于REDAY  狀態，此時說明參與者已經就本次  事務做出了投票選擇，但宕機前參與者是否已經向協調者發送“vote-commit”消息并不可知。所以此時參與者可以向協調者重發“vote-commit”，并繼續協議流程。如果日志中最后是“commit”或“abort”記錄，說明參與者已經收到過協調者的“global-commit  消息”(處于COMMIT 狀態)或者“global-abort 消息”(處于ABORT 狀態)。至于是否向協調者發  送過對“global-commit”或“global-abort”的確認消息則未知。但即使沒有發送過確認消息，由于協調者會不斷重發“global-commit”或“global-abort”，只需在收到這些消息時發送確認消息既可，不影響協議的全局一致性。

協議分析

兩階段提交協議在工程實踐中真正使用的較少，主要原因有以下幾點：

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2. 兩階段提交協議的容錯能力較差。從上文的分析可以看出，兩階段提交協議在某些情況下存在流程無法執行下去的情況，且也無法判斷流程狀態。在工程中好的分布式協議往往總是可以在即使發生異常的情況下也能執行下去。例如，回憶Lease  機制(2.3 )，一旦lease 發出，無論出現任何異常，Lease 服務器節點總是可以通過時間判定出Lease 是否有效，也可以用等待Lease  超時的方法收回Lease 權限，整個Lease 協議的流程不存在任何流程被阻塞而無法執行下去的情況。與Lease  機制的簡單有效相比，兩階段提交的協議顯得較為復雜且容錯能力差。

3. 兩階段提交協議的性能較差。一次成功的兩階段提交協議流程中，協調者與每個參與者 之間至少需要兩輪交互4  個消息“prepare”、“vote-commit”、“global-commit”、“確認global-commit”。過多的交互次數會降低性能。另一方面，協調者需要等待所有的參與者的投票結果，一旦存在較慢的參與者，會影響全局流程執行速度。

雖然存在一些改進的兩階段提交協議可以提高容錯能力和性能，然而這類協議依舊是在工程中使用較少的一類協議，其理論價值大于實踐意義。

2.7 MVCC

MVCC(Multi-version Cocurrent Control，多版本并發控制)技術。MVCC  技術最初也是在數據庫系統中被提出，但這種思想并不局限于單機的分布式系統，在分布式系統中同樣有效。

MVCC 即多個不同版本的數據實現并發控制的技術，其基本思想是為每次事務生成  一個新版本的數據，在讀數據時選擇不同版本的數據即可以實現對事務結果的完整性讀取。在使用MVCC  時，每個事務都是基于一個已生效的基礎版本進行更新，事務可以并行進行，從而可以產生一種圖狀結構。

基礎數據的版本為1，同時產生了兩個事務：事務A  與事務B。這兩個事務都各自對數據進行了一些本地修改(這些修改只有事務自己可見，不影響真正的數據)，之后事務A  首先提交，生成數據版本2;基于數據版本2，又發起了事務C，事務C 繼續提交，生成了數據版 本3;最后事務B 提交，此時事務B 的結果需要與事務C  的結果合并，如果數據沒有沖突，即事務 B 沒有修改事務A 與事務C 修改過的變量，那么事務B 可以提交，否則事務B 提交失敗。MVCC  的流程過程非常類似于SVN 等版本控制系統的流程，或者說SVN 等版本控制系統就是 使用的MVCC  思想。事務在基于基礎數據版本做本地修改時，為了不影響真正的數據，通常有兩種做法，一是將基礎數據版本中的數據完全拷貝出來再修改，SVN 即使用了這種方法，SVN  check out  即是拷貝的過程;二是每個事務中只記錄更新操作，而不記錄完整的數據，讀取數據時再將更新操作應用到用基礎版本的數據從而計算出結果，這個過程也類似SVN  的增量提交。

2.8 Paxos協議

Paxos 協議是少數在工程實踐中證實的強一致性、高可用的去中心化分布式協議。Paxos  協議的流程較為復雜，但其基本思想卻不難理解，類似于人類社會的投票過程。Paxos  協議中，有一組完全對等的參與節點(稱為accpetor)，這組節點各自就某一事件做出決議，如果某個決議獲得了超過半數節點的同意則生效。Paxos  協議中只要有超過一半的節點正常，就可以工作，能很好對抗宕機、網絡分化等異常情況。

角色

Proposer：提案者。Proposer 可以有多個，Proposer  提出議案(value)。所謂value，在工程中可以是任何操作，例如“修改某個變量的值為某個值”、“設置當前primary 為某個節點”等等。Paxos  協議中統一將這些操作抽象為value。不同的Proposer 可以提出不同的甚至矛盾的value，例如某個Proposer 提議“將變量X  設置為1”，另一個Proposer 提議“將變量X 設置為2”，但對同一輪Paxos 過程，最多只有一個value  被批準。Acceptor：批準者。Acceptor 有N 個，Proposer 提出的value 必須獲得超過半數(N/2+1)的Acceptor  批準后才能通過。Acceptor 之間完全對等獨立。Learner：學習者。Learner 學習被批準的value。所謂學習就是通過讀取各個Proposer  對value 的選擇結果，如果某個value 被超過半數Proposer 通過，則Learner 學習到了這個value。回憶(2.4 )  不難理解，這里類似Quorum 機制，某個value 需要獲得W=N/2 + 1 的Acceptor 批準，從而學習者需要至少讀取N/2+1  個Accpetor，至多讀取N 個Acceptor  的結果后，能學習到一個通過的value。上述三類角色只是邏輯上的劃分，實踐中一個節點可以同時充當這三類角色。

