વિતરિત સિસ્ટમ્સ: સર્વસંમતિ અલ્ગોરિધમ્સ અમલીકરણની જટિલતાઓને નેવિગેટ કરવી

આધુનિક ટેકનોલોજીના વિશાળ, પરસ્પર જોડાયેલા લેન્ડસ્કેપમાં, વિતરિત સિસ્ટમ્સ આપણા દ્વારા દૈનિક ઉપયોગમાં લેવાતી લગભગ દરેક નિર્ણાયક સેવાનો આધારસ્તંભ બનાવે છે. વૈશ્વિક નાણાકીય નેટવર્ક્સ અને ક્લાઉડ ઇન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચરથી લઈને રીઅલ-ટાઇમ કમ્યુનિકેશન પ્લેટફોર્મ્સ અને એન્ટરપ્રાઇઝ એપ્લિકેશન્સ સુધી, આ સિસ્ટમ્સ બહુવિધ સ્વતંત્ર કમ્પ્યુટિંગ નોડ્સ પર કાર્ય કરવા માટે ડિઝાઇન કરવામાં આવી છે. અજોડ સ્કેલેબિલિટી, સ્થિતિસ્થાપકતા અને ઉપલબ્ધતા પ્રદાન કરતી વખતે, આ વિતરણ એક ગહન પડકાર રજૂ કરે છે: ભાગ લેનારા તમામ નોડ્સમાં સુસંગત અને સંમત થયેલી સ્થિતિ જાળવવી, ભલે કેટલાક અનિવાર્યપણે નિષ્ફળ જાય. આ સર્વસંમતિ અલ્ગોરિધમ્સનું ક્ષેત્ર છે.

સર્વસંમતિ અલ્ગોરિધમ્સ વિતરિત વાતાવરણમાં ડેટા અખંડિતતા અને ઓપરેશનલ સાતત્યના શાંત રક્ષકો છે. તેઓ મશીનોના જૂથને નેટવર્ક વિલંબ, નોડ ક્રેશ અથવા તો દૂષિત વર્તન છતાં, એક મૂલ્ય, કામગીરીનો ક્રમ અથવા સ્થિતિ સંક્રમણ પર સંમત થવા સક્ષમ બનાવે છે. તેમના વિના, આપણા ડિજિટલ વિશ્વમાંથી આપણે અપેક્ષા રાખીએ છીએ તે વિશ્વસનીયતા ભાંગી પડશે. આ વ્યાપક માર્ગદર્શિકા સર્વસંમતિ અલ્ગોરિધમ્સની જટિલ દુનિયામાં ઊંડા ઉતરે છે, તેના મૂળભૂત સિદ્ધાંતોની શોધ કરે છે, અગ્રણી અમલીકરણોની તપાસ કરે છે, અને વાસ્તવિક-વિશ્વ વિતરિત સિસ્ટમ્સમાં તેમના જમાવટ માટે વ્યવહારુ આંતરદૃષ્ટિ પ્રદાન કરે છે.

વિતરિત સર્વસંમતિનો મૂળભૂત પડકાર

એક મજબૂત વિતરિત સિસ્ટમ બનાવવી સ્વાભાવિક રીતે જટિલ છે. મુખ્ય મુશ્કેલી નેટવર્ક્સની અસુમેળ પ્રકૃતિમાં રહેલી છે, જ્યાં સંદેશાઓમાં વિલંબ થઈ શકે છે, ગુમ થઈ શકે છે અથવા ફરીથી ગોઠવી શકાય છે, અને નોડ્સ સ્વતંત્ર રીતે નિષ્ફળ થઈ શકે છે. એવી પરિસ્થિતિનો વિચાર કરો જ્યાં બહુવિધ સર્વર્સને કોઈ ચોક્કસ વ્યવહાર પ્રતિબદ્ધ થયો છે કે નહીં તે અંગે સંમત થવાની જરૂર હોય. જો કેટલાક સર્વર્સ સફળતાની જાણ કરે જ્યારે અન્ય નિષ્ફળતાની જાણ કરે, તો સિસ્ટમની સ્થિતિ અસ્પષ્ટ બની જાય છે, જે ડેટા અસંગતતા અને સંભવિત ઓપરેશનલ અરાજકતા તરફ દોરી જાય છે.

CAP પ્રમેય અને તેની સુસંગતતા

વિતરિત સિસ્ટમ્સમાં એક મૂળભૂત ખ્યાલ CAP પ્રમેય છે, જે જણાવે છે કે વિતરિત ડેટા સ્ટોર ફક્ત એક સાથે નીચેના ત્રણ ગુણધર્મોમાંથી બેની ખાતરી આપી શકે છે:

• સુસંગતતા (Consistency): દરેક વાંચન છેલ્લે લખેલા ડેટા અથવા ભૂલ મેળવે છે.
• ઉપલબ્ધતા (Availability): દરેક વિનંતિ પ્રતિસાદ મેળવે છે, પરંતુ તે છેલ્લે લખેલ ડેટા છે તેની કોઈ ગેરેંટી નથી.
• પાર્ટિશન ટોલરન્સ (Partition Tolerance): સિસ્ટમ નોડ્સ વચ્ચે સંદેશાઓ છોડતા (પાર્ટિશન) કોઈપણ યાદચ્છિક નેટવર્ક નિષ્ફળતાઓ છતાં કાર્યરત રહે છે.

વાસ્તવમાં, કોઈપણ પર્યાપ્ત મોટા-સ્કેલ વિતરિત સિસ્ટમમાં નેટવર્ક પાર્ટિશન અનિવાર્ય છે. તેથી, ડિઝાઇનર્સે હંમેશા પાર્ટિશન ટોલરન્સ (P) પસંદ કરવું જોઈએ. આ સુસંગતતા (C) અને ઉપલબ્ધતા (A) વચ્ચે પસંદગી છોડી દે છે. સર્વસંમતિ અલ્ગોરિધમ્સ મુખ્યત્વે પાર્ટિશન (P) ના ચહેરા પર પણ સુસંગતતા (C) જાળવવા માટે ડિઝાઇન કરવામાં આવ્યા છે, ઘણીવાર નેટવર્ક વિભાજન દરમિયાન ઉપલબ્ધતા (A) ની કિંમતે. જ્યારે ડેટા અખંડિતતા સર્વોપરી હોય તેવી સિસ્ટમ્સ ડિઝાઇન કરતી વખતે, જેમ કે નાણાકીય ખાતાઓ અથવા કન્ફિગરેશન મેનેજમેન્ટ સેવાઓ, આ વેપાર-બંધ નિર્ણાયક છે.

