将 paxos 和 raft 统一为一个协议: abstract-paxos

前言(客套话, 但会增加仪式感)

之前写了一篇 paxos的直观解释 , 用简单的语言描述了 paxos 的工作原理, 看过的朋友说是看过的最易懂的paxos介绍, 同时也问我是否也写一篇 raft 的. 但 raft 介绍文章已经很多很优质了, 感觉没什么可写的, 就一直拖着.

后来想起来, 在分布式岗的面试中, 会经常被问到 raft 和 paxos 有什么区别, 虽然可能会惹恼面试官, 但我会说: 没区别. 今天介绍一个把 paxos 和 raft 等统一到一起的分布式一致性算法 abstract-paxos, 解释各种分布式一致性算法从 0 到 1 的推导过程. 算是填了 raft 的坑, 同时在更抽象的视角看 raft, 也可以很容易看出它设计上的不足和几个优化的方法.

为了清楚的展现分布式一致性协议要解决的问题, 我们将从 0 开始, 即从 2 个基本需求: 技术爆炸和猜疑链 信息确定 和 分布式 开始, 推导出所有的分布式强一致协议的统一形式, 然后再把它特例化为 raft 或 paxos.

本文的整个推导过程顺着以下过程, 从 assumption 开始, 最终达到 protocol:

本文结构

• 提出问题
• 协议推导
  • 定义 commit
  • 定义 系统状态(State)
• 协议描述
• 工程实践
• 成员变更
• 使用 abstract-paxos 描述 paxos
• 使用 abstract-paxos 描述 raft

问题

从我们要解决的问题出发: 实现一个 分布式 的, 强一致的 存储 系统. 存储系统是存储信息的, 我们首先给出信息和分布式存储的定义:

香农信息定义

香农信息理论定义: 信息是用来消除随机不定性的东西.

具体来说, 对某个信息的读操作, 每次得到的内容应该都是唯一的,确定的. 这个定义将贯穿本文, 作为我们设计一致性协议的最根本的公理.

分布式存储

• 存储系统可以看做一个可以根据外部命令(Cmd) 改变系统状态(State) 的东西. 例如一个 key-value 存储, set x=1 或 set x=y 1 都可以看做一个 Cmd.
• 而 分布式 则表示 存储系统 由多个节点(node)组成(一个node可以简单的认为是一个进程), 存储系统的操作者是多个并发的写入者(writer)和读取者(reader).
• 而一个可靠的 分布式 也意味着它必须 允许宕机: 它必须能容忍部分节点宕机还能正常工作. 所以它必须有 冗余, 即: 每个节点存储一个 State 的副本, 而我们需要的分布式一致性协议的目的, 就是保证对外界观察者(reader)能够提供保证 香农信息定义 的 State 的信息. 系统要提供在 writer 或 reader 只能访问到部分节点时系统也能工作, 这里的 部分节点在分布式领域一般定义为一个 quorum:

Quorum

一个 quorum 定义为一个节点(node)集合. e.g. HashSet<NodeId>.

在这个系统中, 分布式 的特性要求 writer 只需能联系到一个 quorum 就可以完成一个信息的写入, 即, 实现 quorum-write. 而 reader 只需要联系到一个 quorum 就可以确定的读取到 信息, 即实现 quorum-read.

因为 writer 写入的信息 reader 必须能读到, 所以任意2个 quorum 必须有交集:

大部分时候, 一个 quorum 都是指 majority, 也就是多于半数个node的集合. 例如{a,b}, {b,c}, {c,a} 是集合{a,b,c}的3个 quorum.

如果 任何一个 reader 都能通过访问一个 quorum 来读到某个数据, 那么这条数据就满足了 香农信息定义 , 我们称这条数据为 commit 的.

Commit

根据 香农信息定义, 如果写入的数据一定能通过某种方法读取到, 则认为它是 committed.

如果某个数据有时能读到有时不能, 它就不是一个 信息.

