Hệ thống phân tán: Điều hướng sự phức tạp của việc triển khai thuật toán đồng thuận

Trong bối cảnh công nghệ hiện đại rộng lớn và kết nối, hệ thống phân tán tạo nên xương sống của hầu hết các dịch vụ quan trọng mà chúng ta sử dụng hàng ngày. Từ các mạng lưới tài chính toàn cầu, cơ sở hạ tầng đám mây, đến các nền tảng giao tiếp thời gian thực và ứng dụng doanh nghiệp, những hệ thống này được thiết kế để hoạt động trên nhiều nút máy tính độc lập. Mặc dù mang lại khả năng mở rộng, khả năng phục hồi và tính sẵn sàng vô song, việc phân tán này lại mang đến một thách thức sâu sắc: duy trì một trạng thái nhất quán và được tất cả các nút tham gia đồng thuận, ngay cả khi một số nút không tránh khỏi lỗi. Đây chính là lĩnh vực của thuật toán đồng thuận.

Thuật toán đồng thuận là những người bảo vệ thầm lặng của tính toàn vẹn dữ liệu và tính liên tục hoạt động trong môi trường phân tán. Chúng cho phép một nhóm máy móc đồng ý về một giá trị duy nhất, thứ tự hoạt động hoặc chuyển đổi trạng thái, bất chấp độ trễ mạng, lỗi nút hoặc thậm chí là hành vi độc hại. Nếu không có chúng, độ tin cậy mà chúng ta mong đợi từ thế giới kỹ thuật số của mình sẽ sụp đổ. Hướng dẫn toàn diện này đi sâu vào thế giới phức tạp của các thuật toán đồng thuận, khám phá các nguyên tắc cơ bản của chúng, xem xét các triển khai hàng đầu và cung cấp những hiểu biết thực tế cho việc triển khai chúng trong các hệ thống phân tán trong thế giới thực.

Thách thức cơ bản của Đồng thuận phân tán

Xây dựng một hệ thống phân tán mạnh mẽ vốn dĩ rất phức tạp. Khó khăn cốt lõi nằm ở bản chất không đồng bộ của mạng, nơi các thông điệp có thể bị trễ, mất hoặc sắp xếp lại, và các nút có thể lỗi độc lập. Hãy xem xét một tình huống mà nhiều máy chủ cần đồng ý về việc một giao dịch cụ thể đã được cam kết hay chưa. Nếu một số máy chủ báo cáo thành công trong khi những máy chủ khác báo cáo thất bại, trạng thái của hệ thống sẽ trở nên mơ hồ, dẫn đến sự không nhất quán về dữ liệu và tiềm ẩn sự hỗn loạn vận hành.

Định lý CAP và sự liên quan của nó

Một khái niệm nền tảng trong hệ thống phân tán là Định lý CAP, phát biểu rằng một kho dữ liệu phân tán chỉ có thể đồng thời đảm bảo hai trong ba thuộc tính sau đây:

• Tính nhất quán (Consistency): Mọi thao tác đọc đều nhận được lần ghi gần nhất hoặc nhận lỗi.
• Tính sẵn sàng (Availability): Mọi yêu cầu đều nhận được phản hồi, mà không đảm bảo đó là lần ghi gần nhất.
• Khả năng chịu lỗi phân vùng (Partition Tolerance): Hệ thống tiếp tục hoạt động bất chấp các lỗi mạng tùy ý (phân vùng) làm mất các thông điệp giữa các nút.

Trên thực tế, lỗi phân vùng mạng là không thể tránh khỏi trong bất kỳ hệ thống phân tán có quy mô đủ lớn nào. Do đó, các nhà thiết kế luôn phải chọn Khả năng chịu lỗi phân vùng (P). Điều này để lại lựa chọn giữa Tính nhất quán (C) và Tính sẵn sàng (A). Các thuật toán đồng thuận chủ yếu được thiết kế để duy trì Tính nhất quán (C) ngay cả khi đối mặt với các phân vùng (P), thường đánh đổi lấy Tính sẵn sàng (A) trong thời gian xảy ra chia cắt mạng. Sự đánh đổi này rất quan trọng khi thiết kế các hệ thống mà tính toàn vẹn dữ liệu là tối quan trọng, chẳng hạn như sổ cái tài chính hoặc các dịch vụ quản lý cấu hình.

