อัลกอริทึมฉันทามติแบบกระจายศูนย์บนฝั่ง Frontend: การแสดงภาพข้อตกลงหลายโหนด

ในโลกของการพัฒนาซอฟต์แวร์สมัยใหม่ โดยเฉพาะอย่างยิ่งกับการเติบโตของระบบแบบกระจายศูนย์ (distributed systems) การทำความเข้าใจว่าโหนดอิสระหลายๆ โหนดสามารถบรรลุข้อตกลงร่วมกันได้อย่างไรนั้นเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่ง นี่คือความท้าทายหลักที่ อัลกอริทึมฉันทามติแบบกระจายศูนย์ (distributed consensus algorithms) เข้ามาแก้ไข แม้ว่าอัลกอริทึมเหล่านี้มักจะทำงานอยู่บนฝั่งแบ็กเอนด์ แต่หลักการและความซับซ้อนที่พวกมันจัดการนั้นมีนัยสำคัญต่อนักพัฒนาฝั่งฟรอนต์เอนด์ โดยเฉพาะในแอปพลิเคชันที่ใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีแบบกระจายอำนาจ การทำงานร่วมกันแบบเรียลไทม์ หรือต้องการความสอดคล้องของข้อมูลในระดับสูงระหว่างผู้ใช้ที่กระจายตัวอยู่ตามพื้นที่ต่างๆ บทความนี้จะเจาะลึกเข้าไปในโลกของอัลกอริทึมฉันทามติแบบกระจายศูนย์บนฝั่งฟรอนต์เอนด์ โดยมุ่งเน้นไปที่แง่มุมที่สำคัญของการ แสดงภาพข้อตกลงหลายโหนด (visualizing multi-node agreement) เพื่อทำความเข้าใจกระบวนการที่ซับซ้อนเหล่านี้ให้ง่ายขึ้น

ความสำคัญของฉันทามติในระบบแบบกระจายศูนย์

โดยหัวใจแล้ว ระบบแบบกระจายศูนย์ประกอบด้วยคอมพิวเตอร์หลายเครื่องที่สื่อสารและประสานงานกันเพื่อบรรลุเป้าหมายร่วมกัน ในระบบดังกล่าว ความท้าทายที่สำคัญเกิดขึ้นเมื่อโหนดต่างๆ จำเป็นต้องตกลงกันในสถานะเฉพาะ ธุรกรรม หรือการตัดสินใจ หากไม่มีกลไกที่แข็งแกร่งสำหรับการตกลงกัน ความไม่สอดคล้องกันอาจเกิดขึ้น นำไปสู่ข้อผิดพลาด ข้อมูลเสียหาย และการล่มสลายของความสมบูรณ์ของระบบ นี่คือจุดที่ อัลกอริทึมฉันทามติ เข้ามามีบทบาท

พิจารณาสถานการณ์เหล่านี้:

• ธุรกรรมทางการเงิน: หลายโหนดต้องตกลงกันเกี่ยวกับลำดับและความถูกต้องของธุรกรรมเพื่อป้องกันการใช้จ่ายซ้ำซ้อน (double-spending)
• การแก้ไขเอกสารร่วมกัน: ผู้ใช้ที่แก้ไขเอกสารพร้อมกันจำเป็นต้องเห็นมุมมองที่สอดคล้องและผสานรวมกัน โดยไม่คำนึงถึงความหน่วงของเครือข่าย
• เครือข่ายบล็อกเชน: โหนดทั้งหมดในเครือข่ายบล็อกเชนต้องตกลงกันเกี่ยวกับบล็อกถัดไปที่จะถูกเพิ่มเข้าไปในเชนเพื่อรักษาสมุดบัญชีเดียวที่มีอำนาจ
• เกมแบบเรียลไทม์: สถานะของเกมต้องถูกซิงโครไนซ์ระหว่างไคลเอนต์ของผู้เล่นทุกคนเพื่อให้แน่ใจว่าประสบการณ์การเล่นเกมมีความยุติธรรมและสอดคล้องกัน

ตัวอย่างเหล่านี้เน้นย้ำว่าการบรรลุ ข้อตกลงหลายโหนด ไม่ใช่แค่แนวคิดทางทฤษฎี แต่เป็นความจำเป็นในทางปฏิบัติสำหรับการสร้างแอปพลิเคชันแบบกระจายศูนย์ที่เชื่อถือได้และใช้งานได้

การทำความเข้าใจบทบาทของ Frontend ในฉันทามติแบบกระจายศูนย์

ในขณะที่งานหนักของอัลกอริทึมฉันทามติมักจะเกิดขึ้นบนฝั่งเซิร์ฟเวอร์หรือภายในโหนดพิเศษ (เช่นในเครือข่ายบล็อกเชน) แอปพลิเคชันฝั่งฟรอนต์เอนด์ก็มีความซับซ้อนมากขึ้นในการโต้ตอบกับระบบแบบกระจายศูนย์ นักพัฒนาฝั่งฟรอนต์เอนด์จำเป็นต้อง:

• ตีความสถานะของฉันทามติ: ทำความเข้าใจว่าเมื่อใดที่ระบบบรรลุฉันทามติ ฉันทามตินั้นหมายถึงอะไร และจะสะท้อนสิ่งนั้นในส่วนต่อประสานผู้ใช้อย่างไร
• จัดการกับความไม่เห็นด้วยและความขัดแย้ง: จัดการสถานการณ์ที่การแบ่งส่วนเครือข่าย (network partitions) หรือความล้มเหลวของโหนดนำไปสู่ความไม่เห็นด้วยชั่วคราวอย่างนุ่มนวล
• ปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้: ออกแบบ UI ที่ให้ข้อเสนอแนะที่ชัดเจนแก่ผู้ใช้เกี่ยวกับสถานะของฉันทามติ โดยเฉพาะอย่างยิ่งระหว่างการดำเนินการที่เกี่ยวข้องกับหลายโหนด
• บูรณาการกับเทคโนโลยีกระจายอำนาจ: ทำงานร่วมกับไลบรารีและเฟรมเวิร์กที่โต้ตอบกับบล็อกเชนหรือเครือข่ายเพียร์ทูเพียร์ ซึ่งโดยเนื้อแท้แล้วต้องพึ่งพาฉันทามติ

นอกจากนี้ ในบางกรณีพิเศษหรือสำหรับแอปพลิเคชันบางประเภท แม้แต่ไคลเอนต์ฝั่งฟรอนต์เอนด์ก็อาจมีส่วนร่วมในรูปแบบฉันทามติหรือโปรโตคอลข้อตกลงแบบเบา โดยเฉพาะในแอปพลิเคชันเว็บแบบเพียร์ทูเพียร์ที่ใช้เทคโนโลยีอย่าง WebRTC

แนวคิดหลักเกี่ยวกับฉันทามติที่เกี่ยวข้องกับ Frontend

ก่อนที่จะเจาะลึกเรื่องการแสดงภาพ สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจแนวคิดพื้นฐานบางอย่างที่สนับสนุนอัลกอริทึมฉันทามติ แม้ว่าคุณจะไม่ได้เป็นผู้พัฒนาโดยตรงก็ตาม:

1. การทนทานต่อความผิดพลาด (Fault Tolerance)

ความสามารถของระบบในการทำงานอย่างถูกต้องต่อไปแม้ว่าส่วนประกอบบางอย่าง (โหนด) จะล้มเหลว อัลกอริทึมฉันทามติถูกออกแบบมาให้ทนทานต่อความผิดพลาด ซึ่งหมายความว่าพวกมันสามารถบรรลุข้อตกลงได้แม้จะมีโหนดที่ไม่น่าเชื่อถืออยู่ก็ตาม

2. ความสอดคล้อง (Consistency)

การทำให้แน่ใจว่าโหนดทั้งหมดในระบบแบบกระจายศูนย์มีมุมมองข้อมูลหรือสถานะของระบบที่เหมือนกัน มีระดับความสอดคล้องที่แตกต่างกัน ตั้งแต่ความสอดคล้องที่เข้มงวด (strong consistency - ทุกโหนดเห็นข้อมูลเดียวกันในเวลาเดียวกัน) ไปจนถึงความสอดคล้องในท้ายที่สุด (eventual consistency - ทุกโหนดจะบรรจบกันสู่สถานะเดียวกันในที่สุด)

3. ความพร้อมใช้งาน (Availability)

ความสามารถของระบบในการทำงานและเข้าถึงได้โดยผู้ใช้ แม้ในช่วงที่เกิดความล้มเหลวหรือมีภาระงานสูง มักจะมีการแลกเปลี่ยนระหว่างความสอดคล้องและความพร้อมใช้งาน ซึ่งเป็นที่รู้จักกันดีใน ทฤษฎีบท CAP (Consistency, Availability, Partition Tolerance)

4. ประเภทของโหนด

• ผู้นำ/ผู้เสนอ (Leader/Proposer): โหนดที่ริเริ่มข้อเสนอหรือเป็นผู้นำในรอบของฉันทามติ
• ผู้ตาม/ผู้ลงคะแนน (Follower/Voter): โหนดที่รับข้อเสนอและลงคะแนนเสียง
• ผู้เรียนรู้ (Learner): โหนดที่ได้เรียนรู้ค่าที่ตกลงกันแล้ว

อัลกอริทึมฉันทามติแบบกระจายศูนย์ยอดนิยม (และความเกี่ยวข้องกับ Frontend)

แม้ว่าการพัฒนาอัลกอริทึมเหล่านี้จะเป็นงานของฝั่งแบ็กเอนด์ แต่การทำความเข้าใจหลักการทั่วไปจะช่วยในการพัฒนาฝั่งฟรอนต์เอนด์ได้

1. Paxos และ Raft

Paxos เป็นตระกูลของโปรโตคอลสำหรับการแก้ไขปัญหาฉันทามติในเครือข่ายของโปรเซสเซอร์ที่ไม่น่าเชื่อถือ เป็นที่รู้จักในเรื่องความถูกต้องแต่ก็มีความซับซ้อนเช่นกัน Raft ถูกออกแบบมาให้เป็นทางเลือกที่เข้าใจง่ายกว่า Paxos โดยมุ่งเน้นไปที่การเลือกผู้นำ (leader election) และการจำลองข้อมูลล็อก (log replication) ฐานข้อมูลแบบกระจายศูนย์และบริการประสานงานจำนวนมาก (เช่น etcd และ ZooKeeper) ใช้ Raft

ความเกี่ยวข้องกับ Frontend: หากแอปพลิเคชันของคุณพึ่งพาบริการที่สร้างขึ้นด้วยเทคโนโลยีเหล่านี้ ฟรอนต์เอนด์ของคุณจะต้องเข้าใจสถานะต่างๆ เช่น 'กำลังดำเนินการเลือกผู้นำ', 'ผู้นำคือ X' หรือ 'ข้อมูลล็อกซิงโครไนซ์แล้ว' การแสดงภาพสิ่งนี้สามารถช่วยวินิจฉัยปัญหาที่ฟรอนต์เอนด์ไม่ได้รับการอัปเดตเนื่องจากบริการประสานงานพื้นฐานไม่เสถียร

2. อัลกอริทึมการทนทานต่อความผิดพลาดแบบไบแซนไทน์ (Byzantine Fault Tolerance - BFT)

อัลกอริทึมเหล่านี้ถูกออกแบบมาเพื่อทนต่อ 'ความล้มเหลวแบบไบแซนไทน์' ซึ่งโหนดสามารถทำงานผิดปกติได้ตามอำเภอใจ (เช่น ส่งข้อมูลที่ขัดแย้งกันไปยังโหนดต่างๆ) นี่เป็นสิ่งสำคัญสำหรับระบบที่ไม่ต้องขออนุญาต (permissionless) เช่น บล็อกเชนสาธารณะที่โหนดไม่น่าเชื่อถือ

ตัวอย่าง: Practical Byzantine Fault Tolerance (pBFT), Tendermint, Consensus ของ Algorand

ความเกี่ยวข้องกับ Frontend: แอปพลิเคชันที่โต้ตอบกับบล็อกเชนสาธารณะ (เช่น สกุลเงินดิจิทัล, NFTs, แอปพลิเคชันแบบกระจายอำนาจ หรือ dApps) พึ่งพา BFT อย่างมาก ฟรอนต์เอนด์จำเป็นต้องสะท้อนสถานะของเครือข่าย เช่น จำนวนผู้ตรวจสอบความถูกต้อง (validators), ความคืบหน้าของการเสนอชื่อบล็อก และสถานะการยืนยันของธุรกรรม การแสดงภาพกระบวนการตกลงกันระหว่างโหนดที่อาจเป็นอันตรายเป็นงานที่ซับซ้อนแต่มีคุณค่า

พลังของการแสดงภาพสำหรับข้อตกลงหลายโหนด

ธรรมชาติที่เป็นนามธรรมของฉันทามติแบบกระจายศูนย์ทำให้เข้าใจได้ยากอย่างเหลือเชื่อหากไม่มีการแสดงภาพที่จับต้องได้ นี่คือจุดที่ การแสดงภาพ กลายเป็นตัวเปลี่ยนเกมสำหรับนักพัฒนาฝั่งฟรอนต์เอนด์และแม้กระทั่งสำหรับผู้ใช้ปลายทางที่ต้องการทำความเข้าใจพฤติกรรมของระบบ

ทำไมต้องแสดงภาพ?

• ความเข้าใจที่เพิ่มขึ้น: การเปลี่ยนสถานะที่ซับซ้อน การส่งข้อความ และกระบวนการตัดสินใจจะกลายเป็นเรื่องที่เข้าใจง่ายเมื่อมองเห็นเป็นภาพ
• การดีบักที่มีประสิทธิภาพ: การระบุคอขวด, race conditions หรือโหนดที่ทำงานผิดปกติจะง่ายขึ้นอย่างมากเมื่อมีเครื่องมือช่วยที่เป็นภาพ
• ข้อเสนอแนะผู้ใช้ที่ดีขึ้น: การให้สัญญาณภาพแก่ผู้ใช้เกี่ยวกับความคืบหน้าของการดำเนินการ (เช่น 'กำลังรอการยืนยันจากเครือข่าย', 'กำลังซิงค์ข้อมูลกับผู้ใช้คนอื่น') สร้างความไว้วางใจและลดความหงุดหงิด
• เครื่องมือเพื่อการศึกษา: การแสดงภาพสามารถทำหน้าที่เป็นเครื่องมือสอนที่มีประสิทธิภาพสำหรับนักพัฒนาที่ยังใหม่กับระบบแบบกระจายศูนย์หรือสำหรับอธิบายพฤติกรรมของระบบแก่ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียที่ไม่ใช่ฝ่ายเทคนิค

เทคนิค Frontend สำหรับการแสดงภาพฉันทามติ

การแสดงภาพข้อตกลงหลายโหนดบนฝั่งฟรอนต์เอนด์มักจะเกี่ยวข้องกับการใช้เทคโนโลยีเว็บเพื่อสร้างไดอะแกรมเชิงโต้ตอบ, state machines หรือแอนิเมชัน

1. State Machines เชิงโต้ตอบ

แสดงแต่ละโหนดเป็นหน่วยที่แยกจากกัน (เช่น วงกลมหรือกล่อง) และแสดงสถานะปัจจุบันของมันด้วยภาพ (เช่น 'กำลังเสนอ', 'กำลังลงคะแนน', 'ยอมรับแล้ว', 'ล้มเหลว') การเปลี่ยนระหว่างสถานะจะแสดงเป็นลูกศร ซึ่งมักจะถูกกระตุ้นโดยการแลกเปลี่ยนข้อความจำลองหรือข้อความจริง

แนวคิดในการนำไปใช้:

• ใช้ไลบรารี JavaScript เช่น D3.js, Konva.js หรือ Fabric.js เพื่อวาดโหนด, เส้นเชื่อม และข้อความแบบไดนามิก
• จับคู่สถานะของอัลกอริทึม (เช่น 'Follower', 'Candidate', 'Leader' ของ Raft) กับสไตล์ภาพที่แตกต่างกัน (สี, ไอคอน)
• สร้างแอนิเมชันการเปลี่ยนสถานะเพื่อแสดงความคืบหน้าของกระบวนการฉันทามติ

ตัวอย่าง: การแสดงภาพการเลือกผู้นำของ Raft โดยโหนดจะเปลี่ยนสีจาก 'Follower' (สีเทา) เป็น 'Candidate' (สีเหลือง) เมื่อเริ่มการเลือกตั้ง จากนั้นเป็น 'Leader' (สีเขียว) หากสำเร็จ หรือกลับไปเป็น 'Follower' หากไม่สำเร็จ คุณสามารถแสดงภาพข้อความ heartbeat เป็นจังหวะการเต้นระหว่างผู้นำและผู้ตามได้

2. ไดอะแกรมการไหลของข้อความ

แสดงรูปแบบการสื่อสารระหว่างโหนด นี่เป็นสิ่งสำคัญในการทำความเข้าใจว่าข้อเสนอ การลงคะแนน และการตอบรับแพร่กระจายผ่านเครือข่ายอย่างไร

แนวคิดในการนำไปใช้:

• ใช้ไลบรารีเช่น Mermaid.js (สำหรับ sequence diagrams ง่ายๆ) หรือเครื่องมือแสดงภาพกราฟที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น
• วาดลูกศรแทนข้อความ พร้อมระบุประเภทของข้อความ (เช่น 'AppendEntries', 'RequestVote', 'Commit')
• ใช้รหัสสีสำหรับข้อความตามความสำเร็จ/ความล้มเหลว หรือประเภท
• จำลองความหน่วงของเครือข่ายหรือการแบ่งส่วนโดยการหน่วงเวลาหรือการทิ้งการแสดงภาพของข้อความ

ตัวอย่าง: การแสดงภาพเฟส 'Prepare' ของ Paxos คุณจะเห็นผู้เสนอส่งคำขอ 'Prepare' ไปยังผู้รับ ผู้รับจะตอบกลับด้วยข้อความ 'Promise' ซึ่งระบุหมายเลขข้อเสนอสูงสุดที่พวกเขาเคยเห็นและอาจมีค่าที่เคยยอมรับก่อนหน้านี้ การแสดงภาพจะแสดงข้อความเหล่านี้ไหลเวียนและผู้รับอัปเดตสถานะของตน

3. โทโพโลยีเครือข่ายและตัวชี้วัดสถานะ

แสดงโครงสร้างของเครือข่ายและให้ตัวชี้วัดเกี่ยวกับสถานะและการเชื่อมต่อของโหนด

แนวคิดในการนำไปใช้:

• แสดงโหนดเป็นจุดบน canvas
• ใช้เส้นเพื่อแสดงการเชื่อมต่อเครือข่าย
• ใช้สีสำหรับโหนดตามสถานะ: สีเขียวสำหรับปกติ, สีแดงสำหรับล้มเหลว, สีเหลืองสำหรับไม่แน่นอน/ถูกแบ่งส่วน
• แสดงเหตุการณ์การแบ่งส่วนเครือข่ายโดยให้การแสดงภาพจัดเรียงใหม่หรือแยกกลุ่มของโหนดแบบไดนามิก

ตัวอย่าง: ในการแสดงภาพของระบบที่ทนทานต่อความผิดพลาดแบบไบแซนไทน์ คุณอาจเห็นโหนดส่วนใหญ่ (เช่น 7 จาก 10) รายงานว่า 'ปกติ' และ 'เห็นด้วย' ในขณะที่โหนดบางส่วนถูกทำเครื่องหมายว่า 'น่าสงสัย' หรือ 'ผิดพลาด' สถานะฉันทามติโดยรวมของระบบ (เช่น 'บรรลุฉันทามติ' หรือ 'ไม่มีฉันทามติ') จะถูกระบุอย่างชัดเจน

4. การแสดงภาพการซิงโครไนซ์ข้อมูล

สำหรับแอปพลิเคชันที่ฉันทามติเกี่ยวข้องกับความสอดคล้องของข้อมูล ให้แสดงภาพข้อมูลนั้นเองและวิธีการจำลองและอัปเดตข้อมูลข้ามโหนด