不确定读的例子

例子1: 读到不确定的结果

例如下面3个 node N1,N2,N3 的 例子1,

• N1 存储了[x,y],
• N3 存储了 [z],

使用 quorum-read 去读的时候, 有时能得到 [x,y] (访问 N1,N2 ),有时能得到 [z] (访问 N2,N3).

所以 [x,y] 和 [z] 在这个系统中都 不是信息, 都不是 commit 完成的状态.

例子2: 总能读到的结果

而像以下这个 例子2, 一次 quorum-read 不论落到哪2个 node 上, 都能看到 [z].

所以 [z] 在这个系统中有机会成为一个 信息.

这时还不能确定 [z] 是一个信息, 因为这里如果 reader 访问 N1,N2, 还涉及到是选 [x,y] 还是选 [z] 作为系统当前的状态的问题, 也就是说读取的结果还不能保证 唯一. 后面继续讨论.

因此, 我们就得到了在一个多副本的存储系统中 commit 完成的条件:

• commit-写quorum: 以保证任何 reader 都可读到.
• commit-唯一: 以保证多个 reader 返回相同的结果.
• commit后不能修改: 以保证多次读返回同样的结果.

我们先解释这几个条件, 接着讨论如何设计一个 commit 的协议来满足这几个条件, 从而达到一致性.

commit-写quorum

一个数据必须有机会被 reader 见到: 即一个数据已经写到一个 quorum 中: commit-写quorum.

commit-唯一

这里 唯一 是指, 在 可见 的基础上, 增加一个 唯一确定 的要求:

例如在上面的 例子2 中, 如果 reader 一次读操作访问到 N1, N2 这2个 node, 那么它收到的看到的2个 State 的副本分别是 [x,y] 和 [z], 这2个 State 的副本都是 可见 的, 但作为一个存储系统, 任何一个 reader 都必须选择同样的 State 作为当前系统的 State (否则违反 香农信息定义 的消除不确定性的原则).

所以我们对读 操作还要求 reader 能有办法在所有 可见 的副本中唯一确定的选择一个 State, 作为 读 操作的结果.

commit后不能修改

香农信息定义 要求一个 commit 完成的 State 必须永远可被读到: 即要求 commit 的 State 不能被覆盖和修改, 只能 增加.

State 不能被修改有点反直觉, 因为一般的存储系统, 先存储了 x=1, 还可以修改为 x=2. 看起来是允许修改的. 这里可以这样理解: 经历了 x=1,再到 x=2 的一个 State ([x=1, x=2]), 跟直接到 x=2 的 State ([x=2])是不同的. 这个不同之处体现在: 可能有个时间点, 可以从第一个 State 读出 x=1 的信息, 而第二个 State 不行.

常见的 State 定义是: 一个 Cmd 为元素的, 只允许 append 的 list: Vec<Cmd>.

这也就是一个记录变更操作(Cmd)的日志(log), 或称为 write-ahead-log(WAL). 而系统的 State 也由 WAL 唯一定义的. 在一个典型的 WAL State Machine 的系统中(例如 leveldb ), WAL 决定了系统状态(State), 如这3条log: [set x=1, set x=2, set y=3]. 而平常人们口中的 State Machine, 仅仅是负责最终将整个系统的状态呈现为一个 application 方便使用的形式, 即一般的HashMap的形式: {x=2, y=3}.

所以在本文中, WAL 是真实的 State, 我们这里说的不能修改, 只能追加, 就是指 WAL 不能修改, 只能追加. 本文中我们不讨论 State Machine 的实现.

如果把存储系统的 State 看做是一个集合, 那么它必须是一个只增的集合:

State

本文的目的仅仅是来统一 paxos 和 raft, 不需要太复杂, 只需把 State 定义为一个只能追加的操作日志:

log 中的每个 entry 是一个改变系统状态的命令(Cmd).

这是 State 的初步设计, 为了实现这个一致性协议, 后面我们将对 State 增加更多的信息来满足我们的要求.

