Algoritmos Distribuídos

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1 Algoritmos Distribuídos Raimundo Macêdo Laboratório de Sistemas Distribuídos - LaSiD Departamento de Ciência da Computação Instituto de Matemática Universidade Federal da Bahia Antes da palestra técnica rápidas palavras sobre o contexto universitário A PRINCIPAL meta da educação é criar homens que sejam capazes de fazer coisas novas, não simplesmente repetir o que outras gerações já fizeram. Homens que sejam criadores, inventores, descobridores. A SEGUNDA meta da educação é formar mentes que estejam em condições de criticar, verificar e não aceitar tudo o que a elas se propõe. JEAN PIAGET 1

2 Sistemas Computacionais Hardware + Software CPU+COMUNICAÇÃO+PERIFÉRICOS Software básico (SO, Compiladores) + Aplicações programação Como funcionam os Computadores aplicação Z:=X+Y; Código em Pascal tradução COPY AX,X Código em ling. ADD AX,Y de montagem COPY Z,AX (assembly) tradução Código de Máquina Execução por circuitos elétricos básicos 2

3 Executando as instruções... circuitos de função computacional Código de máquina move add subtract circuitos de armazenamento X1 Registrador de instrução Circuito de decifrar código multiply copy Etc. X2 X3 Sistema Centralizado Memória RAM P 1 P 2 P 3 P 4 P 5 Comunicação entre Processos : compartilhamento de memória. Primitivas de Sincronização : semáforos, monitores, etc. Raimundo Macêdo, LaSiD/CPD/UFBA 6 3

4 Sistema Distribuído RAM 1 RAM 1 RAM1 RAM 1 RAM 1 P 1 P 2 P 3 P 4 P 5 Rede de Comunicação ou Bus Comunicação somente por troca de mensagens Não há estado global (momória ou relógio) Raimundo Macêd LaSiD/CPD/UFBA 7 Sistemas Distribuídos um Breve Histórico Raimundo Macêdo LaSiD/CPD/UFBA 8 4

5 O Início Computador Programador tinha que reservar hora para usar o computador Raimundo Macêdo LaSiD/CPD/UFBA Processamento Batch Computador Tarefas eram enfileiradas Jobs Raimundo Macêdo LaSiD/CPD/UFBA 10 5

6 Time Sharing Computador Programador mais produtivo Compartilhamento de Recursos do Sistema Centralizado Raimundo Macêdo LaSiD/CPD/UFBA / LANs, MANs e WANs Rede de Comunicação O Computador vai até ao usuário PC e WS Comunicação entre máquinas Independência maior dos usuários Compartilhamento de Recursos Usuário conhece a distribuição Raimundo Macêdo LaSiD/CPD/UFBA 12 6

7 Sistema Distribuído Sistema Distribuído Funções e Controle Distribuídos Usuários não conhecem a distribuição Rede de Comunicação Copyright: Raimundo Macêdo, LaSiD/CPD/UFBA Estações de Trabalho Aumento da Capacidade de Comunicação 13 Sistema Paralelo (SP) vs Sistema Distribuído (SD) Sistema Centralizado Convencional SD Multiprocessadores SP de Memória Compartilhada SP Uma SDcópia do SO executa simultaneamente e em paralelo em todos os processadores Arquiteturas ProblemasPossíveis de sincronização mesmo relativamente ao código dos sistemas operacionais Multiprocessadores de Memória Distribuida Processadores com uma memória privada interligados por uma rede de alto desempenho Processadores apenas comunicam por troca de mensagens A rede de interligação é geralmente confiável Todos os processadores rodam o mesmo sistema operacional Usuário tem uma visão do sistema idêntica a um sistema centralizado Clusters Homogêneos Clusters Heterogêneos Redes Locais WANs 7

8 Um sistema paralelo pode emular um sistema distribuídos e viceversa, independentemente da arquitetura. Varia modelo do sistema e modelo de falhas, etc. Podemos caracterizar algoritmos distribuídos como aqueles que executam em sistemas distribuídos com as seguintes caracteristicas 1) Visão local l do sistema (não há estado global l relógio ou memória) 2) Visão atrasada no tempo (troca de mensagens) 3) Possibilidade de falhas parciais Exemplos Típicos de Sistemas Distribuídos 8

9 WEB cliente (browser) HTML HTTP Servidor WEB Informações Disponibilizadasibili Rede TCP/IP Controle de Tráfego Aéreo Sistema Embarcado REDE Radar Controladores DB tráfego aéreo (planos de voo, etc) Diretório X.500 9

