분산 시스템: 합의 알고리즘 구현의 복잡성 탐색

현대 기술의 광대하고 상호 연결된 환경에서 분산 시스템은 우리가 매일 사용하는 거의 모든 중요한 서비스의 근간을 이룹니다. 글로벌 금융 네트워크 및 클라우드 인프라에서 실시간 통신 플랫폼 및 엔터프라이즈 애플리케이션에 이르기까지 이러한 시스템은 여러 독립적인 컴퓨팅 노드에서 작동하도록 설계되었습니다. 타의 추종을 불허하는 확장성, 복원력 및 가용성을 제공하는 동시에 이 배포는 심오한 과제를 제시합니다. 일부 노드가 불가피하게 실패하더라도 모든 참여 노드에서 일관되고 합의된 상태를 유지하는 것입니다. 이것이 바로 합의 알고리즘의 영역입니다.

합의 알고리즘은 분산 환경에서 데이터 무결성 및 운영 연속성의 조용한 수호자입니다. 네트워크 지연, 노드 충돌 또는 악의적인 동작에도 불구하고 기계 그룹이 단일 값, 작업 순서 또는 상태 전환에 동의할 수 있도록 합니다. 그것 없이는 우리가 디지털 세계에서 기대하는 신뢰성이 무너질 것입니다. 이 종합 가이드는 합의 알고리즘의 복잡한 세계를 탐구하고, 기본 원칙을 탐구하고, 주요 구현을 검토하고, 실제 분산 시스템에 배포하기 위한 실질적인 통찰력을 제공합니다.

분산 합의의 근본적인 과제

견고한 분산 시스템을 구축하는 것은 본질적으로 복잡합니다. 핵심적인 어려움은 메시지가 지연, 손실 또는 재정렬될 수 있고 노드가 독립적으로 실패할 수 있는 네트워크의 비동기적 특성에 있습니다. 여러 서버가 특정 트랜잭션이 커밋되었는지 여부에 동의해야 하는 시나리오를 고려하십시오. 일부 서버가 성공을 보고하고 다른 서버가 실패를 보고하면 시스템의 상태가 모호해져 데이터 불일치 및 잠재적인 운영 혼란으로 이어집니다.

CAP 정리 및 관련성

분산 시스템의 기본 개념은 분산 데이터 저장소가 다음 세 가지 속성 중 두 가지만 동시에 보장할 수 있다고 명시하는 CAP 정리입니다.

• 일관성: 모든 읽기는 가장 최근의 쓰기 또는 오류를 수신합니다.
• 가용성: 모든 요청은 가장 최근의 쓰기라는 보장 없이 응답을 수신합니다.
• 파티션 내성: 시스템은 노드 간에 메시지를 삭제하는 임의의 네트워크 오류(파티션)에도 불구하고 계속 작동합니다.

실제로 네트워크 파티션은 충분히 큰 규모의 분산 시스템에서 불가피합니다. 따라서 설계자는 항상 파티션 내성(P)을 선택해야 합니다. 이로 인해 일관성(C)과 가용성(A) 중에서 선택해야 합니다. 합의 알고리즘은 주로 네트워크 분할 중 가용성(A)을 희생하더라도 파티션(P)에 직면하더라도 일관성(C)을 유지하도록 설계되었습니다. 이 절충은 금융 원장 또는 구성 관리 서비스와 같이 데이터 무결성이 가장 중요한 시스템을 설계할 때 매우 중요합니다.

분산 시스템의 오류 모델

시스템이 겪을 수 있는 오류 유형을 이해하는 것은 효과적인 합의 메커니즘을 설계하는 데 매우 중요합니다.