Mô hình lỗi trong Hệ thống phân tán

Hiểu các loại lỗi mà một hệ thống có thể gặp phải là rất quan trọng để thiết kế các cơ chế đồng thuận hiệu quả:

• Lỗi sập (Crash Faults - Fail-Stop): Một nút đơn giản là ngừng hoạt động. Nó có thể sập và khởi động lại, nhưng nó không gửi các thông điệp sai hoặc gây hiểu lầm. Đây là lỗi phổ biến nhất và dễ xử lý nhất.
• Lỗi sập-khôi phục (Crash-Recovery Faults): Tương tự như lỗi sập, nhưng các nút có thể khôi phục sau khi sập và tái gia nhập hệ thống, có khả năng với trạng thái cũ nếu không được xử lý đúng cách.
• Lỗi bỏ sót (Omission Faults): Một nút không gửi hoặc nhận được thông điệp, hoặc làm mất thông điệp. Điều này có thể do các vấn đề mạng hoặc lỗi phần mềm.
• Lỗi Byzantine (Byzantine Faults): Phức tạp và nghiêm trọng nhất. Các nút có thể hoạt động tùy ý, gửi các thông điệp độc hại hoặc gây hiểu lầm, thông đồng với các nút lỗi khác, hoặc thậm chí chủ động cố gắng phá hoại hệ thống. Những lỗi này thường được xem xét trong các môi trường cực kỳ nhạy cảm như blockchain hoặc các ứng dụng quân sự.

Kết quả bất khả thi của FLP

Một kết quả lý thuyết đáng suy ngẫm, Định lý Bất khả thi FLP (Fischer, Lynch, Paterson, 1985), phát biểu rằng trong một hệ thống phân tán không đồng bộ, không thể đảm bảo đồng thuận nếu ngay cả một tiến trình có thể bị lỗi. Định lý này nhấn mạnh khó khăn cố hữu trong việc đạt được đồng thuận và làm nổi bật lý do tại sao các thuật toán thực tế thường đưa ra các giả định về tính đồng bộ mạng (ví dụ: gửi thông điệp trong thời gian có giới hạn) hoặc dựa vào ngẫu nhiên hóa và hết giờ để tiến trình mang tính xác suất thay vì tất định trong mọi trường hợp. Điều đó có nghĩa là, mặc dù một hệ thống có thể được thiết kế để đạt được đồng thuận với xác suất rất cao, nhưng sự chắc chắn tuyệt đối trong một môi trường hoàn toàn không đồng bộ, dễ lỗi về mặt lý thuyết là không thể đạt được.

Các khái niệm cốt lõi trong thuật toán đồng thuận

Mặc dù có những thách thức này, các thuật toán đồng thuận thực tế là không thể thiếu. Chúng thường tuân theo một tập hợp các thuộc tính cốt lõi:

• Thỏa thuận (Agreement): Tất cả các tiến trình không lỗi cuối cùng sẽ đồng ý về cùng một giá trị.
• Tính hợp lệ (Validity): Nếu một giá trị v được đồng ý, thì v phải được đề xuất bởi một số tiến trình.
• Kết thúc (Termination): Tất cả các tiến trình không lỗi cuối cùng sẽ quyết định một giá trị.
• Toàn vẹn (Integrity): Mỗi tiến trình không lỗi chỉ quyết định tối đa một giá trị.

Ngoài các thuộc tính nền tảng này, một số cơ chế thường được sử dụng:

• Bầu chọn thủ lĩnh (Leader Election): Nhiều thuật toán đồng thuận chỉ định một 'thủ lĩnh' chịu trách nhiệm đề xuất các giá trị và điều phối quá trình thỏa thuận. Nếu thủ lĩnh bị lỗi, một thủ lĩnh mới phải được bầu. Điều này đơn giản hóa việc phối hợp nhưng tạo ra một điểm lỗi tiềm ẩn (chỉ để đề xuất, không phải để đồng thuận) nếu không được xử lý mạnh mẽ.
• Số lượng cần thiết (Quorums): Thay vì yêu cầu mọi nút đồng ý, đồng thuận thường đạt được khi một 'số lượng cần thiết' (đa số hoặc một tập hợp con cụ thể) các nút xác nhận một đề xuất. Điều này cho phép hệ thống tiến triển ngay cả khi một số nút bị lỗi hoặc chậm. Kích thước số lượng cần thiết được lựa chọn cẩn thận để đảm bảo rằng bất kỳ hai số lượng cần thiết nào giao nhau sẽ luôn có ít nhất một nút chung, ngăn chặn các quyết định mâu thuẫn.
• Nhân bản nhật ký (Log Replication): Các thuật toán đồng thuận thường hoạt động bằng cách nhân bản một chuỗi các lệnh (nhật ký) trên nhiều máy. Mỗi lệnh, một khi đã được đồng thuận, sẽ được thêm vào nhật ký. Nhật ký này sau đó đóng vai trò là đầu vào tất định cho một 'máy trạng thái', đảm bảo tất cả các bản sao xử lý lệnh theo cùng một thứ tự và đi đến cùng một trạng thái.

Các thuật toán đồng thuận phổ biến và việc triển khai chúng

Mặc dù bối cảnh lý thuyết của đồng thuận là rất rộng lớn, một vài thuật toán đã nổi lên như những giải pháp chiếm ưu thế trong các hệ thống phân tán thực tế. Mỗi thuật toán mang lại một sự cân bằng khác nhau về độ phức tạp, hiệu suất và đặc điểm khả năng chịu lỗi.

