Fundamentos de Sistemas Distribuídos

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1 Fundamentos de Sistemas Distribuídos Raimundo J. de A. Macêdo Algumas definições básicas retirados de apresentação de Ken Birman. A program is the code you type in A process is what you get when you run it A message is used to communicate between processes. Arbitrary size. A packet is a fragment of a message that might travel on the wire. Variable size but limited, usually to 1400 bytes or less. A protocol is an algorithm by which processes cooperate to do something using message exchanges. 2 1

2 A network is the infrastructure that links the computers, workstations, terminals, servers, etc. It consists of routers They are connected by communication links A network application is one that fetches needed data from servers over the network A distributed system is a more complex application designed to run on a network. Such a system has multiple processes that cooperate to do something. 3 Os Sistemas Distribuídos Como caracterizá-los? 2

3 Processos Sistemas Distribuídos Processadores Canais de Comunicação O comportamento de cada processo é determinado por uma seqüência de eventos internos mais operações de comunicação (send e receive) Uma computação distribuída é a execução concorrente e coordenada de vários processos. 5 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 6 3

4 Implicações da afirmação de Lamport Funções estão distribuídas Necessidade d de superar (tolerar) falhas parciais 7 Comunicação entre Processos Troca de Mensagens (primitivas send()/receive()) Host Pi Host Pj Kernel Kernel Subsistema de Comunicação Meio Físico Subsistema de Comunicação 8 4

5 Componente Componente Componente Processo Objeto Entidade Comunicante Componente 9 Propriedades que caracterizam um programa distribuído (Lamport, 1977) safety : determinada propriedade ruim nunca ocorre liveness : dt determinada d propriedade idd boa acontecerá + Timeliness : determinada propriedade acontecerá no instante t 10 5

6 Propriedades de um programa distribuído (Lamport, 1977) Exemplo 1 : protocolo de ordenação causal safety: qualquer q mensagem entregue não viola o principio p de causa-efeito Liveness: uma mensagem enviada sempre será entregue tempo P1 m1 P2 P3 m2 m1 m2 11 Propriedades de um programa distribuído (Lamport, 1977) Exemplo 2: sistema controlando semáforos safety: dois semáforos numa estarão verde ao mesmo tempo liveness: um carro esperando na luz vermelha, receberá luz verde no futuro 12 6

7 Sistema Distribuído Aplicação Aplicação Protocolo Distribuído Protocolo Distribuído Subsistema de comunicação Protocolo de Comunicação mensagens Protocolo de Comunicação Modelos de Falhas e Tempo assumidos no subsistema de comunicação tem implicações de desempenho e complexidade no projeto de Sistemas Distribuídos 13 Sistemas Distribuídos e Padrão OSI da ISO 7 - Aplicação 6 - Apresentação 5 - Sessão 4 - Transporte 3 - Rede 2 - Enlace 1 - Sinais SISTEMAS DISTRIBUÍDOS Redes de Computadores 14 7

8 Exemplos Típicos de Sistemas Distribuídos 15 WEB cliente (browser) HTML HTTP Servidor WEB Informações Disponibilizadasibili Rede TCP/IP 16 8

9 Controle de Tráfego Aéreo Sistema Embarcado REDE Radar Controladores DB tráfego aéreo (planos de voo, etc) Diretório X Outros Exemplos: Comércio Eletrônico Bolsa de Valores Automação Hospitalar Sistemas de bancos para interconexão de agências e para suporte a terminais de clientes Workflows Napster etc 18 9

10 Modelos Fundamentais de SD Um modelo contém os elementos essenciais para a compreensão e a análise do comportamento de um sistema distribuído Principais questões que definem um modelo: Quais são as entidades ativas? Como estas entidades interagem? Quais características do sistema de execução podem influenciar o comportamento da computação distribuída? Em um modelo: explicita-se todas as premissas relevantes sobre o ambiente de execução; dadas as premissas, identifica-se de forma genérica, o que é e o que não é possível realizar em um sistema (algumas vezes por prova matemática) cria-se uma abstração, que esconde as especificidades do HW, e permitem focar nas propriedades relevantes do algoritmo distribuído em questão 19 Modelos Fundamentais de SD Quais características adicionais do ambiente podem influenciar o comportamento do programa? Desempenhos não previsíveis Falhas Adversários A corretude de um algoritmo distribuído ib só pode ser avaliada com relação ao modelo de sistema que o mesmo assume

