基于Paxos的分布式一致性算法应用研究

刘克礼，张文盛

(安徽开放大学，合肥 230022)

一、引言

Paxos是解决分布式一致性的核心算法[1]。Tushar Chandra在Paxosmadelive[2]中提出Paxos从理论到实现之间有较大的鸿沟，实现一个Paxos往往需要对Paxos的经典理论做一些扩展[3]。目前针对Paxos的研究，除了降低理解难度，使用形式化的方法证明外[4]，更多的研究是进行优化，以提高性能和便于实践中应用。这方面已经有很多应用的实例，如Google的Chubby[5]，Tencent的PhxPaxos[6]，Alibaba的X-Paxos等。作为应用研究成果的MultiPaxos，引入了实例和选主[7]。Raft也是一个分布一致性算法，其优点是易实现，对Paxos的应用有借鉴意义[8]。Lampson[9]分析了Paxos算法在工程领域实践中遇到的问题和经验教训。Tecent[10]详细地研究了实现PhxPaxos中存在的问题，并给出解决方法。现有的Paxos应用研究中存在选主和成员变更较复杂，难以实现的问题，本文对此进行梳理，并提出两条优化措施。

二、Paxos的实现要点及优化

(一)选主和配置变更

1.Paxos中节点间的通信

Paxos应用的一个重要设计是将Proposer、Acceptor、Learner、SM(State Machine，状态机)融合在一个节点中，通常是同一个进程，其中Proposer、Acceptor和Learner使用线程实现。这样做的好处是所有节点都是对等和对称的，可以降低复杂度。此外Proposer、Acceptor和Learner之间可以共享数据，能够执行一些优化措施，提高系统性能。为了保证提案编号唯一，所有节点都要按顺序进行编号，确保编号唯一。

Paxos是针对异步通信环境而设计的，在算法实现过程中存在通信协议的选择。UDP协议属于典型的异步通信，支持多播和广播，可以减少发送的消息数量，适合Paxos应用。TCP协议能够消除异步消息的各种问题，如通过超时重传解决丢失和延迟，通过序号解决乱序和重复的问题。使用TCP协议降低了编程难度，例如ZooKeeper[11]就是使用了TCP协议。

2.Paxos中的实例

Paxos算法只能确定一个值，但在实际应用中，需要确定多个值，并且这些值是有序的，形成值序列。各个节点都维持一个状态机，状态机的初始状态一致。各个节点将相同值序列输入本地状态机，最终得到的状态机仍然一致，从而实现一致性和高可用性。多次执行Paxos算法，就可以确定多个值。

相同节点的集合，可以先执行一次Paxos算法，直到值V1确定，保存该值和相关状态，然后再初始化Paxos算法，重新执行，直到值V2确定，依次进行下去。每个Paxos算法的执行被称为一个实例(Instance)，并被编号，这种方法称为MultiPaxos。由于后面的选主和配置变更也要用到Paxos，为了方便区分，记确定应用相关值的Paxos为MP(V)，实例i确定的值记为MP(V,i)，执行MP(V)时产生的消息称为应用消息。实例和值按实例号顺序组织，一般称为日志。

各个实例之间的执行关系有两种：顺序和乱序。现有实例号i和j，顺序是指当i

3.Paxos中的选主过程

Paxos算法因为Proposer竞争导致确定值可能要很长时间，甚至存在活锁问题，一般通过选主(Leader)来解决。在所有Proposer中选出一个Leader，其他Proposer的请求都发给Leader，由Leader发起提案。Leader消除了锁竞争，可以迅速确定值，其缺点就是可能存在单点故障。

