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标签

Container 23

Concurrency 14

Life 41

Tool 8

Algorithm 8

JVM 10

Go 21

Kubernetes 65

k8s设备管理 多类型负载协调员Koordinator controller-runtime细节分析 finops学习 kubevela多集群 kubevela中cue的应用 基于k8s的工作流 kubevela源码分析 容器和CPU那些事儿 数据集管理fluid 应用管理平台kubevela karmada支持crd 多集群管理 K8S YAML 资源清单管理方案 从混部到统一调度 volcano特性源码分析 kubebuilder 学习 client-go学习 tf-operator源码分析 k8s批处理调度/Job调度 喜马拉雅容器化实践 Kubernetes 实践 openkruise学习 基于Kubernetes选主及应用 Admission Controller 与 Admission Webhook k8s水平扩缩容 Scheduler如何给Node打分 Scheduler扩展 深入controller openkruise cloneset学习 controller-runtime源码分析 pv与pvc实现 csi学习 client-go informer源码分析 kubelet 组件分析 调度实践 Pod是如何被创建出来的？ Kubernetes events学习及应用 CRI——kubelet与容器引擎之间的接口 资源调度泛谈 如何学习Kubernetes 以应用为中心 kubernetes operator kubernetes扩缩容 serverless 泛谈 什么是云原生 自定义CNI IPAM docker和k8s安全访问机制 Kubernetes监控 Kubernetes 控制器模型 Kubernetes资源调度——scheduler Kubernetes类型系统 Kubernetes源码分析——controller mananger Kubernetes源码分析——apiserver Kubernetes源码分析——kubelet Kubernetes介绍 Kubernetes源码分析——从kubectl开始 kubernetes yaml配置 CNI——容器网络是如何打通的 当我在说PaaS时，我在说什么 《深入剖析kubernetes》笔记 Kubernetes存储 访问Kubernetes上的Service Kubernetes副本管理 Kubernetes pod 组件

Other 5

Network 15

Python 8

Java 20

Spring 17

Netty 10

Storage 25

Distribute 9

MQ 8

WEB 5

Linux 11

Scala 1

Code 9

MachineLearning 75

上下文记忆 agentic chat bert rerank微调 大模型推理tips LLM一些探索 Agent实践 LLM预训练 RAG向量检索与微调 LLM微调实践 RAG与知识图谱 大模型推理服务框架vLLM Agent Functon Calling LLamaIndex入门 Multi-Agent探索 LLM工作流编排 大模型推理服务框架 模型服务化（未完成） 大模型Post-Training 大模型训练 大模型推理 从Attention到Transformer 下一个平台Agent 激发LLM涌现——提示工程 LLM微调理论 大佬沉思 LLM外挂知识库 LLMOps 多模态LLM Transformers源码学习 LangChain源码学习 如何应用LLM 小鼠如何驾驭大象（LLM）？ AutoML和AutoDL 特征平台 实时训练 tensorflow原理——python层分析 如何学习tensorflow 数据并行——allreduce 数据并行——ps 推荐系统embedding原理及实践 机器学习中的python调用c 机器学习训练框架概述 tensornet源码分析 大模型训练和推理 X的生成——特征工程 tvm tensorflow原理——core层分析 模型演变 《深度学习推荐系统实战》笔记 keras 和 Estimator tensorflow分布式训练 分布式训练的一些问题 基于Volcano的弹性训练 图神经网络 pytorch弹性分布式训练 从RNN到Attention pytorch分布式训练 CNN 《动手学深度学习》笔记 pytorch与线性回归 推理服务 mpi 学习pytorch 提高gpu 利用率 GPU与容器的结合 GPU入门 AI云平台梳理 tensorflow学习 kaggle泰坦尼克问题实践 神经网络模型优化 概率论 直觉上理解深度学习 如何学习机器学习 深度学习泛谈

Practice 16

RPC 6

Compute 11

Architecture 20

DDD 6

Reactive 5

Basic 13

Product 3

Monitor 7

CPP 2

Mesh 12


串一串一致性协议

2018年09月27日

简介

从容错性强弱的角度来串一下一致性协议

以容错方式达成一致，自然不能要求所有服务器都达成一致状态，只要超过半数以上的服务器达成一致就可以了。假设有 N 台服务器，大于等于 N / 2 + 1 台服务器就算是半数以上了 。

从容错性角度来串一下一致性协议

  表现 算法
无法容错 XA/TCC 当然，也可以采用一些补偿机制稍稍 容忍些超时类的问题
非拜占庭错误 节点故障或网络不通，只是收不到它的消息了，而不会收到来自它的错误消息。相反，只要收到了来自它的消息，那么消息本身是「忠实」的。 paxos
拜占庭错误 1. 叛徒的恶意行为，在不同的将军看来，叛徒可能发送完全不一致的作战提议。
2. 虽然并非恶意，出现故障（比如信道不稳定）导致的随机错误或消息损坏		  
拜占庭将军问题 叛徒发送前后不一致的作战提议，属于拜占庭错误；
而不发送任何消息，属于非拜占庭错误。		 BTF

BFT的算法应该可以解决任何错误下的分布式一致性问题，也包括Paxos所解决的问题。那为什么不统一使用BFT的算法来解决所有的分布式一致性问题呢？为什么还需要再费力气设计Paxos之类的一些算法呢？

