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串一串一致性协议

2018年09月27日

简介

事务一致性、副本一致性、leader-base、两阶段提交、强一致性、最终一致性 只是算法的某个特性，你可以说算法具有某种特性，但无需跟这些概念过分绑定。所以学习分布式协议，重点不是某个算法。而是为了达成需求 要解决m个问题，每个问题有n种方法，某个算法只是 在m*n 种组合的一种实现。

两个维度 事务一致性 副本一致性
强一致性 XA/TCC paxos/raft
最终一致性 消息补偿等 Gossip/Quorum NWR

什么是一致性

一致性 可以看作是分布式系统对访问自己的客户端的一种承诺：不管你访问哪个节点，要么我给你返回的都是绝对一致的最新写入的数据，要么你读取失败。你可以看到，一致性强调的是数据正确。

  1. 对客户端而言，每次读都能读取到（自己或他人）最新写入的数据（访问集群的任一节点）。
  2. 从服务端来看，则是更新如何复制分布到整个系统，以保证数据最终一致。

数据一致性

  1. 在数据库系统中，通常指关联数据之间的逻辑关系是否正确和完整。条分缕析分布式：到底什么是一致性？比如转账的例子，“转账前后账户总额保持不变”，这个规定只对于「转账」这个特定的业务场景有效。如果换一个业务场景，「一致」的概念就不是这样规定了。所以说，ACID中的「一致性」，其实是体现了业务逻辑上的合理性，并不是由数据库本身的技术特性所决定的。
  2. 在分布式系统中，指的是由于数据的复制，不同数据节点中的数据内容是否完整并且相同。

条分缕析分布式：到底什么是一致性？论文Uniform Consensus Is Harder Than Consensus 原子提交问题（2pc/3pc）被抽象成一个新的一致性问题，称为uniform consensus问题，它是与通常的共识问题（consensus problem）不同的问题，而且是更难的问题。uniform consensus，要求所有节点（包括故障节点）都要达成共识；而consensus问题只关注没有发生故障的节点达成共识。

分布式共识(Consensus)：Viewstamped Replication、Raft以及Paxos分布式共识问题，简单说，就是在一个或多个进程提议了一个值应当是什么后，使系统中所有进程对这个值达成一致意见。 这样的协定问题在分布式系统中很常用，比如说

  1. 选主（Leader election）问题中所有进程对Leader达成一致；
  2. 互斥（Mutual exclusion）问题中对于哪个进程进入临界区达成一致；
  3. 原子组播（Atomic broadcast）中进程对消息传递（delivery）顺序达成一致。

对于这些问题有一些特定的算法，但是，分布式共识问题试图探讨这些问题的一个更一般的形式，如果能够解决分布式共识问题，则以上的问题都可以得以解决。

小结一下就是：一致性是一个结果，共识是一个算法，通常被用于达到一致性的结果。

在《区块链核心算法解析》中，则采用另一种描述方式：对于一组节点，如果所有节点均以相同的顺序执行一个（可能是无限的）命令序列c1,c2,c3…，则这组节点 实现了状态复制。

《In Search of an Understandable Consensus Algorithm》Consensus algorithms allow a collection of machines to work as a coherent group that can survive the fail- ures of some of its members. Because of this, they play a key role in building reliable large-scale software systems.

一致性算法

下面看下 《区块链核心算法解析》 中的思维线条

  1. 两节点

    1. 客户端服务端，如何可靠通信？如何处理消息丢失问题
    2. 请求-确认，客户端一段时间收不到 确认则重发，为数据包标记序列号解决重发导致的重复包问题。这也是tcp 的套路
  2. 单客户端-多服务端

  3. 多客户端-多服务端

    1. 多服务端前 加一个 单一入口（串行化器）， 所以的客户端先发给 串行化器，再分发给服务端。即主从复制思路==> 串行化器单点问题

    2. 客户端先协调好，由一个客户端发命令

      1. 抽取独立的协调器。2pc/3pc 思路
      2. 客户端向所有的服务端申请锁，谁先申请到所有服务器的锁，谁说了算。缺点：客户端拿到锁后宕机了，尴尬！
      3. 票的概念，弱化形式的锁。paxos 套路（当然，具体细节更复杂）
      4. 广播多轮投票。随机共识算法，不准确描述：假设只对01取得共识，第一轮每个节点随机选定一个值，广播给其它所有节点，节点收到超过半数其它节点的值，如果恰好是同一个值，则节点改变自己本轮的“意见”，重新广播该值。

tips

  1. paxos 无法保证确定性，即理论上存在一直无法达成一致、不停地投票的情况
  2. paxos/随机共识算法等 假定 参与节点都按规则 运行
  3. 《分布式协议与算法实战》Basic Paxos 实现了容错，在少于一半的节点出现故障时，集群也能工作。它不像分布式事务算法那样，必须要所有节点都同意后才提交操作，因为“所有节点都同意”这个原则，在出现节点故障的时候会导致整个集群不可用。

基于拜占庭节点的一致性

漫谈分布式系统、拜占庭将军问题与区块链拜占庭节点：节点可能不按规则行事，甚至故意发送错误数据，多个拜占庭节点也可能串谋。

基于拜占庭节点达成共识

  1. 拜占庭容错（BFT）算法，一系列算法的统称。网络中节点的数量和身份必须是提前确定好的

  2. POW，间接共识，先选谁说了算，再达成共识。

    1. 这个算法具有不对称性，也就是说，工作对于请求方是有难度的，对于验证方则是比较简单的，易于验证的。
    2. 计算出符合条件的哈希值后，矿工就会把这个信息广播给集群中所有其他节点，其他节点验证通过后，会将这个区块加入到自己的区块链中，最终形成一串区块链
    3. 如果攻击者掌握了较多的算力，能挖掘一条比原链更长的攻击链，并将攻击链向全网广播，这时呢，按照约定，节点将接受更长的链，也就是攻击链，丢弃原链。

解决拜占庭问题，笔者感觉有几个点

  1. 消息签名：签名消息约束了叛徒的作恶行为，比如，叛徒可以不响应，可以相互勾结串通，但叛徒无法篡改和伪造忠将的消息。
  2. 广播和转发，一个将军的命令发给所有其它将军，A将收到的B 将军的信息也转发给其他所有将军。从信息论的角度来说，就是信息尽可能的冗余。熵是对不确定性的度量。从控制论的角度来看，应叫不确定性。当我们不知道某事物具体状态，却知道它有几种可能性时，显然，可能性种类愈多，不确定性愈大。不确定性愈大的事物，我们最后确定了、知道了，这就是说我们从中得到了愈多的信息，也就是信息量大。

区块链到底是什么？有人说是个无法篡改的超级账本，也有人说是个去中心化的交易系统，还有人说它是构建数字货币的底层工具。但是，从技术的角度来说，它首先是个解决了拜占庭将军问题的分布式网络，在完全开放的环境中，实现了数据的一致性和安全性。而其它的属性，都附着于这一技术本质之上。

两阶段提交

二阶段提交协议，不仅仅是协议，也是一种非常经典的思想。二阶段提交在达成提交操作共识的算法中应用广泛，比如 XA 协议、TCC、Paxos、Raft 等。在分布式系统中，为了让每个节点都能够感知到其他节点的情况，会进行多轮协商，“先搞清楚大家的想法再做决定”。所以不管是为了事务一致性，还是副本数据一致性，都有prepare 和 commit 的影子在。

  1. 如果没有 一个中心化的协调者 coordinator角色存在的话，每个节点都要与其它节点 进行两轮以上的通信。
  2. 如果有一个中心化的协调者coordinator角色，则由 coordinator 担任 “话事人”，每个participant 只需与coordinator 沟通即可（两轮以上）。网络中节点的数量和身份可以是提前确定好的，也或者干活前先推举一个“话事人”。

就好像连通n台服务器，要么两两都相连，要么大家都连在“交换机”上。

协商的事情越复杂，人员构成越复杂，协商的次数、消息数量越多。协商2次 只是很理想的场景。

从容错性强弱的角度来串一下一致性协议

从容错性角度来串一下一致性协议

  表现 算法
无法容错 XA/TCC 当然，也可以采用一些补偿机制稍稍 容忍些超时类的问题
非拜占庭错误 节点故障或网络不通，只是收不到它的消息了，而不会收到来自它的错误消息。相反，只要收到了来自它的消息，那么消息本身是「忠实」的。 paxos
拜占庭错误 1. 叛徒的恶意行为，在不同的将军看来，叛徒可能发送完全不一致的作战提议。
2. 虽然并非恶意，出现故障（比如信道不稳定）导致的随机错误或消息损坏		  
拜占庭将军问题 叛徒发送前后不一致的作战提议，属于拜占庭错误；
而不发送任何消息，属于非拜占庭错误。		 BTF

BFT的算法应该可以解决任何错误下的分布式一致性问题，也包括Paxos所解决的问题。那为什么不统一使用BFT的算法来解决所有的分布式一致性问题呢？为什么还需要再费力气设计Paxos之类的一些算法呢？

  1. 提供BFT这么强的错误容忍性，肯定需要付出很高的代价。比如需要消息的大量传递。
  2. 对于运行环境的假设(assumption)，具体到Lamport在论文中给出的解决「拜占庭将军问题」的算法，它还对运行环境的假设(assumption)有更强的要求。比如BTF 有一条： The absence of a message can be detected ==> 依赖某种超时机制 ==> 各节点时钟同步 ==> 同步模型。

怎样舍弃一致性提升性能？

服务的性能，主要体现在请求的时延和系统的并发性这两个方面，我通常会把分布式系统分为纵向、横向两个维度，其中纵向是请求的处理路径，横向则是同类服务之间的数据同步路径。这样，在纵向上在离客户端更近的位置增加数据的副本，并把它存放在处理速度更快的物理介质上，就可以作为缓存降低请求的时延；而在横向上对数据增加副本，并在这些主机间同步数据，这样工作在数据副本上的进程也可以同时对客户端提供服务，这就增加了系统的并发性。