Chapter 7 Consistency And Replication. Reasons for Replication. Scaling in Numbers

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1 DISTRIBUTED SYSTEMS Principles and Paradigms Second Edition ANDREW S. TANENBAUM MAARTEN VAN STEEN Chapter 7 Consistency And Replication Reasons for Replication Data are replicated to increase the reliability of a system. Replication for performance Scaling in numbers Scaling in geographical area Caveat Gain in performance Cost of increased bandwidth for maintaining replication Scaling in Numbers 1

2 Data-centric Consistency Models Figure 7-1. The general organization of a logical data store, physically distributed and replicated across multiple processes. Continuous Consistency (1) Figure 7-2. An example of keeping track of consistency deviations [adapted from (Yu and Vahdat, 2002)]. Continuous Consistency (2) Figure 7-3. Choosing the appropriate granularity for a conit. (a) Two updates lead to update propagation. 2

3 Continuous Consistency (3) Figure 7-3. Choosing the appropriate granularity for a conit. (b) No update propagation is needed (yet). Consistencia Estricta Cualquier lectura a la localidad de memoria x retorna el valor almacenado por la última operación de escritura (antes de la lectura). Supone la existencia de un tiempo global. Determinar cuál fue la escritura más reciente no siempre es posible. En un solo procesador la consistencia estricta es lo esperado. A = 1 A = 2 print(a) Consistencia Estricta En un sistema distribuido es razonable exigir consistencia estricta?? Notación: P1, P2 : procesos W(x)a : A la variable x se le asigna el valor a R(y)b : Se lee b en la variable y Se supone que el valor inicial de todas las variables es 0. P1: W(x)1 P2: W(x)2 tiempo 3

4 Consistencia Estricta P1: W(x)1 P2: R(x)0 R(x)1 P1: W(x)1 P2: W(x)2 P3: R(x)2 P1: W(x)1 P2: W(x)2 P3: R(x)1 Sequential Consistency (1) Figure 7-4. Behavior of two processes operating on the same data item. The horizontal axis is time. Sequential Consistency (2) A data store is sequentially consistent when: The result of any execution is the same as if the (read and write) operations by all processes on the data store were executed in some sequential order and the operations of each individual process appear in this sequence in the order specified by its program. 4

5 Sequential Consistency (3) Figure 7-5. (a) A sequentially consistent data store. (b) A data store that is not sequentially consistent. Sequential Consistency (4) Figure 7-6. Three concurrently-executing processes. Sequential Consistency (5) Figure 7-7. Four valid execution sequences for the processes of Fig The vertical axis is time. 5

6 Causal Consistency (1) For a data store to be considered causally consistent, it is necessary that the store obeys the following condition: Writes that are potentially causally related must be seen by all processes in the same order. Concurrent writes may be seen in a different order on different machines. Causal Consistency (2) Figure 7-8. This sequence is allowed with a causally-consistent store, but not with a sequentially consistent store. Causal Consistency (3) Figure 7-9. (a) A violation of a causally-consistent store. 6

7 Causal Consistency (4) Figure 7-9. (b) A correct sequence of events in a causally-consistent store. Grouping Operations (1) Necessary criteria for correct synchronization: An acquire access of a synchronization variable, not allowed to perform until all updates to guarded shared data have been performed with respect to that process. Before exclusive mode access to synchronization variable by process is allowed to perform with respect to that process, no other process may hold synchronization variable, not even in nonexclusive mode. After exclusive mode access to synchronization variable has been performed, any other process next nonexclusive mode access to that synchronization variable may not be performed until it has performed with respect to that variable s owner. Grouping Operations (2) Figure A valid event sequence for entry consistency. 7

8 Eventual Consistency Figure The principle of a mobile user accessing different replicas of a distributed database. Monotonic Reads (1) A data store is said to provide monotonic-read consistency if the following condition holds: If a process reads the value of a data item x any successive read operation on x by that process will always return that same value or a more recent value. Monotonic Reads (2) Figure The read operations performed by a single process P at two different local copies of the same data store. (a) A monotonic-read consistent data store. 8

9 Monotonic Reads (3) Figure The read operations performed by a single process P at two different local copies of the same data store. (b) A data store that does not provide monotonic reads. Monotonic Writes (1) In a monotonic-write consistent store, the following condition holds: A write operation by a process on a data item x is completed before any successive write operation on x by the same process. Monotonic Writes (2) Figure The write operations performed by a single process P at two different local copies of the same data store. (a) A monotonic-write consistent data store. 9

10 Monotonic Writes (3) Figure The write operations performed by a single process P at two different local copies of the same data store. (b) A data store that does not provide monotonic-write consistency. Read Your Writes (1) A data store is said to provide read-your-writes consistency, if the following condition holds: The effect of a write operation by a process on data item x will always be seen by a successive read operation on x by the same process. Read Your Writes (2) Figure (a) A data store that provides read-your-writes consistency. 10

11 Read Your Writes (3) Figure (b) A data store that does not. Writes Follow Reads (1) A data store is said to provide writes-follow-reads consistency, if the following holds: A write operation by a process on a data item x following a previous read operation on x by the same process is guaranteed to take place on the same or a more recent value of x that was read. Writes Follow Reads (2) Figure (a) A writes-follow-reads consistent data store. 11

12 Writes Follow Reads (3) Figure (b) A data store that does not provide writes-follow-reads consistency. Replica-Server Placement Figure Choosing a proper cell size for server placement. