关于raft:ReadWrite-Quorum-System-及在-Raft-中的实践

31次阅读

共计 4514 个字符，预计需要花费 12 分钟才能阅读完成。

引言

在 Paxos、Raft 这类一致性算法的形容里，常常会看到 Majority、Quorum 这两个词，在以前我认为都是表白“半数以上”的含意，最近才发现两者有不小的区别。本文介绍这两者的区别，以及在 Raft 中实际中的问题。有了 Quorum 的视角，能更好得了解一致性算法。

Read-Write Quorum System

‍首先来在数学上给出 Read-Write Quorum System 的定义。

一个 Read-Write Quorum System（读写法定零碎）是两个汇合组成的元组，即 Q =（R,W），其中：

• 汇合 R 被称为 Read Quorum（读法定汇合），即能够认为读操作都是读的汇合 R 中的元素；

• 汇合 W 被称为 Write Quorum（写法定汇合），即能够认为写操作都是写入到汇合 W 中的元素。

• $r∈R, w∈W,r∩w≠0 $，即任从读汇合中取一个成员 r，以及任从写汇合中取一个成员 w，这两个汇合肯定有交加。

都晓得在分布式系统中，一个写入操作要达成统一，读写操作肯定要有肯定的冗余度，即：

• 写入多份数据胜利能力认为写入胜利，

• 从多个节点读到同一份数据才认为读取胜利。

在 Majority 零碎中，这个冗余度就是零碎内半数以上节点。因为依据抽屉原理1，当写入到至多半数以上节点时，读操作与写操作肯定有重合的节点。

然而在一个 Read-Write Quorum System 中，这个条件变的更宽泛了，在这类零碎中，只须要满足以下条件即可认为读写胜利：

$r∈R, w∈W,r∩w≠0 $

用直观的大白话来说：在 Read-Write Quorum System 中，只有读、写汇合中的任意元素有重合即可。

咱们来具体看看 Majority 和 Read-Write Quorum System 这两个零碎的区别在哪里。

首先，Majority 零碎并没有辨别读、写两类不同的汇合，因为在它的视角里，读和写操作都要到半数以上节点能力达到统一。然而在 Read-Write Quorum System 零碎里，是严格辨别了读、写汇合的，只管可能在很多时候，这两类汇合是一样的。

再次，有了后面严格辨别的读、写汇合之后，以这个视角来看分布式系统中，一个数据达成统一的大前提是“读、写操作肯定有重合的节点”，这样就能保障：写入一个数据到写汇合中，最终会被读汇合读到。在 Majority 零碎里，读、写汇合都必须是半数以上节点的要求当然可能满足这个条件，然而这个条件太强了。如果只思考读、写汇合有重合这个条件，是能够适当放宽而且还不影响零碎的一致性的。

从以上的探讨，能够失去上面的论断：

• 分布式系统中，只有读、写汇合有重合，就能保证数据的一致性了。

• Majority 零碎是对上述条件的一个强实现，然而存在比这个实现更弱一些的实现，同样能保证数据的一致性。

• 以 Read-Write Quorum System 的定义和视角来看，Majority 零碎相当于在这两方面强化了 Read-Write Quorum System 零碎的要求:

1. 读、写汇合齐全一样，

2. 且都是半数以上节点汇合的 Read-Write Quorum System。

即能够认为 Majority 零碎，只是 Read-Write Quorum System 的一个子集。

讲了这么多，来看一个非 Majoiry 的 Read-Write Quorum System，上面的汇合 {a,b,c,d,e,f} 组成的网格（grid）被划分成了横竖两个读、写汇合：

在上图中，定义了一个 Read-Write Quorum System，Q={{abc}∪{def},{ab}∪{bc}∪{ac}}，其中：

• 读汇合为 {abc}∪{def}，即横着的两个汇合 {abc} 和 {def} 组成了读汇合。

• 写汇合为 {ab}∪{bc}∪{ac}，即竖着的三个汇合 {ab}、{bc}、{ac} 组成了写汇合。

显然这个划分是可能满足后面的条件：$r∈R, w∈W,r∩w≠0 $ 的，因为任选一个读汇合中的汇合如 {abc}，写汇合中任选的一个汇合如 {bc}，这两个汇合中的元素都会有重合。

假如是这样形成的一个分布式系统，那么写操作只须要写入写汇合中的任意一个汇合即可认为胜利，能够看到一个写汇合最小能够只有两个节点形成，这个数量是小于 Majority 的。

有了对 Read-Write Quorum System 零碎及与 Majority 的辨别和分割，以这个视角来看看 raft 的成员变更算法。

Read-Write Quorum 视角下的 Raft 成员变更算法

理论这几个问题，在之前的博客重读 Raft 论文中的集群成员变更算法（二）：实际篇 – codedump 的网络日志 [2]2 中都有提及，不过这一次因为有了新的视角，再拿进去看看。

单步成员变更的问题

假如一种场景，机房中的某个节点 a 因为各种起因须要下线，替换成同一机房中的另一个节点 d，即 a、d 节点在同机房，而 b 和 c 在另外两个机房。

这意味着节点汇合要从 {a,b,c} 变为 {b,c,d}，依据 Raft 的单步成员变更算法，要经验如下两次单步变更：

• 退出节点 d，即从 {a,b,c} 变成 {a,b,c,d}。

• 删除节点 a，即从 {a,b,c,d} 变成 {b,c,d}。

假如当集群变为 {a,b,c,d} 之后，如果 a、d 所在的机房与另外两个机房产生了网络隔离，那么此时就选不出一个新的 leader，写入数据也不能达成统一了。个中起因，是因为在这种状况下，以 Majority 的视角看来，无论读、写都没法满足“半数以上”这个条件了。

