سیستم‌های توزیع‌شده: پیمایش پیچیدگی‌های پیاده‌سازی الگوریتم‌های اجماع

در چشم‌انداز وسیع و به‌هم‌پیوسته فناوری مدرن، سیستم‌های توزیع‌شده ستون فقرات تقریباً تمام خدمات حیاتی را که روزانه استفاده می‌کنیم تشکیل می‌دهند. از شبکه‌های مالی جهانی و زیرساخت‌های ابری گرفته تا پلتفرم‌های ارتباطی بی‌درنگ و برنامه‌های سازمانی، این سیستم‌ها برای کار بر روی چندین گره محاسباتی مستقل طراحی شده‌اند. در حالی که مقیاس‌پذیری، انعطاف‌پذیری و در دسترس بودن بی‌نظیری را ارائه می‌دهند، این توزیع یک چالش عمیق را معرفی می‌کند: حفظ یک وضعیت سازگار و مورد توافق در تمام گره‌های شرکت‌کننده، حتی زمانی که برخی از آنها اجتناب‌ناپذیر هستند. این قلمرو الگوریتم‌های اجماع است.

الگوریتم‌های اجماع نگهبانان خاموش یکپارچگی داده‌ها و تداوم عملیاتی در محیط‌های توزیع‌شده هستند. آنها به گروهی از ماشین‌ها امکان می‌دهند تا بر روی یک مقدار واحد، ترتیب عملیات، یا انتقال وضعیت، با وجود تأخیرهای شبکه، خرابی گره‌ها، یا حتی رفتار مخرب، به توافق برسند. بدون آنها، قابلیت اطمینانی که از دنیای دیجیتال انتظار داریم فرو می‌پاشد. این راهنمای جامع به دنیای پیچیده الگوریتم‌های اجماع می‌پردازد، اصول اساسی آنها را بررسی می‌کند، پیاده‌سازی‌های پیشرو را مورد تجزیه و تحلیل قرار می‌دهد و بینش‌های عملی برای استقرار آنها در سیستم‌های توزیع‌شده واقعی ارائه می‌دهد.

چالش اساسی اجماع توزیع‌شده

ساخت یک سیستم توزیع‌شده قوی ذاتاً پیچیده است. دشواری اصلی در طبیعت ناهمگام شبکه‌ها نهفته است، جایی که پیام‌ها می‌توانند تأخیر داشته باشند، گم شوند، یا مجدداً سفارش شوند، و گره‌ها می‌توانند به طور مستقل از کار بیفتند. سناریویی را در نظر بگیرید که در آن چندین سرور نیاز دارند تا در مورد اینکه آیا یک تراکنش خاص انجام شده است یا خیر، به توافق برسند. اگر برخی از سرورها موفقیت و برخی دیگر شکست را گزارش کنند، وضعیت سیستم مبهم می‌شود و منجر به ناهماهنگی داده‌ها و هرج و مرج عملیاتی احتمالی می‌شود.

قضیه CAP و ارتباط آن

یک مفهوم اساسی در سیستم‌های توزیع‌شده قضیه CAP است که بیان می‌کند یک فروشگاه داده توزیع‌شده فقط می‌تواند دو مورد از سه ویژگی زیر را همزمان تضمین کند:

• سازگاری (Consistency): هر خواندن، آخرین نوشتن یا خطا را دریافت می‌کند.
• در دسترس بودن (Availability): هر درخواست پاسخی دریافت می‌کند، بدون تضمین اینکه جدیدترین نوشته است.
• تحمل پارتیشن (Partition Tolerance): سیستم علی‌رغم خرابی‌های دلخواه شبکه (پارتیشن‌ها) که پیام‌ها را بین گره‌ها از بین می‌برند، به کار خود ادامه می‌دهد.

در واقعیت، پارتیشن‌های شبکه در هر سیستم توزیع‌شده در مقیاس بزرگ ناگزیر هستند. بنابراین، طراحان باید همیشه تحمل پارتیشن (P) را انتخاب کنند. این امر انتخاب بین سازگاری (C) و در دسترس بودن (A) را باقی می‌گذارد. الگوریتم‌های اجماع اساساً برای حفظ سازگاری (C) حتی در مواجهه با پارتیشن‌ها (P) طراحی شده‌اند، که اغلب با هزینه در دسترس بودن (A) در طول شکاف‌های شبکه انجام می‌شود. این مبادله هنگام طراحی سیستم‌هایی که در آنها یکپارچگی داده‌ها از اهمیت بالایی برخوردار است، مانند دفترهای مالی یا سرویس‌های مدیریت پیکربندی، حیاتی است.