10 Outros Exemplos: Cloud Computing Comércio Eletrônico Bolsa de Valores Automação Hospitalar Sistemas de bancos para interconexão de agências e para suporte a terminais de clientes EMULE Etc. Processador Sofware Processador Sofware Computador autonomo RAM clock disco Network interface Network interface Rede de Comunicação Computador autonomo RAM clock disco Componentes (computadores) comunicam-se somente por troca de mensagens Raimundo Macêdo LaSiD/CPD/UFBA Network interface Processador Computador autonomo Sofware RAM clock disco 20 10

11 Modelo Lógico de um Sistema Distribuído Conjunto de processos concorrentes que cooperam para executar uma tarefa canal Visão lógica processo 21 Raimundo Macêdo LaSiD/CPD/UFBA Alguns desafios de pesquisa... 11

12 Lembrando Leslie Lamport... Você sabe que está num Sistema Distribuído quando é impedido de prosseguir com seu trabalho devido a FALHA de outro computador que você nunca ouviu falar... Lamport Falha! Paulo Troia, Backdoor, & $ REDE Concorrência requer uma complexa sincronização Problemas em Sistemas Distribuídos Problema Clássico de Atualização de uma Conta Corrente : Lê Saldo da Conta Conta X Lê Saldo da Conta Retorna RS 1.000,00 Retorna RS 1.000,00 RS 1.000,00 Copyright: Raimundo Macêdo, LaSiD/CPD/UFBA 24 12

13 Concorrência requer uma complexa sincronização Problemas em Sistemas Distribuídos Problema Clássico de Atualização de uma Conta Corrente : Lê Saldo da Conta Conta X Lê Saldo da Conta Retorna RS 1.000,00 Retorna RS 1.000,00 RS 1.500,00 RS 500,00 Atualize para RS 1.500,00 Copyright: Raimundo Macêdo, LaSiD/CPD/UFBA 25 Concorrência requer uma complexa sincronização Problemas em Sistemas Distribuídos Problema Clássico de Atualização de uma Conta Corrente : Lê Saldo da Conta Conta X Lê Saldo da Conta RS 500,00 Retorna RS 1.000,00 Retorna RS 1.000,00 RS 1.300,00 Atualize para RS 1.500,00 Atualize para RS 1.300,00 RS 300,00 O saldo final é 1.300,00, mas deveria ser 1.800,00. É necessário algum tipo de sincronização para prevenir situações deste tipo => Transações Atômicas Raimundo Macêdo, LaSiD/CPD/UFBA 26 13

14 Vários projetos de pesquisa, alguns em cooperação internacional, estão sendo desenvolvidos no Laboratório de Sistemas Distribuídos (LaSiD). (9 professores do DCC) Cloud Computing Tolerância a Falhas Redes Veiculares Móveis Sistemas Industriais Serviços WEB Redes de Sensores sem Fio Sistemas Multi-Agentes Modelos Teóricos para Sistemas Distribuídos Computação Autonômica Etc. Para maiores informações: Consultar : Problemas Teóricos dos Sistemas Distribuídos Raimundo Macêdo LaSiD/DCC, Universidade Federal da Bahia, Brasil 28 14

15 Outiline What are the ucertainties of a distribited system? Our previous contibutions i on the topic New challenges: adding more dynamicity Some early results Final Words What are distributed systems?? Distributed Systems Communication protocols and operating systems Computer and Networking hardware 15

16 Distributed system (DS) model and assumptions Π: set of N processes C: set of channels Processes communicate by exchanging messages through channels (no shared memory) and the underlying network topology is usually abstracted by a complete communication graph DS = (Π,С) implemented by transport layer protocols The basic difficulty of distributed ib t d systems is thatt common knowledge is built from message exchange there is only a local view ** Besides, there are uncertainties inherent to DS 31 What about uncertainties? The set of processes and communication channels are usually known a priori, but. Processes may fail up to a known maximum number f of failures and according to a known faulty model Channels may failure according to a known faulty model There may exist time bounds for process execution and message transmission (synchronous). or such bounds may not exist (asynchronous) or bounds may hold eventually (partial synchronous) 32 16

17 What are the theoretical problems? Sequential algorithms: Specifying algorithms and comparing their performance Better algorithms for problems of practical importance Lower bounds on running time for a problem NP-Completeness Etc. Distributed algorithms The same, but there is not a single model (depends on the system assumptions) and complexity measures are distinct: computing time, memory/disk space, NUMBER OFMESSAGES, SIZE OF MESSAGES, etc) Identify fundamental problems, prove optimality (im)possibilities in a given model or with a certain resource constraint 33 Lower bounds Some Fundamental Problems Failure Detection Distributed Consensus Group Membership Leader Election Message Diffusion 34 17