根据 commit-写quorum 的要求, 最终 State 会写到一个 quorum 中以完成 commit, 我们将这个过程暂时称作 phase-2. 它是最后一步, 在执行这一步之前, 我们需要设计一个协议, 让整个 commit 的过程也遵守:

• commit-唯一,
• commit后不能修改

的约束.

首先看如何让 commit 后的数据 唯一, 这涉及到 reader 如何从 quorum 中多个node返回的不同的 State 副本中选择一个作为读操作的最终结果:

reader: 找出没有完成 commit 的 State 副本

根据 香农信息定义 , 已经 commit 的 State 要求一定能被读到, 但多个 writer 可能会(在互不知晓的情况下)并发的向多个 node 写入 不同 的 State.

写入了 不同 的 State 指, 两个 State: s₁, s₂, 如果 s₁ ⊆ s₂ 和 s₂ ⊆ s₁ 都不满足, 那么只有一个是可能被 commit 的. 否则就产生了信息的丢失.

而当 reader 在不同的 node 上读到2个不同的 State 时, reader 必须能排除其中一个肯定没有 commit 的 State, 如 例子2 中描述问题.

即, commit-唯一 要求: 两个 非包含关系 的 State 最多只有一个是可能 commit 状态的. 并要求2个 State 可以通过互相对比, 来排除掉其中一个肯定不是 commit 的 State, 这表示 State 之间存在一个全序关系: 即任意2个 State 是可以比较大小的, 在这个大小关系中:

• 较大的是可能 commit 的,
• 较小的一定不是 commit 的.

State 的全序关系

State 的 全序关系 来表示 commit 的有效性, 但到目前为止, State 本身是一个操作日志, 也就是一个 list, list 之间只有一个偏序关系, 即包含关系. 互不包含的2个 list 无法确定大小关系.

例如, 如果在2个节点上分别读到2个log: [x, y, z] 和 [x, y, w], 无法确认哪个是可能 commit 的, 哪个是一定没有 commit 的:

所以 State 必须具备更多的信息让它能形成全序关系.

并且这个全序关系是可控的: 即, 对任意一个 State, 可以使它变得比任何已知 State 大. 否则, writer 在试图 commit 新的数据到系统里时将无法产生一个足够大的 State 让 reader 去选它, 导致 writer 无法完成 commit.

给 State 添加用于排序的信息

例如下面 例子3 中, 如果每个 node 都为其 State 增加一个序号(在例子中的角标位置), 那么reader 不论联系到哪2个节点, 都可以确定选择序号更大的[y] 作为读取结果, 这时就可以认为[y] 是一个信息了.

而 commit后不能修改 的原则要求系统所有的修改, 都要基于已 commit 的 State, 所以当系统中再次 commit 一个数据后可能是在[y]₅ 之上追加[z,w]:

为了实现上述逻辑, 一个简单的实现是 让最后一个 log 节点决定2个 State 之间的大小关系.

于是我们可以对 State 的每个 log 节点都需要加入一个 偏序关系 的属性 commit_index (本文为了简化描述, 使用一个整数)来确定 State 的全序关系:

在后面的例子中, 我们将 commit_index 写成每条 log 的下标的形式, 例如

将表示为:

同时定义一个 method 用来取得一个 State 用于比较大小的 commit_index:

commit_index 的值是由 writer 写入 State 时决定. 即 writer 决定它写入的 State 的大小.

如果两个 State 不是包含关系, 那么大小关系由 commit_index 决定. writer 通过 quorum-write 写入一个足够大的 State, 就能保证一定被 reader 选择, 就完成了 commit.

这也暗示了:

• 非包含关系的2个 State 的 commit_index 不能相同. 否则 State 之间无法确定全序关系. 即, 任意2个 writer 不允许产生相同的 commit_index.
• 同一个 writer 产生的 State 一定是包含关系, 不需要使用 commit_index 去决定大小: 对于2个包含关系的 State: sₐ ⊆ sᵦ, 显然对于 reader 来说, 应该选择更大的 sᵦ, 无需 commit_index 来确定 State 的大小. 因此一个 writer 产生的 State, 允许多个 log 的 commit_index 相同. 并用 log 的长度确定大小关系.