แนวคิดในการนำไปใช้:

• แสดงรายการข้อมูลเป็นการ์ดหรือบล็อก
• แสดงว่าโหนดใดมีรายการข้อมูลใดบ้าง
• สร้างแอนิเมชันการอัปเดตและการซิงโครไนซ์ข้อมูลเมื่อโหนดแลกเปลี่ยนข้อมูลกัน
• เน้นความคลาดเคลื่อนที่กำลังถูกแก้ไข

ตัวอย่าง: โปรแกรมแก้ไขเอกสารร่วมกัน แต่ละโหนด (หรือไคลเอนต์) มีการแสดงผลของเอกสาร เมื่อผู้ใช้ทำการเปลี่ยนแปลง จะมีการเสนอการเปลี่ยนแปลงนั้น การแสดงภาพจะแสดงการเปลี่ยนแปลงที่เสนอนี้แพร่กระจายไปยังโหนดอื่นๆ เมื่อบรรลุฉันทามติในการใช้การเปลี่ยนแปลงนั้น โหนดทั้งหมดจะอัปเดตมุมมองเอกสารของตนพร้อมกัน

เครื่องมือและเทคโนโลยีสำหรับการแสดงภาพบน Frontend

เครื่องมือและไลบรารีหลายอย่างสามารถช่วยในการสร้างการแสดงภาพเหล่านี้ได้:

• ไลบรารี JavaScript:
  • D3.js: ไลบรารีที่มีประสิทธิภาพและยืดหยุ่นสำหรับการจัดการเอกสารที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ยอดเยี่ยมสำหรับการแสดงภาพที่ซับซ้อนและปรับแต่งได้เอง
  • Vis.js: ไลบรารีการแสดงภาพบนเบราว์เซอร์แบบไดนามิกที่นำเสนอการแสดงภาพเครือข่าย, ไทม์ไลน์ และกราฟ
  • Cytoscape.js: ไลบรารีทฤษฎีกราฟสำหรับการแสดงภาพและการวิเคราะห์
  • Mermaid.js: ช่วยให้คุณสร้างไดอะแกรมและผังงานจากข้อความ เหมาะสำหรับการฝังไดอะแกรมง่ายๆ ในเอกสาร
  • React Flow / Vue Flow: ไลบรารีที่ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับการสร้างโปรแกรมแก้ไขแบบโหนดและไดอะแกรมเชิงโต้ตอบภายในแอปพลิเคชัน React/Vue
• WebRTC: สำหรับแอปพลิเคชันแบบเพียร์ทูเพียร์ สามารถใช้ WebRTC เพื่อจำลองสภาพเครือข่ายและการส่งข้อความโดยตรงระหว่างไคลเอนต์เบราว์เซอร์ ทำให้สามารถแสดงภาพฉันทามติแบบเรียลไทม์บนฝั่งไคลเอนต์ได้
• Canvas API / SVG: เทคโนโลยีเว็บพื้นฐานสำหรับการวาดกราฟิก ไลบรารีต่างๆ เป็นตัวช่วย แต่ก็สามารถใช้งานโดยตรงได้สำหรับความต้องการที่ปรับแต่งสูง
• Web Workers: เพื่อป้องกันไม่ให้การคำนวณการแสดงภาพที่หนักหน่วงมาบล็อกเธรด UI หลัก ให้ย้ายการประมวลผลไปยัง Web Workers

การประยุกต์ใช้จริง: การแสดงภาพ Raft สำหรับนักพัฒนา Frontend

ลองมาดูแนวคิดการแสดงภาพบนฝั่งฟรอนต์เอนด์ของ อัลกอริทึมฉันทามติ Raft โดยเน้นที่การเลือกผู้นำและการจำลองข้อมูลล็อก

สถานการณ์: คลัสเตอร์ Raft 5 โหนด

จินตนาการว่ามี 5 โหนดที่รันอัลกอริทึม Raft ในตอนแรกทั้งหมดเป็น 'Followers'

