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一文总结:分布式一致性技术是如何演进的?

分布式一致性(Consensus)作为分布式系统的基石,一直都是计算机系统领域的热点。近年来随着分布式系统的规模越来越大,对可用性和一致性的要求越来越高,分布式一致性的应用也越来越广泛。

作者:阿里技术|2020-07-24 13:54

分布式一致性(Consensus)作为分布式系统的基石,一直都是计算机系统领域的热点。近年来随着分布式系统的规模越来越大,对可用性和一致性的要求越来越高,分布式一致性的应用也越来越广泛。纵观分布式一致性在工业界的应用,从最开始的鼻祖Paxos的一统天下,到横空出世的Raft的流行,再到如今Leaderless的EPaxos开始备受关注,背后的技术是如何演进的?本文将从技术角度探讨分布式一致性在工业界的应用,并从可理解性、可用性、效率和适用场景等几个角度进行对比分析。

分布式一致性

分布式一致性,简单的说就是在一个或多个进程提议了一个值后,使系统中所有进程对这个值达成一致。

为了就某个值达成一致,每个进程都可以提出自己的提议,最终通过分布式一致性算法,所有正确运行的进程学习到相同的值。

工业界对分布式一致性的应用,都是为了构建多副本状态机模型(Replicated State Machine),实现高可用和强一致。

分布式一致性使多台机器具有相同的状态,运行相同的确定性状态机,在少数机器故障时整体仍能正常工作。

Paxos

Paxos达成一个决议至少需要两个阶段(Prepare阶段和Accept阶段)。

Prepare阶段的作用:

  • 争取提议权,争取到了提议权才能在Accept阶段发起提议,否则需要重新争取。
  • 学习之前已经提议的值。

Accept阶段使提议形成多数派,提议一旦形成多数派则决议达成,可以开始学习达成的决议。Accept阶段若被拒绝需要重新走Prepare阶段。

Multi-Paxos

Basic Paxos达成一次决议至少需要两次网络来回,并发情况下可能需要更多,极端情况下甚至可能形成活锁,效率低下,Multi-Paxos正是为解决此问题而提出。

Multi-Paxos选举一个Leader,提议由Leader发起,没有竞争,解决了活锁问题。提议都由Leader发起的情况下,Prepare阶段可以跳过,将两阶段变为一阶段,提高效率。Multi-Paxos并不假设唯一Leader,它允许多Leader并发提议,不影响安全性,极端情况下退化为Basic Paxos。 Multi-Paxos与Basic Paxos的区别并不在于Multi(Basic Paxos也可以Multi),只是在同一Proposer连续提议时可以优化跳过Prepare直接进入Accept阶段,仅此而已。

Raft

不同于Paxos直接从分布式一致性问题出发推导出来,Raft则是从多副本状态机的角度提出,使用更强的假设来减少需要考虑的状态,使之变的易于理解和实现。 Raft与Multi-Paxos有着千丝万缕的关系,下面总结了Raft与Multi-Paxos的异同。 Raft与Multi-Paxos中相似的概念:

  • Raft的Leader即Multi-Paxos的Proposer。
  • Raft的Term与Multi-Paxos的Proposal ID本质上是同一个东西。
  • Raft的Log Entry即Multi-Paxos的Proposal。
  • Raft的Log Index即Multi-Paxos的Instance ID。
  • Raft的Leader选举跟Multi-Paxos的Prepare阶段本质上是相同的。
  • Raft的日志复制即Multi-Paxos的Accept阶段。

Raft与Multi-Paxos的不同:

Raft假设系统在任意时刻最多只有一个Leader,提议只能由Leader发出(强Leader),否则会影响正确性;而Multi-Paxos虽然也选举Leader,但只是为了提高效率,并不限制提议只能由Leader发出(弱Leader)。 强Leader在工程中一般使用Leader Lease和Leader Stickiness来保证:

  • Leader Lease:上一任Leader的Lease过期后,随机等待一段时间再发起Leader选举,保证新旧Leader的Lease不重叠。
  • Leader Stickiness:Leader Lease未过期的Follower拒绝新的Leader选举请求。

Raft限制具有最新已提交的日志的节点才有资格成为Leader,Multi-Paxos无此限制。 Raft在确认一条日志之前会检查日志连续性,若检查到日志不连续会拒绝此日志,保证日志连续性,Multi-Paxos不做此检查,允许日志中有空洞。 Raft在AppendEntries中携带Leader的commit index,一旦日志形成多数派,Leader更新本地的commit index即完成提交,下一条AppendEntries会携带新的commit index通知其它节点;Multi-Paxos没有日志连接性假设,需要额外的commit消息通知其它节点。

EPaxos

EPaxos(Egalitarian Paxos)于SOSP'13提出,比Raft还稍早一些,但Raft在工业界大行其道的时间里,EPaxos却长期无人问津,直到最近,EPaxos开始被工业界所关注。

EPaxos是一个Leaderless的一致性算法,任意副本均可提交日志,通常情况下,一次日志提交需要一次或两次网络来回。

EPaxos无Leader选举开销,一个副本不可用可立即访问其他副本,具有更高的可用性。各副本负载均衡,无Leader瓶颈,具有更高的吞吐量。客户端可选择最近的副本提供服务,在跨AZ跨地域场景下具有更小的延迟。

不同于Paxos和Raft,事先对所有Instance编号排序,然后再对每个Instance的值达成一致。EPaxos不事先规定Instance的顺序,而是在运行时动态决定各Instance之间的顺序。EPaxos不仅对每个Instance的值达成一致,还对Instance之间的相对顺序达成一致。EPaxos将不同Instance之间的相对顺序也做为一致性问题,在各个副本之间达成一致,因此各个副本可并发地在各自的Instance中发起提议,在这些Instance的值和相对顺序达成一致后,再对它们按照相对顺序重新排序,最后按顺序应用到状态机。

从图论的角度看,日志是图的结点,日志之间的顺序是图的边,EPaxos对结点和边分别达成一致,然后使用拓扑排序,决定日志的顺序。图中也可能形成环路,EPaxos需要处理循环依赖的问题。

EPaxos引入日志冲突的概念(与Parallel Raft类似,与并发冲突不是一个概念),若两条日志之间没有冲突(例如访问不同的key),则它们的相对顺序无关紧要,因此EPaxos只处理有冲突的日志之间的相对顺序。

若并发提议的日志之间没有冲突,EPaxos只需要运行PreAccept阶段即可提交(Fast Path),否则需要运行Accept阶段才能提交(Slow Path)。

PreAccept阶段尝试将日志以及与其它日志之间的相对顺序达成一致,同时维护该日志与其它日志之间的冲突关系,如果运行完PreAccept阶段,没有发现该日志与其它并发提议的日志之间有冲突,则该日志以及与其它日志之间的相对顺序已经达成一致,直接发送异步的Commit消息提交;否则如果发现该日志与其它并发提议的日志之间有冲突,则日志之间的相对顺序还未达成一致,需要运行Accept阶段将冲突依赖关系达成多数派,再发送Commit消息提交。

EPaxos的Fast Path Quorum为2F,可优化至F + [ (F + 1) / 2 ],在3副本和5副本时,与Paxos、Raft一致。Slow Path 为Paxos Accept阶段,Quorum固定为F + 1。 EPaxos还有一个主动Learn的算法,在恢复的时候可用来追赶日志,这里就不做具体的介绍了,感兴趣的可以看论文。

对比分析

从Paxos到Raft再到EPaxos,背后的技术是怎么样演进的,我们可以从算法本身来做个对比,下面主要从可理解性、效率、可用性和适用场景等几个角度进行对比分析。

