3、分布式文件系统(一致性协议)- 学习课件
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7、分布式文件系统(原理)- 学习课件
文件系统概述
索引分配
■ 为每个文件创建一个索引数据块
指向文件数据块的指针列表
■ 文件头包含了索引数据块指针
I
IB
■ 优点
创建、增大、缩小很容易 没有碎片
支持直接访问
■ 缺点
当文件很小时，存储索引的开销 如何处理大文件?
文件系统概述
大文件索引分配
■ 链式索引块 (IB+IB+…)
I
IB
■ 多级索引块(IB*IB *…)
文件系统概述
文件系统的实现
■ 分层结构 虚拟（逻辑）文件系统(VFS, Virtual File System) 特定文件系统模块
文件/文件系统API
虚拟文件系统
ext2
fat
iso9660
设备I/O
nfs
smb
网络I/O
文件系统概述
文件系统基本数据结构
■ 目的 对所有不同文件系统的抽象
■ 功能 提供相同的文件和文件系统接口 管理所有文件和文件系统关联的数据结构 高效查询例程, 遍历文件系统 与特定文件系统模块的交互
Linux文件系统原理
块管理用于记录存储块和文件的关联关系，对于随机存储设备(如磁盘)而言，一般有如下几种方法来实现块管理。 ➢ 连续分配
物理结构是连续分配，连续分配将文件中的N个逻辑块映射到N个地址连续的物理块上。以磁盘为例，如 果扇区的大小是512字节，50KB的文件需要分配连续的100个扇区。这种方案简单、性能好，允许驱动器花较 少的时间对整个文件进行读取和写入。
文件系统概述
文件的用户视图和系统视图
■ 文件的用户视图 持久的数据结构
■ 系统访问接口 字节序列的集合(UNIX) 系统不关心存储在磁盘上的数据结构
第3章 分布式文件及数据库系统
– 每一个文件具有唯一的逻辑地址，每一个文件 副本对应一个物理地址
26/20
名字服务器
• 文件服务器管理
– 动态管理文件服务器
• 添加、删除文件服务器
– 指导文件服务器进行文件备份
• 同一个文件在两台文件服务器中保存副本
– 实时获取文件服务器信息
• 剩余空间、负载
– 文件服务器选择策略:剩余空间+负载
3.3.2 分布式数据库系统的定义
分布式数据库包含两个重要组成部分： 分布式数据库（DDB）和分布式数据库管 理系统（DDBMS） 。 分布式数据库是计算机网络环境中各场地 上数据库的逻辑集合。 分布式数据库管理系统是分布式数据库系 统中的一组软件，它复杂管理分布环境下 逻辑集成数据的存取、一致性、有效性和 完备性。
28/20
文件的传输
• 文件服务器：监控管理程序
– 监控文件服务器信息，提供当前的磁盘空间等资源信息 – 响应删除文件命令，删除文件服务器上的文件 – 响应备份命令，将本地文件备份到另一文件服务器上
• 客户端使用的工具包
– 上传文件、下载文件、删除文件 – ftp协议
• NS使用的工具包
– 提供资源信息查询 – 通知备份文件到第三方文件服务器 – 删除文件服务器上的备份文件功能
3.3.3分布式数据库的基本特点
物理分布性：数据不是存储在一个场地上，而是 存储在计算机网络的多个场地上。
• MapReduce 模式的思想是通过自动分割将 要执行的问题(程序)、拆解成Map(映射)和 Reduce(化简)的方式。
• 在自动分割后通过Map 程序将数据映射成 不相关的区块，分配(调度)给大量计算机处 理达到分散运算的效果，再通过Reduce 程 序将结果汇整，输出开发者需要的结果。
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名字服务器
• 文件服务器管理
– 动态管理文件服务器
• 添加、删除文件服务器
– 指导文件服务器进行文件备份
• 同一个文件在两台文件服务器中保存副本
– 实时获取文件服务器信息
• 剩余空间、负载
– 文件服务器选择策略:剩余空间+负载
3.3.2 分布式数据库系统的定义
分布式数据库包含两个重要组成部分： 分布式数据库（DDB）和分布式数据库管 理系统（DDBMS） 。 分布式数据库是计算机网络环境中各场地 上数据库的逻辑集合。 分布式数据库管理系统是分布式数据库系 统中的一组软件，它复杂管理分布环境下 逻辑集成数据的存取、一致性、有效性和 完备性。
28/20
文件的传输
• 文件服务器：监控管理程序
– 监控文件服务器信息，提供当前的磁盘空间等资源信息 – 响应删除文件命令，删除文件服务器上的文件 – 响应备份命令，将本地文件备份到另一文件服务器上
• 客户端使用的工具包
– 上传文件、下载文件、删除文件 – ftp协议
• NS使用的工具包