เฟส 1: การเลือกผู้นำ

1. หมดเวลา (Timeout): โหนด 'Follower' (สมมติว่าเป็นโหนด 3) หมดเวลารอสัญญาณ heartbeats จากผู้นำ
2. เปลี่ยนเป็น Candidate: โหนด 3 เพิ่มค่า term ของตนเองและเปลี่ยนสถานะเป็น 'Candidate' การแสดงผลภาพของมันจะเปลี่ยนไป (เช่น จากสีเทาเป็นสีเหลือง)
3. RequestVote: โหนด 3 เริ่มส่ง RPC 'RequestVote' ไปยังโหนดอื่นๆ ทั้งหมด แสดงภาพเป็นลูกศรที่ออกมาจากโหนด 3 ไปยังโหนดอื่น พร้อมป้ายกำกับ 'RequestVote'
4. การลงคะแนน: โหนดอื่นๆ (เช่น โหนด 1, 2, 4, 5) ได้รับ RPC 'RequestVote' หากพวกเขายังไม่ได้ลงคะแนนใน term นี้และ term ของ candidate สูงกว่าหรือเท่ากับของตนเอง พวกเขาจะโหวต 'ใช่' และเปลี่ยนสถานะของตน (หากพวกเขากำลังจะหมดเวลาเช่นกัน) เป็น 'Follower' (หรือยังคงเป็น Follower) การแสดงภาพของพวกเขาอาจกระพริบสั้นๆ เพื่อรับทราบการโหวต การโหวต 'ใช่' จะแสดงเป็นเครื่องหมายถูกสีเขียวใกล้กับโหนดผู้รับ
5. ชนะการเลือกตั้ง: หากโหนด 3 ได้รับคะแนนเสียงจากโหนดส่วนใหญ่ (อย่างน้อย 3 จาก 5 รวมถึงตัวเอง) มันจะกลายเป็น 'Leader' การแสดงภาพของมันจะเปลี่ยนเป็นสีเขียว มันเริ่มส่ง RPC 'AppendEntries' (heartbeats) ไปยังผู้ตามทั้งหมด แสดงภาพเป็นลูกศรสีเขียวกระพริบจากโหนด 3 ไปยังโหนดอื่น
6. สถานะ Follower: โหนดอื่นๆ ที่โหวตให้โหนด 3 จะเปลี่ยนสถานะเป็น 'Follower' และรีเซ็ตตัวจับเวลาการเลือกตั้งของตน ตอนนี้พวกเขาคาดหวัง heartbeats จากโหนด 3 การแสดงภาพของพวกเขาเป็นสีเทา
7. สถานการณ์คะแนนเสียงแตก (Split Vote): หากผู้สมัครสองคนเริ่มการเลือกตั้งในเวลาเดียวกันในส่วนต่างๆ ของเครือข่าย พวกเขาอาจได้รับคะแนนเสียงที่แตกกัน ในกรณีนี้ ไม่มีใครชนะการเลือกตั้งใน term ปัจจุบัน ทั้งคู่จะหมดเวลาอีกครั้ง เพิ่มค่า term ของตน และเริ่มการเลือกตั้งใหม่ การแสดงภาพจะแสดงโหนดสองโหนดเปลี่ยนเป็นสีเหลือง จากนั้นอาจไม่มีใครได้เสียงข้างมาก และจากนั้นทั้งสองจะกลายเป็นสีเหลืองอีกครั้งสำหรับ term ใหม่ นี่เป็นการเน้นถึงความจำเป็นในการสุ่มเวลาหมดเวลาการเลือกตั้งเพื่อแก้ไขสถานการณ์คะแนนเสียงเท่ากัน

เฟส 2: การจำลองข้อมูลล็อก (Log Replication)

1. คำขอจากไคลเอนต์: ไคลเอนต์ส่งคำสั่งไปยังผู้นำ (โหนด 3) เพื่ออัปเดตค่า (เช่น ตั้งค่า 'message' เป็น 'hello world')
2. AppendEntries: ผู้นำผนวกคำสั่งนี้เข้ากับล็อกของตนและส่ง RPC 'AppendEntries' ไปยังผู้ตามทั้งหมด รวมถึงรายการล็อกใหม่ด้วย แสดงภาพเป็นลูกศรที่ยาวและโดดเด่นจากโหนด 3 ที่มี payload 'log entry'
3. Follower ได้รับ: ผู้ตามได้รับ RPC 'AppendEntries' พวกเขาจะผนวกรายการเข้ากับล็อกของตนเองหากดัชนีและ term ของล็อกก่อนหน้าของผู้นำตรงกับของตนเอง จากนั้นพวกเขาส่งการตอบกลับ 'AppendEntries' กลับไปยังผู้นำเพื่อบ่งชี้ความสำเร็จ แสดงภาพเป็นลูกศรตอบกลับพร้อมเครื่องหมายถูกสีเขียว
4. การคอมมิต (Commitment): เมื่อผู้นำได้รับการตอบรับจากผู้ตามส่วนใหญ่สำหรับรายการล็อกที่กำหนด มันจะทำเครื่องหมายรายการนั้นว่าเป็น 'committed' จากนั้นผู้นำจะนำคำสั่งไปใช้กับ state machine ของตนและส่งคืนความสำเร็จให้กับไคลเอนต์ รายการล็อกที่คอมมิตแล้วจะถูกไฮไลต์ด้วยภาพ (เช่น เฉดสีเข้มขึ้นหรือป้ายกำกับ 'committed')
5. การนำไปใช้กับ Followers: จากนั้นผู้นำจะส่ง RPC 'AppendEntries' ในครั้งต่อไปซึ่งรวมถึงดัชนีที่คอมมิตแล้ว เมื่อผู้ตามได้รับสิ่งนี้ พวกเขาก็จะคอมมิตรายการนั้นและนำไปใช้กับ state machine ของตนเองเช่นกัน สิ่งนี้ทำให้มั่นใจได้ว่าโหนดทั้งหมดจะบรรลุสถานะเดียวกันในที่สุด แสดงภาพเป็นการไฮไลต์ 'committed' แพร่กระจายไปยังโหนดผู้ตาม