Leader也是一种共识，为了达成共识，选主也使用Paxos算法。当Leader因为某种原因失效后，需要重新选主。记用于选主的MultiPaxos为MP(L)，执行MP(L)产生的消息称为选主消息。选主状态机很简单，只有一个变量，就是当前主(curLeader)。MP(L)在第二阶段选择提案值的时候，如果没有值可选，可将自己作为提案中的值。一开始所有的节点都无主，所有的节点都开始执行选主过程(假设实例号为1)，若最终节点a胜出，那么实例1的值就是a，记为MP(L,1)=a，并设置到各个节点curLeader，此后其他节点将请求转发给节点a。产生主的实例号一般称为代或任期(term)，当主失效后，任期增加。MP(L)形成的日志称为选主日志。假设当前任期是l，有主的MP(V,i)扩展记为MP(V,i,l)。在应用消息中携带任期，节点可检测主是否切换，如果切换，那么先要执行选主日志同步操作。

选主过程如图1所示。

图1 选主过程

为了维持a不失效，a需要定期向其他节点发送存活消息，其他节点也可以向节点a定期发送探测消息，此外其他节点向a转发请求时也可以看成附带的探测。当超过一定时间没有收到存活消息，或发送几次探测消息没有响应，或转发几次相同的请求都没有响应时，在这三种情况下都可以认定a失效，并设置变量validCurLeader为NULL。

认定a失效的节点b开始执行定时探测，向其他节点发送消息，询问其当前的validCurLeader，其他节点返回当前实例号和validCurLeader。如果当前实例号相同，且过半节点(包括b)的validCurLeader为NULL，则b开始执行MP(L,2)。等待过半节点的validCurLeader为NULL实质是一个同步的过程，是触发选主的必要条件。

如果a真的宕机了，那么其他节点将几乎同时认定a失效，并几乎同时启动MP(L,2)的执行。发现选主成功的节点(例如c)会通知其他节点当前主是谁(例如d)，d在确认自己当选主之后，开始发送存活消息，而其他节点在同步选主日志后将curLeader和validCurLeader都设置为d。

认定a失效并不等于a真的失效，例如分区导致节点b在一个少数分区C中，而该分区不包括a。当C重新加入主分区，b经过几轮探测发现，当前任期相同，且过半节点的validCurLeader仍然是a，则重新设置本地validCurLeader=a。如果任期不同，那么要先执行同步操作。

当节点b认定主a失效后(validCurLeader=NULL)，将不再转发应用消息给a，也不再处理a的任何应用消息，直到新的主产生。

4.成员和配置变更

运行Paxos算法需要知道系统的配置，至少包括各个节点的信息(IP和端口)，记为集合CC。各个节点上的配置必须一致，且默认情况下配置固定不变。但在实际应用中，为了应对多变的环境和需求，要求系统是可配置的和可伸缩的。

配置的变更需要所有节点参与。如果只有部分节点参与，将会导致配置不一致，从而各个节点看到的节点数n是不一致的，这样会影响Quorum的计算，从而使得Paxos算法执行产生混乱。配置也是一种共识，因此配置的变更也适用Paxos算法，记为MP(C,i)，配置的状态机就是集合CC。为了解决执行MP(C,i)后可能有部分节点不知配置已变更的问题，在节点向Leader发送消息时，携带本地当前配置的实例号(也称为版本)。如果Leader的当前配置版本大于收到消息中的配置版本，立即返回错误，指示节点先同步配置。配置变更一般都是管理员手动进行，管理员在确认所有节点都正常运行后，才会执行变更，因此MP(C,i)都能执行成功。

配置的变更有很多种组合：增加一个节点，删除一个节点，增加多个节点，删除多个节点，同时增加和删除多个节点。只考虑删除一个节点(DeleteNode)和增加一个节点(Add Node)两种基本操作，其他组合都可以分解成这两种基本操作。

MP(C,i)执行完成并应用到状态机CC后，如果是DeleteNode，则判断节点值是否是自己，如果是的话，则退出；如果节点值是主节点，则各个节点将validCurLeader设置为NULL，并立即启动选主过程，不必等待超时；如果是AddNode，Leader会主动通知新节点成功加入，此后新节点可以参与后续的各种消息处理。