• 충돌 오류(실패 중지): 노드가 단순히 작동을 중지합니다. 충돌하여 다시 시작될 수 있지만 잘못되거나 오해의 소지가 있는 메시지를 보내지 않습니다. 이것은 가장 일반적이고 처리하기 쉬운 오류입니다.
• 충돌 복구 오류: 충돌 오류와 유사하지만 노드는 충돌에서 복구하여 시스템에 다시 참여할 수 있으며 올바르게 처리되지 않으면 잠재적으로 오래된 상태가 됩니다.
• 누락 오류: 노드가 메시지를 보내거나 받지 못하거나 메시지를 삭제합니다. 이는 네트워크 문제 또는 소프트웨어 버그 때문일 수 있습니다.
• 비잔틴 오류: 가장 심각하고 복잡합니다. 노드는 악의적이거나 오해의 소지가 있는 메시지를 보내거나 다른 결함이 있는 노드와 공모하거나 심지어 시스템을 적극적으로 방해하려고 시도하는 등 임의로 동작할 수 있습니다. 이러한 오류는 일반적으로 블록체인 또는 군사 애플리케이션과 같이 매우 민감한 환경에서 고려됩니다.

FLP 불가능성 결과

냉정한 이론적 결과인 FLP 불가능성 정리(Fischer, Lynch, Paterson, 1985)는 비동기 분산 시스템에서 프로세스 하나라도 충돌할 수 있는 경우 합의를 보장하는 것은 불가능하다고 명시합니다. 이 정리는 합의를 달성하는 데 내재된 어려움을 강조하고 실제 알고리즘이 네트워크 동기(예: 제한된 시간 내의 메시지 전달)에 대한 가정을 하거나 모든 시나리오에서 결정론적이기보다는 확률론적으로 진행하기 위해 무작위화 및 시간 초과에 의존하는 이유를 강조합니다. 이는 시스템이 매우 높은 확률로 합의를 달성하도록 설계될 수 있지만 완전히 비동기적이고 오류가 발생하기 쉬운 환경에서 절대적인 확실성을 이론적으로 달성할 수 없음을 의미합니다.

합의 알고리즘의 핵심 개념

이러한 어려움에도 불구하고 실제 합의 알고리즘은 필수적입니다. 일반적으로 일련의 핵심 속성을 준수합니다.

• 합의: 모든 결함이 없는 프로세스는 결국 동일한 값에 동의합니다.
• 유효성: 값 v에 동의하면 v는 일부 프로세스에서 제안되었어야 합니다.
• 종료: 모든 결함이 없는 프로세스는 결국 값에 대해 결정합니다.
• 무결성: 각 결함이 없는 프로세스는 최대 하나의 값에 대해 결정합니다.

이러한 기본 속성 외에도 여러 메커니즘이 일반적으로 사용됩니다.

• 리더 선출: 많은 합의 알고리즘은 값을 제안하고 합의 프로세스를 오케스트레이션하는 역할을 하는 '리더'를 지정합니다. 리더가 실패하면 새 리더를 선출해야 합니다. 이는 조정을 단순화하지만 강력하게 처리되지 않으면 잠재적인 단일 실패 지점(합의가 아닌 제안용)을 도입합니다.
• 정족수: 모든 노드가 동의하도록 요구하는 대신 노드의 '정족수'(과반수 또는 특정 하위 집합)가 제안을 인정하면 합의에 도달하는 경우가 많습니다. 이를 통해 일부 노드가 다운되거나 느린 경우에도 시스템이 진행할 수 있습니다. 정족수 크기는 두 개의 교차하는 정족수가 항상 하나 이상의 공통 노드를 공유하여 충돌하는 결정을 방지하도록 신중하게 선택됩니다.
• 로그 복제: 합의 알고리즘은 종종 여러 시스템에서 일련의 명령(로그)을 복제하여 작동합니다. 합의에 의해 동의되면 각 명령은 로그에 추가됩니다. 그런 다음 이 로그는 모든 복제본이 동일한 순서로 명령을 처리하고 동일한 상태에 도달하도록 보장하는 '상태 머신'에 대한 결정론적 입력으로 사용됩니다.

인기 있는 합의 알고리즘 및 구현

합의에 대한 이론적 환경은 광대하지만 몇 가지 알고리즘이 실제 분산 시스템에서 지배적인 솔루션으로 등장했습니다. 각각은 복잡성, 성능 및 내결함성 특성의 다양한 균형을 제공합니다.