– 提供资源信息查询 – 通知备份文件到第三方文件服务器 – 删除文件服务器上的备份文件功能
3.3.3分布式数据库的基本特点
物理分布性：数据不是存储在一个场地上，而是 存储在计算机网络的多个场地上。
• MapReduce 模式的思想是通过自动分割将 要执行的问题(程序)、拆解成Map(映射)和 Reduce(化简)的方式。
• 在自动分割后通过Map 程序将数据映射成 不相关的区块，分配(调度)给大量计算机处 理达到分散运算的效果，再通过Reduce 程 序将结果汇整，输出开发者需要的结果。
分布式文件系统ppt
蓝鲸分布式文件系统采用针对元数据的分布式 日志，保证系统元数据的一致性，缩短系统灾 难恢复的时间。
蓝鲸分布式文件系统支持数百个应用节点，多 个元数据服务器和网络存储服务器。 采集自系统中各个节点有关系统运行的实时信 息，为系统故障分析和性能调整提供了依据。
[1] 吴思宁，贺劲，熊劲，孟丹, DCFS 机群文件系统服务器组的设计与实现, 2002 全国开放式分布与并行计算学术会（DPCS2002），2002. [2] 张晓春，刘弓，浅谈分布式文件系统关键技术，青岛大学学报 ，2005. [3] DFS.distribured filesysytem . /data-recovery/
3 DFS 映射为用户提 供了对他们所需网络 资源的统一和透明的 访问。
4 对于系统管理员， DFS 映射是单个 DNS 名称空间：具有域 DFS，DFS 根目录目 标的 DNS 名称将解析 为 DFS 根目录的主机 服务器。
1 除了授予必要的权限之外，分布式文件系统 (DFS) 服务 不实施任何超出 Windows Server 2003 家族系统所提供的其 他安全措施。
1995---2000
•Global File System（GFS）吸取了对称多处理器（SMP）系统设计和实现的原理， 将系统中的每一个客户机类比于SMP中的一个处理器。客户机间没有任何区别， 可以平等地访问系统中的所有存储设备，就像处理器可以机会均等地访问主存一 样。这样的设计可以更好地利用系统中的资源，消除单个服务器带来的性能瓶颈 和单点失效问题。客户端之间无需通信，因此可以很好地消除客户机失效带来的 威胁。GFS采用特殊设计的DLOCK锁机制，同步多个客户机对同一设备的访问， 具有很高的效率。
吸取了很多其他本地文件系统和分布式文件系统的高级特性， 克服了在某些分布式文件系统中存在的瓶颈，使其能够真正 满足海量数据并发访问的需求。
6、分布式文件系统(数据库)- 学习课件
关系数据库
字段的表示
每个字段都被SQL定义成具体的数据类型，表示一 定长度的字节序列
关系数据库
Байду номын сангаас
记录的表示
定长记录：它所包含的所有字段均为定长。
关系数据库
记录的表示
变长记录：允许它包含变长字段，有多重表示方法
关系数据库
记录集合的存储结构
记录在磁盘上的物理存储方式有物理临接存储，指针 连接存储。
Hadoop DataNode存储着Region Server 管理的数据，所有 的Hbase数据存储在HDFS文件系统中，Region Servers在HDFS DataNode中是可配置的，并使数据存储靠近在它所需要的地方， 就近服务，当王HBASE写数据时时Local的，但是当一个region 被移动之后，Hbase的数据就不是Local的，除非做了压缩 （compaction）操作。NameNode维护物理数据块的元数据信 息。
Redis
Redis是著名的内存KV数据库，在工业界获得了广泛使用其不仅支持基本数据类型，也支持列表、集合等复杂数 据结构，所以有较强的表达能力，同时有非常高的单机读/写效率：
Redis
系统中唯一的Master负责数据的读/写操作，可以有多个Slave来保存数据副本， 副本数据只能读不能做数据更 新操作。当Slave初次启动时，从Master获取数据，在数据复制过程中，Master是非阻塞的，即同时可以支持读/写 操作。Master采用快照加增量的异步方式完成数据复制过程，首先在时刻T将内存数据写入本地快照文件，同时在内 存记录从T时刻起新增的数据操作. 当快照文件生成结束后，Master将文件传给Slave, Slave先保存为本地文件，然后 将其加载入内存。之后，Master将T时刻后的数据变更操作以命令流的形式传给Slave, Slave顺序执行命令流，这样 就达到数据和Master保持同步。
分布式系统中的数据一致性问题课件
CHAPTER
04
解决分布式系统中数据一致性 问题的策略与技术
一致性协议
一致性协议定义
一致性协议是解决分布式系统中数据一致性问题的重要手段，它规定了多个节点之间数据复制和状态转移的规则。
