可靠且安全的分布式编程入门

### 可靠且安全的分布式编程入门 #### 1. 引言 在现代计算中，程序通常包含多个进程。进程是一种抽象概念，它可以代表物理计算机、虚拟计算机、计算机内的处理器，或者并发系统中的特定执行线程。设计分布式程序的根本问题在于让所有进程在某个共同任务上进行协作。 传统的集中式算法问题仍需针对每个进程单独处理。而分布式环境，从单台计算机到数据中心，甚至是全天候可用的全球系统，都带来了额外的挑战，例如如何在进程故障、部分进程断开连接，甚至部分进程遭受恶意攻击的情况下实现强大的协作形式。分布式算法应具备可靠性、安全性，并且即使在环境的负面影响下也能有可预测的行为。 #### 2. 分布式编程抽象 分布式编程抽象可以显著简化分布式编程，它将强大协作的难题封装在特定的抽象中，弥合了网络通信层（通常在可靠性保证方面较为节俭）和分布式应用层（通常需要高度可靠的原语）之间的差距。 ##### 2.1 固有分布 有些系统天生就是分布式的，例如传感器网络、云计算环境等。在这些系统中，数据和计算资源分散在多个节点上，需要通过分布式编程来实现协作。 ##### 2.2 分布作为人工产物 有时候，为了提高性能、可扩展性或容错性，我们会将原本集中式的系统改造成分布式系统。例如，将一个大型数据库拆分成多个小的数据库，分布在不同的服务器上。 #### 3. 端到端论证 端到端论证指出，某些功能最好在应用层实现，而不是在较低的网络层实现。因为只有应用层才能完全理解数据的语义和应用的需求。例如，数据的加密和解密通常在应用层进行，而不是在网络传输层。 #### 4. 软件组件 ##### 4.1 组合模型 软件组件可以通过组合的方式构建复杂的系统。组合模型描述了组件之间如何相互连接和交互。例如，一个分布式系统可以由多个服务组件组成，每个服务组件负责不同的功能，它们通过网络进行通信和协作。 | 组件类型 | 描述 | | --- | --- | | 服务组件 | 提供特定的业务功能，如用户认证、数据存储等 | | 通信组件 | 负责组件之间的消息传递和通信 | | 协调组件 | 协调多个组件的工作，确保系统的一致性和正确性 | ##### 4.2 编程接口 编程接口定义了组件之间的交互方式。它规定了组件可以接收和发送的消息类型，以及消息的格式和语义。例如，一个分布式存储系统的编程接口可能包括读取数据、写入数据、删除数据等操作。 ```mermaid graph LR A[客户端] -->|调用接口| B[分布式存储系统] B -->|返回结果| A ``` ##### 4.3 模块 模块是一种封装了特定功能的软件单元。在分布式编程中，模块可以代表不同的抽象层次，如通信模块、存储模块、共识模块等。每个模块都有自己的接口和实现，通过接口与其他模块进行交互。 #### 5. 算法类别 分布式算法可以根据不同的标准进行分类，例如根据故障模型（如崩溃故障、遗漏故障、任意故障等）、同步模型（如异步系统、同步系统、部分同步系统等）以及是否使用随机化方法等。不同的算法类别适用于不同的分布式环境和应用场景。 #### 6. 基本抽象 ##### 6.1 分布式计算 分布式计算涉及多个进程之间的协作。进程通过发送和接收消息来进行通信，整个系统可以看作是一个由多个自动机组成的集合，每个自动机代表一个进程。系统的行为可以通过状态转换和步骤来描述。 在分布式计算中，安全性和活性是两个重要的属性。安全性保证系统不会进入错误的状态，而活性保证系统最终会完成某些任务。 ##### 6.2 进程抽象 进程可能会出现各种故障，如崩溃、遗漏、恢复等。不同的故障模型会影响分布式算法的设计和实现。例如，在崩溃故障模型中，进程可能会突然停止工作，而在任意故障模型中，进程可能会发送错误的消息或执行错误的操作。 | 故障类型 | 描述 | | --- | --- | | 崩溃 | 进程突然停止工作，不再发送或接收消息 | | 遗漏 | 进程可能会丢失某些消息，导致通信不完整 | | 恢复 | 进程在崩溃后可能会重新启动并继续工作 | ##### 6.3 加密抽象 加密抽象在分布式系统中起着重要的作用，用于保证数据的安全性和完整性。常见的加密抽象包括哈希函数、消息认证码（MACs）和数字签名。 - 哈希函数：将任意长度的数据映射为固定长度的哈希值，常用于数据完整性验证。 - 消息认证码（MACs）：用于验证消息的来源和完整性，确保消息在传输过程中没有被篡改。 - 数字签名：用于验证消息的发送者身份和消息的完整性，同时保证消息的不可否认性。 ##### 6.4 通信抽象 通信抽象描述了进程之间的通信方式和可靠性保证。不同的通信抽象适用于不同的网络环境和应用需求。