Paxos: Người cha đẻ của Đồng thuận phân tán

Được Leslie Lamport xuất bản lần đầu tiên vào năm 1990 (mặc dù chỉ được hiểu rộng rãi sau này), Paxos có lẽ là thuật toán đồng thuận có ảnh hưởng và được nghiên cứu rộng rãi nhất. Nó nổi tiếng với khả năng đạt được đồng thuận trong mạng không đồng bộ với các tiến trình dễ bị lỗi, miễn là đa số các tiến trình hoạt động. Tuy nhiên, mô tả chính thức của nó nổi tiếng là khó hiểu, dẫn đến câu nói: "Paxos rất đơn giản, khi bạn đã hiểu nó".

Cách Paxos hoạt động (Đơn giản hóa)

Paxos định nghĩa ba loại người tham gia:

• Người đề xuất (Proposers): Đề xuất một giá trị để được đồng ý.
• Người chấp nhận (Acceptors): Bỏ phiếu cho các giá trị được đề xuất. Họ lưu trữ số đề xuất cao nhất mà họ đã thấy và giá trị họ đã chấp nhận.
• Người học (Learners): Phát hiện giá trị nào đã được chọn.

Thuật toán tiến hành theo hai giai đoạn chính:

1. Giai đoạn 1 (Chuẩn bị - Prepare):
   • 1a (Chuẩn bị): Một Người đề xuất gửi một thông điệp 'Chuẩn bị' với một số đề xuất mới, duy nhất toàn cục n đến đa số Người chấp nhận.
   • 1b (Lời hứa - Promise): Một Người chấp nhận, sau khi nhận được thông điệp Chuẩn bị (n), sẽ phản hồi bằng một 'Lời hứa' sẽ bỏ qua bất kỳ đề xuất nào trong tương lai có số nhỏ hơn n. Nếu nó đã chấp nhận một giá trị cho một đề xuất trước đó, nó sẽ bao gồm giá trị được chấp nhận có số cao nhất (v_accepted) và số đề xuất của nó (n_accepted) trong phản hồi của mình.
2. Giai đoạn 2 (Chấp nhận - Accept):
   • 2a (Chấp nhận): Nếu Người đề xuất nhận được Lời hứa từ đa số Người chấp nhận, nó sẽ chọn một giá trị v cho đề xuất của mình. Nếu bất kỳ Người chấp nhận nào báo cáo một giá trị đã được chấp nhận trước đó v_accepted, Người đề xuất phải chọn giá trị được liên kết với n_accepted có số cao nhất. Nếu không, nó có thể đề xuất giá trị của riêng mình. Sau đó, nó gửi một thông điệp 'Chấp nhận' chứa số đề xuất n và giá trị đã chọn v đến đa số Người chấp nhận tương tự.
   • 2b (Đã chấp nhận - Accepted): Một Người chấp nhận, sau khi nhận được thông điệp Chấp nhận (n, v), sẽ chấp nhận giá trị v nếu nó chưa hứa sẽ bỏ qua các đề xuất có số nhỏ hơn n. Sau đó, nó thông báo cho Người học về giá trị đã được chấp nhận.

Ưu điểm và nhược điểm của Paxos

• Ưu điểm: Khả năng chịu lỗi cao (có thể chịu f lỗi sập trong số 2f+1 nút). Đảm bảo an toàn (không bao giờ đưa ra quyết định sai) ngay cả trong thời gian lỗi phân vùng mạng. Có thể tiến triển mà không cần thủ lĩnh cố định (mặc dù bầu chọn thủ lĩnh sẽ đơn giản hóa nó).
• Nhược điểm: Cực kỳ phức tạp để hiểu và triển khai chính xác. Có thể gặp các vấn đề về khả năng sống (ví dụ: bầu chọn thủ lĩnh lặp đi lặp lại, dẫn đến bỏ đói) nếu không có các tối ưu hóa cụ thể (ví dụ: sử dụng một thủ lĩnh được phân biệt như trong Multi-Paxos).

Các triển khai và biến thể thực tế

Do độ phức tạp, Paxos thuần túy hiếm khi được triển khai trực tiếp. Thay vào đó, các hệ thống thường sử dụng các biến thể như Multi-Paxos, giúp bù trừ chi phí bầu chọn thủ lĩnh qua nhiều vòng đồng thuận bằng cách có một thủ lĩnh ổn định đề xuất nhiều giá trị tuần tự. Các ví dụ về hệ thống bị ảnh hưởng bởi hoặc trực tiếp sử dụng Paxos (hoặc các dẫn xuất của nó) bao gồm dịch vụ khóa Chubby của Google, Apache ZooKeeper (sử dụng ZAB, một thuật toán giống Paxos) và nhiều hệ thống cơ sở dữ liệu phân tán.