一致性协议的分类
根据协议的特性和应用场景，可以将一致性协议分为强一致性协议和最终一致性协议。强一致性协议要求在数据更新 后，所有副本数据的状态必须立即同步更新，而最终一致性协议则只要求在一定时间范围内达到数据的一致性。
CHAPTER
06
总结与展望
分布式系统中数据一致性问题的挑战与机遇
挑战
随着分布式系统规模的扩大，数据一 致性问题变得更加复杂和难以解决。 需要克服网络延迟、系统故障、数据 副本一致性等问题。
机遇
数据一致性问题为分布式系统提供了 优化和改进的空间，通过解决这些问 题，可以提高系统的可靠性和性能。
未来研究方向与技术发展趋势
数据复制与备份的策略
根据实际需求和系统规模，可以采用不同的数据复制与备份策略， 如冷备、热备、增量备份、全量备份等。
数据分区与分片
数据分区与分片的定义
数据分区是指将数据按照一定规则划分成多个独立的区域，每个区域可以独立存储和访问 ；数据分片则是将数据分割成多个小片，每个小片可以分散到不同的节点上存储和访问。
详细描述
Apache Cassandra是Facebook开发的高可扩展、高可用性的NoSQL数据库。它采用 了分布式和去中心化的架构，能够自动处理数据分片和复制。Cassaห้องสมุดไป่ตู้dra提供了最终一
致性模型，满足了业务需求的同时保证了数据的一致性。
案例四
总结词
分布式ID生成服务
VS
经典分布式文件系统全介绍 PPT课件
HDFS提出了“移动计算能力比移动数据更 廉价” 的设计理念，它将计算迁移到距离 数据更近的位置，而不是将数据移动到应 用程序运行的位置，HDFS提供了这种迁移 应用程序的API接口；
4/5/2020
13
目录
分布式文件系统概念和原理 经典分布式文件系统介绍 经典分布式文件系统比较
4/5/2020
14
经典分布式文件系统一：Lustre
Lustre文件系统是一个基于对象存储的分布式 文件系统，也是一个开源项目。
Lustre项目与1999年在Carnegie Mellon University启动，现在已经发展成为应用最广 泛的分布式文件系统。
存在副本；当管理元数据的主服务器宕机时，备
用的"影子"服务器则切换过来，但它只能提供读
取操作，不支持修改、写入操作。为了增加数据
可恢复性，GoogleFs采用了操作日志和快照技术。
4/5/2020
28
经典分布式文件系统三：HDFS
Hadoop是一个基于JAVA的支持数据密集型分 布式应用的分布式文件系统。不仅仅是一个用于
HDFS组件二
数据节点 DataNode负责管理存储结点上的存储空间 和来自客户的读写请求。 DataNode也执行块创建、删除和来自 NameNode的复制命令。
4/5/2020
33
HDFS特有策略一
高度容错的，可运行在廉价硬件上；
HDFS能为应用程序提供高吞吐率的数据访 问，适用于大数据集的应用中；
4/5/2020
16
Lustre集群架构
4/5/2020
17
Lustre功能模块一
元数据存储与管理
MDS负责管理元数据，提供一个全局的命 名空间，Client可以通过MDS读取到保存 于MDT之上的元数据。在Lustre中MDS可 以有2个，采用了Active-Standby的容错机 制，当其中一个MDS不能正常工作时，另 外一个后备MDS可以启动服务。MDT只能 有1个，不同MDS之间共享访问同一个 MDT。
5、分布式文件系统(RPC原理)- 学习课件
Hadoop中RPC--总体架构
Hadoop中RPC—使用方法
interface ClientProtocol extends org.apache.hadoop.ipc.VersionedProtocol { // 版本号，默认情况下，不同版本号的RPC Client 和Server 之间不能相互通信 public static final long versionID = 1L; String echo(String value) throws IOException; int add(int v1, int v2) throws IOException; }
课程目录
Course catalogue
1 RPC原理 2 Java远程方法调用 3 Java动态代理 4 Hadoop中的RPC
Java动态代理
Java动态代理架构
代理对象往往实现和目标对象一致的接口，并作为目 标对象的代替，接收对象用户（Client）的调用，并将全 部或部分调用转发给目标对象，如下图所示。在这个过程 中，实现代理接口和调用转发，是代理对象必须完成的两 个重要任务，缺一不可。
1.
public static void main(String[] args){
2.
try {
3.