5.三个MultiPaxos的关系

上述三个一致性协议的执行对比如表1所示。

表1 三个MultiPaxos比较

选主和配置变更，都会影响业务处理。配置变更可能会触发选主，而选主不会影响配置。只有选主是通过竞争确定值，执行过程不确定；而配置变更和业务处理都是在有主的情况下进行的，可以迅速确定值。当无主时，配置和业务处理暂停执行，直到新主选出，因此三个MultiPaxos只能交替运行。

(二)日志和数据同步

1.Paxos中的日志和快照

在执行Paxos协议过程中，Acceptor在accept阶段要持久化[mp,ap,av]，记为plog，其中mp是收到的最大提案号，ap是接受提案的编号，av是接受提案的值。在MultiPaxos中的Leader在值确定后，要将实例号和值写入本地日志，记为mlog。然后Leader将值输入状态机，并把日志确定标志发给其他节点，其他节点也执行同样的动作，即写日志和输入状态机。由于每个节点都具有相同的结构,因此可以将plog和mlog合并，组成(i,s,mp,ap,av)，记为mplog，其中i是实例号，s是值的状态。

节点重启后，从头执行mplog可恢复状态机。在日志量很少的情况下，该方法有效。但在日志量很大的情况下，一方面日志要占用大量磁盘空间，另一方面恢复状态机也需要更长的时间，在恢复期间节点不可用，这降低了系统可用性。为了减少日志量和加速状态机的重建，引入快照技术，定期导出状态机的当前状态，并删除之前的日志。节点重启后，直接从最新快照恢复状态机，然后执行增量日志，可以快速恢复服务。

导出快照时状态机不能执行任何改动，在数据量很大的情况下，可能需要较长时间。节点对外服务是基于状态机的，状态机的冻结降低了节点的可用性。一种称为COW(Copy On Write，写时复制)的技术解决了该问题。在准备生成快照时，父进程节点先克隆一个子进程，该子进程共享父进程的内存，父进程可以读写状态机，而子进程对状态机只读不写。父进程写状态机时操作系统会自动COW新的内存页，保证了父进程正常运行。子进程的状态机始终是克隆时的状态，可以从容导出快照，并在完成后退出。

2.节点间数据同步

新节点加入集群时，状态机为空，需要从其他节点同步状态，这与节点重启时遇到的问题类似。一种同步方法是从其他节点学习所有日志，从头执行，在日志很少的情况下这种方法是有效的。在日志数据多的情况下，一方面传输日志要占用大量带宽和时间，另一方面执行日志也会需要较长的时间，此时若业务请求频繁，就可能会出现故障。另一种同步方法是从其他节点导入最新快照，再同步增量日志。

在极端情况下，同步耗时较长且新日志增长迅速，此时采用并行操作能够让新节点迅速加入集群并提供服务。新节点加入集群的操作如下：一方面参与一致性协议的执行并记录新日志(开始日志编号记为y)，但不输入状态机，另一方面通过旧日志或快照同步状态(截止日志编号记为x)。当状态机还原到x时，由于x≤y，新节点需要学习其他节点(x,y)间的日志，然后将x之后的日志输入状态机，直至最新日志执行完毕，此时新节点才算成功加入集群。为了降低Leader的压力，选择同步日志节点时将Leader排在最后。

3.读数据和读写保序

集群中的写操作需要通过一致性协议完成，读操作只要读取状态机中的数据。读有两种方式，一种是通过本地节点的状态机提供，称为本地读，另一种是读取Leader的状态机，称为全局读。本地读的优点是速度快，其缺点是不能保证读到最新数据。全局读的优点是可以读到最新的数据，其缺点是比较费时，增加了Leader的压力，且在集群发生分区时无法完成。