مدل‌های خطا در سیستم‌های توزیع‌شده

درک انواع خطاهایی که یک سیستم ممکن است با آنها روبرو شود برای طراحی مکانیزم‌های اجماع مؤثر حیاتی است:

• خطاهای خرابی (Crash Faults - Fail-Stop): یک گره صرفاً از کار می‌افتد. ممکن است خراب شده و مجدداً راه‌اندازی شود، اما پیام‌های نادرست یا گمراه‌کننده ارسال نمی‌کند. این شایع‌ترین و ساده‌ترین خطا برای مدیریت است.
• خطاهای بازیابی خرابی (Crash-Recovery Faults): مشابه خطاهای خرابی، اما گره‌ها می‌توانند از خرابی بازیابی شده و دوباره به سیستم بپیوندند، که در صورت عدم مدیریت صحیح، ممکن است وضعیت قدیمی داشته باشند.
• خطاهای حذف (Omission Faults): یک گره در ارسال یا دریافت پیام شکست می‌خورد، یا پیام‌ها را حذف می‌کند. این می‌تواند به دلیل مشکلات شبکه یا اشکالات نرم‌افزاری باشد.
• خطاهای بیزانس (Byzantine Faults): جدی‌ترین و پیچیده‌ترین. گره‌ها می‌توانند به دلخواه رفتار کنند، پیام‌های مخرب یا گمراه‌کننده ارسال کنند، با سایر گره‌های معیوب همدستی کنند، یا حتی فعالانه تلاش کنند سیستم را خراب کنند. این خطاها معمولاً در محیط‌های بسیار حساس مانند بلاکچین یا برنامه‌های نظامی در نظر گرفته می‌شوند.

نتیجه عدم امکان FLP

یک نتیجه نظری خنک‌کننده، قضیه عدم امکان FLP (فیشر، لینچ، پترسون، 1985) بیان می‌کند که در یک سیستم توزیع‌شده ناهمگام، تضمین اجماع در صورت از کار افتادن حتی یک فرآیند غیرممکن است. این قضیه دشواری ذاتی دستیابی به اجماع را برجسته می‌کند و تأکید می‌کند که چرا الگوریتم‌های عملی اغلب فرضیاتی در مورد همگام‌سازی شبکه (مانند تحویل پیام در زمان محدود) دارند یا به تصادفی‌سازی و زمان‌بندی برای پیشرفت احتمالی به جای قطعی در همه سناریوها متکی هستند. این بدان معناست که در حالی که می‌توان سیستمی را برای دستیابی به اجماع با احتمال بسیار بالا طراحی کرد، قطعیت مطلق در یک محیط کاملاً ناهمگام و مستعد خطا از نظر نظری غیرقابل دستیابی است.

مفاهیم اصلی در الگوریتم‌های اجماع

علیرغم این چالش‌ها، الگوریتم‌های اجماع عملی ضروری هستند. آنها به طور کلی از مجموعه‌ای از خصوصیات اصلی پیروی می‌کنند:

• توافق (Agreement): تمام فرآیندهای غیر معیوب در نهایت بر روی یک مقدار یکسان توافق می‌کنند.
• اعتبار (Validity): اگر مقداری v مورد توافق قرار گرفت، آنگاه v باید توسط برخی از فرآیندها پیشنهاد شده باشد.
• پایان (Termination): تمام فرآیندهای غیر معیوب در نهایت بر روی یک مقدار تصمیم می‌گیرند.
• یکپارچگی (Integrity): هر فرآیند غیر معیوب حداکثر بر روی یک مقدار تصمیم می‌گیرد.

فراتر از این خصوصیات اساسی، چندین مکانیزم معمولاً به کار گرفته می‌شوند:

• انتخاب رهبر (Leader Election): بسیاری از الگوریتم‌های اجماع یک 'رهبر' را تعیین می‌کنند که مسئول پیشنهاد مقادیر و سازماندهی فرآیند توافق است. اگر رهبر از کار بیفتد، باید یک رهبر جدید انتخاب شود. این هماهنگی را ساده می‌کند اما یک نقطه شکست احتمالی (برای پیشنهاد، نه برای توافق) را در صورت عدم مدیریت قوی معرفی می‌کند.
• کووروم‌ها (Quorums): به جای اینکه هر گره موافقت کند، اجماع اغلب زمانی حاصل می‌شود که یک 'کووروم' (اکثریت یا زیرمجموعه خاصی) از گره‌ها یک پیشنهاد را تأیید کنند. این به سیستم اجازه می‌دهد تا حتی اگر برخی از گره‌ها از کار افتاده یا کند باشند، پیشرفت کند. اندازه‌های کووروم با دقت انتخاب می‌شوند تا اطمینان حاصل شود که هر دو کووروم متقاطع حداقل یک گره مشترک خواهند داشت و از تصمیمات متناقض جلوگیری می‌کنند.
• تکثیر گزارش (Log Replication): الگوریتم‌های اجماع اغلب با تکثیر دنباله‌ای از دستورات (یک گزارش) در چندین ماشین کار می‌کنند. هر دستور، پس از توافق توسط اجماع، به گزارش اضافه می‌شود. این گزارش سپس به عنوان یک ورودی قطعی برای یک 'ماشین وضعیت' عمل می‌کند و اطمینان می‌دهد که تمام کپی‌ها دستورات را به همان ترتیب پردازش کرده و به همان وضعیت می‌رسند.

الگوریتم‌های اجماع محبوب و پیاده‌سازی‌های آنها

در حالی که چشم‌انداز نظری اجماع وسیع است، چند الگوریتم به عنوان راه‌حل‌های غالب در سیستم‌های توزیع‌شده عملی ظهور کرده‌اند. هر کدام توازن متفاوتی از پیچیدگی، عملکرد و خصوصیات تحمل خطا را ارائه می‌دهند.

پاکسوس: پدر اجماع توزیع‌شده

پاکسوس که اولین بار توسط لزلی لامپورت در سال 1990 منتشر شد (اگرچه درک عمومی آن سال‌ها بعد صورت گرفت)، بدون شک تأثیرگذارترین و پرمطالعه‌ترین الگوریتم اجماع است. این الگوریتم به دلیل توانایی خود در دستیابی به اجماع در یک شبکه ناهمگام با فرآیندهای مستعد خرابی، به شرطی که اکثریت فرآیندها عملیاتی باشند، مشهور است. با این حال، توصیف رسمی آن به طرز بدنامی دشوار است و منجر به این گفته شده است: "پاکسوس ساده است، پس از اینکه آن را درک کردید."

پاکسوس چگونه کار می‌کند (ساده شده)

پاکسوس سه نوع شرکت‌کننده را تعریف می‌کند:

• پیشنهاددهندگان (Proposers): مقداری را برای توافق پیشنهاد می‌کنند.
• پذیرندگان (Acceptors): به مقادیر پیشنهادی رأی می‌دهند. آنها بالاترین شماره پیشنهاد را که دیده‌اند و مقداری را که پذیرفته‌اند ذخیره می‌کنند.
• یادگیرندگان (Learners): کشف می‌کنند که کدام مقدار انتخاب شده است.

این الگوریتم در دو فاز اصلی پیش می‌رود:

1. فاز 1 (آماده‌سازی - Prepare):
   • 1a (آماده‌سازی): یک پیشنهاددهنده یک پیام 'آماده‌سازی' با یک شماره پیشنهاد جدید و منحصربه‌فرد جهانی n را به اکثریت پذیرندگان ارسال می‌کند.
   • 1b (وعده - Promise): یک پذیرنده، پس از دریافت پیام آماده‌سازی (n)، با یک 'وعده' برای نادیده گرفتن هرگونه پیشنهاد بعدی با شماره کمتر از n پاسخ می‌دهد. اگر قبلاً مقداری را برای یک پیشنهاد قبلی پذیرفته باشد، بالاترین مقدار پذیرفته شده با شماره (v_accepted) و شماره پیشنهاد آن (n_accepted) را در پاسخ خود درج می‌کند.
2. فاز 2 (پذیرش - Accept):
   • 2a (پذیرش): اگر پیشنهاددهنده از اکثریت پذیرندگان وعده دریافت کند، مقداری v را برای پیشنهاد خود انتخاب می‌کند. اگر هر پذیرنده‌ای یک مقدار پذیرفته شده قبلی v_accepted را گزارش کرده باشد، پیشنهاددهنده باید مقداری را که با بالاترین n_accepted مرتبط است انتخاب کند. در غیر این صورت، می‌تواند مقدار خود را پیشنهاد دهد. سپس یک پیام 'پذیرش' حاوی شماره پیشنهاد n و مقدار انتخاب شده v را به همان اکثریت پذیرندگان ارسال می‌کند.
   • 2b (پذیرفته شده - Accepted): یک پذیرنده، پس از دریافت پیام پذیرش (n, v)، مقدار v را می‌پذیرد اگر قول نداده باشد که پیشنهادات با شماره کمتر از n را نادیده بگیرد. سپس یادگیرندگان را از مقدار پذیرفته شده مطلع می‌کند.

مزایا و معایب پاکسوس

• مزایا: بسیار تحمل‌پذیر در برابر خطا (می‌تواند f خرابی در بین 2f+1 گره را تحمل کند). ایمنی را تضمین می‌کند (هرگز به اشتباه تصمیم نمی‌گیرد) حتی در طول پارتیشن‌های شبکه. می‌تواند بدون رهبر ثابت پیشرفت کند (اگرچه انتخاب رهبر آن را ساده می‌کند).
• معایب: درک و پیاده‌سازی صحیح آن فوق‌العاده پیچیده است. بدون بهینه‌سازی‌های خاص (مانند استفاده از یک رهبر متمایز مانند Multi-Paxos)، می‌تواند دچار مشکلات زنده بودن (مانند انتخابات مکرر رهبر که منجر به گرسنگی می‌شود) شود.

