ระบบกระจาย: เจาะลึกความซับซ้อนของการนำอัลกอริทึมฉันทามติไปใช้งาน

ในภูมิทัศน์อันกว้างใหญ่และเชื่อมโยงกันของเทคโนโลยีสมัยใหม่ ระบบกระจาย (distributed systems) เป็นหัวใจสำคัญของบริการที่สำคัญเกือบทุกอย่างที่เราใช้ในชีวิตประจำวัน ตั้งแต่เครือข่ายการเงินทั่วโลกและโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์ ไปจนถึงแพลตฟอร์มการสื่อสารแบบเรียลไทม์และแอปพลิเคชันระดับองค์กร ระบบเหล่านี้ได้รับการออกแบบให้ทำงานข้ามโหนดคอมพิวเตอร์อิสระหลายตัว แม้จะนำเสนอความสามารถในการปรับขนาดที่ไม่มีใครเทียบได้ ความยืดหยุ่น และความพร้อมใช้งาน แต่การกระจายนี้ก็ทำให้เกิดความท้าทายอย่างลึกซึ้ง: การรักษาสถานะที่สอดคล้องกันและตกลงกันได้ในทุกโหนดที่เข้าร่วม แม้ว่าบางโหนดจะล้มเหลวอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ นี่คืออาณาจักรของ อัลกอริทึมฉันทามติ (consensus algorithms)

อัลกอริทึมฉันทามติเป็นผู้พิทักษ์ที่เงียบสงบของความสมบูรณ์ของข้อมูลและความต่อเนื่องในการดำเนินงานในสภาพแวดล้อมแบบกระจาย พวกเขาช่วยให้กลุ่มเครื่องจักรสามารถตกลงกันในค่าเดียว ลำดับการดำเนินการ หรือการเปลี่ยนสถานะ แม้จะมีเครือข่ายล่าช้า โหนดล่ม หรือแม้แต่พฤติกรรมที่เป็นอันตราย หากไม่มีสิ่งเหล่านี้ ความน่าเชื่อถือที่เราคาดหวังจากโลกดิจิทัลของเราก็จะพังทลายลง คู่มือฉบับสมบูรณ์นี้เจาะลึกโลกที่ซับซ้อนของอัลกอริทึมฉันทามติ สำรวจหลักการพื้นฐาน ตรวจสอบการใช้งานชั้นนำ และให้ข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์สำหรับการนำไปใช้ในระบบกระจายจริง

ความท้าทายพื้นฐานของฉันทามติแบบกระจาย

การสร้างระบบกระจายที่แข็งแกร่งเป็นสิ่งที่ซับซ้อนโดยธรรมชาติ ความยากลำบากหลักอยู่ที่ลักษณะแบบอะซิงโครนัสของเครือข่าย ซึ่งข้อความอาจล่าช้า สูญหาย หรือถูกจัดเรียงใหม่ได้ และโหนดอาจล้มเหลวแยกจากกันได้ ลองพิจารณาสถานการณ์ที่เซิร์ฟเวอร์หลายเครื่องต้องตกลงกันว่าธุรกรรมใดธุรกรรมหนึ่งได้ถูกคอมมิตไปแล้วหรือไม่ หากเซิร์ฟเวอร์บางเครื่องรายงานความสำเร็จ ในขณะที่เครื่องอื่นรายงานความล้มเหลว สถานะของระบบก็จะกำกวม นำไปสู่ความไม่สอดคล้องกันของข้อมูลและความวุ่นวายในการดำเนินงานที่อาจเกิดขึ้น

ทฤษฎี CAP และความเกี่ยวข้อง

แนวคิดพื้นฐานในระบบกระจายคือ ทฤษฎี CAP ซึ่งระบุว่าพื้นที่เก็บข้อมูลแบบกระจายสามารถรับประกันได้พร้อมกันเพียงสองในสามคุณสมบัติดังต่อไปนี้:

• ความสอดคล้อง (Consistency): การอ่านทุกครั้งจะได้รับข้อมูลที่เขียนล่าสุดหรือข้อผิดพลาด
• ความพร้อมใช้งาน (Availability): ทุกคำขอจะได้รับการตอบสนอง โดยไม่มีการรับประกันว่าเป็นข้อมูลที่เขียนล่าสุด
• ความทนทานต่อการแบ่งพาร์ติชัน (Partition Tolerance): ระบบยังคงทำงานได้แม้จะเกิดความล้มเหลวของเครือข่ายโดยพลการ (การแบ่งพาร์ติชัน) ที่ทำให้ข้อความระหว่างโหนดขาดหายไป

ในความเป็นจริง การแบ่งพาร์ติชันของเครือข่ายเป็นสิ่งที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ในระบบกระจายขนาดใหญ่พอสมควร ดังนั้น นักออกแบบจึงต้องเลือกความทนทานต่อการแบ่งพาร์ติชัน (P) เสมอ ซึ่งทำให้เหลือทางเลือกระหว่างความสอดคล้อง (C) และความพร้อมใช้งาน (A) อัลกอริทึมฉันทามติได้รับการออกแบบมาเป็นหลักเพื่อรักษาความสอดคล้อง (C) แม้จะเผชิญกับการแบ่งพาร์ติชัน (P) โดยมักจะแลกมาด้วยความพร้อมใช้งาน (A) ในระหว่างการแยกเครือข่าย การแลกเปลี่ยนนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งเมื่อออกแบบระบบที่ความสมบูรณ์ของข้อมูลมีความสำคัญสูงสุด เช่น บัญชีแยกประเภททางการเงิน หรือบริการจัดการการกำหนดค่า

โมเดลข้อผิดพลาดในระบบกระจาย

การทำความเข้าใจประเภทของข้อผิดพลาดที่ระบบอาจพบเจอเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการออกแบบกลไกฉันทามติที่มีประสิทธิภาพ:

• ข้อผิดพลาดจากการล่ม (Crash Faults หรือ Fail-Stop): โหนดหยุดทำงานเฉยๆ อาจล่มและรีสตาร์ท แต่ไม่ส่งข้อความที่ไม่ถูกต้องหรือทำให้เข้าใจผิด เป็นข้อผิดพลาดที่พบบ่อยที่สุดและจัดการได้ง่ายที่สุด
• ข้อผิดพลาดจากการล่มและกู้คืน (Crash-Recovery Faults): คล้ายกับข้อผิดพลาดจากการล่ม แต่โหนดสามารถกู้คืนจากการล่มและกลับเข้าร่วมระบบได้ ซึ่งอาจมีสถานะที่ล้าสมัยหากไม่ได้รับการจัดการอย่างถูกต้อง
• ข้อผิดพลาดจากการละเลย (Omission Faults): โหนดไม่สามารถส่งหรือรับข้อความได้ หรือทิ้งข้อความ อาจเกิดจากปัญหาเครือข่ายหรือข้อผิดพลาดของซอฟต์แวร์
• ข้อผิดพลาดไบแซนไทน์ (Byzantine Faults): ร้ายแรงและซับซ้อนที่สุด โหนดสามารถทำงานโดยพลการ ส่งข้อความที่เป็นอันตรายหรือทำให้เข้าใจผิด สมคบคิดกับโหนดที่ผิดพลาดอื่น ๆ หรือแม้กระทั่งพยายามก่อวินาศกรรมระบบอย่างแข็งขัน ข้อผิดพลาดเหล่านี้มักจะถูกพิจารณาในสภาพแวดล้อมที่มีความละเอียดอ่อนสูง เช่น บล็อกเชน หรือแอปพลิเคชันทางทหาร

ผลลัพธ์ของทฤษฎี FLP Impossibility

ผลลัพธ์ทางทฤษฎีที่น่าคิดคือ ทฤษฎี FLP Impossibility (Fischer, Lynch, Paterson, 1985) ระบุว่าในระบบกระจายแบบอะซิงโครนัส เป็นไปไม่ได้ที่จะรับประกันฉันทามติหากแม้แต่กระบวนการเดียวก็สามารถล่มได้ ทฤษฎีนี้เน้นย้ำถึงความยากลำบากโดยธรรมชาติในการบรรลุฉันทามติ และเน้นย้ำว่าเหตุใดอัลกอริทึมเชิงปฏิบัติจึงมักตั้งสมมติฐานเกี่ยวกับการซิงโครไนซ์เครือข่าย (เช่น การส่งข้อความภายในเวลาที่กำหนด) หรือพึ่งพาการสุ่มและตัวจับเวลาเพื่อทำให้ความคืบหน้าเป็นแบบความน่าจะเป็นมากกว่าแบบกำหนด (deterministic) ในทุกสถานการณ์ นั่นหมายความว่า ในขณะที่ระบบสามารถออกแบบมาเพื่อให้บรรลุฉันทามติด้วยความน่าจะเป็นที่สูงมาก แต่ความแน่นอนสัมบูรณ์ในสภาพแวดล้อมที่อะซิงโครนัสและมีแนวโน้มที่จะเกิดความล้มเหลวโดยสิ้นเชิงนั้นเป็นไปไม่ได้ในทางทฤษฎี

แนวคิดหลักในอัลกอริทึมฉันทามติ

แม้จะมีความท้าทายเหล่านี้ แต่อัลกอริทึมฉันทามติเชิงปฏิบัติก็เป็นสิ่งที่ขาดไม่ได้ โดยทั่วไปแล้ว พวกมันจะยึดตามชุดคุณสมบัติหลัก:

• การตกลงร่วมกัน (Agreement): กระบวนการที่ไม่ผิดพลาดทั้งหมดจะตกลงในค่าเดียวกันในที่สุด
• ความถูกต้อง (Validity): หากค่า v ได้รับการตกลงร่วมกัน ค่า v นั้นจะต้องถูกเสนอโดยกระบวนการบางอย่าง
• การสิ้นสุด (Termination): กระบวนการที่ไม่ผิดพลาดทั้งหมดจะตัดสินใจเลือกค่าในที่สุด
• ความสมบูรณ์ (Integrity): แต่ละกระบวนการที่ไม่ผิดพลาดจะตัดสินใจเลือกค่าได้มากที่สุดเพียงค่าเดียว

นอกเหนือจากคุณสมบัติพื้นฐานเหล่านี้แล้ว กลไกหลายอย่างยังถูกนำมาใช้โดยทั่วไป:

• การเลือกตั้งผู้นำ (Leader Election): อัลกอริทึมฉันทามติหลายตัวกำหนด 'ผู้นำ' ที่รับผิดชอบในการเสนอค่าและจัดการกระบวนการตกลง หากผู้นำล้มเหลว จะต้องมีการเลือกตั้งผู้นำคนใหม่ สิ่งนี้ช่วยลดความซับซ้อนของการประสานงาน แต่ก็ทำให้เกิดจุดที่อาจเกิดความล้มเหลวเพียงจุดเดียว (สำหรับการเสนอ ไม่ใช่สำหรับการตกลง) หากไม่ได้รับการจัดการอย่างแข็งแกร่ง
• โควรัม (Quorums): แทนที่จะต้องให้ทุกโหนดตกลงร่วมกัน ฉันทามติมักจะเกิดขึ้นเมื่อ 'โควรัม' (ส่วนใหญ่หรือกลุ่มย่อยที่เฉพาะเจาะจง) ของโหนดรับทราบข้อเสนอ สิ่งนี้ช่วยให้ระบบสามารถดำเนินการต่อไปได้แม้ว่าโหนดบางส่วนจะหยุดทำงานหรือช้า ขนาดของโควรัมถูกเลือกอย่างระมัดระวังเพื่อให้แน่ใจว่าโควรัมสองอันใดๆ ที่ตัดกันจะยังคงมีโหนดร่วมกันอย่างน้อยหนึ่งโหนดเสมอ เพื่อป้องกันการตัดสินใจที่ขัดแย้งกัน
• การจำลองบันทึก (Log Replication): อัลกอริทึมฉันทามติมักจะทำงานโดยการจำลองลำดับของคำสั่ง (บันทึก) ข้ามเครื่องจักรหลายเครื่อง แต่ละคำสั่ง เมื่อได้รับการตกลงร่วมกันด้วยฉันทามติ จะถูกผนวกเข้ากับบันทึก บันทึกนี้จะทำหน้าที่เป็นอินพุตแบบกำหนด (deterministic input) ให้กับ 'state machine' ทำให้มั่นใจว่าการจำลองทั้งหมดประมวลผลคำสั่งตามลำดับเดียวกันและไปถึงสถานะเดียวกัน

