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分布式系统关注点 :数据一致性

本文是本系列的第一篇。从普遍认为的分布式系统中最最最重要的数据一致性开始。内容适合人群>=0 年技术相关经验。

为什么需要分布式系统?

任何事物能够被持续的运用和发展,必然有其价值,分布式系统也是一样。分布式系统的产生我认为主要的目的就是“快”和“海量”。这个“快”可以分为两个方面:

  • 第一个是系统的处理速度快。
  • 第二个是开发的速度快(历时短)。

这 2 点本质都是相同的,把一个动作或者一件事情拆成两部分或者多个部分去同时进行,使得整体的耗时缩短。比如:原本一件事情要一个人做的话要两分钟。那么我雇佣两个人帮我各自做一部分,那么最理想情况下一分钟就可以完成了。

当然这两个方面中第二项从某种意义上来说是可以克服的,但是第一项是无法克服的。因为没有一个程序或者说一台计算机,它的性能是无穷大的,如果有,那分布式系统也不会像现在这么普遍了(很多时候用钱能解决的问题都不是问题了)。

“海量”则是由于不存在无穷大的硬盘,所以我们需要把数据分别存储到不同的硬盘上,才能满足需求。这些硬盘可能在不同主机、不同机房、不同地域,未来可能会在不同的星球吧。

分布式系统的副作用

所谓每个事物都是矛盾统一的结合体,都具有两面性。分布式系统再带来了前面提到的好处的同时,也带来了业界普遍认为最大的问题 —— 数据一致性问题。

系统是给人用的,构成使用场景的概念叫业务。业务是核心,对一个系统来说,业务的发展归根到底是建立在数据之上的。我可以慢、可以宕机、可以搞得很复杂,这些都能忍,但唯独不能忍的就是数据问题,数据错误、数据不一致等等。

分布式就意味着分治与协作,一件事一个人只负责一部分。生活中这样的例子也无处不在,就拿举办一个 Party 来说:一部分人去准备吃的,一部分人去准备喝的,一部分人去准备场地布置。这些事情大家都可以同时进行,但是任一环节掉链子了,或者说不符合 Party 主题的话,都是失败的。(不知道为什么,脑子里浮现的是一场发布会,大家喊着 cheers,一口干了高脚杯里的二锅头。。。)。

再举个电商场景中的程序案例:


这里的 4 个操作以目标来看,其实先后顺序并不重要,重要的是要么都成功,要么都失败,其中任意一个程序不一致那么就会出问题。这个问题本质上和人与人之间的沟通问题是类似的,之前写过一篇文章也专门聊过沟通问题,有兴趣的可以扩展阅读下:《就简单聊聊沟通效率问题》,上面的 Party 的例子也是这个道理。与沟通唯一的不同在于,对程序来说,不一定都要得到响应,都没响应也是一致。当一个事情分成 100 个部分去做的时候,很可怕,从概率的角度来看,达到一致的概率是 2/5050。

这里举的程序例子并不是严谨,因为实际的分布式系统中因为除了“write”操作还有“read”操作,所以一致性问题比这个更复杂,后面会有更详细的说明。

产生数据不一致的原因

那么是什么原因导致了数据不一致的产生呢?一是程序设计问题,或者说代码写错了。这点很好理解,也很容易想到解决方案,多做测试,验证是否符合预期咯。常见的单元测试、接口测试、自动化测试、集成测试等等都是为了更具性价比的将 BUG 降低到无限接近于 0,也造就了“测试工程师”这个岗位更大的作用。

但是,假设真的没有 BUG,但还是会产生数据不一致,因为软件是运行在硬件之上的,所以还有硬件的因素存在。并且对我们这里的大部分人来说,硬件相比软件,我们的掌控力更弱。这其中,最为严重的属网络问题,网络相比其它的来说是一个更大、更复杂的组织,未知性会随着局域网、广域网这样范围越大越严重。想象一下,每一台主机仅仅是一张大网中的一个渺小的连接点,它所承载的链接越多越容易出现问题。

可能有的小伙伴会有疑问,其它像硬盘、电源断电什么的,也有出现问题的可能性,为什么网络问题最为严重呢?其实硬盘、电源好比是你身体的一部分,如手和脚。而网络是人与人之间沟通的渠道,比如手机通话,虽然你没有主动挂断电话,但是整个通话过程是有很多可能性导致中断的,对方的主观意愿也好、信号不好也罢,甚至被第三者给拦截了。相信大家也能认可,打电话出现异常的概率相比自己的手脚不听使唤是高很多的吧。