વિતરિત સિસ્ટમ્સમાં ફોલ્ટ મોડેલ્સ

સિસ્ટમ કયા પ્રકારની નિષ્ફળતાઓનો સામનો કરી શકે છે તે સમજવું અસરકારક સર્વસંમતિ પદ્ધતિઓ ડિઝાઇન કરવા માટે નિર્ણાયક છે:

• ક્રેશ ફોલ્ટ્સ (Fail-Stop): એક નોડ ફક્ત કાર્ય કરવાનું બંધ કરે છે. તે ક્રેશ થઈ શકે છે અને ફરીથી શરૂ થઈ શકે છે, પરંતુ તે ખોટા અથવા ગેરમાર્ગે દોરનારા સંદેશા મોકલતું નથી. આ સંભાળવા માટે સૌથી સામાન્ય અને સરળ ફોલ્ટ છે.
• ક્રેશ-રિકવરી ફોલ્ટ્સ: ક્રેશ ફોલ્ટ્સ જેવું જ, પરંતુ નોડ્સ ક્રેશમાંથી પુનઃપ્રાપ્ત થઈ શકે છે અને સિસ્ટમમાં ફરીથી જોડાઈ શકે છે, જો યોગ્ય રીતે હેન્ડલ ન કરવામાં આવે તો સંભવતઃ જૂની સ્થિતિ સાથે.
• લોપ ફોલ્ટ્સ (Omission Faults): એક નોડ સંદેશા મોકલવા અથવા પ્રાપ્ત કરવામાં નિષ્ફળ જાય છે, અથવા સંદેશાઓ છોડી દે છે. આ નેટવર્ક સમસ્યાઓ અથવા સોફ્ટવેર બગ્સને કારણે થઈ શકે છે.
• બાયઝેન્ટાઇન ફોલ્ટ્સ: સૌથી ગંભીર અને જટિલ. નોડ્સ મનસ્વી રીતે વર્તી શકે છે, દૂષિત અથવા ગેરમાર્ગે દોરનારા સંદેશા મોકલી શકે છે, અન્ય નિષ્ફળ નોડ્સ સાથે મળી શકે છે, અથવા સિસ્ટમને સક્રિયપણે નુકસાન પહોંચાડવાનો પ્રયાસ પણ કરી શકે છે. આ ફોલ્ટ્સ સામાન્ય રીતે બ્લોકચેન અથવા લશ્કરી એપ્લિકેશન્સ જેવા અત્યંત સંવેદનશીલ વાતાવરણમાં ગણવામાં આવે છે.

FLP અશક્યતા પરિણામ

એક શોકજનક સૈદ્ધાંતિક પરિણામ, FLP અશક્યતા પ્રમેય (ફિશર, લિંચ, પેટરસન, 1985), જણાવે છે કે અસુમેળ વિતરિત સિસ્ટમમાં, જો એક પ્રક્રિયા પણ ક્રેશ થઈ શકે તો સર્વસંમતિ પ્રાપ્ત કરવી અશક્ય છે. આ પ્રમેય સર્વસંમતિ પ્રાપ્ત કરવાની અંતર્ગત મુશ્કેલીને પ્રકાશિત કરે છે અને તે શા માટે વ્યવહારુ અલ્ગોરિધમ્સ ઘણીવાર નેટવર્ક સિંક્રોની (દા.ત., મર્યાદિત સમયમાં સંદેશ વિતરણ) વિશે ધારણાઓ બનાવે છે અથવા તમામ પરિસ્થિતિઓમાં નિર્ધારિતને બદલે સંભાવનાત્મક પ્રગતિ કરવા માટે રેન્ડમાઇઝેશન અને ટાઇમઆઉટ્સ પર આધાર રાખે છે તે દર્શાવે છે. તેનો અર્થ એ છે કે જ્યારે સિસ્ટમ સર્વસંમતિ પ્રાપ્ત કરવા માટે ખૂબ ઊંચી સંભાવના સાથે ડિઝાઇન કરી શકાય છે, સંપૂર્ણપણે અસુમેળ, નિષ્ફળતા-ગ્રસ્ત વાતાવરણમાં સંપૂર્ણ નિશ્ચિતતા સૈદ્ધાંતિક રીતે અપ્રાપ્ય છે.

સર્વસંમતિ અલ્ગોરિધમ્સમાં મુખ્ય ખ્યાલો

આ પડકારો છતાં, વ્યવહારુ સર્વસંમતિ અલ્ગોરિધમ્સ અનિવાર્ય છે. તેઓ સામાન્ય રીતે મુખ્ય ગુણધર્મોના સમૂહનું પાલન કરે છે:

• સંમતિ (Agreement): તમામ બિન-નિષ્ફળ પ્રક્રિયાઓ આખરે એક જ મૂલ્ય પર સંમત થાય છે.
• માન્યતા (Validity): જો મૂલ્ય v પર સંમત થાય, તો v કોઈક પ્રક્રિયા દ્વારા પ્રસ્તાવિત થયેલ હોવું જોઈએ.
• સમાપ્તિ (Termination): તમામ બિન-નિષ્ફળ પ્રક્રિયાઓ આખરે એક મૂલ્ય પર નિર્ણય લે છે.
• અખંડિતતા (Integrity): દરેક બિન-નિષ્ફળ પ્રક્રિયા વધુમાં વધુ એક મૂલ્ય પર નિર્ણય લે છે.

આ મૂળભૂત ગુણધર્મો ઉપરાંત, અનેક પદ્ધતિઓ સામાન્ય રીતે ઉપયોગમાં લેવાય છે:

• નેતા ચૂંટણી (Leader Election): ઘણા સર્વસંમતિ અલ્ગોરિધમ્સ 'નેતા' નિયુક્ત કરે છે જે મૂલ્યો પ્રસ્તાવિત કરવા અને સંમતિ પ્રક્રિયાને સંચાલિત કરવા માટે જવાબદાર હોય છે. જો નેતા નિષ્ફળ જાય, તો નવા નેતાની ચૂંટણી થવી જોઈએ. આ સંકલનને સરળ બનાવે છે પરંતુ જો મજબૂત રીતે હેન્ડલ ન કરવામાં આવે તો સંભવિત એકલ નિષ્ફળતા બિંદુ (પ્રસ્તાવ માટે, સંમતિ માટે નહીં) રજૂ કરે છે.
• ક્વોરમ (Quorums): દરેક નોડ સંમત થાય તેવી જરૂરિયાતને બદલે, સર્વસંમતિ ઘણીવાર ત્યારે પહોંચે છે જ્યારે 'ક્વોરમ' (બહુમતી અથવા ચોક્કસ પેટા સમૂહ) નોડ્સ પ્રસ્તાવને સ્વીકારે છે. આ સિસ્ટમને પ્રગતિ કરવા દે છે ભલે કેટલાક નોડ્સ ડાઉન અથવા ધીમા હોય. કોઈપણ બે છેદતા ક્વોરમ હંમેશા ઓછામાં ઓછો એક સામાન્ય નોડ શેર કરશે તેની ખાતરી કરવા માટે ક્વોરમ કદ કાળજીપૂર્વક પસંદ કરવામાં આવે છે, જે વિરોધાભાસી નિર્ણયોને અટકાવે છે.
• લોગ રેપ્લિકેશન (Log Replication): સર્વસંમતિ અલ્ગોરિધમ્સ ઘણીવાર બહુવિધ મશીનો પર આદેશોનો ક્રમ (એક લોગ) નકલ કરીને કાર્ય કરે છે. દરેક આદેશ, એકવાર સર્વસંમતિ દ્વારા સંમત થયા પછી, લોગમાં ઉમેરવામાં આવે છે. આ લોગ પછી 'સ્ટેટ મશીન' માટે નિશ્ચિત ઇનપુટ તરીકે કાર્ય કરે છે, જે ખાતરી કરે છે કે તમામ રેપ્લિકા સમાન ક્રમમાં આદેશો પર પ્રક્રિયા કરે છે અને સમાન સ્થિતિ પર પહોંચે છે.