پیاده‌سازی‌های عملی و انواع

به دلیل پیچیدگی، پاکسوس خالص به ندرت مستقیماً پیاده‌سازی می‌شود. در عوض، سیستم‌ها اغلب از انواع آن مانند Multi-Paxos استفاده می‌کنند که با داشتن یک رهبر ثابت که مقادیر زیادی را به صورت متوالی پیشنهاد می‌دهد، سربار انتخاب رهبر را در چندین دور اجماع کاهش می‌دهد. نمونه‌هایی از سیستم‌هایی که تحت تأثیر پاکسوس (یا مشتقات آن) قرار گرفته‌اند یا مستقیماً از آن استفاده می‌کنند عبارتند از سرویس قفل Chubby گوگل، Apache ZooKeeper (با استفاده از ZAB، یک الگوریتم شبیه پاکسوس) و سیستم‌های مختلف پایگاه داده توزیع‌شده.

رفت (Raft): اجماع برای درک‌پذیری

رفت در دانشگاه استنفورد توسط دیگو اونگرو و جان اوسترهاوت با هدف صریح 'قابل فهم بودن' توسعه یافت. در حالی که پاکسوس بر حداقل نظری برای اجماع تمرکز دارد، رفت رویکردی ساختاریافته‌تر و بصری‌تر را در اولویت قرار می‌دهد و اجرای آن را برای استدلال در مورد آن به طور قابل توجهی آسان‌تر می‌کند.

رفت چگونه کار می‌کند

رفت با تعریف نقش‌های روشن برای گره‌های خود و انتقال‌های وضعیت ساده عمل می‌کند:

• رهبر (Leader): گره اصلی مسئول رسیدگی به تمام درخواست‌های مشتری، پیشنهاد ورودی‌های گزارش و تکثیر آنها به پیروان. در یک زمان فقط یک رهبر وجود دارد.
• پیروی (Follower): گره‌های غیرفعال که صرفاً به درخواست‌های رهبر پاسخ می‌دهند و به نامزدها رأی می‌دهند.
• نامزد (Candidate): حالتی که یک پیرو هنگام تصور اینکه رهبر از کار افتاده است به آن منتقل می‌شود و یک انتخابات رهبر جدید را آغاز می‌کند.

رفت از طریق دو مکانیزم کلیدی به اجماع دست می‌یابد:

1. انتخاب رهبر: هنگامی که یک پیرو برای مدت زمان مشخصی از رهبر خبری دریافت نمی‌کند، به یک نامزد تبدیل می‌شود. ترم فعلی خود (یک ساعت منطقی) را افزایش می‌دهد و به خودش رأی می‌دهد. سپس درخواست‌های RPC 'RequestVote' را به سایر گره‌ها ارسال می‌کند. اگر از اکثریت رأی دریافت کند، رهبر جدید می‌شود. اگر گره دیگری رهبر شود یا رأی تقسیم شود، یک ترم انتخاباتی جدید آغاز می‌شود.
2. تکثیر گزارش: هنگامی که رهبر انتخاب شد، دستورات مشتری را دریافت کرده و آنها را به گزارش محلی خود اضافه می‌کند. سپس پیام‌های RPC 'AppendEntries' را به تمام پیروان برای تکثیر این ورودی‌ها ارسال می‌کند. یک ورودی گزارش زمانی متعهد می‌شود که رهبر آن را به اکثریت پیروان خود تکثیر کرده باشد. فقط ورودی‌های متعهد شده به ماشین وضعیت اعمال می‌شوند.

مزایا و معایب رفت

• مزایا: به طور قابل توجهی قابل فهم‌تر و آسان‌تر از پاکسوس برای پیاده‌سازی. مدل رهبر قوی، تعامل مشتری و مدیریت گزارش را ساده می‌کند. ایمنی و زنده بودن را تحت خطاهای خرابی تضمین می‌کند.
• معایب: رهبر قوی می‌تواند برای حجم کاری سنگین نوشتن گلوگاه باشد (اگرچه این برای بسیاری از موارد استفاده قابل قبول است). برای پیشرفت به یک رهبر پایدار نیاز دارد، که می‌تواند تحت تأثیر پارتیشن‌های مکرر شبکه یا خرابی رهبر قرار گیرد.

پیاده‌سازی‌های عملی رفت

طراحی رفت برای درک‌پذیری منجر به پذیرش گسترده آن شده است. نمونه‌های برجسته عبارتند از:

• etcd: یک فروشگاه کلید-مقدار توزیع‌شده که توسط Kubernetes برای هماهنگی کلاستر و مدیریت وضعیت استفاده می‌شود.
• Consul: یک راه‌حل شبکه خدمات که از رفت برای فروشگاه داده بسیار در دسترس و سازگار خود برای کشف خدمات و پیکربندی استفاده می‌کند.
• cockroachDB: یک پایگاه داده SQL توزیع‌شده که از رویکرد مبتنی بر رفت برای ذخیره‌سازی و تکثیر زیربنایی خود استفاده می‌کند.
• HashiCorp Nomad: یک ارکستراتور بار کاری که از رفت برای هماهنگ کردن عوامل خود استفاده می‌کند.

ZAB (ZooKeeper Atomic Broadcast)

ZAB الگوریتم اجماعی است که در قلب Apache ZooKeeper، یک سرویس هماهنگی توزیع‌شده پرکاربرد، قرار دارد. در حالی که اغلب با پاکسوس مقایسه می‌شود، ZAB به طور خاص برای الزامات ZooKeeper برای ارائه پخش اتمی، قابل اعتماد برای تغییرات وضعیت و مدیریت انتخاب رهبر، تنظیم شده است.