Paxos: 분산 합의의 대부

1990년 Leslie Lamport가 처음 발표한 Paxos(훨씬 나중에 널리 이해되었지만)는 가장 영향력 있고 널리 연구된 합의 알고리즘이라고 할 수 있습니다. 프로세스의 과반수가 작동하는 경우 충돌이 발생하기 쉬운 프로세스를 사용하여 비동기 네트워크에서 합의를 달성하는 능력으로 유명합니다. 그러나 공식적인 설명은 이해하기가 매우 어렵기 때문에 "Paxos는 일단 이해하면 간단합니다."라는 말이 나오게 되었습니다.

Paxos 작동 방식(간단화됨)

Paxos는 세 가지 유형의 참가자를 정의합니다.

• 제안자: 합의할 값을 제안합니다.
• 수락자: 제안된 값에 투표합니다. 그들은 자신이 본 가장 높은 제안 번호와 수락한 값을 저장합니다.
• 학습자: 어떤 값이 선택되었는지 알아냅니다.

알고리즘은 두 가지 주요 단계로 진행됩니다.

1. 1단계(준비):
   • 1a(준비): 제안자는 새롭고 전역적으로 고유한 제안 번호 n이 있는 '준비' 메시지를 과반수의 수락자에게 보냅니다.
   • 1b(약속): 수락자는 준비 메시지 (n)을 받으면 n보다 작은 번호가 있는 모든 향후 제안을 무시하겠다는 '약속'으로 응답합니다. 이전 제안에 대한 값을 이미 수락한 경우 가장 높은 번호의 수락된 값 (v_accepted)과 제안 번호 (n_accepted)을 응답에 포함합니다.
2. 2단계(수락):
   • 2a(수락): 제안자가 과반수의 수락자로부터 약속을 받으면 제안에 대한 값 v를 선택합니다. 수락자가 이전에 수락한 값 v_accepted를 보고한 경우 제안자는 가장 높은 n_accepted와 관련된 값을 선택해야 합니다. 그렇지 않으면 자신의 값을 제안할 수 있습니다. 그런 다음 제안 번호 n과 선택한 값 v를 포함하는 '수락' 메시지를 동일한 과반수의 수락자에게 보냅니다.
   • 2b(수락됨): 수락자는 수락 메시지 (n, v)를 받으면 n보다 작은 번호가 있는 제안을 무시하겠다고 약속하지 않은 경우 값 v를 수락합니다. 그런 다음 학습자에게 수락된 값을 알립니다.

Paxos의 장단점

• 장점: 내결함성이 높습니다(2f+1 노드 중에서 f개의 충돌 오류를 허용할 수 있음). 네트워크 파티션 중에도 안전(잘못된 결정을 내리지 않음)을 보장합니다. 고정 리더 없이 진행할 수 있습니다(리더 선출이 단순화되지만).
• 단점: 올바르게 이해하고 구현하기가 매우 복잡합니다. 특정 최적화(예: Multi-Paxos에서와 같이 구별된 리더 사용) 없이 활성 문제(예: 반복되는 리더 선출, 기아 상태로 이어짐)로 고통받을 수 있습니다.

실제 구현 및 변형

복잡성 때문에 순수한 Paxos는 거의 직접 구현되지 않습니다. 대신 시스템은 종종 안정적인 리더가 여러 값을 순차적으로 제안하도록 하여 리더 선출의 오버헤드를 여러 번의 합의 라운드에 걸쳐 분할 상환하는 Multi-Paxos와 같은 변형을 사용합니다. Paxos(또는 파생 제품)의 영향을 받거나 직접 사용하는 시스템의 예로는 Google의 Chubby 잠금 서비스, Apache ZooKeeper(Paxos와 유사한 알고리즘인 ZAB 사용) 및 다양한 분산 데이터베이스 시스템이 있습니다.