如果两个操作之间有因果关系，为了保证结果的正确性，需要对操作进行串化，或者是保序。如果两个操作之间没有因果关系，则可以乱序执行。操作通常只有两种方式：读和写。其中写操作是纯粹写，不包含自增类的写。两个操作共有三种组合：读读，读写，写写。两个操作的目标之间有三种关系：不相交，部分相交，相同。如果两个操作不相交，则可以乱序执行。通常很难判断操作是否相交，这种情况下，读写和写写都要保序，读读不需要保序。

当某个节点收到读操作后，为了保证因果关系，确保能读到最新的数据，需要将该节点之前的写操作全部提交到日志中，写操作写入状态机后，才允许执行读操作。

同一个节点上的写操作按接收的顺序保序提交，普通节点再保序提交到Leader，Leader保序执行一致性协议，日志按顺序执行。

(三)性能优化措施

Leader可以让提案迅速通过，最少需要2RTT(Round Trip Time)。通过分析Paxos的两阶段(Prepare和Accept)，可以发现Prepare的目的是抢占锁和选择值，Accept的目的是验证锁并提交值。因为Leader的存在，锁竞争已经成为小概率事件，所以Prepare可以省略，直接跳转至Accept阶段。省略Prepare后，MP(V)只需要1RTT就可完成，系统性能可以提高1倍。

省略Prepare需要满足条件，即不能违反Paxos值不变性约束。分析如下：在Leader发出promise消息时，此时值还未确定,假设该promise的提案编号P是1，而每个实例的初始P是0，在(0,1)之间没有其他提案，则promise安全。在新旧Leader交替时，存在如下情况，即旧Leader发送提案[1,V1]被某个节点接收后，因某种原因旧Leader宕机，假设此时新Leader生成[2,V2]提案，如果V1不等于V2，那么在新Leader完成Accept后，不变性约束就被破坏。为了限制上一个Leader造成的影响，将任期信息附加到P上，新的提案编号为(term,P)。如果promise消息中的任期小于当前任期，提案将被拒绝。

通常情况下MP(V)一次可确定一个值，也可以同时确定多个值，即同时确定编号分别是i,i+1,i+2,...,i+n的实例，这样的批量确定可以使系统性能得到提升。当然也不能无限增加同时确定的实例个数，受网络传输数据包大小限制，当数据包超过最大传输单元时就会发生分片和重组，由此导致的开销和不确定性会抵消性能的优化。批量确定只能串行操作，在前一个批量确定完成后，才能执行下一个批量的确定，这样就不会产生大量日志空洞。

三、实验结果与分析

在所有的一致性实现当中，一致性KV(Key Value,键值对)数据库是最简单的。根据上述分析，使用Python实现一致性KV数据库，并进行测试。实验环境采用3个节点的虚拟机，配置为4CPU AMD Opteron(tm)Processor 6376，4G内存，50G硬盘，1G网卡。测试项目包括2RTT吞吐量，1RTT吞吐量，批量确定吞吐量。结果如表2所示，单位为RPS(Request Per Second)。

表2 一致性KV数据库吞吐量测试 Request Per Second

表2中K=10指Key的长度是10字节，V=10指值的长度是10字节，余类推。A指代2RTT列数据，B指代1RTT列数据，C指代批量确定列数据。B/A指B列除以A列的值，显示将2RTT优化为1RTT后系统吞吐量提升效果。C/B指C列除以B列的值，显示将1RTT优化为批量确定后系统吞吐量提升效果。根据表2可知，2RRT比1RTT吞吐量大将近1倍，而批量确定的吞吐量比1RTT又大若干倍，优化效果明显。

四、小结

详细分析Paxos应用过程中可能遇到的问题，讨论了常规的通信、实例、日志、同步等，就选主和成员变更提出了轻量级的算法，将选主、配置和应用三个一致性协议进行有机组合，互相配合，确保系统稳定、可靠和易用。为了保证结果的正确性，研究分析了读写保序问题，并给出一般准则。最后讨论了性能优化措施，将2RTT缩减到1RTT，再到批量确定。结果表明，该设计能够满足进一步研究和应用的需求。