1 可理解性

众所周知,Paxos是出了名的晦涩难懂,不仅难以理解,更难以实现。而Raft则以可理解性和易于实现为目标,Raft的提出大大降低了使用分布式一致性的门槛,将分布式一致性变的大众化、平民化,因此当Raft提出之后,迅速得到青睐,极大地推动了分布式一致性的工程应用。

EPaxos的提出比Raft还早,但却长期无人问津,很大一个原因就是EPaxos实在是难以理解。EPaxos基于Paxos,但却比Paxos更难以理解,大大地阻碍了EPaxos的工程应用。不过,是金子总会发光的,EPaxos因着它独特的优势,终于被人们发现,具有广阔的前景。

2 效率

从Paxos到Raft再到EPaxos,效率有没有提升呢?我们主要从负载均衡、消息复杂度、Pipeline以及并发处理几个方面来对比Multi-Paxos、Raft和EPaxos。

负载均衡

Multi-Paxos和Raft的Leader负载更高,各副本之间负载不均衡,Leader容易成为瓶颈,而EPaxos无需Leader,各副本之间负载完全均衡。

消息复杂度

Multi-Paxos和Raft选举出Leader之后,正常只需要一次网络来回就可以提交一条日志,但Multi-Paxos需要额外的异步Commit消息提交,Raft只需要推进本地的commit index,不使用额外的消息,EPaxos根据日志冲突情况需要一次或两次网络来回。因此消息复杂度,Raft最低,Paxos其次,EPaxos最高。

Pipeline

我们将Pipeline分为顺序Pipeline和乱序Pipeline。Multi-Paxos和EPaxos支持乱序Pipeline,Raft因为日志连续性假设,只支持顺序Pipeline。但Raft也可以实现乱序Pipeline,只需要在Leader上给每个Follower维护一个类似于TCP的滑动窗口,对应每个Follower上维护一个接收窗口,允许窗口里面的日志不连续,窗口外面是已经连续的日志,日志一旦连续则向前滑动窗口,窗口里面可乱序Pipeline。

并发处理

Multi-Paxos沿用Paxos的策略,一旦发现并发冲突则回退重试,直到成功;Raft则使用强Leader来避免并发冲突,Follwer不与Leader竞争,避免了并发冲突;EPaxos则直面并发冲突问题,将冲突依赖也做为一致性问题对待,解决并发冲突。Paxos是冲突回退,Raft是冲突避免,EPaxos是冲突解决。Paxos和Raft的日志都是线性的,而EPaxos的日志是图状的,因此EPaxos的并行性更好,吞吐量也更高。

3 可用性

EPaxos任意副本均可提供服务,某个副本不可用了可立即切换到其它副本,副本失效对可用性的影响微乎其微;而Multi-Paxos和Raft均依赖Leader,Leader不可用了需要重新选举Leader,在新Leader未选举出来之前服务不可用。显然EPaxos的可用性比Multi-Paxos和Raft更好,但Multi-Paxos和Raft比谁的可用性更好呢。

Raft是强Leader,Follower必须等旧Leader的Lease到期后才能发起选举,Multi-Paxos是弱Leader,Follwer可以随时竞选Leader,虽然会对效率造成一定影响,但在Leader失效的时候能更快的恢复服务,因此Multi-Paxos比Raft可用性更好。

4 适用场景

EPaxos更适用于跨AZ跨地域场景,对可用性要求极高的场景,Leader容易形成瓶颈的场景。Multi-Paxos和Raft本身非常相似,适用场景也类似,适用于内网场景,一般的高可用场景,Leader不容易形成瓶颈的场景。

思考

最后留下几个思考题,感兴趣的同学可以思考思考,欢迎大家在评论区留言:

1)Paxos的Proposal ID需要唯一吗,不唯一会影响正确性吗?

2)Paxos如果不区分Max Proposal ID和Accepted Proposal ID,合并成一个Max Proposal ID,过滤Proposal ID小于等于Max Proposal ID的Prepare请求和Accept请求,会影响正确性吗?

3)Raft的PreVote有什么作用,是否一定需要PreVote?

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