Maîtriser la cohérence des données : exploration des modèles de cohérence éventuelle

Dans le domaine des systèmes distribués, parvenir à une cohérence absolue des données en temps réel sur tous les nœuds peut représenter un défi immense. À mesure que les systèmes gagnent en complexité et en envergure, en particulier pour les applications mondiales qui servent des utilisateurs sur de vastes distances géographiques et dans divers fuseaux horaires, la recherche d'une forte cohérence se fait souvent au détriment de la disponibilité et des performances. C'est là que le concept de cohérence éventuelle émerge comme un paradigme puissant et pratique. Cet article de blog se penchera sur ce qu'est la cohérence éventuelle, pourquoi elle est cruciale pour les architectures distribuées modernes, et explorera divers modèles et stratégies pour la gérer efficacement.

Comprendre les modèles de cohérence des données

Avant de pouvoir vraiment apprécier la cohérence éventuelle, il est essentiel de comprendre le paysage plus large des modèles de cohérence des données. Ces modèles dictent comment et quand les modifications apportées aux données deviennent visibles dans les différentes parties d'un système distribué.

Forte cohérence

La forte cohérence, souvent appelée linéarisabilité, garantit que toutes les lectures renverront l'écriture la plus récente. Dans un système fortement cohérent, toute opération semble se produire à un seul point temporel global. Bien que cela offre une expérience utilisateur prévisible et intuitive, cela nécessite généralement une surcharge de coordination importante entre les nœuds, ce qui peut entraîner :

• Latence accrue : Les opérations doivent attendre des confirmations de plusieurs nœuds, ce qui ralentit les réponses.
• Disponibilité réduite : Si une partie importante du système devient indisponible, les écritures et les lectures peuvent être bloquées, même si certains nœuds sont toujours opérationnels.
• Limitations de l'évolutivité : La coordination requise peut devenir un goulot d'étranglement à mesure que le système évolue.

Pour de nombreuses applications mondiales, en particulier celles qui ont des volumes de transactions élevés ou qui nécessitent un accès à faible latence pour les utilisateurs du monde entier, les compromis de la forte cohérence peuvent être prohibitifs.

Cohérence éventuelle

La cohérence éventuelle est un modèle de cohérence plus faible où, si aucune nouvelle mise à jour n'est effectuée sur un élément de données donné, tous les accès à cet élément finiront par renvoyer la dernière valeur mise à jour. En termes plus simples, les mises à jour sont propagées à travers le système au fil du temps. Il peut y avoir une période où différents nœuds détiennent différentes versions des données, mais cette divergence est temporaire. Finalement, toutes les répliques convergeront vers le même état.

Les principaux avantages de la cohérence éventuelle sont :

• Haute disponibilité : Les nœuds peuvent continuer à accepter les lectures et les écritures même s'ils ne peuvent pas communiquer immédiatement avec d'autres nœuds.
• Amélioration des performances : Les opérations peuvent se terminer plus rapidement car elles n'ont pas nécessairement besoin d'attendre les accusés de réception de tous les autres nœuds.
• Évolutivité améliorée : La surcharge de coordination réduite permet aux systèmes de s'adapter plus facilement.

Bien que le manque de cohérence immédiate puisse sembler préoccupant, c'est un modèle sur lequel s'appuient de nombreux systèmes hautement disponibles et évolutifs, notamment les grandes plateformes de médias sociaux, les géants du commerce électronique et les réseaux mondiaux de diffusion de contenu.

Le théorème CAP et la cohérence éventuelle

La relation entre la cohérence éventuelle et la conception du système est intrinsèquement liée au théorème CAP. Ce théorème fondamental des systèmes distribués stipule qu'un magasin de données distribué ne peut fournir simultanément que deux des trois garanties suivantes :

• Cohérence (C) : Chaque lecture reçoit l'écriture la plus récente ou une erreur. (Cela fait référence à une forte cohérence).
• Disponibilité (A) : Chaque requête reçoit une réponse (sans erreur), sans la garantie qu'elle contienne l'écriture la plus récente.
• Tolérance aux partitions (P) : Le système continue de fonctionner malgré un nombre arbitraire de messages abandonnés (ou retardés) par le réseau entre les nœuds.

En pratique, les partitions réseau (P) sont une réalité dans tout système distribué, en particulier un système mondial. Par conséquent, les concepteurs doivent choisir entre la priorité à la cohérence (C) ou à la disponibilité (A) lorsqu'une partition se produit.