//创建RMIQueryStatusImpl对象
4.
RMIQueryStatusImpl queryService=new RMIQueryStatusImpl();
5.
Hale Waihona Puke LocateRegistry.createRegistry(12090);
6.
RMIQueryStatus status=query.getFileStatus(“/tmp/testRMI”);
分布式文件系统
分布式文件系统的需求（2）
• 容错
– 为了处理暂时的通信错误，容错设计可以基于最多一次性 语义
– 对于幂等操作：支持最少一次性语义 – 无状态的服务器: 崩溃重启时不需恢复
• 一致性
– Unix提供单一副本更新语义 – 当文件在不同地点被复制和缓存时，可能会偏离单一副本
更新语义
• 安全性
– 身份验证，访问控制，安全通道
持满意的性能 – 扩展透明性：文件服务可以扩充，以满足负载和网络规模的增长
• 并发文件更新
– 并发控制：客户改变文件的操作不影响其他用户访问或改变同一 文件的操作
• 文件复制：多个副本
– 更好的性能与容错
• 硬件和操作系统异构性：文件服务的接口必须有明确的定 义。在不同操作系统和计算机上实现客户和服务器软件
SetAttributes(FileId, Attr) Sets the file attributes (only those attributes that are not shaded in ).
平面文件服务接口
• 与Unix比较
– 无open和close操作 – Read write操作执行于指定的开始点
NFS支持的文件系统操作的不完全列表.
Operation Create Create Link Symlink Mkdir Mknod Rename Rmdir Open Close Lookup Readdir Readlink Getattr Setattr Read Write
UnName(Dir, Name) — throws NotFound
If Name is in the directory: the entry containing Name is removed from the directory. If Name is not in the directory: throws an exception.
9、分布式文件系统(HDFS应用)- 学习课件
Usage: hadoop [--config confdir] COMMAND where COMMAND is one of:
fs
run a generic filesystem user client
version
print the version
jar <jar>
run a jar file
Oracle·WDPe·WDP
分布式文件系统（ HDFS应用1 ）
Oracle 高校大数据课程系列
本课目标
理解HDFS框架 掌握HDFS命令行操作 掌握HDFS API操作
课程目录
Course catalogue
1 HDFS框架 2 HDFS命令行操作 3 HDFS API操作
HDFS框架
HDFS框架：
• SecondaryNameNode：是一个小弟，分担大哥 namenode的工作量；是 NameNode的冷备份；合并 fsimage和fsedits然后再发给 namenode。
• DataNode： Slave节点，奴隶，干活的。负责存储 client发来的数据块 block；执行数据块的读写操作。
hadoop fs –ls /experiment/datas hadoop fs –put /home/admin/experiment/datas/test.txt /experiment/datas hadoop fs –ls /experiment/datas
get
1. hadoop fs –get <hdfs file><local file or dir> 复制文件到本地文件系统。
op archive
classpath prints the class path needed to get the
相关主题
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Oracle·WDPe·WDP
分布式文件系统（一致性协议）
Oracle 高校大数据课程系列
本课目标
掌握两阶段提交协议 掌握向量时钟、RWN协议 掌握PAXOS、ZAB、RAFT协议
课程目录
Course catalogue
1 两阶段提交协议 2 向量时钟 3 RWN协议 4 Paxos协议 5 ZAB协议 6 RAFT协议