การจำลองภาพนี้ช่วยให้นักพัฒนาฝั่งฟรอนต์เอนด์เข้าใจว่า Raft รับประกันได้อย่างไรว่าโหนดทั้งหมดจะตกลงกันตามลำดับของการดำเนินการ และดังนั้นจึงรักษาสถานะของระบบที่สอดคล้องกันได้ แม้ว่าจะมีความล้มเหลวเกิดขึ้นก็ตาม

ความท้าทายในการแสดงภาพฉันทามติบน Frontend

การสร้างการแสดงภาพที่มีประสิทธิภาพและทำงานได้ดีสำหรับฉันทามติแบบกระจายศูนย์นั้นไม่ได้ปราศจากความท้าทาย:

• ความซับซ้อน: อัลกอริทึมฉันทามติในโลกแห่งความเป็นจริงอาจซับซ้อน โดยมีสถานะ การเปลี่ยนสถานะ และกรณีพิเศษมากมาย การทำให้ง่ายขึ้นสำหรับการแสดงภาพโดยไม่สูญเสียความถูกต้องเป็นเรื่องยาก
• ความสามารถในการขยายขนาด (Scalability): การแสดงภาพโหนดจำนวนมาก (หลายร้อยหรือหลายพัน ดังเช่นในเครือข่ายบล็อกเชนบางแห่ง) อาจทำให้ประสิทธิภาพของเบราว์เซอร์ลดลงและดูรกตา จำเป็นต้องใช้เทคนิคต่างๆ เช่น การรวมกลุ่ม, มุมมองแบบลำดับชั้น หรือการมุ่งเน้นไปที่เครือข่ายย่อยที่เฉพาะเจาะจง
• เรียลไทม์เทียบกับการจำลอง: การแสดงภาพพฤติกรรมของระบบแบบสดอาจเป็นเรื่องท้าทายเนื่องจากความหน่วงของเครือข่าย ปัญหาการซิงโครไนซ์ และปริมาณเหตุการณ์จำนวนมหาศาล บ่อยครั้งที่ใช้การจำลองหรือการเล่นซ้ำข้อมูลล็อก
• การโต้ตอบ: การให้การควบคุมแก่ผู้ใช้ในการหยุดชั่วคราว, ดำเนินการทีละขั้นตอน, ซูม และกรองการแสดงภาพเป็นการเพิ่มภาระงานในการพัฒนาอย่างมาก แต่ก็ช่วยเพิ่มความสามารถในการใช้งานได้อย่างมาก
• ประสิทธิภาพ: การเรนเดอร์องค์ประกอบที่เคลื่อนไหวหลายพันชิ้นและอัปเดตบ่อยครั้งต้องมีการปรับปรุงประสิทธิภาพอย่างระมัดระวัง ซึ่งมักจะเกี่ยวข้องกับ Web Workers และเทคนิคการเรนเดอร์ที่มีประสิทธิภาพ
• การสร้างนามธรรม (Abstraction): การตัดสินใจว่าจะแสดงรายละเอียดในระดับใดเป็นสิ่งสำคัญ การแสดง RPC ทุกรายการอาจมากเกินไป ในขณะที่การแสดงเฉพาะการเปลี่ยนแปลงสถานะระดับสูงอาจซ่อนรายละเอียดปลีกย่อยที่สำคัญ

แนวปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการแสดงภาพฉันทามติบน Frontend

เพื่อเอาชนะความท้าทายเหล่านี้และสร้างการแสดงภาพที่มีประสิทธิภาพ:

• เริ่มต้นง่ายๆ: เริ่มต้นด้วยการแสดงภาพแง่มุมหลักของอัลกอริทึม (เช่น การเลือกผู้นำใน Raft) ก่อนที่จะเพิ่มคุณสมบัติที่ซับซ้อนมากขึ้น
• การออกแบบที่เน้นผู้ใช้เป็นศูนย์กลาง: คิดว่าใครจะใช้การแสดงภาพนี้และพวกเขาต้องการเรียนรู้หรือดีบักอะไร ออกแบบอินเทอร์เฟซให้สอดคล้องกัน
• การแสดงสถานะที่ชัดเจน: ใช้สัญลักษณ์ทางภาพที่แตกต่างและเข้าใจง่าย (สี, ไอคอน, ป้ายข้อความ) สำหรับสถานะของโหนดและประเภทของข้อความที่แตกต่างกัน
• การควบคุมเชิงโต้ตอบ: ใช้ฟังก์ชันเล่น/หยุดชั่วคราว, เดินหน้า/ถอยหลัง, ควบคุมความเร็ว และซูม
• มุ่งเน้นไปที่เหตุการณ์สำคัญ: เน้นช่วงเวลาสำคัญ เช่น การเลือกผู้นำ, จุดคอมมิต หรือการตรวจจับความล้มเหลว
• ใช้ประโยชน์จาก Abstraction Layers: หากแสดงภาพระบบจริง ให้สร้างนามธรรมของรายละเอียดเครือข่ายระดับต่ำออกไปและมุ่งเน้นไปที่เหตุการณ์ฉันทามติตามตรรกะ
• การปรับปรุงประสิทธิภาพ: ใช้เทคนิคต่างๆ เช่น debouncing, throttling, requestAnimationFrame และ Web Workers เพื่อให้ UI ตอบสนองได้ดี
• เอกสารประกอบ: ให้คำอธิบายที่ชัดเจนเกี่ยวกับการควบคุมของการแสดงภาพ, อัลกอริทึมที่กำลังแสดง และความหมายขององค์ประกอบภาพต่างๆ