Raft: 이해하기 쉬운 합의

Raft는 Diego Ongaro와 John Ousterhout가 스탠포드 대학에서 '이해하기 쉽게'라는 명시적인 목표로 개발했습니다. Paxos는 합의를 위한 이론적 최소값에 초점을 맞추는 반면, Raft는 보다 구조화되고 직관적인 접근 방식을 우선시하여 구현하고 추론하기가 훨씬 쉽습니다.

Raft 작동 방식

Raft는 노드에 대한 명확한 역할과 간단한 상태 전환을 정의하여 작동합니다.

• 리더: 모든 클라이언트 요청을 처리하고, 로그 항목을 제안하고, 팔로워에게 복제하는 역할을 하는 기본 노드입니다. 한 번에 한 명의 리더만 있습니다.
• 팔로워: 리더의 요청에 응답하고 후보자에게 투표하는 수동 노드입니다.
• 후보자: 리더가 실패했다고 판단하여 새로운 리더 선출을 시작할 때 팔로워가 전환되는 상태입니다.

Raft는 두 가지 주요 메커니즘을 통해 합의를 달성합니다.

1. 리더 선출: 팔로워가 특정 시간 초과 기간 동안 리더로부터 소식을 듣지 못하면 후보자가 됩니다. 현재 임기(논리적 시계)를 늘리고 자신에게 투표합니다. 그런 다음 다른 노드에 'RequestVote' RPC를 보냅니다. 과반수로부터 투표를 받으면 새로운 리더가 됩니다. 다른 노드가 리더가 되거나 분할 투표가 발생하면 새 선거 임기가 시작됩니다.
2. 로그 복제: 리더가 선출되면 클라이언트 명령을 수신하고 로컬 로그에 추가합니다. 그런 다음 'AppendEntries' RPC를 모든 팔로워에게 보내 이러한 항목을 복제합니다. 리더가 팔로워의 과반수에 복제하면 로그 항목이 커밋됩니다. 커밋된 항목만 상태 머신에 적용됩니다.

Raft의 장단점

• 장점: Paxos보다 이해하고 구현하기가 훨씬 쉽습니다. 강력한 리더 모델은 클라이언트 상호 작용 및 로그 관리를 단순화합니다. 충돌 오류 시 안전과 활성을 보장합니다.
• 단점: 강력한 리더는 쓰기 작업이 많은 워크로드에 병목 현상이 될 수 있습니다(그러나 이는 많은 사용 사례에서 허용되는 경우가 많습니다). 진행을 위해서는 안정적인 리더가 필요하며, 이는 잦은 네트워크 파티션 또는 리더 실패의 영향을 받을 수 있습니다.

Raft의 실제 구현

이해하기 쉽도록 설계된 Raft는 널리 채택되었습니다. 주요 예는 다음과 같습니다.

• etcd: Kubernetes에서 클러스터 조정 및 상태 관리에 사용하는 분산 키-값 저장소입니다.
• Consul: 서비스 검색 및 구성을 위해 가용성이 높고 일관성 있는 데이터 저장소에 Raft를 사용하는 서비스 메시 솔루션입니다.
• cockroachDB: 기본 스토리지 및 복제를 위해 Raft 기반 접근 방식을 사용하는 분산 SQL 데이터베이스입니다.
• HashiCorp Nomad: 에이전트 조정을 위해 Raft를 사용하는 워크로드 오케스트레이터입니다.

ZAB(ZooKeeper Atomic Broadcast)

ZAB는 널리 사용되는 분산 조정 서비스인 Apache ZooKeeper의 핵심에 있는 합의 알고리즘입니다. Paxos와 자주 비교되지만 ZAB는 상태 변경에 대한 순서가 지정된 안정적인 브로드캐스트를 제공하고 리더 선출을 관리하는 ZooKeeper의 요구 사항에 맞게 특별히 조정되었습니다.

ZAB 작동 방식

ZAB는 모든 ZooKeeper 복제본의 상태를 동기화 상태로 유지하는 것을 목표로 합니다. 이는 일련의 단계를 통해 달성됩니다.