18 Failure Detector Device that detects component failures A perfect failure detector (P) is Complete: detects all faulty processes, and Accurate: detect only faulty processes P is a fundamental mechanism for reliability and availabily (fault tolerance)!! Some basic definitions Distributed System DS = (Π,С) Π: set of processes C: set of channels Synchronous (Ss) bounded time delay for every element of Π and С Asynchronous (Sa) unbounded, but finite, time delay for every element of Π and С

19 Some known facts about P and DS models P is impossible in pure asynchronous systems (otherwise, FLP would not hold) GST-based partical synchronous systems (Larrea 2002) P is possible in i. pure synchronous systems (it is obvious!!) ii. hybrid models with synchronous wormholes (it is also obvious!!) iii.timed asyn. systems equipped with hardware whachdogs and forc process crashes (Fetzer 2003) not really fair!! 37 If you need P... If you can afford Ss, good!! (that is the best you can have) If not, try TCB (synchronous wormholes)!! If you cannot afford Ss or TCB, then go for Spa with Spa (i,e.,sp) you can solve lots of FT problems Well, If none of those are possible, you can still KILL processes (Fetzer)

20 Partitioned Synchronous model Spa 39 If you need P... If you can afford Ss, good!! (that is the best you can have) If not, try TCB (synchronous wormholes)!! If you cannot afford Ss or TCB, then go for Spa with Spa (i,e.,sp) you can solve lots of FT problems Well, If none of those are possible, you can still KILL processes (Fetzer)

21 The consensus problem is being studied as a canonical problem for the construction of common knowledge in distributed systems despite uncertainties Informal definition: Distributed processes decide for the same output value from a set of input values, one for each process, despite uncertainties Why is consensus so important? t? It can be used as a building block to solve several typical distributed computing problems 41 A few motivating examples Nom-blocking atomic commitment NBAC What is the right outcome? commit abort NBAC CONSENS NBAC US commit commit CRASH!! 21

22 A few motivating examples Replicated Data Bases What is the right updating sequence? update a Update b ubdate c REPLICATION MANEGEMENT CONSENS NBAC US read d CRASH!! A formal definition for consensus Each p i П proposes a value v i termination (liveness) every correct pocess eventually decides for a value v validity (safety) if a process decides v, v was proposed p by some q П Uniform Agreement (safety) : p i decides v i and p j decides v j v i = v j 44 22

23 Consensus solvability Impossible in asynchronous distributed systems with reliable channels even if at most one process may crash (Fisher,Lynch, h and Paterson 1985) But solvable in synchronous distributed systems with reliable channels Despite f < N process crashes (Dolev and Strong 1983) Despite f < N / 3 arbitrary process failures (Lamport, Shostak and 45 Pease 1982) But what if application and system resources change??

24 Our contributions towards more adaptive consensus 47 We built on the partial synchronous model of unreliable failure detectors (Chandra and Toueg 96) In such a model the asynchronous system is enhanced with a few assumptions to circumvent the consensus impossibility Each process is equipped with an unreliable failure detector GST assumption (system eventually stabilize) Majority of processes do not fail Unreliable Failures Detectors There are 8 classes that combine distinct completeness and accuracy Properties <>W is the weakest where consensus is solvable 48 24

25 Our contributions on a few papers By providing a general framework that is instantiated at compile-time for distinct agreement problems (IEEE SRDS 1999) through 6 parameterized functions By allowing the dynamic adjustment of window sizes of consensus rounds (IEEE SRDS 01) adapting to distinct system and network loads We defined consensus protocols based on a decentralized communication pattern with the goal of reducing the number of communication steps (IEEE FPDS 2000) 49 But what if system configurations change and (static) assumptions do not hold??

26 What adopted an hybrid and dynamic model? Distributed System DS = (Π,С) Π: set of processes C: set of channels. Each element of Π (or С) is either synchronous (S) or asynchronous (A) and its state (i.e., QoS) may change over time... So, DS itself may be S, A, or made up of any combination of subgraphs that can be S, or A. and the configuration of DS may change over time Advantages of the hybrid and dynamic model! More General Algorithms If P is proved correct in HD P is correct in A, S, or any combination of A and S inside the system Temporal degradation/adaptation is taken into account in the design phase of the algorithms - degraded and fail-safe behavior!! Drawbacks no free lunch... Additional cost for QoS guarantee and awareness : sensing/monitoring/resource control/predictable scheduling etc

27 Uniform Consensus on the Hybrid and Dynamic Model (IEEE DSN05 and TDSC2007) Basic Motivation: provide fault tolerance for systems that are hybrid with synchronous/asynchronous features and may loose QoS (due to failures) or it may be re-negotiated The (abstract) hybrid and adaptive model Synchronism and adaptation have been abstracted by the three sets and the rules that regulate their formation (modifications) Thus The abstract model is just the sets live, uncertain, and down + rules R0-R6 27

