Исследование роли алгоритмов консенсуса в проектировании распределенных систем

Изучение роли алгоритмов консенсуса в создании распределенных систем

В моей первой инженерной роли в компании по обработке программного обеспечения для центра телефонных звонков мы хотели добавить отказоустойчивость к существующему решению. После тщетных попыток изобрести алгоритм согласования мы переключились на ClusterLabs’ Pacemaker.

Через несколько лет в Яндексе я пропустил этап изобретения и первым в компании привел Zookeeper и использовал его для создания системы управления конфигурацией кластера. Позже я использовал etcd (основу Kubernetes) и внес свой вклад в open-source проект, улучшая производительность обновления etcd.

Это путешествие подчеркивает более широкую историю в техническом мире. Распределенные системы стали неощутимыми героями нашего технологического века, определенного взаимосвязью. Непререкаемо преобладание распределенных систем, начиная от поддержания огромных компаний электронной коммерции, обслуживающих миллионы клиентов каждый день, до поддержки сложной структуры криптовалют. Однако под этой цифровой вуалью стоит фундаментальная проблема: необходимость достижения согласия среди многочисленных компонентов, разбросанных по различным местоположениям, часто уязвимых для сбоев или нарушений.

Изобретательная область алгоритмов согласования находится в самом ядре решения этой проблемы. Основой обеспечения согласования и согласованности в распределенных системах являются эти сложные протоколы. Надежность здесь является критической, и они служат дизайнерами надежности, защитниками согласованности данных и страховщиками от отказов. В этой статье я приглашаю вас взглянуть поближе на их роль в проектировании распределенных систем.

Рост распределенных систем

Вычислительная техника, постоянно развивающаяся со сверхбыстротой, была свидетелем значительных парадигмальных сдвигов: от монолитных главных фреймов прошлых лет к текущим микросервисам – подходы к обработке данных глубоко преобразились. Поскольку централизованные модели прошлого неизбежно становились все более недостаточными, цифровой мир требовал чего-то более гибкого, масштабируемого и устойчивого.

Вступает в эру распределенных систем. Эти системы распределяют задачи и рабочие нагрузки по нескольким машинам или узлам, работая в хорошо скоординированном сотрудничестве. Этот дизайн стал незаменимым в различных секторах: например, гиганты электронной коммерции использовали распределенные системы для обработки миллионов одновременных пользователей. Аналогично, существование и безопасность криптовалют обязаны принципам распределенных сетей.

В основе этих достижений лежит необходимость в автономии. Наш мир становится все более взаимосвязанным и цифровым, и вызовы масштабирования, производительности и надежности требуют системы, которая может распространяться, адаптироваться и реагировать.

Определение согласования в распределенных системах

Согласование в контексте распределенных систем – это действие получения группы узлов к согласию о единственном значении или результате даже в случае отказов и задержек в сети. Это соглашение является важным для правильного функционирования распределенных систем, поскольку оно обеспечивает согласованную и последовательную работу всех узлов, даже когда они географически разделены.

Одной из первых проблем в поисках согласия является проблема “Two Generals’”, которая показывает сложность достижения абсолютной достоверности в распределенной системе. Даже при идеальной связи нет алгоритма, который может гарантировать согласие в случае, когда узлы могут отказывать или сообщения могут быть потеряны.

Более того, теорема CAP, предложенная компьютерным ученым Эриком Бревером, формализует компромиссы, которые должны делать распределенные системы между Согласованностью, Доступностью и Устойчивостью к разделению. Согласно CAP, распределенная система может обеспечить одновременно не более двух из этих трех свойств. Эта теорема предоставляет фундаментальную основу для понимания вызовов согласия в распределенных системах.

Ближайший взгляд на алгоритмы согласования: основные концепции

Мы уже обсудили, что такое согласие в терминах распределенных систем и знаем, что если узлы не согласны с состоянием данных, это может привести к несогласованности данных, вызывающей сбои в системе или даже потерю данных.

В основе многих алгоритмов согласования лежит концепция выбора лидера, поскольку он устанавливает единственный узел, ответственный за координацию и принятие решений от имени группы. Другими словами, этот лидер обеспечивает согласие всех узлов системы на общее значение или решение, способствуя порядку и предотвращая конфликты в распределенных средах.

Fault tolerance – неотъемлемая составляющая алгоритмов консенсуса, так как она позволяет системам продолжать функционировать даже при отказе узлов, сетевых разделениях или других непредвиденных проблемах.

Согласованность, надежность и отказоустойчивость – среди основных гарантий, предлагаемых. Они обеспечивают невозвратность и единообразное признание действий, одобренных однажды, в рамках всей системы, обеспечивая основу для многих распределенных систем, включая базы данных, блокчейны и облачные сервисы.

Алгоритмы консенсуса: от классических до новых

Paxos

Paxos назван в честь греческого острова и является одним из самых известных алгоритмов консенсуса. Появившийся в конце 1980-х годов, главной целью Paxos было обеспечить согласованность системы в случае отказа узлов.

Протокол работает в раундах и включает роли, такие как предложители, акцепторы и учащиеся. Ключевые фазы включают предложение значения, сбор ответов и, наконец, достижение соглашения. Формализация Paxos часто приводит к трудностям в его реализации, но его прочность говорит о его основополагающей природе.

Raft

Raft был представлен в 2013 году Онгаро и Оустерхаутом. В отличие от Paxos, Raft разработан с акцентом на понятность без ущерба эффективности и гарантий.

Raft разбивает процесс согласования на несколько ключевых шагов: выбор лидера, репликация журнала и обеспечение безопасности. Его модульность и ясное определение ролей и фаз делают его предпочтительным выбором для многих современных распределенных систем.