લોકપ્રિય સર્વસંમતિ અલ્ગોરિધમ્સ અને તેમના અમલીકરણો

જ્યારે સર્વસંમતિનો સૈદ્ધાંતિક લેન્ડસ્કેપ વિશાળ છે, ત્યારે થોડા અલ્ગોરિધમ્સ વ્યવહારુ વિતરિત સિસ્ટમ્સમાં પ્રભાવી ઉકેલો તરીકે ઉભરી આવ્યા છે. દરેક જટિલતા, પ્રદર્શન અને ફોલ્ટ ટોલરન્સ લાક્ષણિકતાઓનું અલગ સંતુલન પ્રદાન કરે છે.

Paxos: વિતરિત સર્વસંમતિના ગોડફાધર

પ્રથમ 1990 માં લેસ્લી લેમપોર્ટ દ્વારા પ્રકાશિત (જોકે ઘણા પાછળથી જ સમજાયું), Paxos કદાચ સૌથી પ્રભાવશાળ અને વ્યાપકપણે અભ્યાસ કરાયેલ સર્વસંમતિ અલ્ગોરિધમ છે. તે ક્રેશ-ગ્રસ્ત પ્રક્રિયાઓ સાથે અસુમેળ નેટવર્કમાં સર્વસંમતિ પ્રાપ્ત કરવાની ક્ષમતા માટે જાણીતું છે, જો બહુમતી પ્રક્રિયાઓ કાર્યરત હોય. જોકે, તેનું ઔપચારિક વર્ણન સમજવું અત્યંત મુશ્કેલ છે, જેના કારણે કહેવત બની છે, "Paxos સરળ છે, એકવાર તમે તેને સમજી લો."

Paxos કેવી રીતે કાર્ય કરે છે (સરળીકૃત)

Paxos ત્રણ પ્રકારના સહભાગીઓને વ્યાખ્યાયિત કરે છે:

• પ્રસ્તાવકો (Proposers): સંમત થવા માટે મૂલ્ય પ્રસ્તાવિત કરે છે.
• સ્વીકૃતિઓ (Acceptors): પ્રસ્તાવિત મૂલ્યો પર મત આપે છે. તેઓએ જોયેલા સૌથી ઊંચા પ્રસ્તાવ નંબર અને તેઓએ સ્વીકારેલું મૂલ્ય સંગ્રહિત કરે છે.
• શીખનારાઓ (Learners): કયું મૂલ્ય પસંદ કરવામાં આવ્યું છે તે શોધે છે.

અલ્ગોરિધમ બે મુખ્ય તબક્કામાં આગળ વધે છે:

1. તબક્કો 1 (તૈયારી):
   • 1a (તૈયારી): પ્રસ્તાવક એક નવા, વૈશ્વિક રીતે અનન્ય પ્રસ્તાવ નંબર n સાથે બહુમતી સ્વીકૃતિઓને 'તૈયારી' સંદેશ મોકલે છે.
   • 1b (વચન): પ્રસ્તાવ (n) સાથે તૈયારી સંદેશ પ્રાપ્ત કર્યા પછી, સ્વીકૃતિ 'વચન' સાથે પ્રતિસાદ આપે છે કે તે n થી ઓછા નંબરવાળા કોઈપણ ભાવિ પ્રસ્તાવોને અવગણશે. જો તેણે અગાઉના પ્રસ્તાવ માટે પહેલેથી જ મૂલ્ય સ્વીકાર્યું હોય, તો તે તેના પ્રતિસાદમાં સૌથી ઊંચા-નંબરમાં સ્વીકૃત મૂલ્ય (v_accepted) અને તેનો પ્રસ્તાવ નંબર (n_accepted) શામેલ કરે છે.
2. તબક્કો 2 (સ્વીકૃતિ):
   • 2a (સ્વીકૃતિ): જો પ્રસ્તાવક બહુમતી સ્વીકૃતિઓ પાસેથી વચનો મેળવે છે, તો તે તેના પ્રસ્તાવ માટે મૂલ્ય v પસંદ કરે છે. જો કોઈ સ્વીકૃતિએ અગાઉ સ્વીકૃત મૂલ્ય v_accepted જાણ કર્યું હોય, તો પ્રસ્તાવકે સૌથી ઊંચા n_accepted સાથે સંકળાયેલ મૂલ્ય પસંદ કરવું આવશ્યક છે. અન્યથા, તે તેનું પોતાનું મૂલ્ય પ્રસ્તાવિત કરી શકે છે. પછી તે પ્રસ્તાવ નંબર n અને પસંદ કરેલ મૂલ્ય v ધરાવતો 'સ્વીકૃતિ' સંદેશ એ જ બહુમતી સ્વીકૃતિઓને મોકલે છે.
   • 2b (સ્વીકૃત): (n, v) સ્વીકૃતિ સંદેશ પ્રાપ્ત કર્યા પછી, સ્વીકૃતિ મૂલ્ય v સ્વીકારે છે જો તેણે n થી ઓછા નંબરવાળા પ્રસ્તાવોને અવગણવાનું વચન આપ્યું ન હોય. પછી તે શીખનારાઓને સ્વીકૃત મૂલ્યની જાણ કરે છે.

Paxos ના ફાયદા અને ગેરફાયદા

• ફાયદા: અત્યંત ફોલ્ટ-ટોલરન્ટ (2f+1 નોડ્સમાં f ક્રેશ નિષ્ફળતાઓને સહન કરી શકે છે). નેટવર્ક પાર્ટિશન દરમિયાન પણ સલામતીની ખાતરી આપે છે (ક્યારેય ખોટી રીતે નિર્ણય લેતો નથી). નિશ્ચિત નેતા વિના પ્રગતિ કરી શકે છે (જોકે નેતા ચૂંટણી તેને સરળ બનાવે છે).
• ગેરફાયદા: સમજવા અને યોગ્ય રીતે અમલ કરવા અત્યંત જટિલ. લિવનેસ સમસ્યાઓનો ભોગ બની શકે છે (દા.ત., પુનરાવર્તિત નેતા ચૂંટણીઓ, ભૂખમરો તરફ દોરી જાય છે) ચોક્કસ ઓપ્ટિમાઇઝેશન વિના (દા.ત., મલ્ટી-Paxos માં નિશ્ચિત નેતા તરીકે ઉપયોગ કરવો).

વ્યવહારુ અમલીકરણો અને પ્રકારો

તેની જટિલતાને કારણે, શુદ્ધ Paxos ભાગ્યે જ સીધો અમલમાં મૂકવામાં આવે છે. તેના બદલે, સિસ્ટમો ઘણીવાર Multi-Paxos જેવા પ્રકારોનો ઉપયોગ કરે છે, જે સ્થિર નેતા દ્વારા ઘણા મૂલ્યોને ક્રમશઃ પ્રસ્તાવિત કરીને નેતા ચૂંટણીના ઓવરહેડને બહુવિધ સર્વસંમતિ રાઉન્ડમાં અમોર્ટાઇઝ કરે છે. Paxos (અથવા તેના વંશજો) દ્વારા પ્રભાવિત અથવા સીધો ઉપયોગ કરતી સિસ્ટમોના ઉદાહરણોમાં Google's Chubby લોક સેવા, Apache ZooKeeper (ZAB, એક Paxos-જેવા અલ્ગોરિધમનો ઉપયોગ કરીને), અને વિવિધ વિતરિત ડેટાબેઝ સિસ્ટમ્સનો સમાવેશ થાય છે.