ZAB چگونه کار می‌کند

ZAB قصد دارد وضعیت تمام کپی‌های ZooKeeper را همگام نگه دارد. این کار را از طریق مجموعه‌ای از فازها انجام می‌دهد:

1. انتخاب رهبر: ZooKeeper از تغییری در پروتکل پخش اتمی (که شامل انتخاب رهبر است) برای اطمینان از فعال بودن همیشگی یک رهبر استفاده می‌کند. هنگامی که رهبر فعلی از کار می‌افتد، فرآیند انتخاب آغاز می‌شود که در آن گره‌ها به یک رهبر جدید، معمولاً گره‌ای با به‌روزترین گزارش، رأی می‌دهند.
2. کشف (Discovery): پس از انتخاب رهبر، فاز کشف را برای تعیین به‌روزترین وضعیت از پیروان خود آغاز می‌کند. پیروان بالاترین شناسه‌های گزارش خود را به رهبر ارسال می‌کنند.
3. همگام‌سازی (Synchronization): رهبر سپس وضعیت خود را با پیروان همگام می‌کند و هرگونه تراکنش گم شده را برای به‌روز نگه داشتن آنها ارسال می‌کند.
4. پخش (Broadcast): پس از همگام‌سازی، سیستم وارد فاز پخش می‌شود. رهبر تراکنش‌های جدید (نوشته‌های مشتری) را پیشنهاد می‌دهد و این پیشنهادات به پیروان پخش می‌شوند. هنگامی که اکثریت پیروان پیشنهاد را تأیید کردند، رهبر آن را متعهد می‌کند و پیام تعهد را پخش می‌کند. سپس پیروان تراکنش متعهد شده را به وضعیت محلی خود اعمال می‌کنند.

ویژگی‌های کلیدی ZAB

• تمرکز بر پخش کل ترتیب، اطمینان از پردازش تمام به‌روزرسانی‌ها به همان ترتیب در تمام کپی‌ها.
• تأکید قوی بر ثبات رهبر برای حفظ توان عملیاتی بالا.
• انتخاب رهبر و همگام‌سازی وضعیت را به عنوان اجزای اصلی ادغام می‌کند.

استفاده عملی از ZAB

Apache ZooKeeper یک سرویس اساسی برای بسیاری از سیستم‌های توزیع‌شده دیگر، از جمله Apache Kafka، Hadoop، HBase و Solr، ارائه خدمات مانند پیکربندی توزیع‌شده، انتخاب رهبر و نام‌گذاری، ارائه می‌دهد. قابلیت اطمینان آن مستقیماً از پروتکل قوی ZAB ناشی می‌شود.

الگوریتم‌های تحمل خطای بیزانس (BFT)

در حالی که پاکسوس، رفت و ZAB عمدتاً خطاهای خرابی را مدیریت می‌کنند، برخی از محیط‌ها به انعطاف‌پذیری در برابر خطاهای بیزانس نیاز دارند، جایی که گره‌ها می‌توانند به طور مخرب یا دلخواه رفتار کنند. این امر به ویژه در محیط‌های بدون اعتماد، مانند بلاکچین‌های عمومی یا سیستم‌های حساس دولتی/نظامی، مرتبط است.

تحمل خطای بیزانس عملی (PBFT)

PBFT که توسط کاسترو و لیسکوف در سال 1999 پیشنهاد شد، یکی از شناخته‌شده‌ترین و عملی‌ترین الگوریتم‌های BFT است. این الگوریتم به یک سیستم توزیع‌شده اجازه می‌دهد تا حتی اگر تا یک سوم گره‌های آن بیزانس (مخرب یا معیوب) باشند، به اجماع برسد.

PBFT چگونه کار می‌کند (ساده شده)

PBFT در مجموعه‌ای از نماها (views) کار می‌کند که هر کدام با یک اولویت (رهبر) تعیین شده. هنگامی که اولویت از کار می‌افتد یا مشکوک به معیوب بودن است، یک پروتکل تغییر نما برای انتخاب یک اولویت جدید آغاز می‌شود.

عملیات عادی برای درخواست مشتری شامل چندین فاز است:

1. درخواست مشتری: یک مشتری درخواستی را به گره اولویت ارسال می‌کند.
2. پیش-آماده‌سازی (Pre-Prepare): اولویت یک شماره توالی به درخواست اختصاص می‌دهد و پیام 'پیش-آماده‌سازی' را به تمام گره‌های پشتیبان (پیروان) پخش می‌کند. این یک ترتیب اولیه برای درخواست ایجاد می‌کند.
3. آماده‌سازی (Prepare): پس از دریافت پیام پیش-آماده‌سازی، پشتیبانان صحت آن را تأیید کرده و سپس پیام 'آماده‌سازی' را به سایر کپی‌ها، از جمله اولویت، پخش می‌کنند. این فاز اطمینان می‌دهد که تمام کپی‌های غیر معیوب بر ترتیب درخواست‌ها توافق دارند.
4. تعهد (Commit): هنگامی که یک کپی 2f+1 پیام آماده‌سازی (شامل پیام خود) را برای یک درخواست خاص دریافت کرد (که در آن f حداکثر تعداد گره‌های معیوب است)، پیام 'تعهد' را به سایر کپی‌ها پخش می‌کند. این فاز تضمین می‌کند که درخواست متعهد خواهد شد.
5. پاسخ (Reply): پس از دریافت 2f+1 پیام تعهد، یک کپی درخواست مشتری را اجرا کرده و یک 'پاسخ' به مشتری ارسال می‌کند. مشتری منتظر f+1 پاسخ یکسان می‌ماند تا عملیات را موفق تلقی کند.

مزایا و معایب PBFT

• مزایا: تحمل خطاهای بیزانس، تضمین تضمین‌های ایمنی قوی حتی با شرکت‌کنندگان مخرب. اجماع قطعی (بدون نهایی شدن احتمالی).
• معایب: سربار ارتباطی قابل توجه (نیاز به O(n^2) پیام در هر دور اجماع، که در آن n تعداد کپی‌ها است)، که مقیاس‌پذیری را محدود می‌کند. تأخیر بالا. پیاده‌سازی پیچیده.

پیاده‌سازی‌های عملی PBFT

اگرچه به دلیل سربار آن در زیرساخت‌های اصلی کمتر رایج است، PBFT و مشتقات آن در محیط‌هایی که اعتماد قابل فرض نیست، حیاتی هستند:

• Hyperledger Fabric: یک پلتفرم بلاکچین مجاز که از شکلی از PBFT (یا یک سرویس اجماع ماژولار) برای ترتیب‌دهی و نهایی کردن تراکنش‌ها استفاده می‌کند.
• پروژه‌های مختلف بلاکچین: بسیاری از فناوری‌های دفتر کل توزیع‌شده (DLTs) بلاکچین سازمانی و مجاز از الگوریتم‌های BFT یا انواع آن برای دستیابی به اجماع بین شرکت‌کنندگان شناخته شده، اما بالقوه غیرقابل اعتماد، استفاده می‌کنند.

پیاده‌سازی اجماع: ملاحظات عملی

انتخاب و پیاده‌سازی یک الگوریتم اجماع یک undertaking قابل توجه است. چندین عامل عملی باید با دقت برای استقرار موفق در نظر گرفته شوند.

انتخاب الگوریتم مناسب

انتخاب الگوریتم اجماع به شدت به الزامات خاص سیستم شما بستگی دارد:

• الزامات تحمل خطا: آیا فقط باید خطاهای خرابی را تحمل کنید، یا باید خطاهای بیزانس را نیز در نظر بگیرید؟ برای اکثر برنامه‌های سازمانی، الگوریتم‌های تحمل خطای خرابی مانند رفت یا پاکسوس کافی و کارآمدتر هستند. برای محیط‌های بسیار خصمانه یا بدون اعتماد (مانند بلاکچین‌های عمومی)، الگوریتم‌های BFT ضروری هستند.
• مبادلات عملکرد در مقابل سازگاری: سازگاری بالاتر اغلب با تأخیر بیشتر و توان عملیاتی کمتر همراه است. تحمل برنامه خود را نسبت به سازگاری نهایی در مقابل سازگاری قوی درک کنید. رفت تعادل خوبی برای بسیاری از برنامه‌ها ارائه می‌دهد.
• سهولت پیاده‌سازی و نگهداری: سادگی رفت آن را به انتخابی محبوب برای پیاده‌سازی‌های جدید تبدیل کرده است. پاکسوس، اگرچه قدرتمند است، به طرز بدنامی دشوار است که درست انجام شود. مجموعه مهارت تیم مهندسی خود و قابلیت نگهداری طولانی مدت را در نظر بگیرید.
• نیازهای مقیاس‌پذیری: خوشه شما چند گره خواهد داشت؟ آنها چقدر از نظر جغرافیایی پراکنده خواهند بود؟ الگوریتم‌هایی با پیچیدگی ارتباطی O(n^2) (مانند PBFT) به صدها یا هزاران گره مقیاس‌پذیر نخواهند بود، در حالی که الگوریتم‌های مبتنی بر رهبر می‌توانند خوشه‌های بزرگتر را به طور مؤثر مدیریت کنند.