ข้อควรพิจารณาในระดับโลกสำหรับการพัฒนา Frontend และฉันทามติ

เมื่อสร้างแอปพลิเคชันที่เกี่ยวข้องกับฉันทามติแบบกระจายศูนย์ มุมมองในระดับโลกเป็นสิ่งจำเป็น:

• ความหน่วงของเครือข่าย (Network Latency): ผู้ใช้จะเข้าถึงแอปพลิเคชันของคุณจากทั่วทุกมุมโลก ความหน่วงของเครือข่ายระหว่างโหนดและระหว่างผู้ใช้กับโหนดส่งผลกระทบอย่างมากต่อฉันทามติ การแสดงภาพควรสามารถจำลองหรือสะท้อนความหน่วงที่แตกต่างกันเหล่านี้ได้
• การกระจายทางภูมิศาสตร์: กลยุทธ์การปรับใช้ที่แตกต่างกันสำหรับบริการแบ็กเอนด์หรือโหนดบล็อกเชนจะมีลักษณะการทำงานที่แตกต่างกันเนื่องจากระยะทางทางกายภาพ
• เขตเวลา (Time Zones): การประสานงานเหตุการณ์และการทำความเข้าใจข้อมูลล็อกข้ามเขตเวลาต่างๆ จำเป็นต้องมีการจัดการอย่างระมัดระวัง ซึ่งสามารถสะท้อนได้ในการประทับเวลาภายในภาพ
• ภูมิทัศน์ด้านกฎระเบียบ: สำหรับแอปพลิเคชันที่เกี่ยวข้องกับธุรกรรมทางการเงินหรือข้อมูลที่ละเอียดอ่อน การทำความเข้าใจกฎระเบียบในระดับภูมิภาคที่แตกต่างกันเกี่ยวกับที่อยู่ของข้อมูลและการกระจายอำนาจเป็นสิ่งสำคัญ
• ความแตกต่างทางวัฒนธรรม: แม้ว่าอัลกอริทึมฉันทามติจะเป็นสากล แต่วิธีที่ผู้ใช้รับรู้และโต้ตอบกับการแสดงภาพอาจแตกต่างกันไป ควรตั้งเป้าหมายไปที่การเปรียบเทียบเชิงภาพที่เข้าใจได้ในระดับสากล

อนาคตของ Frontend และฉันทามติแบบกระจายศูนย์

ในขณะที่เทคโนโลยีกระจายอำนาจเติบโตเต็มที่และความต้องการแอปพลิเคชันที่มีความพร้อมใช้งานสูง สอดคล้องกัน และทนทานต่อความผิดพลาดเพิ่มขึ้น นักพัฒนาฝั่งฟรอนต์เอนด์จะพบว่าตนเองมีส่วนร่วมในการทำความเข้าใจและโต้ตอบกับกลไกฉันทามติแบบกระจายศูนย์มากขึ้นเรื่อยๆ

แนวโน้มไปสู่ตรรกะฝั่งไคลเอนต์ที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น การเติบโตของ edge computing และความแพร่หลายของเทคโนโลยีบล็อกเชน ล้วนชี้ไปสู่อนาคตที่การแสดงภาพข้อตกลงหลายโหนดจะไม่เป็นเพียงเครื่องมือในการดีบัก แต่เป็นองค์ประกอบหลักของประสบการณ์ผู้ใช้และความโปร่งใสของระบบ การแสดงภาพบนฟรอนต์เอนด์จะเชื่อมช่องว่างระหว่างระบบแบบกระจายศูนย์ที่ซับซ้อนและความเข้าใจของมนุษย์ ทำให้เทคโนโลยีที่มีประสิทธิภาพเหล่านี้เข้าถึงได้ง่ายและน่าเชื่อถือยิ่งขึ้น

สรุป

อัลกอริทึมฉันทามติแบบกระจายศูนย์บนฝั่งฟรอนต์เอนด์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งการแสดงภาพข้อตกลงหลายโหนด นำเสนอเลนส์อันทรงพลังในการทำความเข้าใจและจัดการความซับซ้อนของระบบแบบกระจายศูนย์สมัยใหม่ ด้วยการใช้ไดอะแกรมเชิงโต้ตอบ, state machines และการแสดงภาพการไหลของข้อความ นักพัฒนาสามารถได้รับข้อมูลเชิงลึกที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น, ดีบักได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น และสร้างแอปพลิเคชันที่โปร่งใสและเป็นมิตรกับผู้ใช้มากขึ้น ในขณะที่ภูมิทัศน์ของคอมพิวเตอร์ยังคงกระจายอำนาจต่อไป การเชี่ยวชาญศิลปะแห่งการแสดงภาพฉันทามติจะกลายเป็นทักษะที่มีค่ามากขึ้นเรื่อยๆ สำหรับวิศวกรฟรอนต์เอนด์ทั่วโลก