Raft: સમજણક્ષમતા માટે સર્વસંમતિ

Raft સ્ટેનફોર્ડ યુનિવર્સિટીમાં ડીએગો ઓંગારો અને જોન ઓસ્ટરહૌટ દ્વારા સ્પષ્ટ ધ્યેય સાથે વિકસાવવામાં આવી હતી: 'સમજવામાં સરળ' બનવું. જ્યારે Paxos સર્વસંમતિ માટે સૈદ્ધાંતિક લઘુત્તમ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે, Raft વધુ સંરચિત અને અંતર્જ્ઞાનિપૂર્ણ અભિગમને પ્રાધાન્ય આપે છે, જે તેને અમલ કરવા અને તેના વિશે તર્ક કરવા માટે નોંધપાત્ર રીતે સરળ બનાવે છે.

Raft કેવી રીતે કાર્ય કરે છે

Raft તેના નોડ્સની સ્પષ્ટ ભૂમિકાઓ અને સરળ સ્થિતિ સંક્રમણો વ્યાખ્યાયિત કરીને કાર્ય કરે છે:

• નેતા (Leader): પ્રાથમિક નોડ જે તમામ ક્લાયન્ટ વિનંતિઓને હેન્ડલ કરવા, લોગ એન્ટ્રીઓ પ્રસ્તાવિત કરવા અને તેમને અનુયાયીઓને નકલ કરવા માટે જવાબદાર છે. એક સમયે ફક્ત એક જ નેતા હોય છે.
• અનુયાયી (Follower): નિષ્ક્રિય નોડ્સ જે ફક્ત નેતા પાસેથી વિનંતિઓને પ્રતિસાદ આપે છે અને ઉમેદવારો માટે મત આપે છે.
• ઉમેદવાર (Candidate): એક સ્થિતિ જે અનુયાયી નેતા નિષ્ફળ ગયો હોવાનું માને છે ત્યારે સંક્રમિત થાય છે, નવી નેતા ચૂંટણી શરૂ કરે છે.

Raft બે મુખ્ય પદ્ધતિઓ દ્વારા સર્વસંમતિ પ્રાપ્ત કરે છે:

1. નેતા ચૂંટણી (Leader Election): જ્યારે અનુયાયી નિશ્ચિત સમયગાળા માટે નેતા પાસેથી કંઈ સાંભળતો નથી, ત્યારે તે ઉમેદવાર બને છે. તે તેનો વર્તમાન ટર્મ (એક લોજિકલ ક્લોક) વધારે છે અને પોતાને મત આપે છે. પછી તે અન્ય નોડ્સને 'RequestVote' RPCs મોકલે છે. જો તેને બહુમતી મત મળે, તો તે નવો નેતા બને છે. જો અન્ય નોડ નેતા બને અથવા મતનું વિભાજન થાય, તો નવી ચૂંટણી ટર્મ શરૂ થાય છે.
2. લોગ રેપ્લિકેશન (Log Replication): એકવાર નેતા ચૂંટાઈ જાય, પછી તે ક્લાયન્ટ આદેશો મેળવે છે અને તેમને તેના સ્થાનિક લોગમાં ઉમેરે છે. પછી તે આ એન્ટ્રીઓને નકલ કરવા માટે તમામ અનુયાયીઓને 'AppendEntries' RPCs મોકલે છે. લોગ એન્ટ્રી ત્યારે પ્રતિબદ્ધ થાય છે જ્યારે નેતાએ તેને તેના અનુયાયીઓની બહુમતી પર નકલ કરી હોય. ફક્ત પ્રતિબદ્ધ એન્ટ્રીઓ જ સ્ટેટ મશીન પર લાગુ થાય છે.

Raft ના ફાયદા અને ગેરફાયદા

• ફાયદા: Paxos કરતાં સમજવા અને અમલ કરવા નોંધપાત્ર રીતે સરળ. મજબૂત નેતા મોડેલ ક્લાયન્ટ ક્રિયાપ્રતિક્રિયા અને લોગ સંચાલનને સરળ બનાવે છે. ક્રેશ નિષ્ફળતાઓના હેઠળ સલામતી અને લિવનેસની ખાતરી આપે છે.
• ગેરફાયદા: મજબૂત નેતા લખવા-ભારિત કાર્યભાર માટે અવરોધ બની શકે છે (જોકે તે ઘણીવાર ઘણા ઉપયોગો માટે સ્વીકાર્ય છે). પ્રગતિ માટે સ્થિર નેતાની જરૂર છે, જે વારંવાર નેટવર્ક પાર્ટિશન અથવા નેતા નિષ્ફળતાઓથી પ્રભાવિત થઈ શકે છે.

Raft ના વ્યવહારુ અમલીકરણો

સમજણક્ષમતા માટે Raft ની ડિઝાઇનને કારણે તેનો વ્યાપકપણે અપનાવવામાં આવ્યો છે. પ્રખ્યાત ઉદાહરણોમાં શામેલ છે:

• etcd: Kubernetes દ્વારા ક્લસ્ટર સંકલન અને સ્થિતિ વ્યવસ્થાપન માટે ઉપયોગમાં લેવાતો વિતરિત કી-વેલ્યુ સ્ટોર.
• Consul: એક સેવા મેશ સોલ્યુશન જે સેવા શોધ અને કન્ફિગરેશન માટે તેના ઉચ્ચ-ઉપલબ્ધ અને સુસંગત ડેટા સ્ટોર માટે Raft નો ઉપયોગ કરે છે.
• cockroachDB: એક વિતરિત SQL ડેટાબેઝ જે તેના અંતર્ગત સ્ટોરેજ અને રેપ્લિકેશન માટે Raft-આધારિત અભિગમનો ઉપયોગ કરે છે.
• HashiCorp Nomad: એક વર્કલોડ ઓર્કેસ્ટ્રેટર જે તેના એજન્ટોને સંકલન કરવા માટે Raft નો ઉપયોગ કરે છે.

ZAB (ZooKeeper Atomic Broadcast)

ZAB એ Apache ZooKeeper, એક વ્યાપકપણે ઉપયોગમાં લેવાતી વિતરિત સંકલન સેવા, ના હૃદયમાં રહેલું સર્વસંમતિ અલ્ગોરિધમ છે. જ્યારે તેને ઘણીવાર Paxos સાથે સરખાવવામાં આવે છે, ત્યારે ZAB ખાસ કરીને ZooKeeper ની જરૂરિયાતો માટે તૈયાર કરવામાં આવ્યું છે, જેમાં સ્થિતિ ફેરફારો માટે ક્રમાંકિત, વિશ્વસનીય બ્રોડકાસ્ટ પ્રદાન કરવું અને નેતા ચૂંટણીનું સંચાલન કરવું શામેલ છે.