قابلیت اطمینان شبکه و زمان‌بندی‌ها

الگوریتم‌های اجماع به شدت به شرایط شبکه حساس هستند. پیاده‌سازی‌ها باید به طور قوی موارد زیر را مدیریت کنند:

• تأخیر شبکه: تأخیرها می‌توانند دورهای اجماع را کند کنند، به خصوص برای الگوریتم‌هایی که نیاز به چندین دور ارتباطی دارند.
• از دست دادن بسته: پیام‌ها می‌توانند حذف شوند. الگوریتم‌ها باید از تلاش مجدد و تأییدیه‌ها برای اطمینان از تحویل قابل اعتماد پیام استفاده کنند.
• پارتیشن‌های شبکه: سیستم باید قادر به تشخیص و بازیابی از پارتیشن‌ها باشد، که ممکن است در طول شکاف، در دسترس بودن را برای سازگاری فدا کند.
• زمان‌بندی‌های تطبیقی: زمان‌بندی‌های ثابت می‌توانند مشکل‌ساز باشند. زمان‌بندی‌های پویا و تطبیقی (مانند انتخابات رهبر) می‌توانند به سیستم‌ها کمک کنند تا در شرایط مختلف بار شبکه بهتر عمل کنند.

تکثیر ماشین وضعیت (SMR)

الگوریتم‌های اجماع اغلب برای پیاده‌سازی تکثیر ماشین وضعیت (SMR) استفاده می‌شوند. در SMR، تمام کپی‌های یک سرویس با همان وضعیت اولیه شروع می‌شوند و همان دنباله از دستورات مشتری را به همان ترتیب پردازش می‌کنند. اگر دستورات قطعی باشند، تمام کپی‌ها از طریق همان دنباله از وضعیت‌ها عبور خواهند کرد و سازگاری را تضمین می‌کنند. نقش الگوریتم اجماع، توافق بر روی ترتیب کل دستوراتی است که باید به ماشین وضعیت اعمال شود. این رویکرد برای ساخت خدمات تحمل‌پذیر در برابر خطا مانند پایگاه‌های داده تکراری، قفل‌های توزیع‌شده و سرویس‌های پیکربندی اساسی است.

نظارت و قابلیت مشاهده (Monitoring and Observability)

عملکرد یک سیستم توزیع‌شده با الگوریتم‌های اجماع نیازمند نظارت گسترده است. معیارهای کلیدی برای ردیابی عبارتند از:

• وضعیت رهبر: کدام گره رهبر فعلی است؟ چه مدت رهبر بوده است؟
• پیشرفت تکثیر گزارش: آیا پیروان از گزارش رهبر عقب مانده‌اند؟ تأخیر تکثیر چقدر است؟
• تأخیر دور اجماع: چقدر طول می‌کشد تا یک ورودی جدید متعهد شود؟
• تأخیر شبکه و از دست دادن بسته: بین تمام گره‌ها، به خصوص بین رهبر و پیروان.
• سلامت گره: CPU، حافظه، I/O دیسک برای تمام شرکت‌کنندگان.

هشدار مؤثر مبتنی بر این معیارها برای تشخیص و حل سریع مشکلات و جلوگیری از خرابی سرویس به دلیل خرابی اجماع، حیاتی است.

پیامدهای امنیتی

در حالی که الگوریتم‌های اجماع توافق را تضمین می‌کنند، به طور ذاتی امنیت را فراهم نمی‌کنند. پیاده‌سازی‌ها باید موارد زیر را در نظر بگیرند:

• احراز هویت (Authentication): اطمینان از اینکه فقط گره‌های مجاز می‌توانند در فرآیند اجماع شرکت کنند.
• مجوزدهی (Authorization): تعریف اینکه کدام اقدامات (مانند پیشنهاد مقادیر، رأی دادن) هر گره مجاز به انجام آن است.
• رمزنگاری (Encryption): محافظت از ارتباطات بین گره‌ها برای جلوگیری از گوش دادن یا دستکاری.
• یکپارچگی (Integrity): استفاده از امضاهای دیجیتال یا کدهای احراز هویت پیام برای اطمینان از اینکه پیام‌ها در حین انتقال دستکاری نشده‌اند، به ویژه برای سیستم‌های BFT حیاتی است.

موضوعات پیشرفته و روندهای آینده

حوزه اجماع توزیع‌شده به طور مداوم در حال تکامل است و تحقیقات در حال انجام و چالش‌های جدیدی در حال ظهور هستند.

عضویت پویا (Dynamic Membership)

بسیاری از الگوریتم‌های اجماع مجموعه ثابتی از گره‌های شرکت‌کننده را فرض می‌کنند. با این حال، سیستم‌های دنیای واقعی اغلب به تغییرات عضویت پویا (افزودن یا حذف گره‌ها) برای مقیاس‌بندی بالا و پایین، یا جایگزینی سخت‌افزار معیوب نیاز دارند. تغییر ایمن عضویت خوشه در حالی که سازگاری را حفظ می‌کند یک مشکل پیچیده است و الگوریتم‌هایی مانند رفت دارای پروتکل‌های چند فازی مشخص شده برای این کار هستند.

استقرارهای توزیع‌شده جغرافیایی (تأخیر WAN)

استقرار الگوریتم‌های اجماع در مراکز داده پراکنده جغرافیایی، تأخیر قابل توجه شبکه گسترده (WAN) را معرفی می‌کند که می‌تواند به شدت بر عملکرد تأثیر بگذارد. استراتژی‌هایی مانند انواع پاکسوس یا رفت که برای WAN بهینه‌سازی شده‌اند (مانند استفاده از کووروم‌های کوچکتر در مناطق محلی برای خواندن سریعتر، یا قرار دادن استراتژیک رهبران) در حال بررسی هستند. استقرار چند منطقه‌ای اغلب شامل مبادلات بین سازگاری جهانی و عملکرد محلی است.