• Systèmes CP : Ces systèmes privilégient la cohérence et la tolérance aux partitions. Lors d'une partition réseau, ils peuvent sacrifier la disponibilité en devenant indisponibles pour assurer la cohérence des données sur les nœuds restants.
• Systèmes AP : Ces systèmes privilégient la disponibilité et la tolérance aux partitions. Lors d'une partition réseau, ils resteront disponibles, mais cela implique souvent de sacrifier la cohérence immédiate, ce qui conduit à une cohérence éventuelle.

La plupart des systèmes modernes distribués à l'échelle mondiale qui visent une haute disponibilité et une évolutivité élevée s'orientent intrinsèquement vers les systèmes AP, adoptant la cohérence éventuelle comme conséquence.

Quand la cohérence éventuelle est-elle appropriée ?

La cohérence éventuelle n'est pas une solution miracle pour tous les systèmes distribués. Sa pertinence dépend fortement des exigences de l'application et de la tolérance acceptable aux données obsolètes. Elle est particulièrement bien adaptée pour :

• Charges de travail à forte lecture : Les applications où les lectures sont beaucoup plus fréquentes que les écritures en bénéficient grandement, car les lectures obsolètes ont moins d'impact que les écritures obsolètes. Les exemples incluent l'affichage de catalogues de produits, de flux de médias sociaux ou d'articles de presse.
• Données non critiques : Données où un petit retard dans la propagation ou une incohérence temporaire n'entraîne pas d'impact commercial ou utilisateur significatif. Pensez aux préférences des utilisateurs, aux données de session ou aux mesures analytiques.
• Distribution mondiale : Les applications servant des utilisateurs dans le monde entier doivent souvent privilégier la disponibilité et la faible latence, ce qui fait de la cohérence éventuelle un compromis nécessaire.
• Systèmes nécessitant une haute disponibilité : Plateformes de commerce électronique qui doivent rester accessibles pendant les périodes de pointe des achats, ou services d'infrastructure critiques.

À l'inverse, les systèmes nécessitant une forte cohérence incluent les transactions financières (par exemple, les soldes bancaires, les transactions boursières), la gestion des stocks où la vente à découvert doit être évitée ou les systèmes où l'ordonnancement strict des opérations est primordial.

Modèles clés de cohérence éventuelle

La mise en œuvre et la gestion efficace de la cohérence éventuelle nécessitent l'adoption de modèles et de techniques spécifiques. Le principal défi consiste à gérer les conflits qui surviennent lorsque différents nœuds divergent et à assurer une convergence éventuelle.

1. Réplication et protocoles de commérage

La réplication est fondamentale pour les systèmes distribués. Dans les systèmes à cohérence éventuelle, les données sont répliquées sur plusieurs nœuds. Les mises à jour sont propagées d'un nœud source à d'autres répliques. Les protocoles de commérage (également appelés protocoles épidémiques) sont un moyen courant et robuste d'y parvenir. Dans un protocole de commérage :

• Chaque nœud communique périodiquement et aléatoirement avec un sous-ensemble d'autres nœuds.
• Lors de la communication, les nœuds échangent des informations sur leur état actuel et toutes les mises à jour dont ils disposent.
• Ce processus se poursuit jusqu'à ce que tous les nœuds disposent des dernières informations.

Exemple : Apache Cassandra utilise un mécanisme de commérage peer-to-peer pour la découverte de nœuds et la propagation de données. Les nœuds d'un cluster échangent continuellement des informations sur leur santé et leurs données, garantissant que les mises à jour se propagent finalement dans tout le système.

2. Horloges vectorielles

Les horloges vectorielles sont un mécanisme de détection de la causalité et des mises à jour simultanées dans un système distribué. Chaque processus maintient un vecteur de compteurs, un pour chaque processus du système. Lorsqu'un événement se produit ou qu'un processus met à jour son état local, il incrémente son propre compteur dans le vecteur. Lors de l'envoi d'un message, il inclut son horloge vectorielle actuelle. Lors de la réception d'un message, un processus met à jour son horloge vectorielle en prenant le maximum de ses propres compteurs et des compteurs reçus pour chaque processus.

Les horloges vectorielles aident à identifier :

• Événements liés causalement : Si l'horloge vectorielle A est inférieure ou égale à l'horloge vectorielle B (composante par composante), alors l'événement A s'est produit avant l'événement B.
• Événements simultanés : Si ni l'horloge vectorielle A n'est inférieure ou égale à B, ni B n'est inférieure ou égale à A, alors les événements sont simultanés.

Ces informations sont cruciales pour la résolution des conflits.

Exemple : De nombreuses bases de données NoSQL, comme Amazon DynamoDB (en interne), utilisent une forme d'horloges vectorielles pour suivre la version des éléments de données et détecter les écritures simultanées qui peuvent nécessiter une fusion.