1. 리더 선출: ZooKeeper는 단일 리더가 항상 활성 상태인지 확인하기 위해 원자적 브로드캐스트 프로토콜(리더 선출 포함)의 변형을 사용합니다. 현재 리더가 실패하면 노드가 새 리더, 일반적으로 최신 로그가 있는 노드에 투표하는 선출 프로세스가 시작됩니다.
2. 검색: 리더가 선출되면 팔로워로부터 가장 최근 상태를 결정하기 위해 검색 단계를 시작합니다. 팔로워는 가장 높은 로그 ID를 리더에게 보냅니다.
3. 동기화: 그런 다음 리더는 팔로워와 상태를 동기화하고 누락된 트랜잭션을 보내 최신 상태로 만듭니다.
4. 브로드캐스트: 동기화 후 시스템은 브로드캐스트 단계에 들어갑니다. 리더는 새 트랜잭션(클라이언트 쓰기)을 제안하고 이러한 제안은 팔로워에게 브로드캐스트됩니다. 과반수의 팔로워가 제안을 인정하면 리더는 제안을 커밋하고 커밋 메시지를 브로드캐스트합니다. 그런 다음 팔로워는 커밋된 트랜잭션을 로컬 상태에 적용합니다.

ZAB의 주요 특징

• 총 주문 브로드캐스트에 중점을 두어 모든 업데이트가 모든 복제본에서 동일한 순서로 처리되도록 보장합니다.
• 높은 처리량을 유지하기 위해 리더 안정성을 강력하게 강조합니다.
• 리더 선출 및 상태 동기화를 핵심 구성 요소로 통합합니다.

ZAB의 실제 사용

Apache ZooKeeper는 Apache Kafka, Hadoop, HBase 및 Solr를 포함한 많은 다른 분산 시스템에 대한 기본 서비스를 제공하여 분산 구성, 리더 선출 및 명명과 같은 서비스를 제공합니다. 그 신뢰성은 강력한 ZAB 프로토콜에서 직접 비롯됩니다.

비잔틴 내결함성(BFT) 알고리즘

Paxos, Raft 및 ZAB는 주로 충돌 오류를 처리하지만 일부 환경에서는 노드가 악의적이거나 임의로 동작할 수 있는 비잔틴 오류에 대한 복원력이 필요합니다. 이는 특히 공개 블록체인 또는 매우 민감한 정부/군사 시스템과 같은 신뢰할 수 없는 환경에서 관련이 있습니다.

실제 비잔틴 내결함성(PBFT)

1999년 Castro와 Liskov가 제안한 PBFT는 가장 잘 알려져 있고 실용적인 BFT 알고리즘 중 하나입니다. 최대 노드의 3분의 1이 비잔틴(악의적이거나 결함이 있음)인 경우에도 분산 시스템이 합의에 도달할 수 있습니다.

PBFT 작동 방식(간단화됨)

PBFT는 각각 지정된 기본(리더)이 있는 일련의 뷰에서 작동합니다. 기본값이 실패하거나 결함이 있는 것으로 의심되는 경우 새 기본값을 선출하기 위해 뷰 변경 프로토콜이 시작됩니다.

클라이언트 요청에 대한 정상적인 작업은 여러 단계를 거칩니다.

1. 클라이언트 요청: 클라이언트는 기본 노드에 요청을 보냅니다.
2. 사전 준비: 기본 노드는 요청에 시퀀스 번호를 할당하고 모든 백업(팔로워) 노드에 '사전 준비' 메시지를 멀티캐스트합니다. 이는 요청에 대한 초기 순서를 설정합니다.
3. 준비: 사전 준비 메시지를 받으면 백업은 진위를 확인한 다음 기본 노드를 포함한 다른 모든 복제본에 '준비' 메시지를 멀티캐스트합니다. 이 단계에서는 모든 결함이 없는 복제본이 요청 순서에 동의하는지 확인합니다.
4. 커밋: 복제본이 특정 요청에 대해 2f+1 준비 메시지(자체 메시지 포함)를 받으면(여기서 f는 최대 결함 노드 수) 다른 모든 복제본에 '커밋' 메시지를 멀티캐스트합니다. 이 단계에서는 요청이 커밋되는지 확인합니다.
5. 응답: 2f+1 커밋 메시지를 받은 후 복제본은 클라이언트 요청을 실행하고 클라이언트에 '응답'을 다시 보냅니다. 클라이언트는 작업이 성공적인 것으로 간주하기 전에 f+1 동일한 응답을 기다립니다.