塞状态，如果一个协议包含阻塞状态，则明显是一个很脆弱的系统。 解决方案：
1.超时判断机制 2.参与者互询机制
课程目录
Course catalogue
1 两阶段提交协议 2 向量时钟 3 RWN协议 4 Paxos协议 5 ZAB协议 6 RAFT协议
向量时钟
向量时钟
在使用分布式数据库的时候，不同节点中数据的一 致性一向是一个经典且难以解决的问题，而这个问题的 根源是难以实现一个全局统一的时钟。下面就描述了这 种问题的一种情况：
的事件可以判断先后顺序，那么可以得知 A 发生在 B 之后； 时钟向量 A，B 不具有偏序关系 体现了 A，B 之间不存在能够将某一个向量的尾端顺着同一个节点连到另一个向
量中间的事件； 向量时钟算法的实质是： 将逻辑上可以合并的冲突成功合并； 逻辑上无法合并的冲突依旧冲突；
课程目录
Course catalogue
向量时钟算法
总结如下： 给不同的节点设置不同的时间维度 体现了 不同节点之间没有一个统一的时钟，因此不同节点之间的时间就不具有
可比性； 每个节点的更新会在自己的时间维度上加 1 体现了 同一个节点上的时间是可以比较的； 时钟向量 A，B 具有偏序关系且 A>B 体现了 A 是在同一节点上，在 B 的基础上增加的得到的；同一节点上发生
Paxos的提出者Leslie Lamport也因其对分布式系统的杰出理论贡献获得了 2013年图灵奖。
Paxos协议
4 1
客户端
2
服务器
一致性模块
2
Log
X 3y 1 y 9
状态机
3
副本状态机模型
集群中多台服务器各自保存一份Log副本及内部状态机， Log内顺序记载客户端发来的操作指令，服务器依次执行Log 内的指令并将其体现到内部状态机上，如果保证每台机器内的 Log副本内容完全一致，那么对应的状态机也可以保证整体状 态一致。一致性协议的作用就是保证各个Log副本数据的一致 性。
N: 在分布式存储系统中，有多少份备份数据。 W: 代表一次成功的更新操作要求至少有W份数据写入成功。 R: 代表一次成功的读数据操作要求至少有R份数据成功读取。 如果能够满足以下公式，则可称为满足“数据一致性协议”：
R+W>N
RWN协议
R =2
Read
A
W =2
Write
B
C
N =3
RWN协议示例
时间向量； 当收到有冲突的更改时，比较这两次更改的时间向量：若存在偏序关系，则取偏序关系中时间向量较大的对应的
值，并以此作为本节点新的时间向量；若不存在偏序关系，则不能合并； 其中的偏序关系是指：若A向量中的每一维都大于等于B向量，那么就说A,B向量之间存在偏序关系，否则不存在偏序 关系 。
向量时钟
两阶段提交协议
两阶段提交协议是很常用的解决分布式事务问题的方式，它可以保证在分布式事务中，要么所有参与进程都提交 事务，要么都取消事务，即实现ACID中的原子性（A）的常用手段。在数据一致性环境下，其代表的含义是：要么 所有备份数据同时更改某个数值，要么都不更改，以此来达到数据的强一致性。
在真实应用中，尽管有系统使用两阶段提交协议来作为数据一致性协议，但是比较少见， 更多的是作为实现数 据更新原子性手段出现，比如Raft—致性协议就在内部实现使用了两阶段提交协议来保证信息更新的原子性。
如左图，Acceptor X 在收到 [n=2, v=8] 的提议请求时，由 于之前没有接收过提议，因此就发送一个 [no previous] （ 尚无提案）的提议响应，并且设置当前接收到的提议为 [n=2, v=8]，并且保证以后不会再接受序号小于 2 的提议。其它的 Acceptor 类似。
左图N为3,即系统中每个数据保留3份备份，R设置为2,含 义是在读取这个数据的时候至少要有2个备份数据读取成功， 此次读取才能被认为是有效读取。而W设置为2,含义是在写入 数据的时候会同时向3份备份写入，至少要有两份数据确认写 入成功，才能认为这是一次有效写入操作。因为R+W>N，所 以这种配置是符合“数据一致性协议”的，
向量时钟
A 作出更改 Key=Value1，时间向量变为 (1,0,0)；
A 的更改传输到了 B 处，B 处 Key=Value1， 且时间向量 变为 (1,0,0)；
B 作出更改 Key=Value2， 将时间向量中自己对应的那一 维加 1 变为 (1,1,0)；
B 和 A 的更改都同步到了 C 处。C 比较两者的时间向量 (1,0,0) 和 (1,1,0)，发现存在偏序关系，于是 C 的时间向量 更新为 (1,1,0) 且 Key=Value2；
两阶段提交协议
协调者
参与者
2
协调者
参与者
2
协调者
3
3
1
1
1
4
4
5
5
VOTE_REQUEST
VOTE_COMMIT VOTE_ABORT
表决阶段
GLOBAL_COMMIT
GLOBAL_ABORT