مکانیزم‌های اجماع بلاکچین

ظهور فناوری بلاکچین علاقه و نوآوری مجدد را در اجماع برانگیخته است. بلاکچین‌های عمومی با چالش منحصر به فردی روبرو هستند: دستیابی به اجماع در میان مجموعه بزرگی از شرکت‌کنندگان پویا و بالقوه متخاصم ناشناس، بدون یک مرجع مرکزی. این منجر به توسعه مکانیزم‌های اجماع جدید شده است:

• اثبات کار (PoW): (مانند بیت کوین، اتریوم قبل از 'ادغام') به حل پازل محاسباتی برای امن کردن دفتر کل متکی است و بازنویسی تاریخ را برای بازیگران مخرب گران می‌کند.
• اثبات سهام (PoS): (مانند اتریوم پس از 'ادغام'، سولانا، کاردانو) اعتباردهندگان بر اساس مقدار ارز دیجیتالی که به عنوان وثیقه 'سهام' کرده‌اند، انتخاب می‌شوند که رفتار صادقانه را تشویق می‌کند.
• اثبات سهام نمایندگی شده (DPoS): (مانند EOS، TRON) سهامداران تعداد محدودی نماینده را برای اعتبارسنجی تراکنش‌ها انتخاب می‌کنند.
• گراف‌های جهت‌دار غیر مدور (DAGs): (مانند IOTA، Fantom) یک ساختار داده متفاوت امکان پردازش موازی تراکنش‌ها را فراهم می‌کند و به طور بالقوه توان عملیاتی بالاتری را بدون اجماع سنتی مبتنی بر بلاک ارائه می‌دهد.

این الگوریتم‌ها اغلب خصوصیات متفاوتی (مانند مقاومت در برابر سانسور، تمرکززدایی، نهایی شدن) را در مقایسه با اجماع سیستم توزیع‌شده سنتی، که معمولاً بر سازگاری قوی و در دسترس بودن بالا در یک مجموعه مورد اعتماد و محدود از گره‌ها تمرکز دارد، اولویت‌بندی می‌کنند.

بهینه‌سازی‌ها و انواع

تحقیقات مداوم به پالایش الگوریتم‌های موجود و پیشنهاد الگوریتم‌های جدید ادامه می‌دهد. مثال‌ها عبارتند از:

• Fast Paxos: نوعی طراحی شده برای کاهش تأخیر با اجازه دادن به انتخاب مقادیر در یک دور ارتباطی واحد در شرایط عادی.
• Egalitarian Paxos: هدف آن بهبود توان عملیاتی با اجازه دادن به چندین رهبر یا پیشنهاد دهنده برای کار همزمان بدون هماهنگی در برخی سناریوها است.
• Generalized Paxos: پاکسوس را گسترش می‌دهد تا امکان توافق بر روی دنباله‌های مقادیر و عملیات ماشین وضعیت دلخواه را فراهم کند.

نتیجه‌گیری

الگوریتم‌های اجماع سنگ بنای سیستم‌های توزیع‌شده قابل اعتماد هستند. اگرچه از نظر مفهومی چالش‌برانگیز هستند، تسلط بر آنها برای هر فرد حرفه‌ای که وارد پیچیدگی‌های معماری سیستم مدرن می‌شود، ضروری است. از تضمین‌های ایمنی دقیق پاکسوس گرفته تا طراحی کاربرپسند رفت، و تحمل خطای قوی PBFT، هر الگوریتم مجموعه منحصربه‌فردی از مبادلات را برای تضمین سازگاری در مواجهه با عدم قطعیت ارائه می‌دهد.

پیاده‌سازی این الگوریتم‌ها صرفاً یک تمرین آکادمیک نیست؛ بلکه در مورد مهندسی سیستم‌هایی است که می‌توانند در برابر ماهیت غیرقابل پیش‌بینی شبکه‌ها و خرابی‌های سخت‌افزار مقاومت کنند و از یکپارچگی داده‌ها و عملیات مداوم برای کاربران در سراسر جهان اطمینان حاصل کنند. همانطور که سیستم‌های توزیع‌شده به تکامل خود ادامه می‌دهند، با سوخت‌گیری توسط محاسبات ابری، بلاکچین و تقاضای فزاینده برای خدمات در مقیاس جهانی، اصول و کاربرد عملی الگوریتم‌های اجماع در خط مقدم طراحی سیستم‌های قوی و انعطاف‌پذیر باقی خواهند ماند. درک این بلوک‌های ساختاری اساسی، مهندسان را قادر می‌سازد تا نسل بعدی زیرساخت‌های دیجیتال بسیار در دسترس و سازگار را ایجاد کنند که دنیای متصل ما را خدمت می‌کنند.