这样我们就得到了State的大小关系的定义:

State-全序定义

两个 State 的顺序关系: 通过 commit_index和 log 长度确定, 即 比较2个 State 的: (s.commit_index(), s.log.len()).

上面提到, commit_index 是一个具有偏序关系的值, 不同类型的 commit_index 会将 abstract-paxos 具体化为某种协议或协议族, 例如:

• 如果 commit_index 是一个整数, 那就是类似 paxos 的 rnd.
• 而 raft 中, 与 commit_index 对应的概念是 [term, Option<NodeId>], 它是一个偏序关系的值, 也是它造成了 raft 中选举容易出现冲突.

关于 abstract-paxos 如何映射为 paxos 或 raft, 在本文的最后讨论. 另一方面, 从 writer 的角度来说:

• 如果一个 writer 可以生成一个 commit_index 使之大于任何一个已知的 commit_index, 那么这时 abstract-paxos 就是一个活锁的系统: 它永远不会阻塞, 但有可能永远都不会成功提交. 例如 paxos 或 raft
• 如果一个 writer 无法生成任意大的 commit_index, 那么它就是一个 死锁 的系统, 例如 2pc

当然也可以构造 commit_index 使 abstract-paxos 既活锁又死锁, 那么可以认为它是一个结合了 paxos 和 2pc 的协议.

有了 State 之间的全序关系, 然后再让 writer 保证 phase-2 写到 quorum 里的 State 一定是最大的, 进而让 reader 读取时都可以选择这个 State, 达到 香农信息定义 要求的信息确定性要求, 即commit-唯一 的要求, 完成 commit:

下面来设计协议, 完成这一保证:

协议设计

现在我们来设计整个协议, 首先 有一个 writer w, w 最终 commit 的操作是在 phase-2 将 State 写到一个quorum. writer 的数据结构定义为一个它选择的 quorum, 以及它决定使用的 commit_index:

因为 reader 读取时, 只选它看到的最大的 State 而忽略较小的. 所以如果一个较大的 State 已经 commit, 那么整个系统就不能再允许 commit 一个较小的 State, 否则会造成较小的 State 认为自己 commit 完成, 但永远不会被读到, 这就造成了信息丢失.

例如下面 例子5 中描述的场景, 如果最终写入 State 前不做防御, 那么是无法完成 commit 的: 假设有2个 writer w₁, w₂ 同时在写它们自己的 State 到自己的 quorum:

• t1 时间 w₁ 将 [y₅] 写到 N2, N3,
• t2 时间 w₂ 将 [x₁,y₇] 写到了 N1.

那么当一个 reader 联系到 N1, N2 进行读操作时, 它会认为 [x₁,y₇] 是 commit 完成的, 而真正由 w₁ commit 的数据就丢失了, 违背了 香农信息定义.

所以: writer 在 commit 一个 State 前, 必须阻止更小的 State 被 commit. 这就是 phase-1 要做的第一件事:

Phase-1.1 阻止更小的 State 被 commit

假设 writer w₁ 要写入的 State 是 s₁, 在 w₁ 将 s₁ 写到一个quorum 前, 整个系统必须阻止小于 s₁ 的 State 被 commit.

因为不同的 writer 不会产生同样的 commit_index . 所以整个系统只需阻止更小的 commit_index 的 State 被 commit:

为达到这个目的, 在这一步, 首先通知 w₁.quorum 中的每个节点: 拒绝所有其他 commit_index 小于 w₁.commit_index 的 phase-2 请求.

于是我们基本上可以确定 node 的数据结构, 它需要存储 phase-2 中真正写入的 State, 以及 phase-1.1 中要拒绝的 commit_index:

在后面的例子中, 我们将用一个数字前缀表示 node 中的 commit_index, 例如:

将表示为:

一个直接的推论是, 一个 node 如果记录了一个 commit_index , 就不能接受更小的 commit_index , 否则意味着它的防御失效了: Node.commit_index 单调增.