ACK
提交阶段
2PC
在两阶段提交的语境下，存在两类不同实体：唯一 的协调者（Coordinator)和众多的参与者 (Participants ) 协调者起到分布式事务的特殊的管理协 调作用。
Paxos协议
基本概念： 在讲解Paxos协议之前，为了方便叙述与理解，首先介绍一些相关基本概念。 首先是并行进程（对应副本状态机上每台服务器的一致性模块）的角色（Role )概念，Paxos协议下不同并行进程可 能承担的3种角色如下。 •倡议者（Proposer):倡议者可以提出提议（数值或操作命令等）以供投票表决。 •接受者（Acceptor):接受者可以对倡议者提出的提议进行投票表决，从众多提议中选出唯一确定的一个。 •学习者（Learner):学习者无倡议投票权，但是可以从接受者那里获知是哪个提议最终被选中。 在一致性协议框架中，一个并行进程可以同时承担以上多种角色。
向量时钟算法
在一个有 N 个节点的分布式数据库中，用一个 N 维的向量来表征时间，其中的某一个维表示一个节点的时间，这个 时间向量按照以下规则进行处理： 所有节点的初始时间向量都是0； 每一次经历一个时间间隔，都要在各自的时间维度上加1； 每次发送数据，都要将这个向量时间作为时间戳和数据一起发出去； 每次节点收到了时间向量，都要比较该时间向量和自身时间向量，并取两者中每一维中的最大值，作为自身新的
如果则读取操作和写入操作成功的数据一定会有交集，这样 就可以保证一定能够读取到最新版本的更新数据，数据的强一 致性得到了保证。
RWN协议
需要说明的是，在具体实现系统时，仅仅依靠RWN议还不能完成一致性保证，因为在上述过程中，当读取到多个 备份数据时，需要判断哪些数据是最新的，如何判断数据的新旧？这需要向量时钟来配合，所以对于Dynamo来说 ，是通过RWN协议结合向量时钟来共同完成一致性保证的。
左图演示了两个 Proposer（提案者） 和三个 Acceptor（附 议者） 的系统中运行该算法的初始过程，每个 Proposer 都 会向所有 Acceptor 发送提议请求。
Paxos协议
执行过程
当 Acceptor 接收到一个提议请求，包含的提议为 [n1, v1]， 并且之前还未接收过提议请求，那么发送一个提议响应，设 置当前接收到的提议为 [n1, v1]，并且保证以后不会再接受序 号小于 n1 的提议。
一：协调者有限状态机 二：参与者有限状态机
Vote-request Vote-abort
Vote-request Vote-commit
INIT
Global-Abort ACK
ABORT
READY
Global-commit ACK
COMMIT
两阶段提交协议
存在问题： 从协调者和参与者的有限状态机可以看出，有3个状态（WAIT,INIT,READY）需要等待对方反馈信息,所以进入阻
Paxos协议
协议内容： •[阶段二] 2.1【倡议者视角】如果倡议者接收到大多数接受者关于带有倡议编号n的Prepare请求的响应， 那么倡议者向这些接 受者发送Accept请求，Accept请求附带两个信息：倡议编号n以及倡议值V。 倡议值v的选择方式如下：如果在1.2 阶段接受者返回了自己曾经接收的具有最高倡议编号Accept 请求倡议内容，则从这些倡议内容里面选择倡议编号最 高的并将其倡议值作为倡议值v;如果1.2阶段没有收到任何接受者的Accept请求倡议内容，则可以任意赋值给倡议值 V。 2.2【接受者视角】如果接受者接收到了任意倡议编号为n的Accept请求，则接受者接受此请求， 除非在此期间接受 者响应过具有比n更高编号的Prepare请求。
Paxos协议
协议内容： Paxos协议包含以下两个阶段
•[阶段一] 1.1【倡议者视角】倡议者选择倡议编号n,然后向大多数（即超过半数以上)接收者发送Prepare 请求，请求中附带倡 议编号n。 I.2【接受者视角】对于某个接受者来说，如果接收到带有倡议编号n的Prepare请求，則做如下判断：若倡议编号n 比此接受者之前响应过的任何其他Prepare请求附带的倡议编号都大，那么此接受者会给倡议者以响应，并承诺不会 响应之后接收到的其他任何倡议编号小于n的请求，另外， 如果接受者曾经响应过2.2阶段的Accept请求，则将所有 响应的Accept请求中倡议编号最高的倡议内容发送给倡议者，倡议内容包括两项信息：Accept请求中的倡议编号以 及其倡议值。若倡议编号 n不比此接受者之前响应过的任何其他Prepare请求附带的倡议编号都大，那么此接受者不 会给倡议者以响应。
分布式文件系统（一致性协议）
Oracle 高校大数据课程系列
本课目标
掌握两阶段提交协议 掌握向量时钟、RWN协议 掌握PAXOS、ZAB、RAFT协议
课程目录