Raft: Đồng thuận để dễ hiểu

Raft được phát triển tại Đại học Stanford bởi Diego Ongaro và John Ousterhout với mục tiêu rõ ràng là 'dễ hiểu'. Trong khi Paxos tập trung vào mức tối thiểu lý thuyết cho đồng thuận, Raft ưu tiên một phương pháp có cấu trúc và trực quan hơn, giúp nó dễ dàng triển khai và suy luận hơn đáng kể.

Cách Raft hoạt động

Raft hoạt động bằng cách xác định các vai trò rõ ràng cho các nút của mình và các chuyển đổi trạng thái đơn giản:

• Thủ lĩnh (Leader): Nút chính chịu trách nhiệm xử lý tất cả các yêu cầu của khách hàng, đề xuất các mục nhật ký và nhân bản chúng cho các nút theo dõi. Chỉ có một thủ lĩnh tại một thời điểm.
• Theo dõi (Follower): Các nút thụ động chỉ đơn giản là phản hồi các yêu cầu từ thủ lĩnh và bỏ phiếu cho các ứng cử viên.
• Ứng cử viên (Candidate): Một trạng thái mà nút theo dõi chuyển sang khi nó tin rằng thủ lĩnh đã lỗi, bắt đầu một cuộc bầu chọn thủ lĩnh mới.

Raft đạt được đồng thuận thông qua hai cơ chế chính:

1. Bầu chọn thủ lĩnh (Leader Election): Khi một nút theo dõi không nhận được tín hiệu từ thủ lĩnh trong một khoảng thời gian chờ nhất định, nó sẽ trở thành Ứng cử viên. Nó tăng số kỳ hiện tại của mình (một đồng hồ logic) và tự bỏ phiếu cho mình. Sau đó, nó gửi các RPC 'Yêu cầu bỏ phiếu' (RequestVote) đến các nút khác. Nếu nó nhận được đủ số phiếu bầu từ đa số, nó sẽ trở thành thủ lĩnh mới. Nếu một nút khác trở thành thủ lĩnh hoặc xảy ra bỏ phiếu chia rẽ, một kỳ bầu cử mới sẽ bắt đầu.
2. Nhân bản nhật ký (Log Replication): Khi thủ lĩnh được bầu, nó nhận các lệnh của khách hàng và thêm chúng vào nhật ký cục bộ của mình. Sau đó, nó gửi các RPC 'Thêm mục' (AppendEntries) đến tất cả các nút theo dõi để nhân bản các mục này. Một mục nhật ký được cam kết một khi thủ lĩnh đã nhân bản nó cho đa số các nút theo dõi. Chỉ các mục đã cam kết mới được áp dụng vào máy trạng thái.

Ưu điểm và nhược điểm của Raft

• Ưu điểm: Dễ hiểu và triển khai hơn đáng kể so với Paxos. Mô hình thủ lĩnh mạnh mẽ giúp đơn giản hóa tương tác khách hàng và quản lý nhật ký. Đảm bảo an toàn và khả năng sống dưới lỗi sập.
• Nhược điểm: Thủ lĩnh mạnh có thể trở thành điểm nghẽn cho các khối lượng công việc ghi nặng (mặc dù điều này thường chấp nhận được đối với nhiều trường hợp sử dụng). Yêu cầu một thủ lĩnh ổn định để tiến triển, điều này có thể bị ảnh hưởng bởi các lỗi phân vùng mạng hoặc lỗi thủ lĩnh thường xuyên.

Các triển khai thực tế của Raft

Thiết kế của Raft nhằm mục đích dễ hiểu đã dẫn đến việc nó được áp dụng rộng rãi. Các ví dụ nổi bật bao gồm:

• etcd: Một kho khóa-giá trị phân tán được Kubernetes sử dụng để phối hợp cụm và quản lý trạng thái.
• Consul: Một giải pháp service mesh sử dụng Raft cho kho dữ liệu có sẵn cao và nhất quán của nó cho dịch vụ khám phá và cấu hình.
• cockroachDB: Một cơ sở dữ liệu SQL phân tán sử dụng phương pháp dựa trên Raft cho lớp lưu trữ và nhân bản cơ bản của nó.
• HashiCorp Nomad: Một trình điều phối khối lượng công việc sử dụng Raft để phối hợp các agent của nó.

ZAB (ZooKeeper Atomic Broadcast)

ZAB là thuật toán đồng thuận cốt lõi của Apache ZooKeeper, một dịch vụ phối hợp phân tán được sử dụng rộng rãi. Mặc dù thường được so sánh với Paxos, ZAB được tùy chỉnh đặc biệt cho các yêu cầu của ZooKeeper về việc cung cấp một broadcast có thứ tự, đáng tin cậy cho các thay đổi trạng thái và quản lý bầu chọn thủ lĩnh.