ZAB કેવી રીતે કાર્ય કરે છે

ZAB નો ઉદ્દેશ્ય તમામ ZooKeeper રેપ્લિકાની સ્થિતિને સિંક્રનાઇઝ રાખવાનો છે. તે તબક્કાઓની શ્રેણી દ્વારા આ પ્રાપ્ત કરે છે:

1. નેતા ચૂંટણી (Leader Election): ZooKeeper અણુ પ્રસારણ પ્રોટોકોલ (જેમાં નેતા ચૂંટણી શામેલ છે) ના પ્રકારનો ઉપયોગ કરે છે જેથી હંમેશા એક નેતા સક્રિય રહે તેની ખાતરી કરી શકાય. જ્યારે વર્તમાન નેતા નિષ્ફળ જાય છે, ત્યારે ચૂંટણી પ્રક્રિયા શરૂ થાય છે જ્યાં નોડ્સ નવા નેતા માટે મત આપે છે, સામાન્ય રીતે સૌથી અપ-ટુ-ડેટ લોગ ધરાવતો નોડ.
2. શોધ (Discovery): એકવાર નેતા ચૂંટાઈ જાય, તે તેના અનુયાયીઓ પાસેથી સૌથી તાજેતરની સ્થિતિ નક્કી કરવા માટે શોધ તબક્કો શરૂ કરે છે. અનુયાયીઓ તેમના સૌથી ઊંચા લોગ IDs ને નેતાને મોકલે છે.
3. સિંક્રોનાઇઝેશન (Synchronization): નેતા પછી તેની સ્થિતિને અનુયાયીઓ સાથે સિંક્રનાઇઝ કરે છે, તેમને અપ-ટુ-ડેટ લાવવા માટે કોઈપણ ખૂટતા વ્યવહારો મોકલે છે.
4. બ્રોડકાસ્ટ (Broadcast): સિંક્રોનાઇઝેશન પછી, સિસ્ટમ બ્રોડકાસ્ટ તબક્કામાં પ્રવેશે છે. નેતા નવા વ્યવહારો (ક્લાયન્ટ લખે છે) પ્રસ્તાવિત કરે છે, અને આ પ્રસ્તાવો અનુયાયીઓને પ્રસારિત થાય છે. એકવાર બહુમતી અનુયાયીઓએ પ્રસ્તાવ સ્વીકાર્યા પછી, નેતા તેને પ્રતિબદ્ધ કરે છે અને પ્રતિબદ્ધ સંદેશ પ્રસારિત કરે છે. અનુયાયીઓ પછી પ્રતિબદ્ધ વ્યવહારને તેમની સ્થાનિક સ્થિતિ પર લાગુ કરે છે.

ZAB ની મુખ્ય લાક્ષણિકતાઓ

• ટોટલ ઓર્ડર બ્રોડકાસ્ટ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે, જે ખાતરી કરે છે કે તમામ અપડેટ્સ તમામ રેપ્લિકા પર સમાન ક્રમમાં પ્રક્રિયા કરવામાં આવે છે.
• ઉચ્ચ થ્રુપુટ જાળવવા માટે નેતા સ્થિરતા પર મજબૂત ભાર.
• નેતા ચૂંટણી અને સ્થિતિ સિંક્રોનાઇઝેશનને મુખ્ય ઘટકો તરીકે સંકલિત કરે છે.

ZAB નો વ્યવહારુ ઉપયોગ

Apache ZooKeeper ઘણા અન્ય વિતરિત સિસ્ટમો, જેમ કે Apache Kafka, Hadoop, HBase, અને Solr માટે એક મૂળભૂત સેવા પ્રદાન કરે છે, જે વિતરિત કન્ફિગરેશન, નેતા ચૂંટણી અને નામકરણ જેવી સેવાઓ પ્રદાન કરે છે. તેની વિશ્વસનીયતા સીધી મજબૂત ZAB પ્રોટોકોલમાંથી આવે છે.

Byzantine Fault Tolerance (BFT) Algorithms

જ્યારે Paxos, Raft, અને ZAB મુખ્યત્વે ક્રેશ ફોલ્ટ્સને હેન્ડલ કરે છે, કેટલાક વાતાવરણમાં Byzantine faults સામે સ્થિતિસ્થાપકતાની જરૂર પડે છે, જ્યાં નોડ્સ દૂષિત અથવા મનસ્વી રીતે વર્તી શકે છે. આ ખાસ કરીને ટ્રસ્ટલેસ વાતાવરણમાં સંબંધિત છે, જેમ કે પબ્લિક બ્લોકચેન અથવા અત્યંત સંવેદનશીલ સરકારી/લશ્કરી પ્રણાલીઓ.

Practical Byzantine Fault Tolerance (PBFT)

PBFT, 1999 માં કાસ્ટ્રો અને લિસ્કોવ દ્વારા પ્રસ્તાવિત, સૌથી જાણીતા અને વ્યવહારુ BFT અલ્ગોરિધમ્સમાંનું એક છે. તે વિતરિત સિસ્ટમને સર્વસંમતિ પ્રાપ્ત કરવાની મંજૂરી આપે છે ભલે તેના એક-તૃતીયાંશ નોડ્સ Byzantine (દૂષિત અથવા નિષ્ફળ) હોય.

PBFT કેવી રીતે કાર્ય કરે છે (સરળીકૃત)

PBFT સીરિઝમાં વ્યુઝમાં કાર્ય કરે છે, દરેક નિયુક્ત પ્રાથમિક (નેતા) સાથે. જ્યારે પ્રાથમિક નિષ્ફળ જાય અથવા દૂષિત હોવાની શંકા હોય, ત્યારે નવો પ્રાથમિક ચૂંટવા માટે વ્યુ ચેન્જ પ્રોટોકોલ શરૂ કરવામાં આવે છે.

ક્લાયન્ટ વિનંતિ માટે સામાન્ય કામગીરીમાં અનેક તબક્કાઓ શામેલ છે:

1. ક્લાયન્ટ વિનંતિ (Client Request): ક્લાયન્ટ પ્રાથમિક નોડને વિનંતિ મોકલે છે.
2. પ્રી-પ્રીપેર (Pre-Prepare): પ્રાથમિક વિનંતિને સિક્વન્સ નંબર સોંપે છે અને તમામ બેકઅપ (અનુયાયી) નોડ્સને 'પ્રી-પ્રીપેર' સંદેશ મલ્ટિકાસ્ટ કરે છે. આ વિનંતિ માટે પ્રારંભિક ક્રમ સ્થાપિત કરે છે.
3. પ્રીપેર (Prepare): પ્રી-પ્રીપેર સંદેશ પ્રાપ્ત કર્યા પછી, બેકઅપ્સ તેની અધિકૃતતા ચકાસે છે અને પછી અન્ય તમામ રેપ્લિકા, પ્રાથમિક સહિત, 'પ્રીપેર' સંદેશ મલ્ટિકાસ્ટ કરે છે. આ તબક્કો ખાતરી કરે છે કે તમામ બિન-નિષ્ફળ રેપ્લિકા વિનંતિઓના ક્રમ પર સંમત થાય છે.
4. કમિિટ (Commit): એકવાર રેપ્લિકા ચોક્કસ વિનંતિ માટે 2f+1 પ્રીપેર સંદેશાઓ (તેના પોતાના સહિત) પ્રાપ્ત કરે છે (જ્યાં f નિષ્ફળ નોડ્સની મહત્તમ સંખ્યા છે), તે અન્ય તમામ રેપ્લિકાને 'કમિિટ' સંદેશ મલ્ટિકાસ્ટ કરે છે. આ તબક્કો ખાતરી કરે છે કે વિનંતિ પ્રતિબદ્ધ થશે.
5. જવાબ (Reply): 2f+1 કમિિટ સંદેશાઓ પ્રાપ્ત કર્યા પછી, રેપ્લિકા ક્લાયન્ટ વિનંતિ ચલાવે છે અને ક્લાયન્ટને 'જવાબ' મોકલે છે. ક્લાયન્ટ ઓપરેશનને સફળ માનતા પહેલા f+1 સમાન જવાબોની રાહ જુએ છે.