如果 writer 的 phase-1.1 请求没有被 quorum 中全部成员认可, 那么它无法安全的进行 phase-2, 这时只能终止.

最后我们整理下 phase-1.1 的流程:

每个 node 在 P1Reply 中返回自己之前保存的 commit_index, writer 拿到 reply 后跟自己的commit_index 对比, 如果 w.commit_index >= P1Reply.commit_index, 表示 phase-1.1 成功.

完成 phase-1.1 后, 可以保证没有更小的 State 可以被 commit 了.

然后, 为了满足 commit后不能修改 的原则, 还要求 s₁ 必须包含所有已提交的, commit_index 小于 s₁.commit_index() 的所有 State:

Phase-1.2 读已完成 commit 的 State

因为 commit 的条件之一是将 State 写入一个 quorum , 所以 w₁ 询问 w₁.quorum, 就一定能看到小于 w₁.commit_index 的, 已 commit 的其他 State. 这时 writer 是一个 reader 的角色(如果遇到大于 w₁.commit_index 的 State, 则当前 writer 是可能无法完成提交的, 应终止).

且读过某个 node 之后, 就不允许这个 node 再接受来自其他 writer 的, 小于 w₁.commit_index 的 phase-2 的写入. 以避免读后又有新的 State 被 commit, 这样就无法保证 w₁ 写入的State能包含所有已 commit 的 State.

w₁ 在不同的节点上会读到不同的 State , 根据 State 的全序的定义, 只有最大的 State 才可能是已 commit 的(也可能不是, 但更小的一定不是). 所以 w₁ 只要选最大的 State 就能保证它包含了所有已 commit 的 State.

在最大 State 的基础上, 增加 w₁ 自己要写的内容. 最后进行 phase-2 完成 commit .

phase-1.1 跟 phase-1.2 一般在实现上会合并成一个 RPC, 即 phase-1.

Phase-1

Phase-1: Data

Phase-1: Req

Phase-1: Reply

Phase-1: Handler

Phase-2

最后, 保证了 s₁ 当前最大, 和 commit后不能修改 这两个条件后, 第2阶段, writer 就可以安全的写入一个 s₁ 完成 commit.

如果 phase-2 完成了, 则表示 commit 一定成功了, 任何一个 reader 都能读到唯一确定的 State s₁(除非有更大的 State 被写入了).

反之, 如果有其他 writer 通过 phase-1 阻止了 w₁.commit_index 的写入, 那么 w₁ 的 phase-2 就可能失败, 这时就退出 commit 过程并终止.

这里有一个学习分布式系统时经常提出的问题: Q: 因为在 phase-1 中 w 已经阻止了所有小于 w.commit_index 的 State 的提交, phase-2 是否可以写入一个小于 w.commit_index 的 State? A: 不可以, phase-2 写入的 State 的commit_index() 跟 w.commit_index 相等时才能保证安全, 简单分析下:

• 显然要写的 s₁.commit_index() 不能大于 w₁.commit_index, 因为 phase-1.1 没有保护大于 w₁.commit_index 的 State 的写入.
• 虽然在 phase-1 阶段, 系统已经阻止了所有小于 s₁.commit_index() 的其他 State 的 phase-2 写入, 如果 w₁ 写的 State 的 s_1.commit_index() 小于w.commit_index, 那么系统中可能存在另一个稍大一点的 State (但没有 commit , 导致 reader 不认为 s₁ 是 commit 的.

例如,

• 一个 writer w₅ 在 t1 时间完成了 phase-1, 在 t2 时间 phase-2 只写入了 N1;
• 然后另一个 writer w₆ 在 t3 时间完成了 phase-1, phase-2 只写入了一个较小的 commit_index=4 的 State.