例如，在可靠广播中，需要确保消息能够被所有进程正确接收。 ```mermaid graph LR A[发送进程] -->|消息| B[接收进程1] A -->|消息| C[接收进程2] A -->|消息| D[接收进程3] ``` 常见的通信抽象包括公平损失链接、顽固链接、完美链接等。 - 公平损失链接：可能会丢失消息，但不会无限期地延迟消息的传递。 - 顽固链接：会不断尝试发送消息，直到消息被成功接收。 - 完美链接：保证消息的可靠传递，不会丢失或重复。 ##### 6.5 时间抽象 时间抽象在分布式系统中用于处理时间相关的问题，如故障检测、领导者选举等。不同的时间抽象适用于不同的同步模型。 - 故障检测：用于检测进程是否发生故障。常见的故障检测算法包括完美故障检测和最终完美故障检测。 - 领导者选举：用于在多个进程中选出一个领导者，负责协调系统的工作。常见的领导者选举算法包括最终领导者选举和拜占庭领导者选举。 ##### 6.6 分布式系统模型 分布式系统模型描述了系统的底层抽象，如进程和通信链接的行为。不同的分布式系统模型会影响分布式算法的设计和实现。常见的分布式系统模型包括异步系统、同步系统和部分同步系统。 通过组合不同的抽象，可以构建出各种复杂的分布式系统。在设计分布式算法时，需要根据具体的系统模型和应用需求选择合适的抽象和算法。 ### 可靠且安全的分布式编程入门 #### 7. 可靠广播 可靠广播是分布式编程中的重要通信抽象，它允许将消息广播到一组进程，并为消息传递提供不同的可靠性保证。 ##### 7.1 动机 可靠广播在许多分布式应用中都有广泛的应用，例如客户端 - 服务器计算和多参与者系统。在客户端 - 服务器计算中，服务器可能需要将更新消息广播给所有客户端；在多参与者系统中，参与者之间需要交换信息以达成共识。 ##### 7.2 广播类型及算法 | 广播类型 | 规范 | 算法 | | --- | --- | --- | | 尽力而为广播 | 提供基本的消息广播功能，但不保证消息的可靠传递 | 故障静默算法：基本广播 | | 常规可靠广播 | 确保消息至少被所有正确进程接收一次 | 故障停止算法：懒惰可靠广播；故障静默算法：急切可靠广播 | | 统一可靠广播 | 保证如果一个进程接收到消息，那么所有正确进程都会接收到该消息 | 故障停止算法：全确认统一可靠广播；故障静默算法：多数确认统一可靠广播 | | 顽固广播 | 不断尝试广播消息，直到所有进程都接收到消息 | 故障恢复算法：基本顽固广播 | | 记录式尽力而为广播 | 在故障恢复场景下提供尽力而为的广播功能 | 故障恢复算法：记录式基本广播 | | 记录式统一可靠广播 | 在故障恢复场景下提供统一可靠的广播功能 | 故障恢复算法：记录式多数确认统一可靠广播 | | 概率广播 | 通过随机化方法提高广播的可扩展性 | 随机化算法：急切概率广播；随机化算法：懒惰概率广播 | | FIFO 和因果广播 | 提供消息的先进先出和因果顺序传递 | 故障静默算法：带序列号的广播；故障静默算法：无等待因果广播等 | | 拜占庭一致广播 | 在存在拜占庭故障的情况下保证广播的一致性 | 故障任意算法：认证回声广播；故障任意算法：签名回声广播 | | 拜占庭可靠广播 | 在存在拜占庭故障的情况下保证广播的可靠性 | 故障任意算法：认证双回声广播 | | 拜占庭广播通道 | 在存在拜占庭故障的情况下提供广播通道功能 | 故障任意算法：拜占庭一致通道；故障任意算法：拜占庭可靠通道 | ```mermaid graph LR A[发送进程] -->|广播消息| B(广播抽象) B -->|可靠传递| C[接收进程1] B -->|可靠传递| D[接收进程2] B -->|可靠传递| E[接收进程3] ``` #### 8. 共享内存 共享内存抽象封装了简单形式的分布式存储对象，通过读写操作进行访问。 ##### 8.1 概述 在分布式系统中，共享存储可以是分布式文件系统或多处理器计算机内存中的寄存器。共享内存抽象需要解决数据的一致性和可靠性问题，确保客户端能够正确地读写数据。 ##### 8.2 寄存器类型及算法 | 寄存器类型 | 规范 | 算法 | | --- | --- | --- | | (1, N) 常规寄存器 | 单个写入者，多个读取者的常规寄存器规范 | 故障停止算法：一读全写常规寄存器；故障静默算法：多数投票常规寄存器 | | (1, N) 原子寄存器 | 单个写入者，多个读取者的原子寄存器规范 | 从 (1, N) 常规寄存器转换；故障停止算法：读强加全写 (1, N) 原子寄存器；故障静默算法：读强加多数写 (1, N) 原子寄存器 | | (N, N) 原子寄存器 | 多个写入者，多个读取者的原子寄存器规范 | 从 (1, N) 原子寄存器转换；故障停止算法：读强加咨询全写 (N, N) 原子寄存器；故障静默算法：读强加咨询多数写 (N, N) 原子寄存器 | | (1, N) 记录式常规寄存器 | 在故障恢复场景下的单个写入者，多个读取者常规寄存器规范 | 故障恢复算法：记录式多数投票 | | (1, N) 拜占庭安全寄存器 | 在存在拜占庭故障的情况下保证寄存器的安全性 | 故障任意算法：拜占庭掩码仲裁 | | (1, N) 拜占庭常规寄存器 | 在存在拜占庭故障的情况下保证寄存器的常规性 | 故障任意算法：认证数据拜占庭仲裁；故障任意算法：双写拜占庭仲裁 | | (1, N) 拜占庭原子寄存器 | 在存在拜占庭故障的情况下保证寄存器的原子性 | 故障任意算法：带监听者的拜占庭仲裁 | ```mermaid graph LR A[客户端] -->|读写操作| B(共享内存抽象) B -->|数据存储| C[存储进程1] B -->|数据存储| D[存储进程2] B -->|数据存储| E[存储进程3] ``` #### 9. 共识 共识是分布式系统中的核心问题，它允许一组进程基于各自提出的值达成一个共同的决策。 ##### 9.1 共识类型及算法 | 共识类型 | 规范 | 算法 | | --- | --- | --- | | 常规共识 | 保证所有正确进程最终达成一致决策 | 故障停止算法：洪泛共识；故障停止算法：分层共识 | | 统一共识 | 保证所有进程（包括故障进程）最终达成一致决策 | 故障停止算法：洪泛统一共识；故障停止算法：分层统一共识 | | 故障嘈杂模型下的统一共识 | 在故障嘈杂环境下达成统一共识 | 故障嘈杂算法：领导者驱动共识 | | 记录式共识 | 在故障恢复场景下达成共识 | 故障恢复算法：记录式领导者驱动共识 | | 随机化共识 | 通过随机化方法解决共识问题 | 随机化故障静默算法：随机化二进制共识；随机化故障静默算法：大域随机化共识 | | 拜占庭共识 | 在存在拜占庭故障的情况下达成共识 | 故障嘈杂任意算法：拜占庭领导者驱动共识 | | 拜占庭随机化共识 | 在存在拜占庭故障的情况下通过随机化方法达成共识 | 随机化故障任意算法：拜占庭随机化二进制共识 | ```mermaid graph LR A[进程1] -->|提出值| B(共识抽象) C[进程2] -->|提出值| B D[进程3] -->|提出值| B B -->|达成共识| E[决策值] ``` #### 10. 共识变体 共识变体是在共识抽象的基础上进行扩展或修改，以满足不同应用的需求。 ##### 10.1 变体类型及算法 | 变体类型 | 概述 | 规范 | 算法 | | --- | --- | --- | --- | | 全序广播 | 确保消息按相同顺序传递给所有进程 | 全序广播规范 | 故障静默算法：基于共识的全序广播 | | 拜占庭全序广播 | 在存在拜占庭故障的情况下确保消息按相同顺序传递 | 拜占庭全序广播规范 | 故障嘈杂任意算法：旋转发送者拜占庭广播 | | 终止可靠广播 | 保证消息最终被所有进程接收并终止广播过程 | 终止可靠广播规范 | 故障停止算法：基于共识的统一终止可靠广播 | | 快速共识 | 提高共识达成的速度 | 快速共识规范 | 故障静默算法：从统一共识到统一快速共识 | | 快速拜占庭共识 | 在存在拜占庭故障的情况下提高共识达成的速度 | 快速拜占庭共识规范 | 故障任意算法：从拜占庭共识到快速拜占庭共识 | | 非阻塞原子提交 | 确保分布式事务的原子性，即使在故障情况下也不会阻塞 | 非阻塞原子提交规范 | 故障停止算法：基于共识的非阻塞原子提交 | | 组成员管理 | 管理分布式系统中的进程组，处理成员的加入和离开 | 组成员管理规范 | 故障停止算法：基于共识的组成员管理 | | 视图同步通信 | 确保在视图变更时通信的一致性 | 视图同步通信规范 | 故障停止算法：基于 TRB 的视图同步通信；故障停止算法：基于共识的统一视图同步通信 | ```mermaid graph LR A[消息发送者] -->|消息| B(共识变体抽象) B -->|有序传递| C[接收进程1] B -->|有序传递| D[接收进程2] B -->|有序传递| E[接收进程3] ``` 通过对这些分布式编程抽象和算法的研究和应用，可以构建出可靠、安全且具有高可用性的分布式系统。在实际应用中，需要根据具体的需求和场景选择合适的抽象和算法，以实现最佳的性能和可靠性。