PBFT ના ફાયદા અને ગેરફાયદા

• ફાયદા: Byzantine ફોલ્ટ્સ સહન કરે છે, દૂષિત સહભાગીઓ સાથે પણ મજબૂત સલામતી ગેરંટી સુનિશ્ચિત કરે છે. નિર્ધારિત સર્વસંમતિ (કોઈ સંભાવનાપૂર્ણ અંતિમતા નથી).
• ગેરફાયદા: નોંધપાત્ર સંચાર ઓવરહેડ (પ્રતિ સર્વસંમતિ રાઉન્ડ O(n^2) સંદેશાઓની જરૂર પડે છે, જ્યાં n રેપ્લિકાની સંખ્યા છે), જે સ્કેલેબિલિટીને મર્યાદિત કરે છે. ઉચ્ચ વિલંબ. જટિલ અમલીકરણ.

PBFT ના વ્યવહારુ અમલીકરણો

તેના ઓવરહેડને કારણે મુખ્ય પ્રવાહના ઇન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચરમાં ઓછું સામાન્ય હોવા છતાં, PBFT અને તેના વંશજો એવા વાતાવરણમાં નિર્ણાયક છે જ્યાં વિશ્વાસ ધારી શકાતો નથી:

• Hyperledger Fabric: એક પરવાનગીવાળી બ્લોકચેન પ્લેટફોર્મ જે ટ્રાન્ઝેક્શન ઓર્ડરિંગ અને અંતિમતા માટે PBFT (અથવા મોડ્યુલર સર્વસંમતિ સેવા) ના સ્વરૂપનો ઉપયોગ કરે છે.
• વિવિધ બ્લોકચેન પ્રોજેક્ટ્સ: ઘણી એન્ટરપ્રાઇઝ બ્લોકચેન અને પરવાનગીવાળી વિતરિત લેજર ટેકનોલોજી (DLTs) જાણીતા, પરંતુ સંભવિત અવિશ્વસનીય, સહભાગીઓ વચ્ચે સર્વસંમતિ પ્રાપ્ત કરવા માટે BFT અલ્ગોરિધમ્સ અથવા પ્રકારોનો ઉપયોગ કરે છે.

સર્વસંમતિનું અમલીકરણ: વ્યવહારુ વિચારણાઓ

સર્વસંમતિ અલ્ગોરિધમ પસંદ કરવું અને અમલ કરવું એ એક નોંધપાત્ર કાર્ય છે. સફળ જમાવટ માટે અનેક વ્યવહારુ પરિબળો પર કાળજીપૂર્વક વિચાર કરવો આવશ્યક છે.

યોગ્ય અલ્ગોરિધમ પસંદ કરવું

સર્વસંમતિ અલ્ગોરિધમની પસંદગી તમારા સિસ્ટમની ચોક્કસ આવશ્યકતાઓ પર ખૂબ આધાર રાખે છે:

• ફોલ્ટ ટોલરન્સ જરૂરિયાતો: શું તમારે ફક્ત ક્રેશ ફોલ્ટ્સ સહન કરવાની જરૂર છે, અથવા બાયઝેન્ટાઇન નિષ્ફળતાઓને ધ્યાનમાં લેવી આવશ્યક છે? મોટાભાગની એન્ટરપ્રાઇઝ એપ્લિકેશન્સ માટે, Raft અથવા Paxos જેવા ક્રેશ-ફોલ્ટ ટોલરન્ટ અલ્ગોરિધમ્સ પૂરતા અને વધુ કાર્યક્ષમ છે. અત્યંત પ્રતિસ્પર્ધી અથવા ટ્રસ્ટલેસ વાતાવરણ (દા.ત., પબ્લિક બ્લોકચેન) માટે, BFT અલ્ગોરિધમ્સ જરૂરી છે.
• પ્રદર્શન વિ. સુસંગતતા વેપાર-બંધ: ઉચ્ચ સુસંગતતા ઘણીવાર ઉચ્ચ વિલંબ અને નીચા થ્રુપુટ સાથે આવે છે. તમારી એપ્લિકેશનની અંતિમ સુસંગતતા વિરુદ્ધ મજબૂત સુસંગતતા માટે સહનશીલતા સમજો. Raft ઘણી એપ્લિકેશનો માટે સારું સંતુલન પ્રદાન કરે છે.
• અમલીકરણ અને જાળવણીની સરળતા: Raft ની સરળતા તેને નવા અમલીકરણો માટે લોકપ્રિય પસંદગી બનાવે છે. Paxos, શક્તિશાળી હોવા છતાં, યોગ્ય રીતે મેળવવું અત્યંત મુશ્કેલ છે. તમારી એન્જિનિયરિંગ ટીમની કુશળતા અને લાંબા ગાળાની જાળવણીક્ષમતાને ધ્યાનમાં લો.
• સ્કેલેબિલિટી જરૂરિયાતો: તમારા ક્લસ્ટરમાં કેટલા નોડ્સ હશે? તેઓ કેટલા ભૌગોલિક રીતે વિખરાયેલા હશે? O(n^2) સંચાર જટિલતા (PBFT જેવા) ધરાવતા અલ્ગોરિધમ્સ સેંકડો અથવા હજારો નોડ્સ સુધી સ્કેલ કરશે નહીં, જ્યારે નેતા-આધારિત અલ્ગોરિધમ્સ મોટા ક્લસ્ટરોને વધુ અસરકારક રીતે સંચાલિત કરી શકે છે.

નેટવર્ક વિશ્વસનીયતા અને ટાઇમઆઉટ્સ

સર્વસંમતિ અલ્ગોરિધમ્સ નેટવર્ક પરિસ્થિતિઓ પ્રત્યે અત્યંત સંવેદનશીલ હોય છે. અમલીકરણોએ રોબસ્ટલી હેન્ડલ કરવું આવશ્યક છે:

• નેટવર્ક લેટન્સી: વિલંબ સર્વસંમતિ રાઉન્ડને ધીમો કરી શકે છે, ખાસ કરીને બહુવિધ સંદેશાવ્યવહાર રાઉન્ડની જરૂર હોય તેવા અલ્ગોરિધમ્સ માટે.
• પેકેટ લોસ: સંદેશાઓ છોડી શકાય છે. અલ્ગોરિધમ્સને વિશ્વસનીય સંદેશ વિતરણ સુનિશ્ચિત કરવા માટે ફરીથી પ્રયાસો અને સ્વીકૃતિઓનો ઉપયોગ કરવો જ જોઈએ.
• નેટવર્ક પાર્ટિશન: સિસ્ટમે પાર્ટિશનમાંથી શોધવા અને પુનઃપ્રાપ્ત કરવામાં સક્ષમ હોવું જોઈએ, વિભાજન દરમિયાન સુસંગતતા માટે ઉપલબ્ધતાનું બલિદાન આપી શકે છે.
• અનુકૂલનશીલ ટાઇમઆઉટ્સ: નિશ્ચિત ટાઇમઆઉટ્સ સમસ્યારૂપ હોઈ શકે છે. ગતિશીલ, અનુકૂલનશીલ ટાઇમઆઉટ્સ (દા.ત., નેતા ચૂંટણી માટે) સિસ્ટમોને બદલાતા નેટવર્ક લોડ અને પરિસ્થિતિઓ હેઠળ વધુ સારું પ્રદર્શન કરવામાં મદદ કરી શકે છે.