Cách ZAB hoạt động

ZAB nhằm mục đích giữ cho trạng thái của tất cả các bản sao ZooKeeper được đồng bộ hóa. Nó đạt được điều này thông qua một loạt các giai đoạn:

1. Bầu chọn thủ lĩnh: ZooKeeper sử dụng một biến thể của giao thức broadcast nguyên tử (bao gồm bầu chọn thủ lĩnh) để đảm bảo rằng chỉ có một thủ lĩnh hoạt động tại một thời điểm. Khi thủ lĩnh hiện tại bị lỗi, một quy trình bầu cử bắt đầu nơi các nút bỏ phiếu cho một thủ lĩnh mới, thường là nút có nhật ký cập nhật nhất.
2. Khám phá (Discovery): Sau khi một thủ lĩnh được bầu, nó bắt đầu giai đoạn khám phá để xác định trạng thái gần đây nhất từ các nút theo dõi. Các nút theo dõi gửi ID nhật ký cao nhất của chúng cho thủ lĩnh.
3. Đồng bộ hóa (Synchronization): Sau đó, thủ lĩnh sẽ đồng bộ hóa trạng thái của mình với các nút theo dõi, gửi bất kỳ giao dịch bị thiếu nào để đưa chúng lên trạng thái mới nhất.
4. Broadcast: Sau khi đồng bộ hóa, hệ thống sẽ vào giai đoạn broadcast. Thủ lĩnh đề xuất các giao dịch mới (ghi của khách hàng), và các đề xuất này được broadcast đến các nút theo dõi. Khi đa số các nút theo dõi xác nhận đề xuất, thủ lĩnh sẽ cam kết nó và broadcast thông điệp cam kết. Sau đó, các nút theo dõi sẽ áp dụng giao dịch đã cam kết vào trạng thái cục bộ của chúng.

Các đặc điểm chính của ZAB

• Tập trung vào broadcast có thứ tự tổng thể, đảm bảo tất cả các cập nhật được xử lý theo cùng một thứ tự trên tất cả các bản sao.
• Nhấn mạnh mạnh mẽ vào sự ổn định của thủ lĩnh để duy trì thông lượng cao.
• Tích hợp bầu chọn thủ lĩnh và đồng bộ hóa trạng thái làm các thành phần cốt lõi.

Sử dụng thực tế của ZAB

Apache ZooKeeper cung cấp một dịch vụ nền tảng cho nhiều hệ thống phân tán khác, bao gồm Apache Kafka, Hadoop, HBase và Solr, cung cấp các dịch vụ như cấu hình phân tán, bầu chọn thủ lĩnh và đặt tên. Độ tin cậy của nó bắt nguồn trực tiếp từ giao thức ZAB mạnh mẽ.

Thuật toán chịu lỗi Byzantine (BFT)

Trong khi Paxos, Raft và ZAB chủ yếu xử lý lỗi sập, một số môi trường yêu cầu khả năng phục hồi chống lại lỗi Byzantine, nơi các nút có thể hoạt động độc hại hoặc tùy ý. Điều này đặc biệt liên quan trong các môi trường không đáng tin cậy, chẳng hạn như các blockchain công khai hoặc các hệ thống chính phủ/quân sự cực kỳ nhạy cảm.

Practical Byzantine Fault Tolerance (PBFT)

PBFT, được đề xuất bởi Castro và Liskov vào năm 1999, là một trong những thuật toán BFT được biết đến và thực tế nhất. Nó cho phép một hệ thống phân tán đạt được đồng thuận ngay cả khi có tới một phần ba số nút của nó là Byzantine (độc hại hoặc lỗi).

Cách PBFT hoạt động (Đơn giản hóa)

PBFT hoạt động theo một loạt các 'view' (chế độ xem), mỗi view có một nút chính (thủ lĩnh) được chỉ định. Khi nút chính bị lỗi hoặc bị nghi ngờ là lỗi, một quy trình thay đổi view sẽ được khởi xướng để bầu chọn một nút chính mới.

