Sistemas Distribuídos. Capítulo 7 - Aula 16

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1 Sistemas Distribuídos Aula Passada Capítulo 7 - Aula 16 Comunicação Confiável de Grupo Multicast Atômico Sincronia Virtual Ordenação de Mensagens Recuperação Aula de hoje Modelos de Consistência Protocolos de Consistência 1

2 Razões para Replicação Confiabilidade Garante comportamento correto, apesar de alguns tipos de erros. Ex.: dados corrompidos Enquanto ao menos um servidor estiver funcionando, o serviço continua Desempenho É importante quando um sistema distribuído precisa ser ampliado em quantidade e área geográfica No caso de ampliação em quantidade: diversos servidores web com o mesmo DNS e os servidores são selecionados alternadamente No caso de ampliação geográfica: requisições são repassadas para o servidor mais próximo geograficamente

3 Replicação Réplicas permitem que alguns servidores continuem a funcionar mesmo em ocasião de falhas É possível proteger contra corrupção de dados Réplicas permitem que dados fiquem mais perto de onde serão acessados diminuição da latência

4 Replicação e Escalabilidade Replicação e cache para melhorar desempenho são amplamente utilizados para tratar os problemas de escalabilidade: colocar cópias de dados próximas aos processos que estão usando as mesmas, reduzindo o tempo de acesso.

5 Replicação e Escalabilidade Qual é o problema? Consistência entre os dados das diversas réplicas

6 O problema da consistência No caso da utilização de caches em um servidor Web... Browsers costumam armazenar no local uma cópia de uma página Web que já foi buscada anteriomente Se um usuário requisitar aquela página mais uma vez, o browser automaticamente retorna a cópia local Tempo de acesso excelente, mas e se o usuário quiser ter a versão mais recente da página?

7 O problema da consistência E no caso de um banco de dados com informações bancárias?

8 O problema da consistência Maior dificuldade: como sincronizar TODAS as réplicas Todas as réplicas precisam chegar a um acordo sobre quando uma atualização deve ser realizada Em geral, requer uma sincronização global A única solução real é relaxar as restrições de consistência

9 Modelos de consistência (1) O que é consistência? (2) Quais são os diferentes modos de implementar modelos de consistência?

10 Modelos de Consistência Centrados em Dados Discutida no contexto de operações de leituraescrita em dados compartilhados disponíveis por meio de: Memória compartilhada (distribuída) Banco de dados distribuído Sistema de arquivos

11 Depósito de Dados Um depósito de dados pode ser distribuído fisicamente por várias máquinas Cada processo que pode acessar dados do depósito tem uma cópia local (ou próxima) do depósito Dois tipos de operações: escrita altera os dados; leitura caso contrário Operações de escrita são propagadas para outras cópias

12 Depósito de Dados

13 Modelos de Consistência Definição: Contrato entre processos e o depósito de dados Se os processos concordarem em obedecer certas regras, o depósito promete funcionar de maneira correta Ex.: Um processo que executa uma operação de leitura sobre um item de dados espera que a operação retorne um valor que mostre os resultados da última operação de escrita executada sobre aqueles dados

14 Modelos de Consistência Na ausência de um relógio global, é difícil definir com precisão qual operação de escrita é a última. Modelos de consistência restringem efetivamente os valores que uma operação de leitura sobre um item de dados pode retornar (consistência estrita ou severa) Para obter soluções eficientes para o problema de consistência, deve-se 'relaxar' o conceito de consistência o que se pode tolerar de inconsistência depende de cada aplicação

15 Consistência Contínua Três eixos independentes para definir inconsistências (Yu e Vahdat; 2002) Diferenças dos valores numéricos entre réplicas Diferenças das idades entre réplicas Diferença em relação à ordenação de operações de atualização Referem-se a estes desvios como se formassem faixas de consistência contínua

16 Desvios Numéricos Dados possuem semântica numérica Ex.1: Registros que contêm preços do mercado de ações Ex.2:Número de atualizações que foram aplicadas a uma determinada réplica, mas que ainda não foram vistas pelas outras

17 Desvios de Idade Estão relacionados com a última vez que uma réplica foi atualizada Algumas aplicações podem tolerar que uma réplica forneça dados antigos dentro de uma certa tolerância Ex.1: Previsões de tempo, em geral, permanecem razoavelmente exatas durante algum tempo servidor principal pode receber atualizações e tempos oportunos