อัลกอริทึมฉันทามติยอดนิยมและการนำไปใช้งาน

แม้ว่าภูมิทัศน์ทางทฤษฎีของฉันทามติจะกว้างใหญ่ แต่อัลกอริทึมไม่กี่ตัวก็กลายเป็นโซลูชันที่โดดเด่นในระบบกระจายเชิงปฏิบัติ แต่ละตัวนำเสนอความสมดุลที่แตกต่างกันระหว่างความซับซ้อน ประสิทธิภาพ และคุณลักษณะความทนทานต่อข้อผิดพลาด

Paxos: เจ้าพ่อแห่งฉันทามติแบบกระจาย

เผยแพร่ครั้งแรกโดย Leslie Lamport ในปี 1990 (แม้จะเข้าใจกันอย่างกว้างขวางในภายหลังมาก) Paxos เป็นอัลกอริทึมฉันทามติที่มีอิทธิพลและได้รับการศึกษาอย่างกว้างขวางที่สุด มันมีชื่อเสียงในด้านความสามารถในการบรรลุฉันทามติในเครือข่ายแบบอะซิงโครนัสที่มีกระบวนการที่มีแนวโน้มที่จะล่ม โดยมีเงื่อนไขว่ากระบวนการส่วนใหญ่ยังคงทำงานอยู่ อย่างไรก็ตาม คำอธิบายที่เป็นทางการนั้นขึ้นชื่อว่าเข้าใจยากมาก ทำให้เกิดคำกล่าวที่ว่า "Paxos เป็นเรื่องง่าย เมื่อคุณเข้าใจมันแล้ว"

วิธีการทำงานของ Paxos (แบบง่าย)

Paxos กำหนดผู้เข้าร่วมสามประเภท:

• ผู้เสนอ (Proposers): เสนอค่าที่จะตกลงกัน
• ผู้ยอมรับ (Acceptors): ลงคะแนนในค่าที่เสนอ พวกเขาจัดเก็บหมายเลขข้อเสนอสูงสุดที่เคยเห็นและค่าที่ยอมรับ
• ผู้เรียนรู้ (Learners): ค้นหาว่าค่าใดถูกเลือก

อัลกอริทึมดำเนินไปในสองขั้นตอนหลัก:

1. ขั้นตอนที่ 1 (Prepare):
   • 1a (Prepare): ผู้เสนอส่งข้อความ 'Prepare' พร้อมหมายเลขข้อเสนอใหม่ n ที่ไม่ซ้ำกันทั่วโลก ไปยังผู้ยอมรับส่วนใหญ่
   • 1b (Promise): ผู้ยอมรับ เมื่อได้รับข้อความ Prepare (n) จะตอบกลับด้วย 'Promise' ที่จะละเว้นข้อเสนอในอนาคตใดๆ ที่มีหมายเลขน้อยกว่า n หากเคยยอมรับค่าสำหรับข้อเสนอก่อนหน้าแล้ว จะรวมค่าที่ยอมรับซึ่งมีหมายเลขสูงสุด (v_accepted) และหมายเลขข้อเสนอ (n_accepted) ไว้ในการตอบกลับ
2. ขั้นตอนที่ 2 (Accept):
   • 2a (Accept): หากผู้เสนอได้รับ Promises จากผู้ยอมรับส่วนใหญ่ จะเลือกค่า v สำหรับข้อเสนอของตน หากผู้ยอมรับรายใดรายงานค่าที่เคยยอมรับไว้ก่อนหน้า v_accepted ผู้เสนอจะต้องเลือกค่าที่เกี่ยวข้องกับ n_accepted ที่สูงสุด มิฉะนั้น สามารถเสนอค่าของตนเองได้ จากนั้นจะส่งข้อความ 'Accept' ที่มีหมายเลขข้อเสนอ n และค่าที่เลือก v ไปยังผู้ยอมรับส่วนใหญ่กลุ่มเดียวกัน
   • 2b (Accepted): ผู้ยอมรับ เมื่อได้รับข้อความ Accept (n, v) จะยอมรับค่า v หากยังไม่ได้สัญญาว่าจะละเว้นข้อเสนอที่มีหมายเลขน้อยกว่า n จากนั้นจะแจ้งให้ผู้เรียนรู้ทราบถึงค่าที่ยอมรับ

ข้อดีและข้อเสียของ Paxos

• ข้อดี: มีความทนทานต่อข้อผิดพลาดสูง (สามารถทนต่อความล้มเหลวจากการล่ม f ในจำนวนโหนด 2f+1) รับประกันความปลอดภัย (ไม่เคยตัดสินใจผิดพลาด) แม้ในระหว่างการแบ่งพาร์ติชันของเครือข่าย สามารถดำเนินการต่อไปได้โดยไม่ต้องมีผู้นำที่ตายตัว (แม้ว่าการเลือกตั้งผู้นำจะช่วยให้ง่ายขึ้น)
• ข้อเสีย: ซับซ้อนมากในการทำความเข้าใจและนำไปใช้งานอย่างถูกต้อง อาจประสบปัญหาด้าน liveness (เช่น การเลือกตั้งผู้นำซ้ำๆ ซึ่งนำไปสู่การอดอาหาร) หากไม่มีการปรับแต่งเฉพาะ (เช่น การใช้ผู้นำที่โดดเด่นเหมือนใน Multi-Paxos)

การนำไปใช้งานจริงและเวอร์ชันต่างๆ

เนื่องจากความซับซ้อน ทำให้ Paxos บริสุทธิ์ไม่ค่อยถูกนำไปใช้งานโดยตรง แต่ระบบมักใช้เวอร์ชันต่างๆ เช่น Multi-Paxos ซึ่งจะกระจายค่าใช้จ่ายของการเลือกตั้งผู้นำไปยังการทำฉันทามติหลายรอบ โดยให้ผู้นำที่เสถียรเสนอค่าหลายค่าตามลำดับ ตัวอย่างของระบบที่ได้รับอิทธิพลหรือใช้ Paxos (หรืออนุพันธ์ของมัน) โดยตรง ได้แก่ บริการล็อค Chubby ของ Google, Apache ZooKeeper (ใช้ ZAB ซึ่งเป็นอัลกอริทึมที่คล้าย Paxos) และระบบฐานข้อมูลแบบกระจายต่างๆ