11 Qual o melhor modelo??? Depende dos requisitos da aplicação e o ambiente disponíveis! 21 Examinando sistematicamente SD 11

12 Porque Sistemas Distribuídos são mais complexos e difíceis de controlar que sistemas centralizados? ados? Problemas a serem resolvidos causados pela ausência de estado global (relógio ou memória) (dificuldades do modelo) Ausência de ordem total de eventos. Existe apenas uma ordem parcial. Resultado estabelecido por Leslie Lamport (1978) Impossibilidade de consenso na presença de falhas. Resultado estabelecido por Fischer, Lynch e Paterson (1985) 12

13 4 Ausência de ordem total de eventos. Existe apenas uma ordem parcial. Resultado estabelecido por Leslie Lamport (1978) P1 R1 P1 P2 Q4 R4 P Q R Não é possível determinar a ordem entre P1 e R3 Ordenação parcial é possível c/ uso de relógios lógicos e protocolos de ordenação Impossibilidade de consenso na presença de falhas. Resultado estabelecido por Fischer, Lynch e Paterson (1985) Detectores de falha modelos parcialmente síncronos modelos dl semi-síncronos, etc. Tolerância a Falhas 3 o trimestre Transações atômicas 13

14 Formalizando a noção de Sistema Distribuído Elementos Básicos Coleção de processos seqüenciais p 1, p 2,..., p n Rede capaz de implementar canais de comunicação unidirecionais para troca de mensagens entre pares de processos. Modelos Computacionais de Sistemas Distribuídos 14

15 Modelo de Sistema Distribuído : conjunto de Premissas Conjunto finito de processos : p 1, p 2,...,p n. Não há estado global (compartilhado) entre processos (i.e., memória ou relógio). Processos comunicam-se somente através de troca de mensagens => existe um canal de comunicação para cada par (p i, p j ). Computação Distribuída : execução de um programa distribuído por uma coleção de processos. Cada processo seqüencial é modelado por uma seqüência de eventos interno ( mudança de estado local) comunicação com outros processsos send(m) receive(m) Característica básica do modelo: Ausência de ordem total de eventos. Existe apenas uma ordem parcial. Resultado estabelecido por Leslie Lamport (1978) Ordem Parcial de Eventos definida pela relação happened-before de Lamport ( ) P1 P1 P1 P2 Q2 R4 Não é possível determinar a ordem entre P1 e R3 P Q R Sejam a, b, c três eventos 1) a e b são do mesmo processo e a acontece antes de b a b 2) a = send(m) e b = receive(m) a b 3) a b e b c a c Em SD não existe noção global de tempo, os eventos somente podem ser ordenados (ou relacionados) baseado-se numa noção de causa-efeito (Lamport, 1978) 15

16 Modelos de Sistemas Distribuídos Mais Premissas Assertivas quanto aos tempos de t1 : transferência de mensagens entre processos e t2 : computação de um ação (evento) num processo. um modelo de falha para os processos. um modelo de falha para os canais de comunicação. Assertivas quanto aos tempos de t1 : transferência de mensagens entre processos e t2 : computação de um ação (evento) num processo. Valores máximos para t1 e t2 são finitos e conhecidos sistemas síncronos Valores máximos para t1 e t2 são finitos, porém desconhecidos sistemas assíncronos: Internet ou WANs desconhecido Assíncrono Limitado Timed-asyncronous Parcialmente síncrono, etc.. Síncrono 16

17 Qual o conjunto mais fraco de suposições ou hipóteses (assumptions) possível? ==> permite-nos estabelecer limites superiores (upper bounds) nos custos de solução de problemas em SD. Ou seja, se existe uma solução para um problema no modelo mais fraco com custo Y, então existe solução para o mesmo problema com custo não superior a Y em qualquer modelo de SD. O modelo mais fraco é o ASSÍNCRONO 1) não existe limites nas velocidades relativas dos processos 2) não existe limites dos tempos transmissão de mensagens. ==> não se pode raciocinar em termos de tempo global (relógios não podem estar sincronizados) 33 OBS: Dispositivos físicos (processadores e redes físicas) são em geral síncronos (tempos conhecidos), mas quando multiplexamos o meio através de software para construímos abstrações como processos e canais confiáveis, o sistema é em geral caracterizado como assíncrono. 17