3. Le dernier écrivain gagne (LWW)

Le dernier écrivain gagne (LWW) est une stratégie de résolution de conflits simple. Lorsque plusieurs écritures conflictuelles se produisent pour le même élément de données, l'écriture avec l'horodatage le plus récent est choisie comme version définitive. Cela nécessite un moyen fiable de déterminer l'horodatage le plus récent.

• Génération d'horodatages : Les horodatages peuvent être générés par le client, le serveur recevant l'écriture ou un service de temps centralisé.
• Défis : La dérive d'horloge entre les nœuds peut être un problème important. Si les horloges ne sont pas synchronisées, une écriture ultérieure peut apparaître antérieure. Les solutions incluent l'utilisation d'horloges synchronisées (par exemple, NTP) ou d'horloges logiques hybrides qui combinent le temps physique avec des incréments logiques.

Exemple : Redis, lorsqu'il est configuré pour la réplication, utilise souvent LWW pour résoudre les conflits lors des scénarios de basculement. Lorsqu'un maître échoue, une réplique peut devenir le nouveau maître, et si des écritures se sont produites simultanément sur les deux, celle avec l'horodatage le plus récent gagne.

4. Cohérence causale

Bien que pas strictement éventuelle, la cohérence causale est une garantie plus forte que la cohérence éventuelle de base et souvent employée dans les systèmes à cohérence éventuelle. Elle garantit que si un événement précède causalement un autre, alors tous les nœuds qui voient le deuxième événement doivent également voir le premier événement. Les opérations qui ne sont pas liées causalement peuvent être vues dans des ordres différents par différents nœuds.

Ceci est souvent mis en œuvre à l'aide d'horloges vectorielles ou de mécanismes similaires pour suivre l'historique causal des opérations.

Exemple : La cohérence lecture-après-écriture d'Amazon S3 pour les nouveaux objets et la cohérence éventuelle pour les PUT et DELETE de remplacement illustrent un système qui offre une forte cohérence pour certaines opérations et une cohérence plus faible pour d'autres, s'appuyant souvent sur des relations causales.

5. Réconciliation d'ensembles (CRDT)

Les types de données répliqués sans conflit (CRDT) sont des structures de données conçues de telle sorte que les mises à jour simultanées des répliques peuvent être fusionnées automatiquement sans nécessiter de logique de résolution de conflits complexe ou d'autorité centrale. Ils sont intrinsèquement conçus pour une cohérence éventuelle et une haute disponibilité.

Les CRDT se présentent sous deux formes principales :

• CRDT basés sur l'état (CvRDT) : Les répliques échangent leur état entier. L'opération de fusion est associative, commutative et idempotente.
• CRDT basés sur les opérations (OpRDT) : Les répliques échangent des opérations. Un mécanisme (comme la diffusion causale) garantit que les opérations sont livrées à toutes les répliques dans un ordre causal.

Exemple : Riak KV, une base de données NoSQL distribuée, prend en charge les CRDT pour les compteurs, les ensembles, les cartes et les listes, permettant aux développeurs de créer des applications où les données peuvent être mises à jour simultanément sur différents nœuds et fusionnées automatiquement.

6. Structures de données fusionnables

Semblables aux CRDT, certains systèmes utilisent des structures de données spécialisées qui sont conçues pour être fusionnées même après des modifications simultanées. Cela implique souvent de stocker des versions ou des deltas de données qui peuvent être combinés intelligemment.

• Transformation opérationnelle (OT) : Couramment utilisée dans les systèmes d'édition collaborative (comme Google Docs), OT garantit que les modifications simultanées de plusieurs utilisateurs sont appliquées dans un ordre cohérent, même si elles arrivent hors séquence.
• Vecteurs de version : Une forme plus simple d'horloge vectorielle, les vecteurs de version suivent les versions de données connues d'une réplique et sont utilisés pour détecter et résoudre les conflits.

Exemple : Bien que n'étant pas un CRDT en soi, la façon dont Google Docs gère les modifications simultanées et les synchronise entre les utilisateurs est un excellent exemple de structures de données fusionnables en action, garantissant que chacun voit un document cohérent, bien qu'éventuellement mis à jour.