સ્ટેટ મશીન રેપ્લિકેશન (SMR)

સર્વસંમતિ અલ્ગોરિધમ્સનો ઉપયોગ ઘણીવાર સ્ટેટ મશીન રેપ્લિકેશન (SMR) અમલ કરવા માટે થાય છે. SMR માં, સેવાના તમામ રેપ્લિકા સમાન પ્રારંભિક સ્થિતિમાં શરૂ થાય છે અને સમાન ક્રમમાં ક્લાયન્ટ આદેશોનો સમાન ક્રમ પ્રક્રિયા કરે છે. જો આદેશો નિર્ધારિત હોય, તો તમામ રેપ્લિકા સમાન સ્થિતિ સંક્રમણોમાંથી પસાર થશે, સુસંગતતા સુનિશ્ચિત કરશે. સર્વસંમતિ અલ્ગોરિધમની ભૂમિકા સ્ટેટ મશીન પર લાગુ થવાના આદેશોનો કુલ ક્રમ સંમત કરવાનો છે. આ અભિગમ રેપ્લિકેટેડ ડેટાબેસેસ, વિતરિત લોક અને કન્ફિગરેશન સેવાઓ જેવી ફોલ્ટ-ટોલરન્ટ સેવાઓ બનાવવા માટે મૂળભૂત છે.

મોનિટરિંગ અને ઓબ્ઝર્વેબિલિટી

સર્વસંમતિ અલ્ગોરિધમ્સ સાથે વિતરિત સિસ્ટમ ચલાવવા માટે વિસ્તૃત મોનિટરિંગની જરૂર છે. ટ્રૅક કરવા માટેના મુખ્ય મેટ્રિક્સમાં શામેલ છે:

• નેતા સ્થિતિ: વર્તમાન નેતા કયો નોડ છે? તે કેટલા સમયથી નેતા છે?
• લોગ રેપ્લિકેશન પ્રગતિ: શું અનુયાયીઓ નેતાના લોગથી પાછળ પડી રહ્યા છે? રેપ્લિકેશન લેગ શું છે?
• સર્વસંમતિ રાઉન્ડ લેટન્સી: નવો એન્ટ્રી પ્રતિબદ્ધ કરવામાં કેટલો સમય લાગે છે?
• નેટવર્ક લેટન્સી અને પેકેટ લોસ: બધા નોડ્સ વચ્ચે, ખાસ કરીને નેતા અને અનુયાયીઓ વચ્ચે.
• નોડ આરોગ્ય: બધા સહભાગીઓ માટે CPU, મેમરી, ડિસ્ક I/O.

આ મેટ્રિક્સ પર આધારિત અસરકારક ચેતવણી સર્વસંમતિ નિષ્ફળતાને કારણે સેવા આઉટેજને રોકવા, સમસ્યાઓનું ઝડપથી નિદાન કરવા અને તેને ઉકેલવા માટે નિર્ણાયક છે.

સુરક્ષા અસરો

જ્યારે સર્વસંમતિ અલ્ગોરિધમ્સ સંમતિ સુનિશ્ચિત કરે છે, ત્યારે તેઓ સ્વાભાવિક રીતે સુરક્ષા પ્રદાન કરતા નથી. અમલીકરણોએ ધ્યાનમાં લેવું આવશ્યક છે:

• ઓથેન્ટિકેશન: ફક્ત અધિકૃત નોડ્સ જ સર્વસંમતિ પ્રક્રિયામાં ભાગ લઈ શકે તેની ખાતરી કરવી.
• ઓથોરાઇઝેશન: દરેક નોડ કઈ ક્રિયાઓ (દા.ત., મૂલ્યો પ્રસ્તાવિત કરવા, મત આપવો) કરવાની મંજૂરી છે તે વ્યાખ્યાયિત કરવું.
• એન્ક્રિપ્શન: નોડ્સ વચ્ચે સંદેશાવ્યવહારને સુરક્ષિત રાખવા જેથી ઇવ્સડ્રોપિંગ અથવા ટેમ્પરિંગ અટકાવી શકાય.
• અખંડિતતા: સંદેશાઓ ટ્રાન્ઝિટમાં બદલાયા નથી તેની ખાતરી કરવા માટે ડિજિટલ સહીઓ અથવા સંદેશ પ્રમાણીકરણ કોડ્સનો ઉપયોગ કરવો, ખાસ કરીને BFT સિસ્ટમ્સ માટે નિર્ણાયક.

અદ્યતન વિષયો અને ભાવિ વલણો

વિતરિત સર્વસંમતિનું ક્ષેત્ર સતત વિકસિત થઈ રહ્યું છે, જેમાં ચાલુ સંશોધન અને નવા પડકારો ઉભરી રહ્યા છે.

ડાયનેમિક મેમ્બરશિપ

ઘણા સર્વસંમતિ અલ્ગોરિધમ્સ સ્થિર સહભાગી નોડ્સના સમૂહની ધારણા કરે છે. જોકે, વાસ્તવિક-વિશ્વ સિસ્ટમોને સ્કેલ અપ અથવા ડાઉન કરવા, અથવા નિષ્ફળ હાર્ડવેરને બદલવા માટે ઘણીવાર ડાયનેમિક મેમ્બરશિપ ફેરફારો (નોડ્સ ઉમેરવા અથવા દૂર કરવા) ની જરૂર પડે છે. સુસંગતતા જાળવી રાખીને ક્લસ્ટર મેમ્બરશિપને સુરક્ષિત રીતે બદલવું એ એક જટિલ સમસ્યા છે, અને Raft જેવા અલ્ગોરિધમ્સ આ માટે સુ-વ્યાખ્યાયિત, બહુ-તબક્કાના પ્રોટોકોલ ધરાવે છે.

ભૌગોલિક રીતે વિતરિત જમાવટ (WAN લેટન્સી)

ભૌગોલિક રીતે વિખરાયેલા ડેટા સેન્ટર્સમાં સર્વસંમતિ અલ્ગોરિધમ્સ જમાવવાથી નોંધપાત્ર વાઈડ એરિયા નેટવર્ક (WAN) લેટન્સી આવે છે, જે પ્રદર્શનને ગંભીરપણે અસર કરી શકે છે. WAN માટે ઓપ્ટિમાઇઝ્ડ Paxos અથવા Raft પ્રકારો જેવી વ્યૂહરચનાઓ (દા.ત., સ્થાનિક પ્રદેશોમાં ઝડપી વાંચન માટે નાના ક્વોરમનો ઉપયોગ કરવો, અથવા નેતાઓને કાળજીપૂર્વક મૂકવો) શોધવામાં આવી રહી છે. મલ્ટી-રિજન જમાવટ ઘણીવાર વૈશ્વિક સુસંગતતા અને સ્થાનિક પ્રદર્શન વચ્ચે વેપાર-બંધ ધરાવે છે.