18 Desvios em relação à ordenação de operações Em algumas aplicações, é permitido que a ordenação das atualizações seja diferente nas várias réplicas, dentro de um limite Atualizações são aplicadas provisoriamente a uma cópia local, à espera de um acordo global de todas as réplicas Em alguns casos, algumas atualizações podem precisar voltar atrás e serem aplicadas em uma ordem diferente antes de se tornarem permanentes

19 Consistência Contínua conit (1) Especifica a unidade segundo a qual a consistência deve ser medida Registro que representa uma única ação Boletim individual de previsão de tempo

20 Consistência Contínua conit (2) Cada réplica guarda um relógio vetorial Réplica A recebeu a operação 5,B: x x+2 e a tornou permanente A tem 3 operações de atualização provisórias: 8,A; 12,A; 14,A Desvio de ordenação = 3; vetor lógico = (15,5) Desvio numérico = 1 (# atualizações não vistas); y = 5 para a atualização feita em B no valor de y e não vista por A

21 Consistência Contínua conit (3) Duas questões importantes: Granularidade: Grossa: Conit com grande quantidade de dados réplicas entram em estado inconsistente mais rapidamente Fina: Grande número de conits a serem gerenciados Como colocar em prática o uso de conits Protocolos para impor inconsistência Especificação por parte dos programadores bibliotecas

22 Consistência Sequencial e Causal Modelos de consistência sequencial e causal ampliam os modelos de consistência contínua No entanto, quando for preciso efetivar atualizações provisórias em réplicas, estas terão que chegar a um acordo sobre uma ordenação global dessas atualizações Ordenação consistente das atualizações: Modelos de consistência sequencial e causal visam chegar a tais ordenações consistentes

23 Consistência Sequencial e Causal Notação As operações de um processo são representadas ao longo de um eixo de tempo O eixo de tempo é sempre representado na horizontal (tempo cresce da esquerda para a direita) W i (x)a Escrita pelo processo P para o item i de dados x com o valor a R i (x)a Leitura pelo processo P do item de i dados x retornando o valor b

24 Consistência Sequencial e Causal Exemplo (1) P 1 executa uma escrita para um item de dados x, modificando o seu valor para a. Esta operação é feita localmente e depois propagada para os outros processos (2) Mais tarde P 2 lê o valor NIL e, pouco tempo depois, lê a. Existe um retardo para propagar a atualização de x para P 2

25 Consistência Sequencial(1) Modelo de consistência centrado em dados definido por Lamport (1979) no contexto de memória compartilhada para sistemas multiprocessadores (1) Quando processos executam concorrentemente em máquinas diferentes, qualquer intercalação válida de operações de leitura e escrita é um comportamento aceitável, (2) Todos os processos vêem a mesma intercalação de operações

26 Consistência Sequencial (2) Tempo não é considerado: não há nenhuma referência à operação de escrita 'mais recente' sobre um item de dados

27 Consistência Sequencial(3) (a) P 1 executa W(x)a para x. Mais tarde (tempo absoluto), o processo P 2 também executa uma operação de escrita, ajustando o valor de x para b. Os processos P 3 e P 4 primeiro lêem o valor b e, mais tarde, o valor a. A operação de escrita do processo P 2 parace ter ocorrido antes da de P 1

28 Consistência Sequencial(4) (b) Neste caso é violada a consistência sequencial porque nem todos os processos vêem a mesma intercalação de operações de escrita. Para o processo P 3 parece que o item de dados foi primeiro alterado para b, e mais tarde para a. Por outro lado, P 4 concluirá que o valor final é b

29 Consistência Sequencial(5) Consideremos três processos que estejam executando concorrentemente P 1, P 2, P 3. Os itens de dados são x,y,z. Cada variável é incializada com 0. Uma atribuição corresponde a uma escrita, enquanto um print corresponde a uma operação de leitura de dois argumentos Várias sequências são possíveis, mas somente um subconjunto é válido (90 sequências)

30 Consistência Sequencial(6) Em (a) P 1, P 2, P 3. são executados em ordem. (b), (c), (d) demonstram intercalações diferentes, mas igualmente válidas. O contrato entre processos e o depósito de dados é que os processos devem aceitar TODOS os resultados válidos como respostas adequadas e devem trabalhar corretamente se qualquer um deles ocorrer. Um programa que funciona soente com um subconjunto de