那么某个 reader 如果通过访问 N1,N2 读取数据, 会认为 N1 上的 [x₅] 是 commit 的, 破坏了 香农信息定义 .

所以必须满足: s₁.commit_index() == w₁.commit_index

这时, 只要将 State 写入到 w₁.quorum, 就可以认为提交.

对应每个 node 的行为是: 在每个收到 phase-2 请求的节点上, 如果 node 上没有记录拒绝 commit_index 以下的 phase-2 请求, 就可以接受这笔写入.

一个推论: 一个节点如果接受了 commit_index 的写入, 那么同时它应该拒绝小于 commit_index 的写入了. 因为较小的 State 一定不是 commit 的, 如果接受, 会造成信息丢失.

Phase-2: data

• 和 phase-1 类似, 一个 node 返回它自己的 commit_index 来表示它是否接受了 writer 的 phase-2 请求.
• 在 P2Req 中, 如果 state 是完整的, commit_index 总是与 state.commit_index() 一样, 可以去掉; 这里保留是因为之后将会讨论到的分段传输: 每个请求只传输 State 的一部分, 这时就需要额外的 P2Req.commit_index.

Phase-2: Req

Phase-2: Reply

Phase-2: Handler

也就是说 phase-2 不止可能修改 Node.state, 同时也会修改 Node.commit_index.

这里也是一个学习分布式容易产生误解的地方, 例如很多人曾经以为的一个paxos的bug: paxos-bug.

这里也很容易看出为何在 raft 中必须当前 term 复制到 quorum 才认为是 commit 了.

可重复的 phase-2

要保证写入的数据是 commit 的, 只需保证写入一个 quorum 的 State 是最大的即可. 所以 writer 可以不断追加新的日志, 不停的重复 phase-2.

Writer 协议描述

最后将整个协议组装起来的是 writer 的逻辑, 如前所讲, 它需要先在一个 quorum 上完成 phase-1 来阻止更小的 State 被 commit, 然后在 quorum 上完成 phase-2 完成一条日志的提交.

工程实现

Phase-2: 增量复制

这个算法的正确性 还需考虑工程上的方便,

到目前为止, 算法中对 State 的写都假设是原子的. 但在工程实现上, State 是一个很大的数据结构, 很多条 log

所以在 phase-2 传输 State 的过程中, 我们还需要一个正确的分段写的机制:

原则还是保证 香农信息定义 , 即: commit 的数据不丢失.

• State 不能留空洞: 有空洞的 State 跟没空洞的 State 不同, 不能通过最后一条日志来确定其所在的 State 大小.
• writer 在 phase-1 完成后可以保证一定包含所有已经 commit 的 State .

所以在一个接受 phase-2 的node 上, 它 Node.state 中任何跟 Writer.State 不同的部分都可以删除, 因为不一致的部分一定没有被 commit.

以下是 phase-2 过程中删除 N3 上不一致数据的过程:

• t1 时刻, writer W联系到N1, N2完成phase-1,, 读到最大的State [x₃,z₅], 添加自己的日志到最大State上: [x₃,z₅,w₆]. 这时系统中没有任何一个node的State是commit完成状态的, 一个reader可能选择 [x₃,z₅] 作为读取结果(访问N1,N2), 可能选择 [x₃,y₄]作为读取结果(访问N2,N3). 但这时一个State的子集: [x₃] 是commit完成的状态.
• t2 时刻, W向N3 复制了一段State: [x₃], 它是N3本地日志的子集, 不做变化. 这时reader还是可能读到不同的结果, 同样 [x₃] 是commit完成的状态.
• t3 时刻, W向N3 复制了另一段State z₅, 它跟N3本地State冲突, 于是N3放弃本地的一段与writer不一致的Statey₄, 将本地State更新为: [x₅,z₅] 这时[x₅,z₅]是commit完成状态.
• t4 时刻, W继续复制 w_6 到N3, 这是 [x₅,z₅,w_4] 是commit完成状态.