Raft: ฉันทามติเพื่อความเข้าใจง่าย

Raft ได้รับการพัฒนาที่มหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ดโดย Diego Ongaro และ John Ousterhout โดยมีเป้าหมายที่ชัดเจนคือ 'ทำความเข้าใจได้ง่าย' ในขณะที่ Paxos มุ่งเน้นไปที่ขีดจำกัดทางทฤษฎีสำหรับการทำฉันทามติ Raft ให้ความสำคัญกับแนวทางที่มีโครงสร้างและใช้งานง่ายมากขึ้น ทำให้ง่ายต่อการนำไปใช้งานและทำความเข้าใจอย่างมาก

วิธีการทำงานของ Raft

Raft ทำงานโดยการกำหนดบทบาทที่ชัดเจนสำหรับโหนดและการเปลี่ยนสถานะที่เรียบง่าย:

• ผู้นำ (Leader): โหนดหลักที่รับผิดชอบในการจัดการคำขอของไคลเอนต์ทั้งหมด การเสนอรายการบันทึก และการจำลองไปยังผู้ติดตาม มีผู้นำเพียงคนเดียวในแต่ละครั้ง
• ผู้ติดตาม (Follower): โหนดแบบพาสซีฟที่เพียงตอบสนองต่อคำขอจากผู้นำและลงคะแนนให้ผู้สมัคร
• ผู้สมัคร (Candidate): สถานะที่ผู้ติดตามเปลี่ยนไปเมื่อเชื่อว่าผู้นำล้มเหลว เริ่มการเลือกตั้งผู้นำใหม่

Raft บรรลุฉันทามติผ่านกลไกสำคัญสองประการ:

1. การเลือกตั้งผู้นำ (Leader Election): เมื่อผู้ติดตามไม่ได้รับข่าวสารจากผู้นำเป็นระยะเวลาที่กำหนด จะกลายเป็นผู้สมัคร มันจะเพิ่มเทอมปัจจุบัน (นาฬิกาเชิงตรรกะ) และลงคะแนนให้ตัวเอง จากนั้นจะส่ง RPCs 'RequestVote' ไปยังโหนดอื่น หากได้รับคะแนนเสียงจากเสียงข้างมาก ก็จะกลายเป็นผู้นำคนใหม่ หากโหนดอื่นกลายเป็นผู้นำหรือเกิดการโหวตที่แยกกัน การเลือกตั้งเทอมใหม่จะเริ่มต้นขึ้น
2. การจำลองบันทึก (Log Replication): เมื่อผู้นำได้รับการเลือกตั้งแล้ว มันจะได้รับคำสั่งจากไคลเอนต์และผนวกเข้ากับบันทึกในเครื่อง จากนั้นจะส่ง RPCs 'AppendEntries' ไปยังผู้ติดตามทั้งหมดเพื่อจำลองรายการเหล่านี้ รายการบันทึกจะถูกคอมมิตเมื่อผู้นำได้จำลองไปยังผู้ติดตามส่วนใหญ่แล้ว เฉพาะรายการที่คอมมิตแล้วเท่านั้นที่จะถูกนำไปใช้กับ state machine

ข้อดีและข้อเสียของ Raft

• ข้อดี: ทำความเข้าใจและนำไปใช้งานง่ายกว่า Paxos อย่างมาก โมเดลผู้นำที่แข็งแกร่งช่วยลดความซับซ้อนของการโต้ตอบกับไคลเอนต์และการจัดการบันทึก รับประกันความปลอดภัยและ liveness ภายใต้ความล้มเหลวจากการล่ม
• ข้อเสีย: ผู้นำที่แข็งแกร่งอาจเป็นคอขวดสำหรับเวิร์คโหลดที่มีการเขียนข้อมูลมาก (แม้ว่าสิ่งนี้มักจะยอมรับได้สำหรับการใช้งานหลายกรณี) ต้องมีผู้นำที่เสถียรเพื่อความคืบหน้า ซึ่งอาจได้รับผลกระทบจากการแบ่งพาร์ติชันของเครือข่ายบ่อยครั้งหรือความล้มเหลวของผู้นำ

การนำ Raft ไปใช้งานจริง

การออกแบบ Raft เพื่อความเข้าใจง่ายทำให้มีการนำไปใช้อย่างแพร่หลาย ตัวอย่างที่โดดเด่นได้แก่:

• etcd: พื้นที่เก็บข้อมูลแบบ key-value แบบกระจายที่ Kubernetes ใช้สำหรับการประสานงานคลัสเตอร์และการจัดการสถานะ
• Consul: โซลูชัน service mesh ที่ใช้ Raft สำหรับพื้นที่เก็บข้อมูลที่มีความพร้อมใช้งานสูงและสอดคล้องกันสำหรับการค้นพบบริการและการกำหนดค่า
• cockroachDB: ฐานข้อมูล SQL แบบกระจายที่ใช้วิธีการที่อิง Raft สำหรับการจัดเก็บและจำลองข้อมูลพื้นฐาน
• HashiCorp Nomad: ตัวจัดการเวิร์คโหลดที่ใช้ Raft ในการประสานงานเอเจนต์

ZAB (ZooKeeper Atomic Broadcast)

ZAB เป็นอัลกอริทึมฉันทามติที่เป็นหัวใจของ Apache ZooKeeper ซึ่งเป็นบริการประสานงานแบบกระจายที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย แม้จะมักถูกเปรียบเทียบกับ Paxos แต่ ZAB ได้รับการปรับแต่งมาโดยเฉพาะสำหรับข้อกำหนดของ ZooKeeper ในการจัดให้มีการออกอากาศที่เรียงลำดับและเชื่อถือได้สำหรับการเปลี่ยนแปลงสถานะและการจัดการการเลือกตั้งผู้นำ

วิธีการทำงานของ ZAB

ZAB มีเป้าหมายที่จะรักษาสถานะของการจำลอง ZooKeeper ทั้งหมดให้ซิงโครไนซ์กัน มันทำได้โดยผ่านชุดของขั้นตอน:

1. การเลือกตั้งผู้นำ (Leader Election): ZooKeeper ใช้โปรโตคอลการออกอากาศแบบอะตอม (atomic broadcast protocol) ที่หลากหลาย (ซึ่งรวมถึงการเลือกตั้งผู้นำ) เพื่อให้แน่ใจว่ามีผู้นำเพียงคนเดียวที่ทำงานอยู่เสมอ เมื่อผู้นำปัจจุบันล้มเหลว กระบวนการเลือกตั้งจะเริ่มต้นขึ้นโดยที่โหนดจะลงคะแนนให้ผู้นำคนใหม่ โดยปกติจะเป็นโหนดที่มีบันทึกที่อัปเดตที่สุด
2. การค้นหา (Discovery): เมื่อผู้นำได้รับการเลือกตั้งแล้ว จะเริ่มขั้นตอนการค้นหาเพื่อกำหนดสถานะล่าสุดจากผู้ติดตาม ผู้ติดตามจะส่ง ID บันทึกสูงสุดของตนไปยังผู้นำ
3. การซิงโครไนซ์ (Synchronization): ผู้นำจะซิงโครไนซ์สถานะของตนกับผู้ติดตาม โดยส่งธุรกรรมที่ขาดหายไปเพื่อให้ผู้ติดตามเป็นปัจจุบัน
4. การออกอากาศ (Broadcast): หลังจากการซิงโครไนซ์ ระบบจะเข้าสู่ขั้นตอนการออกอากาศ ผู้นำเสนอธุรกรรมใหม่ (การเขียนของไคลเอนต์) และข้อเสนอเหล่านี้จะถูกออกอากาศไปยังผู้ติดตาม เมื่อผู้ติดตามส่วนใหญ่รับทราบข้อเสนอ ผู้นำจะคอมมิตและออกอากาศข้อความคอมมิต ผู้ติดตามจะนำธุรกรรมที่คอมมิตแล้วไปใช้กับสถานะในเครื่องของตน

ลักษณะสำคัญของ ZAB

• มุ่งเน้นการออกอากาศตามลำดับทั้งหมด ทำให้มั่นใจว่าการอัปเดตทั้งหมดได้รับการประมวลผลตามลำดับเดียวกันในทุกการจำลอง
• เน้นความเสถียรของผู้นำอย่างมากเพื่อรักษาสループput ที่สูง
• ผนวกการเลือกตั้งผู้นำและการซิงโครไนซ์สถานะเป็นองค์ประกอบหลัก

การใช้งาน ZAB ในทางปฏิบัติ

Apache ZooKeeper ให้บริการพื้นฐานสำหรับระบบกระจายอื่นๆ อีกมากมาย รวมถึง Apache Kafka, Hadoop, HBase และ Solr โดยให้บริการเช่น การกำหนดค่าแบบกระจาย การเลือกตั้งผู้นำ และการตั้งชื่อ ความน่าเชื่อถือของมันมาจากโปรโตคอล ZAB ที่แข็งแกร่งโดยตรง

อัลกอริทึมความทนทานต่อข้อผิดพลาดไบแซนไทน์ (Byzantine Fault Tolerance - BFT)

ในขณะที่ Paxos, Raft และ ZAB จัดการข้อผิดพลาดจากการล่มเป็นหลัก แต่บางสภาพแวดล้อมต้องการความยืดหยุ่นต่อ ข้อผิดพลาดไบแซนไทน์ (Byzantine faults) ซึ่งโหนดสามารถประพฤติตัวเป็นอันตรายหรือโดยพลการ สิ่งนี้มีความเกี่ยวข้องเป็นพิเศษในสภาพแวดล้อมที่ไร้ความไว้วางใจ เช่น บล็อกเชนสาธารณะ หรือระบบของรัฐบาล/ทหารที่มีความละเอียดอ่อนสูง

Practical Byzantine Fault Tolerance (PBFT)

PBFT ซึ่งเสนอโดย Castro และ Liskov ในปี 1999 เป็นหนึ่งในอัลกอริทึม BFT ที่รู้จักกันดีและใช้งานได้จริงที่สุด มันช่วยให้ระบบกระจายสามารถบรรลุฉันทามติได้ แม้ว่าโหนดสูงสุดหนึ่งในสามจะเป็นแบบไบแซนไทน์ (เป็นอันตรายหรือผิดพลาด)

วิธีการทำงานของ PBFT (แบบง่าย)

PBFT ทำงานในชุดของมุมมอง (views) โดยแต่ละมุมมองมี primary (ผู้นำ) ที่กำหนดไว้ เมื่อ primary ล้มเหลวหรือถูกสงสัยว่ามีข้อผิดพลาด โปรโตคอลการเปลี่ยนมุมมองจะเริ่มต้นขึ้นเพื่อเลือก primary ใหม่

การทำงานปกติสำหรับคำขอของไคลเอนต์ประกอบด้วยหลายขั้นตอน:

1. คำขอของไคลเอนต์ (Client Request): ไคลเอนต์ส่งคำขอไปยังโหนด primary
2. Pre-Prepare: primary กำหนดหมายเลขลำดับให้กับคำขอและมัลติคาสต์ข้อความ 'Pre-Prepare' ไปยังโหนดสำรอง (follower) ทั้งหมด สิ่งนี้จะกำหนดลำดับเริ่มต้นสำหรับคำขอ
3. Prepare: เมื่อได้รับข้อความ Pre-Prepare โหนดสำรองจะตรวจสอบความถูกต้อง จากนั้นจะมัลติคาสต์ข้อความ 'Prepare' ไปยังการจำลองอื่นๆ ทั้งหมด รวมถึง primary ขั้นตอนนี้ช่วยให้มั่นใจว่าการจำลองที่ไม่ผิดพลาดทั้งหมดตกลงตามลำดับของคำขอ
4. Commit: เมื่อการจำลองได้รับข้อความ Prepare 2f+1 (รวมถึงของตัวเอง) สำหรับคำขอเฉพาะ (โดยที่ f คือจำนวนสูงสุดของโหนดที่ผิดพลาด) จะมัลติคาสต์ข้อความ 'Commit' ไปยังการจำลองอื่นๆ ทั้งหมด ขั้นตอนนี้ช่วยให้มั่นใจว่าคำขอจะถูกคอมมิต
5. Reply: หลังจากได้รับข้อความ Commit 2f+1 การจำลองจะดำเนินการตามคำขอของไคลเอนต์และส่ง 'Reply' กลับไปยังไคลเอนต์ ไคลเอนต์จะรอการตอบกลับที่เหมือนกัน f+1 ครั้งก่อนที่จะพิจารณาว่าการดำเนินการสำเร็จ