31 Consistência Causal(1) O modelo de consistência causal (Hutto e Ahamad;1990) faz uma distinção entre eventos que são potencialmente relacionados por causalidade e os que não são Se o evento b é causado ou influenciado por um evento anterior a, a causalidade requer que todos vejam primeiro a e, depois b Suponha que o processo P 1 escreva um item de dados x. Então P 2 lê x e escreve y. A leitura de x e a escrita de y são potencialmente relacionadas por causalidade porque o cálculo de y pode ter dependido do valor de x lido por P 2, isto é, o valor escrito por P 1

32 Consistência Causal(2) Se dois processos executam uma escrita espontânea e simultânea de dois itens de dados diferentes, estes não estão relacionados por causalidade. Operações que não estão relacionadas por causalidade são denominadas concorrentes Escritas que são potencialmente relacionadas por causalidade devem ser vistas por todos os processos na mesma ordem. Escritas concorrentes podem ser vistas em ordem diferente em máquinas diferentes

33 Consistência Causal(3) Neste exemplo temos uma sequência de eventos permitida quando o depósito é consistente por causalidade, mas proibida quando o depósito é sequencialmente consistente. As escritas W 2 (x)b e W 1 (x)c são concorrentes, não sendo exigido que todos os processos as vejam na mesma ordem

34 Consistência Causal(4) (a) Temos W 2 (x)b potencialmente dependente de W 1 (x)a porque b pode ser resultado de um cálculo ue envolva o valor lido por R 2 (x)a. As duas escritas são relacionadas por causalidade, portanto temos uma violação na ordenação das operações

35 Consistência Causal(5) (b )Como a leitura R(x)a foi removida, W 2 (x)b e W 1 (x)a agora são escritas concorrentes. Um depósito consistente por causalidade não requer que escritas concorrentes sejam ordenadas globalmente.

36 Consistência Causal(6) Requer monitorar quais processos viram quais escritas É preciso construir e manter um gráfico de dependência que mostre qual operação é dependente de quais operações usar marcas de tempo vetoriais

37 Protocolos de Consistência Um protocolo de consistência descreve uma implementação de um modelo de consistência específico.

38 Protocolos Consistência Contínua Limitação de desvio de idade Um servidor k possui um vetor, cujos os elementos representam o tempo real em cada servidor i, onde todas as atualizações já foram enviadas a k. Se a diferença entre o tempo local de k e o tempo referente ao servidor i excede um limite, o servidor k recupera as escritas realizadas em I Servidor de réplicas é responsável por manter sua cópia do dado atualizada em relação a escritas que foram emitidas em outros lugares.

39 Protocolos baseados em Primários Usado no caso de consistência sequencial Idéia Geral: Cada item de dados x no depósito de dados tem um primário associado, que é responsável por coordenar operações de escrita em x Dois Tipos Escrita Remota Escrita Local

40 Protocolos de escrita remota

41 Protocolos de escrita remota Problema: tempo relativamente longo antes que o processo que iniciou a atualização tenha permissão para continuar atualização é implementada como uma operação de bloqueio Proporcionam uma implementação direta de consistência sequencial porque o servidor primário pode ordenar todas as escritas em uma ordem temporal globalmente exclusiva

42 Protocolos de escrita local

43 Protocolos de escrita replicada Operações de escrita podem ser executadas em várias réplicas em vez de em uma só, como no caso de réplicas baseadas em primários Dois tipos: Replicação ativa Protocolos de consistência baseados em voto majoritário

44 Replicação Ativa Cada réplica possui um processo associado que realiza as operações de atualização Operações realizadas localmente devem ser propagadas para as outras réplicas Problema: Todas as operações devem ser executadas na mesma ordem em todos os lugares Multicast totalmente ordenado, usando relógios de Lamport Coordenador central, denominado sequenciador

45 Protocolos baseados em votação Idéia básica: Clientes devem pedir permissão de vários servidores antes de ler ou escrever um item de dados replicado Exemplo Considere um sistema de arquivos, onde um arquivo é replicado em N servidores. Para atualizar um arquivo, o cliente deve ter permissão da maioria Para ler um arquivo replicado, o cliente deve ter também a permissão da maioria

46 Pontos Importantes Duas razões para replicar dados: Melhorar a confiabilidade de um sistema distribuído e melhorar desempenho Replicação introduz um problema de consistência - Sempre que uma réplica é atualizada, se torna diferente das outras - Atualizações devem ser propagadas - Degradação do desempenho

47 Pontos Importantes Consistência deve ser relaxada!!! Modelos de consistência: contínua, sequencial, causal Protocolos de Consistência Descrevem implementações específicas de modelos de consistência