7. Lectures et écritures de quorum

Bien que souvent associés à une forte cohérence, les mécanismes de quorum peuvent être adaptés à une cohérence éventuelle en ajustant les tailles de quorum de lecture et d'écriture. Dans les systèmes comme Cassandra, une opération d'écriture peut être considérée comme réussie si elle est reconnue par une majorité (W) de nœuds, et une opération de lecture renvoie des données si elle peut obtenir des réponses d'une majorité (R) de nœuds. Si W + R > N (où N est le nombre total de répliques), vous obtenez une forte cohérence. Cependant, si vous choisissez des valeurs où W + R <= N, vous pouvez obtenir une disponibilité plus élevée et ajuster pour une cohérence éventuelle.

Pour une cohérence éventuelle, généralement :

• Écritures : Peuvent être reconnues par un seul nœud (W=1) ou un petit nombre de nœuds.
• Lectures : Pourraient être servies par n'importe quel nœud disponible, et s'il y a une divergence, l'opération de lecture peut déclencher une réconciliation en arrière-plan.

Exemple : Apache Cassandra permet d'ajuster les niveaux de cohérence pour les lectures et les écritures. Pour une haute disponibilité et une cohérence éventuelle, on pourrait configurer W=1 (écriture reconnue par un nœud) et R=1 (lecture à partir d'un nœud). La base de données effectuera ensuite une réparation de lecture en arrière-plan pour résoudre les incohérences.

8. Réconciliation en arrière-plan/Réparation de lecture

Dans les systèmes à cohérence éventuelle, les incohérences sont inévitables. La réconciliation en arrière-plan ou la réparation de lecture est le processus de détection et de correction de ces incohérences.

• Réparation de lecture : Lorsqu'une requête de lecture est effectuée, si plusieurs répliques renvoient différentes versions des données, le système peut renvoyer la version la plus récente au client et mettre à jour de manière asynchrone les répliques obsolètes avec les données correctes.
• Nettoyage en arrière-plan : Les processus d'arrière-plan périodiques peuvent analyser les répliques à la recherche d'incohérences et lancer des mécanismes de réparation.

Exemple : Amazon DynamoDB emploie des mécanismes internes sophistiqués pour détecter et réparer les incohérences en arrière-plan, garantissant que les données finissent par converger sans intervention explicite du client.

Défis et considérations pour la cohérence éventuelle

Bien que puissante, la cohérence éventuelle introduit son propre ensemble de défis que les architectes et les développeurs doivent examiner attentivement :

1. Lectures obsolètes

La conséquence la plus directe de la cohérence éventuelle est la possibilité de lire des données obsolètes. Cela peut entraîner :

• Expérience utilisateur incohérente : Les utilisateurs peuvent voir des informations légèrement obsolètes, ce qui peut être déroutant ou frustrant.
• Décisions incorrectes : Les applications s'appuyant sur ces données pour des décisions critiques pourraient faire des choix sous-optimaux.

Atténuation : Utilisez des stratégies telles que la réparation de lecture, la mise en cache côté client avec validation ou des modèles de cohérence plus robustes (comme la cohérence causale) pour les chemins critiques. Communiquez clairement aux utilisateurs lorsque les données peuvent être légèrement retardées.

2. Écritures conflictuelles

Lorsque plusieurs utilisateurs ou services mettent à jour le même élément de données simultanément sur différents nœuds avant que ces mises à jour ne soient synchronisées, des conflits surviennent. La résolution de ces conflits nécessite des stratégies robustes telles que LWW, CRDT ou une logique de fusion spécifique à l'application.

Exemple : Imaginez deux utilisateurs modifiant le même document dans une application hors ligne d'abord. S'ils ajoutent tous les deux un paragraphe à différentes sections, puis se connectent simultanément, le système a besoin d'un moyen de fusionner ces ajouts sans en perdre aucun.

3. Débogage et observabilité

Le débogage des problèmes dans les systèmes à cohérence éventuelle peut être beaucoup plus complexe. Tracer le chemin d'une mise à jour, comprendre pourquoi un nœud particulier a des données obsolètes ou diagnostiquer les échecs de résolution de conflits nécessite des outils sophistiqués et une compréhension approfondie.

Aperçu exploitable : Investissez dans une journalisation complète, un traçage distribué et des outils de surveillance qui offrent une visibilité sur le délai de réplication des données, les taux de conflit et la santé de vos mécanismes de réplication.

4. Complexité de la mise en œuvre

Bien que le concept de cohérence éventuelle soit attrayant, sa mise en œuvre correcte et robuste peut être complexe. Choisir les bons modèles, gérer les cas limites et s'assurer que le système finit par converger nécessite une conception et des tests minutieux.

Aperçu exploitable : Commencez par des modèles de cohérence éventuelle plus simples comme LWW et introduisez progressivement des modèles plus sophistiqués comme les CRDT à mesure que vos besoins évoluent et que vous acquérez plus d'expérience. Tirez parti des services gérés qui font abstraction d'une partie de cette complexité.