Hoạt động bình thường cho một yêu cầu của khách hàng bao gồm nhiều giai đoạn:

1. Yêu cầu khách hàng (Client Request): Khách hàng gửi một yêu cầu đến nút chính.
2. Chuẩn bị trước (Pre-Prepare): Nút chính gán một số thứ tự cho yêu cầu và gửi đa hướng một thông điệp 'Chuẩn bị trước' (Pre-Prepare) đến tất cả các nút sao lưu (theo dõi). Điều này thiết lập một thứ tự ban đầu cho yêu cầu.
3. Chuẩn bị (Prepare): Sau khi nhận được thông điệp Chuẩn bị trước, các nút sao lưu xác minh tính xác thực của nó và sau đó gửi đa hướng một thông điệp 'Chuẩn bị' (Prepare) đến tất cả các bản sao khác, bao gồm cả nút chính. Giai đoạn này đảm bảo rằng tất cả các bản sao không lỗi đều đồng ý về thứ tự của các yêu cầu.
4. Cam kết (Commit): Một khi một bản sao nhận được 2f+1 thông điệp Chuẩn bị (bao gồm cả của chính nó) cho một yêu cầu cụ thể (trong đó f là số lỗi tối đa), nó sẽ gửi đa hướng một thông điệp 'Cam kết' (Commit) đến tất cả các bản sao khác. Giai đoạn này đảm bảo rằng yêu cầu sẽ được cam kết.
5. Trả lời (Reply): Sau khi nhận được 2f+1 thông điệp Cam kết, một bản sao sẽ thực thi yêu cầu của khách hàng và gửi 'Trả lời' (Reply) trở lại cho khách hàng. Khách hàng chờ f+1 phản hồi giống hệt nhau trước khi coi hoạt động là thành công.

Ưu điểm và nhược điểm của PBFT

• Ưu điểm: Chịu được lỗi Byzantine, đảm bảo các đảm bảo an toàn mạnh mẽ ngay cả với những người tham gia độc hại. Đồng thuận tất định (không có tính cuối cùng mang tính xác suất).
• Nhược điểm: Chi phí giao tiếp đáng kể (yêu cầu O(n^2) thông điệp cho mỗi vòng đồng thuận, trong đó n là số lượng bản sao), hạn chế khả năng mở rộng. Độ trễ cao. Triển khai phức tạp.

Các triển khai thực tế của PBFT

Mặc dù ít phổ biến hơn trong cơ sở hạ tầng chính thống do chi phí của nó, PBFT và các dẫn xuất của nó rất quan trọng trong các môi trường mà không thể giả định sự tin cậy:

• Hyperledger Fabric: Một nền tảng blockchain được cấp phép sử dụng một dạng PBFT (hoặc dịch vụ đồng thuận mô-đun) để sắp xếp và hoàn tất giao dịch.
• Các dự án blockchain khác nhau: Nhiều công nghệ sổ cái phân tán (DLT) blockchain doanh nghiệp và được cấp phép sử dụng các thuật toán BFT hoặc các biến thể của chúng để đạt được đồng thuận giữa những người tham gia đã biết nhưng có thể không đáng tin cậy.

Triển khai đồng thuận: Các cân nhắc thực tế

Việc lựa chọn và triển khai một thuật toán đồng thuận là một công việc quan trọng. Một số yếu tố thực tế phải được xem xét cẩn thận để triển khai thành công.

Chọn thuật toán phù hợp

Việc lựa chọn thuật toán đồng thuận phụ thuộc nhiều vào các yêu cầu cụ thể của hệ thống của bạn:

• Yêu cầu về khả năng chịu lỗi: Bạn có cần chịu lỗi sập hay phải tính đến lỗi Byzantine? Đối với hầu hết các ứng dụng doanh nghiệp, các thuật toán chịu lỗi sập như Raft hoặc Paxos là đủ và có hiệu suất cao hơn. Đối với các môi trường cực kỳ đối nghịch hoặc không tin cậy (ví dụ: blockchain công khai), các thuật toán BFT là cần thiết.
• Đánh đổi giữa hiệu suất và tính nhất quán: Tính nhất quán cao hơn thường đi kèm với độ trễ cao hơn và thông lượng thấp hơn. Hiểu khả năng chấp nhận tính nhất quán cuối cùng so với tính nhất quán mạnh của ứng dụng của bạn. Raft cung cấp sự cân bằng tốt cho nhiều ứng dụng.
• Dễ triển khai và bảo trì: Sự đơn giản của Raft làm cho nó trở thành một lựa chọn phổ biến cho các triển khai mới. Paxos, mặc dù mạnh mẽ, nhưng nổi tiếng là khó thực hiện đúng. Hãy xem xét bộ kỹ năng của nhóm kỹ thuật của bạn và khả năng bảo trì lâu dài.
• Nhu cầu mở rộng: Cụm của bạn sẽ có bao nhiêu nút? Chúng sẽ phân tán địa lý như thế nào? Các thuật toán có độ phức tạp giao tiếp O(n^2) (như PBFT) sẽ không mở rộng lên hàng trăm hoặc hàng nghìn nút, trong khi các thuật toán dựa trên thủ lĩnh có thể quản lý các cụm lớn hơn một cách hiệu quả hơn.