28 The (abstract) hybrid and adaptive model Consider Π = (p 1,, p n ) Each p i maintains the local sets: live i, uncertain i, and down i (composed f p i in live: it is a hint that p i is functioning p i in down: p i is crashed p i in uncertain: no idea about the state of p i live i down i uncertain i p1, p2, p3, p4 p5, p6 (application) processes can only read the sets, and may have distinct v of them at a given time instant! Modifications on the sets are regulated by the rules R0-R6 The (abstract) hybrid and adaptive model Consider Π = (p 1,, p n ) Each p i maintains the local sets: live i, uncertain i, and down i (composed f p i in live: it is a hint that p i is functioning p i in down: p i is crashed p i in uncertain: no idea about the state of p i live i down i uncertain i p1, p3, p4 p2 p5, p6 (application) processes have can only read the sets, and may have disti of them at a given time instant! Modifications on the sets are regulated by the rules R0-R6 28

29 The (abstract) hybrid and adaptive model Consider Π = (p 1,, p n ) Each p i maintains the local sets: live i, uncertain i, and down i (composed f p i in live: it is a hint that p i is functioning p i in down: p i is crashed p i in uncertain: no idea about the state of p i live i down i uncertain i p1, p4 p2 p3, p5, p6 (application) processes have can only read the sets, and may have disti of them at a given time instant! Modifications on the sets are regulated by the rules R0-R6 For details about the rules and proofs, see the papers (DSN05, SBRC2005,TDSC 2007) Have a quick look at the rules... But dont waste time R0: Initial global consistency Initially, the sets live i (resp., down i and uncertain i ) of all the processes p i are identical R2: Internal consistency. The sets of each p i define a partition i: t: down i (t) live i (t) uncertain i (t) = Π i: t: any two sets (down i (t), live i (t) and uncertain i (t)) have an empty intersection R2: Consistency of the down i sets i: t: down i (t) down i (t + 1) i: t: down i (t) F(t) R3: Local transitions for a process p 29

30 R4: Consistent global transitions The sets down i and uncertain j of any p i and p j evolve consistently i, j, k, t 0 : (p k live i (t 0 )) ^ (p k down i (t 0 + 1)) t 1 > t 0 : p k uncertain j (t 1 ) i, j, k, t 0 : (p k live i (t 0 )) ^ (p k uncertain i (t 0 + 1)) t 1 > t 0 : p k down j (t 1 ). R5: Conditional crash detection If a process crashes and does not appear in the uncertain set of any process for an indefinitely long period of time, it eventually appears in the down i set of each p i. p i, if p j crashes at time t 0, and there is a time t 1 t 0 such that t 2 t 1 we have p j uncertaini(t 2 ), then there is a time t 3 t 2 such that t 4 t 3 The consensus algorithm An adaptation of the S circulating coordinator round based algorithm (decentralized communication version) 1st phase live = Π (synchronous) From coordinator Pc to all, send phase1(estc) uncertain = Π members wait until either received phase1(estc) or pc (downi (asynchronous) suspecti) 2nd phase Send to all phase2(union of received phase1 (estc or null))

31 Pay offs Resilience of the system depends on the actual QoS provided (as it is the case for any dynamic dist system) f < live + (( uncertain 1) / 2) We can explore the synchronous parts of the system to improve dependability guarantees (IEEE ARES2009 and IFIP DAIS 2009) If QoS cannot be guaranteed for some reason (e.g., g, failure of components), the system becomes totally asynchronous (uncertain = Π) and safety is sustained (indulgent) no need to change the consensus algorithm 61 What is the new challenge posed by the new classes of highly dynamic distributed systems (Social Networks, mobile sensor networks, P2P, etc)?? As the system composition (set of processes) changes dynamically, how to assure that system resources will be kept long enough in order to guarantee the prescribed fault-tolerance l properties (e.g., redundancy level)? The dependability gap 62 31

32 There are two basic challenges: 1) How to design models that capture the dynamic nature of these networks and how to develop and prove correct basic algorithms, such as consensus and wait-free registers 2) How to design adaptive systems that can cope with dynamic changing system resources 63 A reference: Regular Register (for constant frequency of leave and joins) [Baldoni, Bononi, Kermarec, Raynal IEEE ICDCS 2009] Our early contributions Support for self-management behavior to allow the application to adapt to a given system configuration [Andrade and Macedo IEEE ICSE WSEAS 2009) Autonomic Failure Detectors. Alirio Sa and Raimundo Macedo (IFP DAIS 2010) Self-Aware Distributed Systems. Allan Freitas and Raimundo Macedo (SBRC 2010) Still there are a lot of open questions about models 64 and algorithms for highly dynamic distributed 32

33 Obrigado!!!

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