PBFT의 장단점

• 장점: 비잔틴 오류를 허용하여 악의적인 참가자가 있더라도 강력한 안전 보장을 보장합니다. 결정론적 합의(확률적 최종성이 없음).
• 단점: 상당한 통신 오버헤드(합의 라운드당 O(n^2) 메시지가 필요하며, 여기서 n은 복제본 수), 확장성이 제한됩니다. 높은 대기 시간. 복잡한 구현.

PBFT의 실제 구현

오버헤드로 인해 주류 인프라에서는 덜 일반적이지만 PBFT 및 그 파생 제품은 신뢰를 가정할 수 없는 환경에서 중요합니다.

• Hyperledger Fabric: 트랜잭션 순서 지정 및 최종성을 위해 PBFT 형식(또는 모듈식 합의 서비스)을 사용하는 허가된 블록체인 플랫폼입니다.
• 다양한 블록체인 프로젝트: 많은 엔터프라이즈 블록체인 및 허가된 분산 원장 기술(DLT)은 알려져 있지만 잠재적으로 신뢰할 수 없는 참가자 간에 합의를 달성하기 위해 BFT 알고리즘 또는 변형을 사용합니다.

합의 구현: 실제 고려 사항

합의 알고리즘을 선택하고 구현하는 것은 중요한 작업입니다. 성공적인 배포를 위해서는 여러 가지 실제 요소를 신중하게 고려해야 합니다.

올바른 알고리즘 선택

합의 알고리즘의 선택은 시스템의 특정 요구 사항에 크게 좌우됩니다.

• 내결함성 요구 사항: 충돌 오류만 허용해야 합니까, 아니면 비잔틴 오류를 고려해야 합니까? 대부분의 엔터프라이즈 애플리케이션의 경우 Raft 또는 Paxos와 같은 충돌 내결함성 알고리즘이 충분하고 더 나은 성능을 제공합니다. 고도로 적대적이거나 신뢰할 수 없는 환경(예: 공개 블록체인)의 경우 BFT 알고리즘이 필요합니다.
• 성능 대 일관성 절충: 일관성이 높을수록 대기 시간이 길어지고 처리량이 낮아지는 경우가 많습니다. 최종 일관성 대 강력한 일관성에 대한 애플리케이션의 허용 오차를 이해합니다. Raft는 많은 애플리케이션에 적합한 균형을 제공합니다.
• 구현 및 유지 관리 용이성: Raft의 단순성은 새로운 구현에 널리 사용됩니다. Paxos는 강력하지만 올바르게 구현하기가 매우 어렵습니다. 엔지니어링 팀의 기술과 장기적인 유지 관리 가능성을 고려하십시오.
• 확장성 요구 사항: 클러스터에 몇 개의 노드가 있습니까? 얼마나 지리적으로 분산되어 있습니까? O(n^2) 통신 복잡성(PBFT와 같은)이 있는 알고리즘은 수백 또는 수천 개의 노드로 확장되지 않지만 리더 기반 알고리즘은 더 큰 클러스터를 보다 효과적으로 관리할 수 있습니다.

네트워크 안정성 및 시간 초과

합의 알고리즘은 네트워크 조건에 매우 민감합니다. 구현은 다음을 강력하게 처리해야 합니다.

• 네트워크 대기 시간: 지연으로 인해 합의 라운드가 느려질 수 있습니다. 특히 여러 라운드의 통신이 필요한 알고리즘의 경우 더욱 그렇습니다.
• 패킷 손실: 메시지가 삭제될 수 있습니다. 알고리즘은 안정적인 메시지 전달을 보장하기 위해 재시도 및 승인을 사용해야 합니다.
• 네트워크 파티션: 시스템은 파티션을 감지하고 복구할 수 있어야 하며 분할 중에는 일관성을 위해 가용성을 희생할 수 있습니다.
• 적응형 시간 초과: 고정된 시간 초과는 문제가 될 수 있습니다. 동적이고 적응형 시간 초과(예: 리더 선출)는 시스템이 다양한 네트워크 로드 및 조건에서 더 나은 성능을 발휘하는 데 도움이 될 수 있습니다.