Course catalogue
1 两阶段提交协议 2 向量时钟 3 RWN协议 4 Paxos协议 5 ZAB协议 6 RAFT协议
塞状态，如果一个协议包含阻塞状态，则明显是一个很脆弱的系统。 解决方案：
1.超时判断机制 2.参与者互询机制
课程目录
Course catalogue
1 两阶段提交协议 2 向量时钟 3 RWN协议 4 Paxos协议 5 ZAB协议 6 RAFT协议
向量时钟
向量时钟
在使用分布式数据库的时候，不同节点中数据的一 致性一向是一个经典且难以解决的问题，而这个问题的 根源是难以实现一个全局统一的时钟。下面就描述了这 种问题的一种情况：
的事件可以判断先后顺序，那么可以得知 A 发生在 B 之后； 时钟向量 A，B 不具有偏序关系 体现了 A，B 之间不存在能够将某一个向量的尾端顺着同一个节点连到另一个向
量中间的事件； 向量时钟算法的实质是： 将逻辑上可以合并的冲突成功合并； 逻辑上无法合并的冲突依旧冲突；
课程目录
Course catalogue
向量时钟算法
总结如下： 给不同的节点设置不同的时间维度 体现了 不同节点之间没有一个统一的时钟，因此不同节点之间的时间就不具有
可比性； 每个节点的更新会在自己的时间维度上加 1 体现了 同一个节点上的时间是可以比较的； 时钟向量 A，B 具有偏序关系且 A>B 体现了 A 是在同一节点上，在 B 的基础上增加的得到的；同一节点上发生
Paxos的提出者Leslie Lamport也因其对分布式系统的杰出理论贡献获得了 2013年图灵奖。
Paxos协议
4 1
客户端
2
服务器
一致性模块
2
Log
X 3y 1 y 9
状态机
3
副本状态机模型
集群中多台服务器各自保存一份Log副本及内部状态机， Log内顺序记载客户端发来的操作指令，服务器依次执行Log 内的指令并将其体现到内部状态机上，如果保证每台机器内的 Log副本内容完全一致，那么对应的状态机也可以保证整体状 态一致。一致性协议的作用就是保证各个Log副本数据的一致 性。
N: 在分布式存储系统中，有多少份备份数据。 W: 代表一次成功的更新操作要求至少有W份数据写入成功。 R: 代表一次成功的读数据操作要求至少有R份数据成功读取。 如果能够满足以下公式，则可称为满足“数据一致性协议”：
R+W>N
RWN协议
R =2
Read
A
W =2
Write
B
C
N =3
RWN协议示例
时间向量； 当收到有冲突的更改时，比较这两次更改的时间向量：若存在偏序关系，则取偏序关系中时间向量较大的对应的
值，并以此作为本节点新的时间向量；若不存在偏序关系，则不能合并； 其中的偏序关系是指：若A向量中的每一维都大于等于B向量，那么就说A,B向量之间存在偏序关系，否则不存在偏序 关系 。
向量时钟
两阶段提交协议
两阶段提交协议是很常用的解决分布式事务问题的方式，它可以保证在分布式事务中，要么所有参与进程都提交 事务，要么都取消事务，即实现ACID中的原子性（A）的常用手段。在数据一致性环境下，其代表的含义是：要么 所有备份数据同时更改某个数值，要么都不更改，以此来达到数据的强一致性。
在真实应用中，尽管有系统使用两阶段提交协议来作为数据一致性协议，但是比较少见， 更多的是作为实现数 据更新原子性手段出现，比如Raft—致性协议就在内部实现使用了两阶段提交协议来保证信息更新的原子性。
如左图，Acceptor X 在收到 [n=2, v=8] 的提议请求时，由 于之前没有接收过提议，因此就发送一个 [no previous] （ 尚无提案）的提议响应，并且设置当前接收到的提议为 [n=2, v=8]，并且保证以后不会再接受序号小于 2 的提议。其它的 Acceptor 类似。
左图N为3,即系统中每个数据保留3份备份，R设置为2,含 义是在读取这个数据的时候至少要有2个备份数据读取成功， 此次读取才能被认为是有效读取。而W设置为2,含义是在写入 数据的时候会同时向3份备份写入，至少要有两份数据确认写 入成功，才能认为这是一次有效写入操作。因为R+W>N，所 以这种配置是符合“数据一致性协议”的，
向量时钟
A 作出更改 Key=Value1，时间向量变为 (1,0,0)；
A 的更改传输到了 B 处，B 处 Key=Value1， 且时间向量 变为 (1,0,0)；
B 作出更改 Key=Value2， 将时间向量中自己对应的那一 维加 1 变为 (1,1,0)；
B 和 A 的更改都同步到了 C 处。C 比较两者的时间向量 (1,0,0) 和 (1,1,0)，发现存在偏序关系，于是 C 的时间向量 更新为 (1,1,0) 且 Key=Value2；
两阶段提交协议
协调者
参与者
2
协调者
参与者
2
协调者
3
