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如何理解分布式一致性?

作者:中國儲能網新聞中心 來源:能鏈科技 發布時間:2020-05-17 瀏覽:
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在計算機科學領域,分布式一致性是個相當重要且被廣泛探索與論證的問題。對于區塊鏈分布式網絡而言,問題的核心在于確保某個變更在分布式網絡中得到一致的執行結果,是被多個參與方都承認的。換句話說,這個信息是真實可信未被篡改的。

區塊鏈百科No.15:分布式一致性

熱力學第二定律告訴我們,

熵增過程是一個自發的由有序向無序發展的過程。

在物理學中,熵是描述一個系統內在混亂程度的物理量。對于一個孤立的系統來說,在沒有外力干預做功的前提下,系統內在混亂程度是會不斷增加的,也就是熵是增加的。這個并不難理解,就像我們為了保持房屋整潔,定期必須打掃,要不然就會越來越亂。

分布式系統就是一個典型的熵增過程。

在分布式系統中,要協調大量機器有序地完成任務并不是一件容易的事情。對于分布式系統而言,如果對于系統不加以外力的控制和干預,系統將自主走向混亂和無序。換句話說,分布式一致性之所以重要,就是需要一步步厘清無序,通過使用相應的策略和算法抵抗熵增,使整個系統達成共識,保持有序和確定。

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分布式系統中的問題

要清楚理解分布式一致性,首先需要對分布式系統的特性有清晰的認識?;蛘咄ㄋ桌斫?,在分布式系統中,我們可能會遇到哪些問題呢?

Crash Fault 故障錯誤

故障錯誤是分布式環境中最常遇到的一類問題:比如網絡隨時可能會中斷;或者由于信道的不穩定,消息的傳送出現延遲;以及物理機磁盤或CPU問題,部分節點或者副本隨時會宕機、暫停運行等。實際上,這些問題都是由于物理硬件不可靠、不穩定多帶來的一些必然風險,也是分布式系統中必須考慮并解決的最基本的錯誤。

Byzantine Fault 拜占庭錯誤

如果說上面的故障錯誤,仍然有著非此即彼的假設,并且不帶有主觀上刻意為之的含義。實際中還存在灰色地帶,就是網絡中可能存在作惡節點,其會隨意篡改或偽造數據,那么一致性問題的難度就大幅增加。我們常把這類存在“搗亂者”,可能會篡改或偽造數據或響應信息的錯誤,稱之為拜占庭錯誤(Byzantine Fault)。

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解決一致性問題的思路

通常而言,如果系統處于可信的內部網絡環境中,大多時候只需要考慮故障錯誤可能就足夠了。比如傳統的整個網絡體系是相對封閉的,又有多重防火墻的保護,外界很難接入或攻擊;各個節點也是由公司統一部署的,機器或運行的軟件遭到篡改的可能性極小。我們需要考慮的是網絡的延遲、不穩定,以及機器隨時可能出現的宕機、故障。因此傳統分布式一致性算法是面向數據庫或文件的。

而在區塊鏈的分布式系統中,達成一致的共識機制是面向交易對或價值傳輸雙方。

顯然,我們此時面臨的挑戰更大了,除了要考慮通信網絡和機器硬件的不可靠之外,還必須要考慮和應對系統中的“搗亂者”。因為在較為開放的網絡,或者是完全開放的網絡中,任何人都可以隨意接入到網絡中;而節點機器和上面部署的軟件也是由各個公司或個人自己提供和部署的,那么如果利益足夠大,很可能會有人對網絡中的某個節點發起攻擊、故意篡改軟件代碼改變其執行邏輯、甚至可能故意篡改磁盤上持久化的數據。

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分布式一致性的要求

從傳統的封閉分布式網絡環境中的一致性,到有權限控制的分布式場景中的一致性,再到區塊鏈網絡中的共識機制,我們面對的問題越來越復雜,但規范的說,分布式的一致性算法應該滿足:

可終止性(Termination):一致性的結果在有限時間內能完成;

共識性(Consensus):不同節點最終完成決策的結果應該相同;

合法性(Validity):決策的結果必須是其它進程提出的提案。簡單理解即達成的結果必須是節點執行操作的結果,如影院共計100張票,如果兩個平臺分別賣出10張,那么達成的結果是還剩下80張,而不能說賣光了。

從單純的數據一致性,到強調節點之間的共識與認同,我們已經走在路上,而該領域正在進行的創新性積極探索,也必將讓世界變得更加可信。

關鍵字:分布式

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