流程

Paxos 協議一輪一輪的進行，每輪都有一個編號。每輪Paxos 協議可能會批準一個value，也可 能無法批準一個value。如果某一輪Paxos  協議批準了某個value，則以后各輪Paxos 只能批準這個 value。上述各輪協議流程組成了一個Paxos 協議實例，即一次Paxos  協議實例只能批準一個value，這也是Paxos 協議強一致性的重要體現。每輪Paxos 協議分為階段，準備階段和批準階段，在這兩個階段Proposer  和Acceptor 有各自的處理流程。

流程：Proposer 的流程 (準備階段)

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2. 向所有的Acceptor 發送消息“Prepare(b)”;這里b 是Paxos 的輪數，每輪遞增

3. 如果收到任何一個Acceptor 發送的消息“Reject(B)”，則對于這個Proposer 而言本輪Paxos 失敗，將輪數b 設置為B+1  后重新步驟1;(批準階段，根據收到的Acceptor 的消息作出不同選擇)

4. 如果接收到的Acceptor 的“Promise(b, v_i)”消息達到N/2+1 個(N 為Acceptor 總數，除法取整， 下同);v_i  表示Acceptor 最近一次在i 輪批準過value v。3.1 如果收到的“Promise(b, v)”消息中，v 都為空，Proposer  選擇一個value v，向所有Acceptor 廣播Accept(b, v);3.2 否則，在所有收到的“Promise(b, v_i)”消息中，選擇i  最大的value v，向所有Acceptor 廣播消息Accept(b，v);

5. 如果收到Nack(B)，將輪數b 設置為B+1 后重新步驟1;

流程：Accpetor 流程 (準備階段)

接受某個Propeser 的消息Prepare(b)。參數B 是該Acceptor 收到的最大Paxos 輪數編號;V 是Acceptor  批準的value，可以為空 1.1 如果b>B，回復Promise(b, V_B)，設置B=b; 表示保證不再接受編號小于b 的提案。1.2  否則，回復Reject(B) (批準階段)

接收Accept(b, v)， 2.1 如果b < B, 回復Nack(B)，暗示proposer 有一個更大編號的提案被這個Acceptor  接收了 2.2 否則設置V=v。表示這個Acceptor 批準的Value 是v。廣播Accepted 消息。

例子

基本例子里有5 個Acceptor，1 個Proposer，不存在任何網絡、宕機異常。我們著重考察各個Accpetor 上變量B 和變量V  的變化，及Proposer 上變量b 的變化。

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2. 初始狀態

3. Proposer 向所有Accpetor 發送“Prepare(1)”，所有Acceptor 正確處理，并回復Promise(1, NULL

4. Proposer 收到5 個Promise(1, NULL)，滿足多余半數的Promise 的value 為空，此時發送 Accept(1,  v1)，其中v1 是Proposer 選擇的Value。

5. 此時，v1 被超過半數的Acceptor 批準，v1 即是本次Paxos 協議實例批準的Value。如果Learner  學習value，學到的只能是v1

在同一個Paxos 實例中，批準的Value 是無法改變的，即使后續Proposer 以更高的序號發起Paxos 協議也無法改變value。Paxos  協議的核心就在于“批準的value 無法改變”，這也是整個協議正確性的基礎。

Paxos 協議是被人為設計出來，其設計過程也是協議的推導過程。Paxos 協議利用了Quorom 機 制，選擇的W=R=N/2+1。

簡單而言，協議就是Proposer 更新Acceptor 的過程，一旦某個Acceptor  成功更新了超過半數的Acceptor，則更新成功。Learner 按Quorum 去讀取Acceptor，一旦某個value 在超過半數的Proposer  上被成功讀取，則說明這是一個被批準的value。協議通過引入輪次，使得高輪次的提議搶占低輪次的提議來避免死鎖。協議設計關鍵點是如何滿足“在一次Paxos  算法實例過程中只批準一個Value”這一約束條件。

2.9 CAP

CAP 理論的定義很簡單，CAP 三個字母分別代表了分布式系統中三個相互矛盾的屬性：

• Consistency (一致性)：CAP 理論中的副本一致性特指強一致性(1.3.4 );

• Availiablity(可用性)：指系統在出現異常時已經可以提供服務;

• Tolerance to the partition of network (分區容忍)：指系統可以對網絡分區(1.1.4.2 )這種異常情  況進行容錯處理;

CAP 理論指出：無法設計一種分布式協議，使得同時完全具備CAP  三個屬性，即1)該種協議下的副本始終是強一致性，2)服務始終是可用的，3)協議可以容忍任何網絡分區異常;分布式系統協議只能在CAP 這三者間所有折中。

熱力學第二定律說明了永動機是不可能存在的，不要去妄圖設計永動機。與之類似，CAP 理論的意義就在于明確提出了不要去妄圖設計一種對CAP  三大屬性都完全擁有的完美系統，因為這種系統在理論上就已經被證明不存在。

• Lease 機制: Lease 機制犧牲了部分異常情況下的A，從而獲得了完全的C 與很好的P。

• Quorum 機制: Quorum 機制，在CAP 三大因素中都各做了折中，有一定的C，有較好 的A，也有較好的P，是一種較為平衡的分布式協議。

• 兩階段提交協議: 兩階段提交系統具有完全的C，很糟糕的A，很糟糕的P。

• Paxos 協議：同樣是強一致性協議，Paxos 在CAP 三方面較之兩階段提交協議要優秀得多。Paxos 協議具有  完全的C，較好的A，較好的P。Paxos 的A 與P 的屬性與Quorum 機制類似，因為Paxos 的協議本 身就具有Quorum 機制的因素

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