Độ tin cậy của mạng và Thời gian chờ

Các thuật toán đồng thuận rất nhạy cảm với điều kiện mạng. Các triển khai phải xử lý mạnh mẽ:

• Độ trễ mạng: Độ trễ có thể làm chậm các vòng đồng thuận, đặc biệt đối với các thuật toán yêu cầu nhiều vòng giao tiếp.
• Mất gói: Thông điệp có thể bị bỏ qua. Các thuật toán phải sử dụng việc thử lại và xác nhận để đảm bảo gửi thông điệp đáng tin cậy.
• Phân vùng mạng: Hệ thống phải có khả năng phát hiện và phục hồi khỏi các phân vùng, có thể hy sinh tính sẵn sàng cho tính nhất quán trong thời gian chia cắt.
• Thời gian chờ thích ứng: Thời gian chờ cố định có thể gây ra sự cố. Thời gian chờ động, thích ứng (ví dụ: cho bầu chọn thủ lĩnh) có thể giúp hệ thống hoạt động tốt hơn dưới các tải và điều kiện mạng khác nhau.

Nhân bản máy trạng thái (SMR)

Các thuật toán đồng thuận thường được sử dụng để triển khai Nhân bản máy trạng thái (State Machine Replication - SMR). Trong SMR, tất cả các bản sao của một dịch vụ bắt đầu ở cùng một trạng thái ban đầu và xử lý cùng một chuỗi các lệnh của khách hàng theo cùng một thứ tự. Nếu các lệnh là tất định, tất cả các bản sao sẽ chuyển qua cùng một chuỗi các trạng thái, đảm bảo tính nhất quán. Vai trò của thuật toán đồng thuận là đồng ý về thứ tự tổng thể của các lệnh sẽ được áp dụng cho máy trạng thái. Phương pháp này là nền tảng để xây dựng các dịch vụ chịu lỗi như cơ sở dữ liệu nhân bản, khóa phân tán và dịch vụ cấu hình.

Giám sát và Khả năng quan sát

Vận hành một hệ thống phân tán với các thuật toán đồng thuận đòi hỏi phải giám sát mở rộng. Các chỉ số chính cần theo dõi bao gồm:

• Trạng thái Thủ lĩnh: Nút nào là thủ lĩnh hiện tại? Nó đã là thủ lĩnh trong bao lâu?
• Tiến độ Nhân bản Nhật ký: Các nút theo dõi có bị chậm hơn nhật ký của thủ lĩnh không? Độ trễ nhân bản là bao nhiêu?
• Độ trễ Vòng Đồng thuận: Mất bao lâu để cam kết một mục mới?
• Độ trễ Mạng và Mất gói: Giữa tất cả các nút, đặc biệt là giữa thủ lĩnh và các nút theo dõi.
• Sức khỏe Nút: CPU, bộ nhớ, I/O đĩa cho tất cả những người tham gia.

Cảnh báo hiệu quả dựa trên các chỉ số này là rất quan trọng để nhanh chóng chẩn đoán và giải quyết sự cố, ngăn ngừa gián đoạn dịch vụ do lỗi đồng thuận.

Hàm ý Bảo mật

Mặc dù các thuật toán đồng thuận đảm bảo sự đồng ý, chúng không tự cung cấp bảo mật. Các triển khai phải xem xét:

• Xác thực (Authentication): Đảm bảo chỉ các nút được ủy quyền mới có thể tham gia vào quy trình đồng thuận.
• Ủy quyền (Authorization): Xác định hành động nào (ví dụ: đề xuất giá trị, bỏ phiếu) mà mỗi nút được phép thực hiện.
• Mã hóa (Encryption): Bảo vệ giao tiếp giữa các nút để ngăn chặn nghe lén hoặc giả mạo.
• Toàn vẹn (Integrity): Sử dụng chữ ký số hoặc mã xác thực thông điệp để đảm bảo thông điệp không bị thay đổi trong quá trình truyền, đặc biệt quan trọng đối với các hệ thống BFT.

Các chủ đề nâng cao và xu hướng tương lai

Lĩnh vực đồng thuận phân tán đang không ngừng phát triển, với các nghiên cứu đang diễn ra và các thách thức mới xuất hiện.

Thành viên động

Nhiều thuật toán đồng thuận giả định một tập hợp cố định các nút tham gia. Tuy nhiên, các hệ thống trong thế giới thực thường yêu cầu các thay đổi thành viên động (thêm hoặc bớt nút) để mở rộng hoặc thu nhỏ, hoặc thay thế phần cứng bị lỗi. Việc thay đổi thành viên cụm một cách an toàn đồng thời duy trì tính nhất quán là một vấn đề phức tạp, và các thuật toán như Raft có các giao thức đa giai đoạn được xác định rõ ràng cho việc này.