상태 머신 복제(SMR)

합의 알고리즘은 종종 상태 머신 복제(SMR)를 구현하는 데 사용됩니다. SMR에서 서비스의 모든 복제본은 동일한 초기 상태에서 시작하고 동일한 순서로 동일한 시퀀스의 클라이언트 명령을 처리합니다. 명령이 결정적인 경우 모든 복제본은 동일한 시퀀스의 상태를 거쳐 일관성을 보장합니다. 합의 알고리즘의 역할은 상태 머신에 적용될 명령의 총 순서에 동의하는 것입니다. 이 접근 방식은 복제된 데이터베이스, 분산 잠금 및 구성 서비스와 같은 내결함성 서비스를 구축하는 데 기본적입니다.

모니터링 및 관찰 가능성

합의 알고리즘을 사용하여 분산 시스템을 운영하려면 광범위한 모니터링이 필요합니다. 추적할 주요 메트릭은 다음과 같습니다.

• 리더 상태: 현재 리더는 어떤 노드입니까? 얼마나 오랫동안 리더였습니까?
• 로그 복제 진행률: 팔로워가 리더의 로그보다 뒤쳐지고 있습니까? 복제 지연은 무엇입니까?
• 합의 라운드 대기 시간: 새 항목을 커밋하는 데 얼마나 걸립니까?
• 네트워크 대기 시간 및 패킷 손실: 모든 노드 간, 특히 리더와 팔로워 간.
• 노드 상태: 모든 참가자에 대한 CPU, 메모리, 디스크 I/O.

이러한 메트릭을 기반으로 한 효과적인 경고는 문제를 신속하게 진단하고 해결하여 합의 실패로 인한 서비스 중단을 방지하는 데 매우 중요합니다.

보안 의미

합의 알고리즘은 합의를 보장하지만 본질적으로 보안을 제공하지는 않습니다. 구현은 다음을 고려해야 합니다.

• 인증: 권한이 있는 노드만 합의 프로세스에 참여할 수 있도록 보장합니다.
• 권한 부여: 각 노드가 수행할 수 있는 작업(예: 값 제안, 투표)을 정의합니다.
• 암호화: 도청이나 변조를 방지하기 위해 노드 간의 통신을 보호합니다.
• 무결성: 디지털 서명 또는 메시지 인증 코드를 사용하여 메시지가 전송 중에 변경되지 않았는지 확인합니다. 특히 BFT 시스템에 중요합니다.

고급 주제 및 미래 동향

분산 합의 분야는 지속적으로 발전하고 있으며 진행 중인 연구와 새로운 과제가 등장하고 있습니다.

동적 멤버십

많은 합의 알고리즘은 참가 노드의 정적 집합을 가정합니다. 그러나 실제 시스템에서는 규모를 확장하거나 축소하거나 실패한 하드웨어를 교체하기 위해 동적 멤버십 변경(노드 추가 또는 제거)이 필요한 경우가 많습니다. 일관성을 유지하면서 클러스터 멤버십을 안전하게 변경하는 것은 복잡한 문제이며 Raft와 같은 알고리즘에는 이에 대한 잘 정의된 다단계 프로토콜이 있습니다.

지리적으로 분산된 배포(WAN 대기 시간)

지리적으로 분산된 데이터 센터에 합의 알고리즘을 배포하면 광역 네트워크(WAN) 대기 시간이 크게 발생하여 성능에 심각한 영향을 미칠 수 있습니다. WAN에 최적화된 Paxos 또는 Raft 변형(예: 더 빠른 읽기를 위해 로컬 지역 내에서 더 작은 정족수 사용 또는 리더 신중하게 배치)과 같은 전략이 탐구되고 있습니다. 다중 지역 배포에는 종종 글로벌 일관성과 로컬 성능 간의 절충이 포함됩니다.