18 Formalizando o modelo SD assíncrono Computação Distribuída : execução de um programa distribuído por uma coleção de processos. Cada processo seqüencial é modelado por uma seqüência de eventos interno ( mudança de estado local) comunicação com outros processos send(m) receive(m) Send(m) = coloca m na fila do canal lde saída para o processo destino Receive(m) = tira m da fila do canal de recepção do processo destino OBS: receive(m) somente acontece num processo p se m já chegou a p e p está disposto a consumir m. Do contrário, ou a mensagem m é atrasada (p não está pronto) ou p é atrasado porque m ainda não chegou. 18

19 Como seria a visão de comunicação em camadas mais altas, onde realmente costumamos observa-las? Ou seja, ao nível da linguagem de programação?? RPC (Chama de Proc. Remoto) Broadcast/multicast/comunição em grupo Transações Distribuídas Objetos Distribuídos Memória Compartilhada Distribuída Contudo, todas essas operações nos níveis mais altos (acima) são traduzidas para múltiplas operações tipo { (send(m), receive(m) } História Local da computação de um processo p i História Local da computação de um processo p i é uma seqüência (possivelmente finita) de eventos entos é uma seqüência (possivelmente finita) de eventos h i = e 1 i, e 2 i,... etc. 1 0 evento 2 0 evento enumeração canônica 19

20 Prefixo inicial de h i contendo os k primeiros eventos h k i, = e 1 i, e 2 i,..., e k i h 0 i = seqüência vazia História Global H = h 1 h 2... h n OBS: a história global (H) não especifica nenhuma relação de tempo entre os eventos. Em SD assíncronos onde não existe noção global de tempo, os eventos somente podem ser ordenados (ou relacionados) baseado numa noção de causaefeito (Lamport, 1978) Relação binária happened before definida por Lamport (1978) 1) se e k i, e l i, h i e k < l, então e k i, e l i, 2) se e i = send(m) e e j = receive(m), então e i e j 3) se e e e e e, então e e e e se e somente se e precede e pode ter afetado pode ter causado ocorre no contexto etc. 20

21 É possível que para algum e e e nem e e nem e e e e e são ditos concorrentes e e Uma Computação Distribuída é um conjunto parcialmente ordenado definido por (H, ) e 1 1 e 2 1 e 3 1 e 4 1 e 5 1 e 6 1 e 1 2 e 2 2 e 3 2 e 1 3 e 2 3 e 3 3 e4 3 e 5 3 e 6 3 e 1 2 e 3 1 e 2 2 e

22 Relógios Lógicos Mecanismo de Tempo para SD Cada processo mantém uma variável local LC chamada de seu relógio lógico que mapea eventos para números naturais positivos. LC(e i ) = valor do relógio quando e i é executado por p i A ordenação feita baseada nos valores crescentes dos relógios lógicos, mantém consistência (coerência) com a relação e e ==> LC(e) < LC(e ) Como funciona? Cada mensagem m transmitida contém um timestamp TS(m) que é o valor do relógio lógico associado ao evento send(m). No início relógios são inicializados com zero. Atualização do Relógio: LC(e i ) = LC + 1, se e i é interno ou send(m) max{lc, TS(m)} + 1, se e i é receive(m) 22

23 e 1 1 e 2 1 e 3 1 e 4 1 e 5 1 e 6 1 e 1 2 e 2 2 e e 1 3 e 2 3 e 3 3 e4 3 e 5 3 e e 1 2 e 6 3 e 2 2 e 6 3 Ilustração de Relógios Lógicos m 1 m 2 m 2 m 3 e m 1 m 3 m 4 m 5 e m 5 m 4 P 1 P 2 P 3 R 1 = 0 R 2 = 0 R 3 = 0 R 1 = 1 R 1 = 2 R 1 = 7 m 1 m 2 R 2 = 2 R 3 = 3 m 3 R 3 = 4 R 2 = 5 m 4 R 2 = 6 R 3 = 5 m 5 R 1 = 8 23

24 Ler o artigo abaixo: Disponível em ou no site de Periódicos da Capes

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