બ્લોકચેન સર્વસંમતિ પદ્ધતિઓ

બ્લોકચેન ટેકનોલોજીના ઉદયે સર્વસંમતિમાં નવી રુચિ અને નવીનતાને ઉત્તેજીત કરી છે. પબ્લિક બ્લોકચેન્સ એક અનન્ય પડકારનો સામનો કરે છે: વિશાળ, ગતિશીલ અને સંભવિત પ્રતિસ્પર્ધી અજાણ સહભાગીઓ વચ્ચે કેન્દ્રીય સત્તા વિના સર્વસંમતિ પ્રાપ્ત કરવી. આ નવી સર્વસંમતિ પદ્ધતિઓના વિકાસ તરફ દોરી ગયું છે:

• Proof-of-Work (PoW): (દા.ત., Bitcoin, Ethereum 'The Merge' પહેલા) લેજરને સુરક્ષિત કરવા માટે ગણતરીત્મક પઝલ-સોલ્વિંગ પર આધાર રાખે છે, જે દૂષિત કલાકારો માટે ઇતિહાસ ફરીથી લખવાનું ખર્ચાળ બનાવે છે.
• Proof-of-Stake (PoS): (દા.ત., Ethereum 'The Merge' પછી, Solana, Cardano) વેલિડેટર્સને તેમના 'સ્ટેક' કરેલા ક્રિપ્ટોકરન્સીની રકમ અનુસાર પસંદ કરવામાં આવે છે, જે પ્રામાણિક વર્તનને પ્રોત્સાહિત કરે છે.
• Delegated Proof-of-Stake (DPoS): (દા.ત., EOS, TRON) સ્ટેકહોલ્ડર્સ ટ્રાન્ઝેક્શનને માન્ય કરવા માટે મર્યાદિત સંખ્યામાં પ્રતિનિધિઓને પસંદ કરે છે.
• Directed Acyclic Graphs (DAGs): (દા.ત., IOTA, Fantom) એક અલગ ડેટા સ્ટ્રક્ચર પરંપરાગત બ્લોક-આધારિત સર્વસંમતિ વિના ઉચ્ચ થ્રુપુટની સંભવિત ઓફર કરીને ટ્રાન્ઝેક્શનના સમાંતર પ્રક્રિયાને મંજૂરી આપે છે.

આ અલ્ગોરિધમ્સ ઘણીવાર પરંપરાગત વિતરિત સિસ્ટમ સર્વસંમતિની તુલનામાં વિવિધ ગુણધર્મો (દા.ત., સેન્સરશિપ પ્રતિકાર, વિકેન્દ્રીકરણ, અંતિમતા) ને પ્રાધાન્ય આપે છે, જે સામાન્ય રીતે વિશ્વાસપાત્ર, મર્યાદિત નોડ્સના સમૂહની અંદર મજબૂત સુસંગતતા અને ઉચ્ચ ઉપલબ્ધતા પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે.

ઓપ્ટિમાઇઝેશન અને પ્રકારો

ચાલુ સંશોધન હાલના અલ્ગોરિધમ્સને સુધારવાનું અને નવા પ્રસ્તાવિત કરવાનું ચાલુ રાખે છે. ઉદાહરણોમાં શામેલ છે:

• Fast Paxos: એક પ્રકાર જે સામાન્ય પરિસ્થિતિઓમાં એક રાઉન્ડ સંદેશાવ્યવહારમાં મૂલ્યો પસંદ કરવાની મંજૂરી આપીને વિલંબ ઘટાડવા માટે ડિઝાઇન કરાયેલ છે.
• Egalitarian Paxos: કેટલાક દૃશ્યોમાં સંકલન વિના એકસાથે બહુવિધ નેતાઓ અથવા પ્રસ્તાવકોને સંચાલિત કરવાની મંજૂરી આપીને થ્રુપુટ સુધારવાનું લક્ષ્ય રાખે છે.
• Generalized Paxos: મૂલ્યોના ક્રમ અને મનસ્વી સ્ટેટ મશીન ઓપરેશન્સ પર કરાર માટે Paxos ને વિસ્તૃત કરે છે.

નિષ્કર્ષ

સર્વસંમતિ અલ્ગોરિધમ્સ તે આધારસ્તંભ છે જેના પર વિશ્વસનીય વિતરિત સિસ્ટમ્સ બનાવવામાં આવે છે. સૈદ્ધાંતિક રીતે પડકારરૂપ હોવા છતાં, તેમનું નિપુણતા આધુનિક સિસ્ટમ આર્કિટેક્ચરની જટિલતાઓમાં પ્રવેશતા કોઈપણ વ્યાવસાયિક માટે આવશ્યક છે. Paxos ની કડક સલામતી ગેરંટીથી લઈને Raft ની વપરાશકર્તા-મૈત્રીપૂર્ણ ડિઝાઇન સુધી, અને PBFT ની મજબૂત ફોલ્ટ ટોલરન્સ સુધી, દરેક અલ્ગોરિધમ અનિશ્ચિતતાના ચહેરામાં સુસંગતતા સુનિશ્ચિત કરવા માટે વેપાર-બંધનો અનન્ય સમૂહ પ્રદાન કરે છે.

આ અલ્ગોરિધમ્સનું અમલીકરણ ફક્ત શૈક્ષણિક કવાયત નથી; તે એવી સિસ્ટમોનું ઇજનેરી કરવું છે જે નેટવર્ક અને હાર્ડવેર નિષ્ફળતાઓની અણધારી પ્રકૃતિનો સામનો કરી શકે, ડેટા અખંડિતતા અને વિશ્વભરમાં વપરાશકર્તાઓ માટે સતત કામગીરી સુનિશ્ચિત કરે છે. જેમ જેમ વિતરિત સિસ્ટમ્સ વિકસિત થતી રહે છે, ક્લાઉડ કમ્પ્યુટિંગ, બ્લોકચેન અને વૈશ્વિક-સ્કેલ સેવાઓ માટે સતત વધતી માંગ દ્વારા બળતણ મેળવી રહી છે, તેમ તેમ સર્વસંમતિ અલ્ગોરિધમ્સના સિદ્ધાંતો અને વ્યવહારુ એપ્લિકેશન મજબૂત અને સ્થિતિસ્થાપક સિસ્ટમ ડિઝાઇનના મોખરે રહેશે. આ મૂળભૂત નિર્માણ બ્લોક્સને સમજવાથી એન્જિનિયરોને ઉચ્ચ-ઉપલબ્ધ અને સુસંગત ડિજિટલ ઇન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચરના આગલા પેઢી બનાવવા માટે સશક્ત બનાવે છે જે આપણા પરસ્પર જોડાયેલા વિશ્વની સેવા કરે છે.