Triển khai phân tán địa lý (Độ trễ WAN)

Triển khai các thuật toán đồng thuận trên các trung tâm dữ liệu phân tán về mặt địa lý sẽ gây ra độ trễ mạng diện rộng (WAN) đáng kể, có thể ảnh hưởng nghiêm trọng đến hiệu suất. Các chiến lược như các biến thể Paxos hoặc Raft được tối ưu hóa cho WAN (ví dụ: sử dụng các số lượng cần thiết nhỏ hơn trong các vùng cục bộ để đọc nhanh hơn, hoặc đặt thủ lĩnh một cách cẩn thận) đang được khám phá. Các triển khai đa vùng thường liên quan đến sự đánh đổi giữa tính nhất quán toàn cầu và hiệu suất cục bộ.

Cơ chế đồng thuận Blockchain

Sự trỗi dậy của công nghệ blockchain đã thúc đẩy sự quan tâm và đổi mới trong lĩnh vực đồng thuận. Các blockchain công khai đối mặt với một thách thức độc đáo: đạt được đồng thuận giữa một tập hợp lớn, động và có khả năng đối nghịch của những người tham gia không xác định mà không có cơ quan trung ương. Điều này đã dẫn đến sự phát triển của các cơ chế đồng thuận mới:

• Proof-of-Work (PoW): (ví dụ: Bitcoin, Ethereum trước 'The Merge') Dựa vào việc giải các câu đố tính toán để bảo mật sổ cái, khiến những kẻ tấn công khó có thể viết lại lịch sử.
• Proof-of-Stake (PoS): (ví dụ: Ethereum sau 'The Merge', Solana, Cardano) Người xác thực được chọn dựa trên số lượng tiền điện tử họ 'đặt cọc' làm tài sản thế chấp, khuyến khích hành vi trung thực.
• Delegated Proof-of-Stake (DPoS): (ví dụ: EOS, TRON) Những người nắm giữ cổ phần bầu ra một số lượng đại biểu hạn chế để xác thực giao dịch.
• Directed Acyclic Graphs (DAGs): (ví dụ: IOTA, Fantom) Một cấu trúc dữ liệu khác cho phép xử lý giao dịch song song, có khả năng mang lại thông lượng cao hơn mà không cần đồng thuận dựa trên khối truyền thống.

Các thuật toán này thường ưu tiên các thuộc tính khác nhau (ví dụ: khả năng chống kiểm duyệt, phân quyền, tính cuối cùng) so với đồng thuận hệ thống phân tán truyền thống, vốn thường tập trung vào tính nhất quán mạnh mẽ và tính sẵn sàng cao trong một tập hợp các nút được tin cậy, có giới hạn.

Tối ưu hóa và Các biến thể

Nghiên cứu liên tục tiếp tục tinh chỉnh các thuật toán hiện có và đề xuất các thuật toán mới. Các ví dụ bao gồm:

• Fast Paxos: Một biến thể được thiết kế để giảm độ trễ bằng cách cho phép các giá trị được chọn trong một vòng giao tiếp duy nhất trong điều kiện bình thường.
• Egalitarian Paxos: Nhằm cải thiện thông lượng bằng cách cho phép nhiều thủ lĩnh hoặc người đề xuất hoạt động đồng thời mà không cần phối hợp trong một số trường hợp.
• Generalized Paxos: Mở rộng Paxos để cho phép thỏa thuận về các chuỗi giá trị và các phép toán máy trạng thái tùy ý.

Kết luận

Các thuật toán đồng thuận là nền tảng mà trên đó các hệ thống phân tán đáng tin cậy được xây dựng. Mặc dù có những thách thức về mặt khái niệm, việc thành thạo chúng là điều cần thiết đối với bất kỳ chuyên gia nào bước vào lĩnh vực phức tạp của kiến trúc hệ thống hiện đại. Từ các đảm bảo an toàn nghiêm ngặt của Paxos đến thiết kế thân thiện với người dùng của Raft và khả năng chịu lỗi mạnh mẽ của PBFT, mỗi thuật toán cung cấp một bộ đánh đổi độc đáo để đảm bảo tính nhất quán khi đối mặt với sự không chắc chắn.

Việc triển khai các thuật toán này không chỉ là một bài tập học thuật; đó là về việc xây dựng các hệ thống có thể chống lại bản chất khó lường của mạng lưới và lỗi phần cứng, đảm bảo tính toàn vẹn dữ liệu và hoạt động liên tục cho người dùng trên toàn thế giới. Khi các hệ thống phân tán tiếp tục phát triển, được thúc đẩy bởi điện toán đám mây, blockchain và nhu cầu ngày càng tăng đối với các dịch vụ quy mô toàn cầu, các nguyên tắc và ứng dụng thực tế của thuật toán đồng thuận sẽ vẫn là tâm điểm của thiết kế hệ thống mạnh mẽ và linh hoạt. Hiểu các khối xây dựng nền tảng này cho phép các kỹ sư tạo ra thế hệ tiếp theo của cơ sở hạ tầng kỹ thuật số có tính sẵn sàng cao và nhất quán, phục vụ thế giới kết nối của chúng ta.