  1. 提供BFT这么强的错误容忍性，肯定需要付出很高的代价。比如需要消息的大量传递。
  2. 对于运行环境的假设(assumption)，具体到Lamport在论文中给出的解决「拜占庭将军问题」的算法，它还对运行环境的假设(assumption)有更强的要求。比如BTF 有一条： The absence of a message can be detected ==> 依赖某种超时机制 ==> 各节点时钟同步 ==> 同步模型。

一致性算法

下面看下 《区块链核心算法解析》 中的思维线条

  1. 两节点

    1. 客户端服务端，如何可靠通信？如何处理消息丢失问题
    2. 请求-确认，客户端一段时间收不到 确认则重发，为数据包标记序列号解决重发导致的重复包问题。这也是tcp 的套路
  2. 单客户端-多服务端

  3. 多客户端-多服务端

    1. 多服务端前 加一个 单一入口（串行化器）， 所以的客户端先发给 串行化器，再分发给服务端。即主从复制思路==> 串行化器单点问题

    2. 客户端先协调好，由一个客户端发命令

      1. 抽取独立的协调器。2pc/3pc 思路
      2. 客户端向所有的服务端申请锁，谁先申请到所有服务器的锁，谁说了算。缺点：客户端拿到锁后宕机了，尴尬！
      3. 票的概念，弱化形式的锁。paxos 套路（当然，具体细节更复杂）
      4. 广播多轮投票。随机共识算法，不准确描述：假设只对01取得共识，第一轮每个节点随机选定一个值，广播给其它所有节点，节点收到超过半数其它节点的值，如果恰好是同一个值，则节点改变自己本轮的“意见”，重新广播该值。

tips

  1. paxos 无法保证确定性，即理论上存在一直无法达成一致、不停地投票的情况
  2. paxos/随机共识算法等 假定 参与节点都按规则 运行
  3. 《分布式协议与算法实战》Basic Paxos 实现了容错，在少于一半的节点出现故障时，集群也能工作。它不像分布式事务算法那样，必须要所有节点都同意后才提交操作，因为“所有节点都同意”这个原则，在出现节点故障的时候会导致整个集群不可用。

基于拜占庭节点的一致性

漫谈分布式系统、拜占庭将军问题与区块链拜占庭节点：节点可能不按规则行事，甚至故意发送错误数据，多个拜占庭节点也可能串谋。

基于拜占庭节点达成共识

  1. 拜占庭容错（BFT）算法，一系列算法的统称。网络中节点的数量和身份必须是提前确定好的

  2. POW，间接共识，先选谁说了算，再达成共识。

    1. 这个算法具有不对称性，也就是说，工作对于请求方是有难度的，对于验证方则是比较简单的，易于验证的。
    2. 计算出符合条件的哈希值后，矿工就会把这个信息广播给集群中所有其他节点，其他节点验证通过后，会将这个区块加入到自己的区块链中，最终形成一串区块链
    3. 如果攻击者掌握了较多的算力，能挖掘一条比原链更长的攻击链，并将攻击链向全网广播，这时呢，按照约定，节点将接受更长的链，也就是攻击链，丢弃原链。

解决拜占庭问题，笔者感觉有几个点

  1. 消息签名：签名消息约束了叛徒的作恶行为，比如，叛徒可以不响应，可以相互勾结串通，但叛徒无法篡改和伪造忠将的消息。
  2. 广播和转发，一个将军的命令发给所有其它将军，A将收到的B 将军的信息也转发给其他所有将军。从信息论的角度来说，就是信息尽可能的冗余。熵是对不确定性的度量。从控制论的角度来看，应叫不确定性。当我们不知道某事物具体状态，却知道它有几种可能性时，显然，可能性种类愈多，不确定性愈大。不确定性愈大的事物，我们最后确定了、知道了，这就是说我们从中得到了愈多的信息，也就是信息量大。

区块链采取的解决方案是工作量证明。一台服务器要想在分布式集群中记录数据（即所谓分布式记账），必须进行一个规模庞大的计算，比如计算一个 256Bit 的 hash 值，这个值的前若干位必须为 0。比特币区块链就是采用类似这样的工作量证明算法，为了进行这样的 hash 计算，目前比特币区块链消耗的电量相当于一个中等规模国家的用电量。通过这种工作量证明方式，保证了恶意服务器要想伪造篡改数据，必须拥有强大的计算能力（占整个集群服务器计算能力的 51% 以上），而只要我们认为大多数服务器是善意的，那么这样的区块链分布式集群就是可靠的。

区块链到底是什么？有人说是个无法篡改的超级账本，也有人说是个去中心化的交易系统，还有人说它是构建数字货币的底层工具。但是，从技术的角度来说，它首先是个解决了拜占庭将军问题的分布式网络，在完全开放的环境中，实现了数据的一致性和安全性。而其它的属性，都附着于这一技术本质之上。

怎样舍弃一致性提升性能？

服务的性能，主要体现在请求的时延和系统的并发性这两个方面，我通常会把分布式系统分为纵向、横向两个维度，其中纵向是请求的处理路径，横向则是同类服务之间的数据同步路径。这样，在纵向上在离客户端更近的位置增加数据的副本，并把它存放在处理速度更快的物理介质上，就可以作为缓存降低请求的时延；而在横向上对数据增加副本，并在这些主机间同步数据，这样工作在数据副本上的进程也可以同时对客户端提供服务，这就增加了系统的并发性。