如果换成后面的 Read-Write Quorum 视角，将零碎从新定义一个新的读和写 quorum 汇合，如下：

• 读 quorum 汇合：依然放弃之前的 Majority 汇合，即认为要读到半数以上节点能力认为是读胜利。

• 写 quorum 汇合：在之前的 Majority 汇合之外，再退出由 {b,c} 两个节点组成的汇合。

即对于这个新的 Read-Write Quorum System 而言，以最开始的数学定义来看：

Q(R,W) = Q(M(Q), M(Q) ∪ {b,c})。其中 M(Q) 为取汇合 Q 的半数以上的节点汇合，以 {a,b,c，d} 组成的汇合来说，M(Q)={{a,b,c},{a,c,d},{b,c,d},{a,b,c,d}}

显然，这里的读 quorum 汇合和写 quorum 汇合，是能够满足之前的条件的，即：$r∈R, w∈W,r∩w≠0 $，这是因为 $M(Q)∩{b,c}≠0 $。

对于这个革新后的零碎，能够认为：

• 读操作，依然须要读到集群中至多半数以上的节点能力算读胜利。

• 写操作，只有写入{b,c}（因为 {b,c} 曾经蕴含在半数以上节点中，这里就不独自强调写半数以上节点这个条件了）就能够认为写胜利了。

这样革新之后，即使零碎呈现了后面的机房隔离问题，也没有问题。

Read-Write Quorum 视角下的 joint consensus 算法

与单步成员变更不同的是，joint consensus 算法容许一次提交多个节点的变动，在之前对 joint consensus 算法的形容中（见：重读 Raft 论文中的集群成员变更算法（一）：实践篇 – codedump 的网络日志3），这个算法分为两阶段提交（假如旧的节点汇合为 $C_Old$，而新的节点汇合为 $C_New$）：

• 首先提交一个 $C_Old ∪ C_New$ 的配置。

• 如果上述配置提交胜利，再提交一个 $C_New$ 的配置。

在下面的例子中，$C_Old = {a,b,c}$，而 $C_New = {b,c,d}$。

从 Read-Write Quorum 的视角下来看看为什么 joint consensus 算法能够很好的工作，而不必像单步成员变更算法那样放心网络隔离导致的问题。来计算一下汇合 ${a,b,c} ∪ {b,c,d}$ 的 Majority 值：

M(abc) x M(bcd) = {
    ab ∪ bc,
    ab ∪ cd,
    ab ∪ bd,
    bc ∪ bc,
    bc ∪ cd,
    bc ∪ bd,
    ac ∪ bc,
    ac ∪ cd,
    ac ∪ bd,
} = {
    abc,
    abcd,
    abd,
    acd,
    bc,
    bcd,
} = {M(a,b,c,d),{b,c}}

（援用自 TiDB 在 Raft 成员变更上踩的坑 – OpenACID Blog4）

能够看到，计算出来的 Majority 汇合刚好就是后面提到的 M(a,b,c,d)∪ {b,c}。

换言之，从数学角度来看，以上证实了 joint consensus 算法即使在网络隔离的条件下，以 Majority 的条件来要求这个算法，也是能很好的工作的。这也就是为什么这个算法会比单步变更算法更为强壮的数学根据。

quorum 革新的启发

从以上的剖析来看，从 Read-Write Quorum 视角来看，写 Quorum 汇合从 Majority 视角下的 W(Q)=M(Q)={{a,b,c},{a,c,d},{b,c,d},{a,b,c,d}}，扩大为 W(Q)=M(Q)∪{b,c} 来晋升零碎的可用性。

将来，是不是能够针对 Raft 的写操作，都能这样革新写 Quorum 汇合，这会是一个有意思的方向，我还没有对这个方向思考的更多，先把问题放在这里

在论文 Read-Write Quorum Systems Made Practical5 中，作者给出了一个 Python 库 quoracle:6，专门用于评估、计算不同的读、写汇合下零碎的可用性等指标。

参考资料

• TiDB 在 Raft 成员变更上踩的坑 – OpenACID Blog7

• 后分布式时代: 多数派读写的“少数派”实现 – OpenACID Blog8

• Read-Write Quorum Systems Made Practical9

对于 Databend

Databend 是一款开源、弹性、低成本，基于对象存储也能够做实时剖析的旧式数仓。期待您的关注，一起摸索云原生数仓解决方案，打造新一代开源 Data Cloud。

  • Databend 文档：https://databend.rs/
  • Twitter：https://twitter.com/Datafuse_…
  • Slack：https://datafusecloud.slack.com/
  • Wechat：Databend
  • GitHub：https://github.com/datafusela…

  1. https://baike.baidu.com/item/… ↩
  2. https://www.codedump.info/pos… ↩
  3. https://www.codedump.info/pos… ↩
  4. https://blog.openacid.com/dis… ↩
  5. https://mwhittaker.github.io/… ↩
  6. https://github.com/mwhittaker… ↩
  7. https://blog.openacid.com/dis… ↩
  8. https://blog.openacid.com/alg… ↩
  9. https://mwhittaker.github.io/… ↩

正文完
raft
发表至： raft
2022-06-24
 0
您需要了解的有关Raft的5件事
关于raft:Raft成员变更的工程实践
关于raft:ReadWrite-Quorum-System-及在-Raft-中的实践
关于raft:实践案例丨基于-Raft-协议的分布式数据库系统应用