3
1
1
1
4
4
5
5
VOTE_REQUEST
VOTE_COMMIT VOTE_ABORT
表决阶段
GLOBAL_COMMIT
GLOBAL_ABORT
ACK
提交阶段
2PC
在两阶段提交的语境下，存在两类不同实体：唯一 的协调者（Coordinator)和众多的参与者 (Participants ) 协调者起到分布式事务的特殊的管理协 调作用。
Paxos协议
基本概念： 在讲解Paxos协议之前，为了方便叙述与理解，首先介绍一些相关基本概念。 首先是并行进程（对应副本状态机上每台服务器的一致性模块）的角色（Role )概念，Paxos协议下不同并行进程可 能承担的3种角色如下。 •倡议者（Proposer):倡议者可以提出提议（数值或操作命令等）以供投票表决。 •接受者（Acceptor):接受者可以对倡议者提出的提议进行投票表决，从众多提议中选出唯一确定的一个。 •学习者（Learner):学习者无倡议投票权，但是可以从接受者那里获知是哪个提议最终被选中。 在一致性协议框架中，一个并行进程可以同时承担以上多种角色。
向量时钟算法
在一个有 N 个节点的分布式数据库中，用一个 N 维的向量来表征时间，其中的某一个维表示一个节点的时间，这个 时间向量按照以下规则进行处理： 所有节点的初始时间向量都是0； 每一次经历一个时间间隔，都要在各自的时间维度上加1； 每次发送数据，都要将这个向量时间作为时间戳和数据一起发出去； 每次节点收到了时间向量，都要比较该时间向量和自身时间向量，并取两者中每一维中的最大值，作为自身新的
如果则读取操作和写入操作成功的数据一定会有交集，这样 就可以保证一定能够读取到最新版本的更新数据，数据的强一 致性得到了保证。
RWN协议
需要说明的是，在具体实现系统时，仅仅依靠RWN议还不能完成一致性保证，因为在上述过程中，当读取到多个 备份数据时，需要判断哪些数据是最新的，如何判断数据的新旧？这需要向量时钟来配合，所以对于Dynamo来说 ，是通过RWN协议结合向量时钟来共同完成一致性保证的。
左图演示了两个 Proposer（提案者） 和三个 Acceptor（附 议者） 的系统中运行该算法的初始过程，每个 Proposer 都 会向所有 Acceptor 发送提议请求。
Paxos协议
执行过程
当 Acceptor 接收到一个提议请求，包含的提议为 [n1, v1]， 并且之前还未接收过提议请求，那么发送一个提议响应，设 置当前接收到的提议为 [n1, v1]，并且保证以后不会再接受序 号小于 n1 的提议。
一：协调者有限状态机 二：参与者有限状态机
Vote-request Vote-abort
Vote-request Vote-commit
INIT
Global-Abort ACK
ABORT
READY
Global-commit ACK
COMMIT
两阶段提交协议
存在问题： 从协调者和参与者的有限状态机可以看出，有3个状态（WAIT,INIT,READY）需要等待对方反馈信息,所以进入阻
Paxos协议
协议内容： •[阶段二] 2.1【倡议者视角】如果倡议者接收到大多数接受者关于带有倡议编号n的Prepare请求的响应， 那么倡议者向这些接 受者发送Accept请求，Accept请求附带两个信息：倡议编号n以及倡议值V。 倡议值v的选择方式如下：如果在1.2 阶段接受者返回了自己曾经接收的具有最高倡议编号Accept 请求倡议内容，则从这些倡议内容里面选择倡议编号最 高的并将其倡议值作为倡议值v;如果1.2阶段没有收到任何接受者的Accept请求倡议内容，则可以任意赋值给倡议值 V。 2.2【接受者视角】如果接受者接收到了任意倡议编号为n的Accept请求，则接受者接受此请求， 除非在此期间接受 者响应过具有比n更高编号的Prepare请求。
Paxos协议
协议内容： Paxos协议包含以下两个阶段
•[阶段一] 1.1【倡议者视角】倡议者选择倡议编号n,然后向大多数（即超过半数以上)接收者发送Prepare 请求，请求中附带倡 议编号n。 I.2【接受者视角】对于某个接受者来说，如果接收到带有倡议编号n的Prepare请求，則做如下判断：若倡议编号n 比此接受者之前响应过的任何其他Prepare请求附带的倡议编号都大，那么此接受者会给倡议者以响应，并承诺不会 响应之后接收到的其他任何倡议编号小于n的请求，另外， 如果接受者曾经响应过2.2阶段的Accept请求，则将所有 响应的Accept请求中倡议编号最高的倡议内容发送给倡议者，倡议内容包括两项信息：Accept请求中的倡议编号以 及其倡议值。若倡议编号 n不比此接受者之前响应过的任何其他Prepare请求附带的倡议编号都大，那么此接受者不 会给倡议者以响应。