Snapshot 复制

snapshot 复制跟 State 分段复制没有本质区别, 将 State 中的 log 从0到某一范围以压缩后的形式传输的到其他 node.

成员变更

为支持成员变更, 我们先加入下面这几个行为来支持成员变更操作:

• State 中某些日志(config日志)表示集群中的成员配置.
• State 中最后一个成员配置(config) 日志出现就开始生效.
• config日志与普通的日志写入没有区别.

config 定义一个集群的 node 有哪些, 以及定义了哪些 node 集合是一个 quorum.

例如一个普通的3成员集群的 config [{a,b,c}], 它定义的 quorum 有

再如一个由2个配置组成的 joint config [{a,b,c}, {x,y,z}]. 它定义的 quorum 集合是{a,b,c} 的 quorum 集合跟 {x,y,z}的 guorum 集合的笛卡尔积:

然后, 我们对成员变更增加约束, 让成员变更的过程同样保证 香农信息定 的要求:

成员变更约束-1

首先, 显然有 2个相邻 config 的 quorum 必须有交集. 否则新配置启用后就立即会产生脑裂. 即:

在后面的讨论中我们将满足以上约束的2个 config 的关系表示为: cᵢ ~ cᵢ₊₁.

例如: 假设 State 中某条日志定义了一个 joint config: [{a,b,c}, {x,y,z}], 那么,

• 下一个合法的 config 可以是:
  • uniform config [{a,b,c}],
  • 或另一个 joint config [{x,y,z}, {o,p,q}].
• 但不能是 [{a,x,p}], 因为它的一个 quorum {a,x} 与 上一个 config 的 quorum [{b,c}, {y,z}] 没有交集.

成员变更Lemma-1

对2个 config cᵢ ~ cⱼ, 以及2个 State Sᵢ 和 Sⱼ 如果 Sᵢ 和 Sⱼ 互相不是子集关系, Sᵢ 在 cᵢ 上 commit 跟 Sⱼ 在 cⱼ 上 commit 不能同时发生.

成员变更约束-2

因为2个不同 writer 提出(propose)的 config 不一定 有交集, 所以为了满足 commit-唯一 的条件, 包含新 config 的日志要提交到一个新, 旧配置的 joint config 上. 即, cᵢ₊₁ 必须在 [cᵢ, cᵢ₊₁] 上 commit. cᵢ₊₁ 之后的 State, 只需使用 cᵢ₊₁ 进行 commit.

但是, 当 writer 中断, 另一个 writer 看到 cᵢ₊₁ 时, 它不知道 cᵢ₊₁ 处于变更中间, 也就是说新的 writer 不知道现在的 commit 应该使用 [cᵢ, cᵢ₊₁], 它只使用 [cᵢ₊₁].

所以对 config 日志向 joint config 的 commit 分为两步:

• 先在旧配置上拒绝更小的 State 的提交, 再 propose 新配置. 根据 成员变更Lemma-1, 即, 至少将一个与 w.commit_index 相同的 State commit 到 cᵢ 上.
• 再 propose cᵢ₊₁, 从日志 cᵢ₊₁ 之后的日志开始, 都只需 commit 到 cᵢ₊₁ 上.

最后总结:

成员变更的约束条件

• 上一个 config 在当前 commit_index 上提交后才允许 propose 下一个配置.
• 下一个配置必须跟最后一个已提交的配置有交集.

成员变更举例

• raft 只支持以下的成员变更方式 c1 → c1c2 → c2 → c2c3 → c3 … 其中 c1c2 指 c1 跟 c2 的 joint config, 例如:
  • cᵢ : {a, b, c};
  • cᵢcⱼ: [{a, b, c}, {x, y, z}].
• abstract-paxos 可以支持更灵活的变更: c1 → c1c2c3 → c3c4 → c4. 或回退到上一个 config: c1c2c3 → c1.