ZAB: Атомарное вещание ZooKeeper

Атомарное вещание ZooKeeper (ZAB) является неотъемлемой частью работы Apache Zookeeper – сервиса, предлагающего распределенную синхронизацию. ZAB гарантирует надежное распространение всех изменений (записей) состояния системы на все узлы в том порядке, в котором они были получены, обеспечивая системную согласованность.

ZAB работает в двух основных режимах: восстановление и вещание. Режим восстановления занимается выбором лидера и синхронизацией реплик, а режим вещания обрабатывает обновления состояния.

Помимо более классических алгоритмов существует следующее поколение, призванное решать новые проблемы и противоречия, возникающие из-за развивающихся системных вызовов, таких как потенциально вредоносные узлы и уникальные требования блокчейн технологий.

Практическая византийская отказоустойчивость (PBFT)

PBFT позволяет преодолеть предположение о благоприятных сбоях и был представлен в конце 1990-х годов для обработки византийских ошибок, когда узлы могут действовать вредоносно. Он фокусируется на достижении консенсуса системы, даже когда некоторые узлы проявляют произвольное поведение.

PBFT работает в последовательности представлений, при каждом из которых есть главный (лидер) и резервные копии (реплики). Протокол включает три основные фазы: предварительное подготовление, подготовку и завершение, что обеспечивает согласие не менее чем у 2/3 узлов перед продвижением вперед.

HoneyBadgerBFT

Криптовалюты и блокчейны предоставили новые вызовы для консенсуса. HoneyBadgerBFT, вдохновленный устойчивостью енотов-медоедов, был создан для работы в асинхронных системах. В отличие от других алгоритмов, которые предполагают некоторую синхронность, HoneyBadgerBFT работает при условии непредсказуемых задержек в сети.

Он использует криптографические методы, такие как пороговое шифрование, для пакетной обработки транзакций, обеспечивая прогресс системы независимо от сетевых условий.

Tendermint

Tendermint объединяет преимущества консенсуса в стиле PBFT с требованиями современных блокчейн-технологий. Он предлагает модульный подход, в котором отдельно выделены слои консенсуса и приложения, что позволяет адаптировать его к различным приложениям.

Протокол Tendermint состоит из раундов и высот, обеспечивая жизнеспособность и безопасность системы, требуя 2/3 большинства голосов для принятия решений.

Таким образом, Paxos, Raft и ZAB – классические алгоритмы согласования, разработанные в первую очередь для обеспечения согласованности систем в распределенных системах с мягкими сбоями. В отличие от них, PBFT, HoneyBadgerBFT и Tendermint предназначены для обеспечения защиты от византийских сбоев.

Прикладные области в реальном мире

Основные принципы алгоритмов согласования находят широкое и разнообразное применение в реальном мире. В первую очередь, технология блокчейн использует согласование для управления ядром криптовалют. С помощью протоколов, таких как Proof-of-Work и Proof-of-Stake, блокчейны обеспечивают безопасную и необратимую регистрацию транзакций, создавая децентрализованное доверие.

Параллельно с этим, распределенные базы данных (такие как Google Spanner и CockroachDB) используют согласование для гарантии согласованности данных через несколько узлов. Поскольку данные распределены географически для улучшения доступности и устойчивости, становится важным поддерживать единую версию истины. Алгоритмы, такие как упомянутые выше Paxos и Raft, становятся инструментальными в обеспечении того, чтобы каждая операция с данными отражалась последовательно во всей сети.

Наконец, обширная область облачных вычислений, обещающая надежные услуги для миллионов пользователей, зависит от согласования. От управления распределенным хранилищем до оркестрации контейнеризованных приложений, согласование обеспечивает отказоустойчивость, гарантируя, что даже если часть инфраструктуры облачного хранилища столкнется с проблемами, в целом сервис останется без изменений.

Однако, поскольку алгоритмы согласования являются основой многих современных цифровых инфраструктур, они также сталкиваются с постоянно меняющимися вызовами и предлагают интересные перспективы на будущее.

Заключение: вызовы и перспективы на будущее

Что касается согласования, проблема масштабируемости выделяется как Ахиллесова пята. С увеличением числа узлов и транзакций в распределенных системах, достижение согласия становится монументальной задачей.

В этом контексте инструменты, такие как Google’s Chubby, играют важную роль. Google Chubby, служба блокировки, используемая для слабо связанных распределенных систем, воплощает в себе то, как некоторые современные системы решают проблему согласования в масштабируемых средах. С помощью Chubby Google обеспечивает координацию и надежность в своей массовой инфраструктуре, прямо связываясь со широким контекстом стремления к эффективным методам согласования в распределенных средах. В ретроспективной статье о применении согласования в масштабируемых средах рассматриваются дополнительные проблемы, такие как обработка повреждений диска, потеря статуса мастера, проблемы с транзакциями в базе данных и другие.

Тем временем, в центре внимания находятся проблемы энергоэффективности, особенно в области блокчейна. Протоколы, такие как Proof-of-Work, неотъемлемые для Bitcoin, требуют значительной вычислительной мощности, что приводит к несбалансированному энергопотреблению. Это экологическое воздействие побуждает исследователей и предприятия одновременно искать более устойчивые механизмы согласования.

Также набирает силу развитие квантовых вычислений, представляя как угрозы, так и возможности. Их безпрецедентные вычислительные возможности могут нарушить многие существующие алгоритмы согласования, особенно криптографические методы, сделав их уязвимыми.

Наконец, по мере обращения с этими проблемами, впереди нас ждут новые алгоритмы согласования. Инновации стремятся устранить современные ограничения, согласуя эффективность с безопасностью. От методов шардинга, разделяющих сети для повышения масштабируемости, до гибридных методов согласования, объединяющих лучшее из существующих алгоритмов, будущее консенсуса открывает множество перспектив.