ข้อดีและข้อเสียของ PBFT

• ข้อดี: ทนทานต่อข้อผิดพลาดไบแซนไทน์ ทำให้มั่นใจในความปลอดภัยที่แข็งแกร่งแม้จะมีผู้เข้าร่วมที่เป็นอันตราย ฉันทามติแบบกำหนด (ไม่มีการสรุปผลแบบความน่าจะเป็น)
• ข้อเสีย: มีค่าใช้จ่ายในการสื่อสารสูง (ต้องใช้ข้อความ O(n^2) ต่อรอบฉันทามติ โดยที่ n คือจำนวนการจำลอง) ซึ่งจำกัดความสามารถในการปรับขนาด มีความหน่วงสูง การนำไปใช้งานที่ซับซ้อน

การนำ PBFT ไปใช้งานจริง

แม้ว่าจะไม่ค่อยพบเห็นในโครงสร้างพื้นฐานหลักเนื่องจากค่าใช้จ่ายที่สูง แต่ PBFT และอนุพันธ์ของมันมีความสำคัญในสภาพแวดล้อมที่ไม่สามารถสันนิษฐานความไว้วางใจได้:

• Hyperledger Fabric: แพลตฟอร์มบล็อกเชนแบบอนุญาตที่ใช้รูปแบบของ PBFT (หรือบริการฉันทามติแบบโมดูลาร์) สำหรับการจัดลำดับธุรกรรมและการสรุปผล
• โครงการบล็อกเชนต่างๆ: บล็อกเชนระดับองค์กรจำนวนมากและเทคโนโลยีบัญชีแยกประเภทแบบกระจาย (DLT) ที่ได้รับอนุญาต ใช้ BFT อัลกอริทึมหรือรูปแบบต่างๆ เพื่อบรรลุฉันทามติระหว่างผู้เข้าร่วมที่รู้จัก แต่มีแนวโน้มที่จะไม่น่าเชื่อถือ

การนำฉันทามติไปใช้งาน: ข้อควรพิจารณาในทางปฏิบัติ

การเลือกและนำอัลกอริทึมฉันทามติไปใช้งานเป็นภารกิจที่สำคัญ มีปัจจัยเชิงปฏิบัติหลายประการที่ต้องพิจารณาอย่างรอบคอบเพื่อการปรับใช้ที่ประสบความสำเร็จ

การเลือกอัลกอริทึมที่เหมาะสม

การเลือกอัลกอริทึมฉันทามติขึ้นอยู่กับข้อกำหนดเฉพาะของระบบของคุณอย่างมาก:

• ข้อกำหนดด้านความทนทานต่อข้อผิดพลาด: คุณจำเป็นต้องทนต่อข้อผิดพลาดจากการล่มเท่านั้น หรือต้องคำนึงถึงความล้มเหลวแบบไบแซนไทน์ด้วย? สำหรับแอปพลิเคชันระดับองค์กรส่วนใหญ่ อัลกอริทึมที่ทนทานต่อข้อผิดพลาดจากการล่ม เช่น Raft หรือ Paxos ก็เพียงพอและมีประสิทธิภาพมากกว่า สำหรับสภาพแวดล้อมที่มีความเป็นปรปักษ์สูงหรือไร้ความไว้วางใจ (เช่น บล็อกเชนสาธารณะ) อัลกอริทึม BFT เป็นสิ่งจำเป็น
• การแลกเปลี่ยนระหว่างประสิทธิภาพกับความสอดคล้อง: ความสอดคล้องที่สูงขึ้นมักจะมาพร้อมกับความหน่วงที่สูงขึ้นและปริมาณงานที่ต่ำลง ทำความเข้าใจความทนทานของแอปพลิเคชันของคุณต่อ eventual consistency เทียบกับ strong consistency Raft ให้ความสมดุลที่ดีสำหรับการใช้งานหลายอย่าง
• ความง่ายในการนำไปใช้งานและการบำรุงรักษา: ความเรียบง่ายของ Raft ทำให้เป็นตัวเลือกยอดนิยมสำหรับการนำไปใช้งานใหม่ Paxos แม้จะมีประสิทธิภาพ แต่ก็ขึ้นชื่อว่ายากที่จะทำให้ถูกต้อง พิจารณาทักษะของทีมวิศวกรของคุณและการบำรุงรักษาในระยะยาว
• ความต้องการในการปรับขนาด: คลัสเตอร์ของคุณจะมีกี่โหนด? จะกระจายทางภูมิศาสตร์มากน้อยเพียงใด? อัลกอริทึมที่มีความซับซ้อนในการสื่อสาร O(n^2) (เช่น PBFT) จะไม่สามารถปรับขนาดเป็นร้อยหรือพันโหนดได้ ในขณะที่อัลกอริทึมที่ใช้ผู้นำสามารถจัดการคลัสเตอร์ขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

ความน่าเชื่อถือของเครือข่ายและระยะหมดเวลา (Timeouts)

อัลกอริทึมฉันทามติมีความอ่อนไหวอย่างมากต่อสภาพเครือข่าย การนำไปใช้งานต้องสามารถจัดการกับสิ่งต่อไปนี้ได้อย่างแข็งแกร่ง:

• ความหน่วงของเครือข่าย (Network Latency): ความล่าช้าสามารถทำให้รอบฉันทามติช้าลง โดยเฉพาะสำหรับอัลกอริทึมที่ต้องมีการสื่อสารหลายรอบ
• การสูญหายของแพ็คเก็ต (Packet Loss): ข้อความอาจถูกทิ้ง อัลกอริทึมต้องใช้การลองใหม่และการรับทราบเพื่อรับประกันการส่งข้อความที่เชื่อถือได้
• การแบ่งพาร์ติชันของเครือข่าย (Network Partitions): ระบบต้องสามารถตรวจจับและกู้คืนจากการแบ่งพาร์ติชันได้ โดยอาจต้องเสียสละความพร้อมใช้งานเพื่อความสอดคล้องระหว่างการแยก
• ระยะหมดเวลาแบบปรับได้ (Adaptive Timeouts): ระยะหมดเวลาแบบตายตัวอาจเป็นปัญหาได้ ระยะหมดเวลาแบบไดนามิกที่ปรับได้ (เช่น สำหรับการเลือกตั้งผู้นำ) สามารถช่วยให้ระบบทำงานได้ดีขึ้นภายใต้โหลดและเงื่อนไขเครือข่ายที่แตกต่างกัน

การจำลอง State Machine (State Machine Replication - SMR)

อัลกอริทึมฉันทามติมักถูกใช้เพื่อนำ การจำลอง State Machine (State Machine Replication - SMR) ไปใช้งาน ใน SMR การจำลองบริการทั้งหมดจะเริ่มต้นในสถานะเริ่มต้นเดียวกันและประมวลผลลำดับคำสั่งของไคลเอนต์เดียวกันตามลำดับเดียวกัน หากคำสั่งเป็นแบบกำหนด (deterministic) การจำลองทั้งหมดจะเปลี่ยนผ่านลำดับของสถานะเดียวกัน ทำให้มั่นใจในความสอดคล้อง บทบาทของอัลกอริทึมฉันทามติคือการตกลงในลำดับทั้งหมดของคำสั่งที่จะนำไปใช้กับ state machine แนวทางนี้เป็นพื้นฐานในการสร้างบริการที่ทนทานต่อข้อผิดพลาด เช่น ฐานข้อมูลแบบจำลอง, ล็อคแบบกระจาย และบริการกำหนดค่า

การตรวจสอบและสังเกตการณ์

การดำเนินงานระบบกระจายด้วยอัลกอริทึมฉันทามติต้องมีการตรวจสอบอย่างครอบคลุม เมตริกสำคัญที่ต้องติดตามได้แก่:

• สถานะผู้นำ: โหนดใดเป็นผู้นำปัจจุบัน? เป็นผู้นำมานานแค่ไหนแล้ว?
• ความคืบหน้าของการจำลองบันทึก: ผู้ติดตามกำลังล่าช้าจากบันทึกของผู้นำหรือไม่? ความล่าช้าในการจำลองเป็นเท่าใด?
• ความหน่วงรอบฉันทามติ: ใช้เวลานานเท่าใดในการคอมมิตรายการใหม่?
• ความหน่วงของเครือข่ายและการสูญหายของแพ็คเก็ต: ระหว่างโหนดทั้งหมด โดยเฉพาะระหว่างผู้นำและผู้ติดตาม
• สถานะสุขภาพของโหนด: CPU, หน่วยความจำ, ดิสก์ I/O สำหรับผู้เข้าร่วมทั้งหมด

การแจ้งเตือนที่มีประสิทธิภาพโดยอิงจากเมตริกเหล่านี้เป็นสิ่งสำคัญสำหรับการวินิจฉัยและแก้ไขปัญหาอย่างรวดเร็ว ป้องกันการหยุดทำงานของบริการเนื่องจากความล้มเหลวของฉันทามติ

ผลกระทบด้านความปลอดภัย

แม้ว่าอัลกอริทึมฉันทามติจะรับประกันข้อตกลง แต่ก็ไม่ได้ให้ความปลอดภัยโดยธรรมชาติ การนำไปใช้งานต้องพิจารณา:

• การตรวจสอบสิทธิ์ (Authentication): การตรวจสอบให้แน่ใจว่าเฉพาะโหนดที่ได้รับอนุญาตเท่านั้นที่สามารถเข้าร่วมในกระบวนการฉันทามติได้
• การอนุญาต (Authorization): การกำหนดว่าแต่ละโหนดได้รับอนุญาตให้ดำเนินการใดบ้าง (เช่น การเสนอค่า การลงคะแนน)
• การเข้ารหัส (Encryption): การปกป้องการสื่อสารระหว่างโหนดเพื่อป้องกันการดักฟังหรือการแก้ไข
• ความสมบูรณ์ (Integrity): การใช้ลายเซ็นดิจิทัลหรือรหัสการตรวจสอบสิทธิ์ข้อความเพื่อให้แน่ใจว่าข้อความไม่ถูกเปลี่ยนแปลงระหว่างการส่ง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในระบบ BFT

หัวข้อขั้นสูงและแนวโน้มในอนาคต

สาขาฉันทามติแบบกระจายมีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง โดยมีการวิจัยที่ดำเนินอยู่และความท้าทายใหม่ๆ ที่เกิดขึ้น

การเป็นสมาชิกแบบไดนามิก

อัลกอริทึมฉันทามติหลายตัวสมมติว่าชุดของโหนดที่เข้าร่วมเป็นแบบคงที่ อย่างไรก็ตาม ระบบในโลกแห่งความเป็นจริงมักต้องการการเปลี่ยนแปลงสมาชิกแบบไดนามิก (การเพิ่มหรือลบโหนด) เพื่อปรับขนาดขึ้นหรือลง หรือเปลี่ยนฮาร์ดแวร์ที่ล้มเหลว การเปลี่ยนสมาชิกคลัสเตอร์อย่างปลอดภัยในขณะที่ยังคงความสอดคล้องเป็นปัญหาที่ซับซ้อน และอัลกอริทึมเช่น Raft มีโปรโตคอลหลายขั้นตอนที่กำหนดไว้อย่างดีสำหรับเรื่องนี้

การปรับใช้แบบกระจายทางภูมิศาสตร์ (ความหน่วง WAN)

การปรับใช้อัลกอริทึมฉันทามติข้ามศูนย์ข้อมูลที่กระจายทางภูมิศาสตร์ทำให้เกิดความหน่วงของเครือข่ายบริเวณกว้าง (WAN) ที่สำคัญ ซึ่งอาจส่งผลกระทบอย่างรุนแรงต่อประสิทธิภาพ กลยุทธ์ต่างๆ เช่น Paxos หรือ Raft เวอร์ชันที่ปรับให้เหมาะสมกับ WAN (เช่น การใช้โควรัมขนาดเล็กในภูมิภาคท้องถิ่นเพื่อการอ่านที่เร็วขึ้น หรือการวางผู้นำอย่างระมัดระวัง) กำลังถูกสำรวจ การปรับใช้หลายภูมิภาคมักเกี่ยวข้องกับการแลกเปลี่ยนระหว่างความสอดคล้องทั่วโลกและประสิทธิภาพในท้องถิ่น