合法变更状态转换图示

下面的图示中简单列出了至多2个配置的 joint config 跟 uniform config 之间可转换的关系:

Variants

以上为 abastract-paxos 的算法描述部分. 接下来我们将看它是如何通过增加一些限制条件, absract-paxos 将其变成 classic-paxos 或 raft 的.

秒变 Paxos

• 限制 State 中的日志只能有一条, 那么它就变成 paxos.
• 不支持成员变更.

其中概念对应关系为:

秒变 Raft

Raft为了简化实现(而不是证明), 有一些刻意的阉割:

commit_index 在 raft 里是 一个 偏序关系 的 tuple, 包括:

• term
• 和是否投票给了某个 Candidate:

其中 VotedFor 的大小关系(即覆盖关系: 大的可以覆盖小的) 定义是:

即, VotedFor 只能从 None 变化到 Some, 不能修改. 或者说, Some(A) 和 Some(B) 没有大小关系, 这限制了raft 选主时的成功几率. 导致了更多的选主失败冲突.

commit_index 在每条日志中的存储也做了简化, 先看直接嵌入后的结构如下:

raft 中, 因为 VotedFor 的特殊的偏序关系的设计, 日志中 Term 相同则 voted_for 一定相同, 所以最终日志里并不需要记录voted_for, 也能用来唯一标识日志, State, 及用于比较 State 的大小. 最终记录为:

这样的确让 raft 少记录一个字段, 但使得其含义变得更加隐晦, 工程上也引入了一些问题, xp并不欣赏这样的作法. 但不否认 raft 的设计在出现时是一个非常漂亮的抽象, 主要在于它对 multi-paxos 没有明确定义的问题, 即多条日志之间的关系到底应该是怎样的, 给出了一个确定的答案.

概念对应关系:

成员变更方面, raft 的 joint 成员变更 算法将条件限制为只允许 uniform 和 joint 交替的变更: c0 -> c0c1 -> c1 -> c1c2 -> c2 ....

不难看出, raft 的 单步变更 算法也容易看出是本文的成员变更算法的一个特例.

Raft 的优化

abstract-paxos 通过推导的方式, 得出的一致性算法可以说是最抽象最通用的. 不像 raft 那样先给出设计再进行证明, 现在从上向下看 raft 的设计, 就很容易看出 raft 丢弃了哪些东西和给自己设置了哪些限制, 也就是 raft 可能的优化的点:

• 1, 一个term允许选出多个 leader: 将 commit_index 改为 字典序, 允许一个 term 中先后选出多个 leader.
• 2, 提前commit: raft 中 commit 的标准是复制本 term 的一条日志到 quorum. 这样在新 leader 刚刚选出后可能会延后 commit 的确认, 如果有较多的较小 term 的日志需要复制的话. 因此一个可以较快 commit 的做法是复制一段 State 时(raft 的 log), 也带上 writer 的 commit_index 信息(即 raft leader 的 term) 到每个 node, 同时, 对 State 的比较(即raft 的 log 的比较) 改为比较 [writer.commit_index, last_log_commit_index, log.len()], 在raft 中, 对应的是比较 [leader_term, last_log_term, log.len()].
• 3, 成员变更允许更灵活的变化: 例如 c0c1 -> c1c2.

其中1,3已经在 openraft 中实现(朋友说它是披着raft皮的paxos/:-)).

Reference:

• 可靠分布式系统-paxos的直观解释 : https://blog.openacid.com/algo/paxos/
• abstract-paxos : https://github.com/openacid/abstract-paxos
• (Not a) bug in Paxos : https://github.com/drmingdrmer/consensus-bugs#trap-the-bug-in-paxos-made-simple
• leveldb : https://github.com/google/leveldb
• openraft : https://github.com/datafuselabs/openraft
• Two phase commit : https://en.wikipedia.org/wiki/Two-phase_commit_protocol
• 偏序关系 : https://zh.wikipedia.org/wiki/偏序关系
• 字典序 : https://zh.wikipedia.org/wiki/字典序

本文链接: https://blog.openacid.com/algo/abstract-paxos