블록체인 합의 메커니즘

블록체인 기술의 부상은 합의에 대한 새로운 관심과 혁신을 불러일으켰습니다. 공개 블록체인은 고유한 문제에 직면해 있습니다. 중앙 기관 없이 크고 역동적이며 잠재적으로 적대적인 미지의 참가자 집단 간에 합의를 달성하는 것입니다. 이로 인해 새로운 합의 메커니즘이 개발되었습니다.

• 작업 증명(PoW):('The Merge' 이전의 Bitcoin, Ethereum) 악의적인 행위자가 기록을 다시 작성하는 데 비용이 많이 들게 하여 원장을 보호하기 위해 계산 퍼즐 해결에 의존합니다.
• 지분 증명(PoS):('The Merge' 이후의 Ethereum, Solana, Cardano) 검증자는 담보로 '스테이크'하는 암호 화폐의 양에 따라 선택되어 정직한 행동을 장려합니다.
• 위임된 지분 증명(DPoS):(예: EOS, TRON) 이해 관계자는 제한된 수의 대표자를 선출하여 트랜잭션을 검증합니다.
• 방향성 비순환 그래프(DAG):(예: IOTA, Fantom) 다른 데이터 구조를 통해 트랜잭션을 병렬로 처리할 수 있으므로 기존 블록 기반 합의 없이 더 높은 처리량을 제공할 수 있습니다.

이러한 알고리즘은 일반적으로 신뢰할 수 있고 제한된 노드 집합 내에서 강력한 일관성과 높은 가용성에 초점을 맞추는 기존의 분산 시스템 합의와 비교하여 다양한 속성(예: 검열 저항, 분산화, 최종성)을 우선시하는 경우가 많습니다.

최적화 및 변형

진행 중인 연구는 기존 알고리즘을 개선하고 새로운 알고리즘을 제안하고 있습니다. 예는 다음과 같습니다.

• Fast Paxos: 정상적인 조건에서 단일 라운드의 통신으로 값을 선택할 수 있도록 하여 대기 시간을 줄이도록 설계된 변형입니다.
• Egalitarian Paxos: 일부 시나리오에서 조정 없이 여러 리더 또는 제안자가 동시에 작동하도록 하여 처리량을 향상시키는 것을 목표로 합니다.
• Generalized Paxos: 값 시퀀스 및 임의의 상태 머신 작업에 대한 합의를 허용하도록 Paxos를 확장합니다.

결론

합의 알고리즘은 안정적인 분산 시스템이 구축되는 기반입니다. 개념적으로 어렵지만 현대 시스템 아키텍처의 복잡성에 뛰어드는 모든 전문가에게는 그 숙달이 필수적입니다. Paxos의 엄격한 안전 보장에서 Raft의 사용자 친화적인 디자인, PBFT의 강력한 내결함성에 이르기까지 각 알고리즘은 불확실성에 직면하여 일관성을 보장하기 위한 고유한 절충안을 제공합니다.

이러한 알고리즘을 구현하는 것은 단순한 학문적 연습이 아닙니다. 네트워크와 하드웨어 오류의 예측 불가능한 특성을 견딜 수 있는 시스템을 엔지니어링하여 전 세계 사용자에게 데이터 무결성 및 지속적인 운영을 보장하는 것입니다. 클라우드 컴퓨팅, 블록체인 및 전 세계 규모의 서비스에 대한 끊임없이 증가하는 수요에 힘입어 분산 시스템이 계속 진화함에 따라 합의 알고리즘의 원칙과 실제 적용은 강력하고 복원력 있는 시스템 설계의 최전선에 남아 있습니다. 이러한 기본 빌딩 블록을 이해하면 엔지니어가 상호 연결된 세계에 서비스를 제공하는 차세대 가용성이 높고 일관성 있는 디지털 인프라를 만들 수 있습니다.