กลไกฉันทามติของบล็อกเชน

การเติบโตของเทคโนโลยีบล็อกเชนได้จุดประกายความสนใจและนวัตกรรมใหม่ๆ ในด้านฉันทามติ บล็อกเชนสาธารณะเผชิญกับความท้าทายที่ไม่เหมือนใคร: การบรรลุฉันทามติระหว่างผู้เข้าร่วมจำนวนมาก ที่เปลี่ยนแปลงได้ และอาจเป็นปรปักษ์ที่ไม่รู้จัก โดยปราศจากหน่วยงานกลาง สิ่งนี้นำไปสู่การพัฒนากลไกฉันทามติใหม่:

• Proof-of-Work (PoW): (เช่น Bitcoin, Ethereum ก่อน 'The Merge') อาศัยการแก้ปริศนาทางคอมพิวเตอร์เพื่อรักษาความปลอดภัยของบัญชีแยกประเภท ทำให้ผู้ไม่หวังดีมีค่าใช้จ่ายสูงในการเขียนประวัติใหม่
• Proof-of-Stake (PoS): (เช่น Ethereum หลัง 'The Merge', Solana, Cardano) ผู้ตรวจสอบความถูกต้องถูกเลือกตามจำนวนสกุลเงินดิจิทัลที่พวกเขา 'stake' เป็นหลักประกัน ซึ่งกระตุ้นพฤติกรรมที่ซื่อสัตย์
• Delegated Proof-of-Stake (DPoS): (เช่น EOS, TRON) ผู้ถือหุ้นเลือกผู้แทนจำนวนจำกัดเพื่อตรวจสอบความถูกต้องของธุรกรรม
• Directed Acyclic Graphs (DAGs): (เช่น IOTA, Fantom) โครงสร้างข้อมูลที่แตกต่างกันช่วยให้สามารถประมวลผลธุรกรรมแบบขนานได้ ซึ่งอาจให้ปริมาณงานที่สูงขึ้นโดยไม่มีฉันทามติแบบบล็อกดั้งเดิม

อัลกอริทึมเหล่านี้มักจะให้ความสำคัญกับคุณสมบัติที่แตกต่างกัน (เช่น การต้านทานการเซ็นเซอร์ การกระจายอำนาจ การสรุปผลที่แน่นอน) เมื่อเทียบกับฉันทามติของระบบกระจายแบบดั้งเดิม ซึ่งโดยทั่วไปมุ่งเน้นไปที่ความสอดคล้องที่แข็งแกร่งและความพร้อมใช้งานสูงภายในชุดของโหนดที่เชื่อถือได้และมีขีดจำกัด

การเพิ่มประสิทธิภาพและเวอร์ชันต่างๆ

การวิจัยที่ดำเนินอยู่อย่างต่อเนื่องเพื่อปรับปรุงอัลกอริทึมที่มีอยู่และเสนออัลกอริทึมใหม่ ตัวอย่างได้แก่:

• Fast Paxos: เวอร์ชันที่ออกแบบมาเพื่อลดความหน่วงโดยอนุญาตให้เลือกค่าได้ในรอบการสื่อสารเดียวภายใต้สภาวะปกติ
• Egalitarian Paxos: มีเป้าหมายเพื่อปรับปรุงปริมาณงานโดยอนุญาตให้ผู้นำหรือผู้เสนอหลายคนทำงานพร้อมกันโดยไม่ต้องประสานงานในบางสถานการณ์
• Generalized Paxos: ขยาย Paxos เพื่อให้สามารถตกลงในลำดับของค่าและการดำเนินการ state machine โดยพลการ

สรุป

อัลกอริทึมฉันทามติเป็นรากฐานที่สำคัญในการสร้างระบบกระจายที่น่าเชื่อถือ แม้จะมีความท้าทายทางแนวคิด แต่การทำความเข้าใจอย่างถ่องแท้เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับมืออาชีพที่ก้าวเข้าสู่ความซับซ้อนของสถาปัตยกรรมระบบสมัยใหม่ ตั้งแต่การรับประกันความปลอดภัยที่เข้มงวดของ Paxos ไปจนถึงการออกแบบที่เป็นมิตรต่อผู้ใช้ของ Raft และความทนทานต่อข้อผิดพลาดที่แข็งแกร่งของ PBFT แต่ละอัลกอริทึมนำเสนอการแลกเปลี่ยนที่ไม่เหมือนใครเพื่อรับประกันความสอดคล้องเมื่อเผชิญกับความไม่แน่นอน

การนำอัลกอริทึมเหล่านี้ไปใช้งานไม่ใช่แค่การฝึกฝนทางวิชาการ แต่เป็นการออกแบบระบบที่สามารถทนทานต่อธรรมชาติที่คาดเดาไม่ได้ของเครือข่ายและความล้มเหลวของฮาร์ดแวร์ ทำให้มั่นใจในความสมบูรณ์ของข้อมูลและการทำงานต่อเนื่องสำหรับผู้ใช้ทั่วโลก ในขณะที่ระบบกระจายยังคงพัฒนาต่อไป ซึ่งได้รับแรงหนุนจากการประมวลผลแบบคลาวด์ บล็อกเชน และความต้องการบริการขนาดใหญ่ระดับโลกที่เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง หลักการและการประยุกต์ใช้อัลกอริทึมฉันทามติจะยังคงเป็นหัวใจสำคัญของการออกแบบระบบที่แข็งแกร่งและยืดหยุ่น การทำความเข้าใจองค์ประกอบพื้นฐานเหล่านี้ช่วยให้วิศวกรสามารถสร้างโครงสร้างพื้นฐานดิจิทัลรุ่นใหม่ที่มีความพร้อมใช้งานสูงและสอดคล้องกัน ซึ่งตอบสนองโลกที่เชื่อมโยงถึงกันของเรา