现实中网络的特点,常遇到的问题如:延迟、丢包、乱序等问题。为了解决这些问题,从互联网第一次出现的 1969 年(当年美军在 ARPA 制定的协定下用网络连接了 4 所大学)到现在,几十年间出了很多的理论和解决方案,这些会在后续的文章中给大家一一做梳理。本文先和大家具体剖析下什么是一致性。

详解一致性

首先什么叫达成一致了?说起来很简单:

在任意时间、任意位置看到的同一个事物是完全一致的。

比如一场足球赛。我们不管在现场还是在电视机前,看到足球从球员 A 传给球员 B,这个信息都是一样的。但是严格意义上来说,这个并称不上真正的一致,因为电视机接收到这个信息需要经过卫星信号、网络等的传输,我们看到的时候相比现场的人肯定要晚。哪怕在现场的人,根据他所处的位置理论上看到的信息也存在延迟差,只是因为光速非常快,使得在相差几百米之内,这个延迟小到完全感受不到而已。

能得出的结论是:在考虑时间维度的情况下,不存在真正意义上的一致。

况且我们在分布式系统中,也没有必要去达到真正的意义上的一致。因为越趋近于一致,系统相当于又归一成一个单体了,在某一个时刻,只能做一件事,完全丧失了分布式系统的两个目的之一“快”的优势。也因此衍生出多种一致性的变种,分别适用于不同的场景。为了便于理解,我们从严格程度的低到高来说。

大多数情况下,为了尽可能的“快”,系统中使用的大部分方案都是所谓的最终一致性,也就容忍一定条件下的不一致,优先保证局部一致,然后再通过一系列复杂的状态同步达到全局的一致。最终一致性很多可实现的分支,列出几种常见的,抛砖引玉一下:

  • 因果一致性:仅要求有因果关系的操作顺序得到保证。比如朋友圈的回复功能。问“饭吃了吗?”肯定得在回答“吃了”之前。

  • 读你所写一致性:文字看着别扭,但很好解释。比如你在朋友圈下面回复一句话,其它好友可以不用马上看到你的回复,但是你自己必须得马上看到,要不然回复到哪去了?

  • 会话一致性:与人的一次聊天可以理解为一次会话。聊天虽然也有一定的因果关系,但是大部分场景下更多的是逻辑上的先后关系。比如你阐述一个事情,分为 3 条信息:首先…,然后…,最后…。如果这里的一致性得不到保证那么可能会变成:最后…,首先…,然后…。        

比局部一致更严格一些的就是全局的顺序一致性[附录 1,1979 年提出],保证所有进程看到的全局执行顺序一致,并且每个进程自身的执行顺序和实际发生顺序一致。像上面提到的足球赛,比如实际发生的事情是①梅西把球传给了 C 罗,②C 罗又把球回传给了梅西,那么每个人看到顺序都应该是这样。哪怕现场观众已经看到②了,电视机前的我们还没看到①,但是没关系,这个事情发生的顺序,对全世界来说都是一样的。

再严格一些,就是在全局的顺序一致性基础上再增加一个相对时间的一致性要求,业界称之为线性一致性[附录 2,1990 年提出]。还是用上面梅西和 C 罗相互传球的例子来做个比喻,相当于梅西传出球给 C 罗之后,整个球场“暂停”了,要等所有在观看这场球赛的人都接收到这个传球信息之后,C 罗才能做下一个回传。这里需要一个上帝(全局时钟)来“暂停”。这是我们实际可以做到的极限了,满足这类要求的系统中,名气最大的就属 Google 的 Spanner 了。

对不同级别的一致性汇总概述如下:


结语

这篇就到这吧,原本还想一次性写完的,发现内容实在太多,上万字的文章,估计很多人都没有看下去的勇气了。

如何解决一致性问题,且听下回分解~

参考文献

[1]《How to Make a Multiprocessor Computer That Correctly Executes Multiprocess Programs》,Leslie Lamport,1979。链接:http://research.microsoft.com/en-us/um/people/lamport/pubs/multi.pdf

[2] 《Linearizability:A Correctness Condition for Concurrent Objects》,Maurice P. Herlihy,Jeannette M. Wing, 1990。链接:http://cs.brown.edu/~mph/HerlihyW90/p463-herlihy.pdf

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