5. Impact sur la logique métier

La logique métier doit être conçue en tenant compte de la cohérence éventuelle. Les opérations qui s'appuient sur un état exact et à jour peuvent échouer ou se comporter de manière inattendue. Par exemple, un système de commerce électronique qui décrémente immédiatement l'inventaire lorsqu'un client ajoute un article à son panier pourrait vendre à découvert si la mise à jour de l'inventaire n'est pas fortement cohérente sur tous les services et répliques.

Atténuation : Concevez la logique métier pour qu'elle soit tolérante aux incohérences temporaires. Pour les opérations critiques, envisagez d'utiliser des modèles tels que le modèle Saga pour gérer les transactions distribuées entre les microservices, même si les magasins de données sous-jacents sont finalement cohérents.

Meilleures pratiques pour la gestion de la cohérence éventuelle à l'échelle mondiale

Pour les applications mondiales, l'adoption de la cohérence éventuelle est souvent une nécessité. Voici quelques bonnes pratiques :

1. Comprendre vos données et vos charges de travail

Effectuez une analyse approfondie des modèles d'accès aux données de votre application. Identifiez les données qui peuvent tolérer une cohérence éventuelle et celles qui nécessitent des garanties plus fortes. Toutes les données n'ont pas besoin d'être fortement cohérentes à l'échelle mondiale.

2. Choisir les bons outils et technologies

Sélectionnez des bases de données et des systèmes distribués qui sont conçus pour une cohérence éventuelle et offrent des mécanismes robustes pour la réplication, la détection des conflits et la résolution. Les exemples incluent :

• Bases de données NoSQL : Cassandra, Riak, Couchbase, DynamoDB, MongoDB (avec les configurations appropriées).
• Caches distribués : Redis Cluster, Memcached.
• Files d'attente de messagerie : Kafka, RabbitMQ (pour les mises à jour asynchrones).

3. Mettre en œuvre une résolution de conflits robuste

Ne supposez pas que les conflits ne se produiront pas. Choisissez une stratégie de résolution de conflits (LWW, CRDT, logique personnalisée) qui correspond le mieux aux besoins de votre application et mettez-la en œuvre avec soin. Testez-la minutieusement en cas de forte concurrence.

4. Surveiller le délai de réplication et la cohérence

Mettez en œuvre une surveillance complète pour suivre le délai de réplication entre les nœuds. Comprenez combien de temps il faut généralement pour que les mises à jour se propagent et configurez des alertes en cas de délai excessif.

Exemple : Surveillez les métriques telles que le délai de réparation de lecture, le délai de réplication et la divergence de version dans vos magasins de données distribués.

5. Concevoir pour une dégradation gracieuse

Votre application doit être en mesure de fonctionner, bien qu'avec des capacités réduites, même lorsque certaines données sont temporairement incohérentes. Évitez les échecs critiques dus à des lectures obsolètes.

6. Optimiser pour la latence du réseau

Dans les systèmes mondiaux, la latence du réseau est un facteur majeur. Concevez vos stratégies de réplication et d'accès aux données pour minimiser l'impact de la latence. Envisagez des techniques telles que :

• Déploiements régionaux : Déployez des répliques de données plus près de vos utilisateurs.
• Opérations asynchrones : Privilégiez la communication asynchrone et le traitement en arrière-plan.

7. Former votre équipe

Assurez-vous que vos équipes de développement et d'exploitation ont une solide compréhension de la cohérence éventuelle, de ses implications et des modèles utilisés pour la gérer. Ceci est crucial pour la construction et la maintenance de systèmes fiables.

Conclusion

La cohérence éventuelle n'est pas un compromis ; c'est un choix de conception fondamental qui permet de construire des systèmes distribués hautement disponibles, évolutifs et performants, en particulier dans un contexte mondial. En comprenant les compromis, en adoptant les modèles appropriés comme les protocoles de commérage, les horloges vectorielles, LWW et les CRDT, et en surveillant avec diligence les incohérences, les développeurs peuvent exploiter la puissance de la cohérence éventuelle pour créer des applications résilientes qui servent efficacement les utilisateurs du monde entier.

Le parcours vers la maîtrise de la cohérence éventuelle est un parcours continu, nécessitant un apprentissage et une adaptation continus. À mesure que les systèmes évoluent et que les attentes des utilisateurs changent, il en sera de même pour les stratégies et les modèles employés pour assurer l'intégrité et la disponibilité des données dans notre monde numérique de plus en plus interconnecté.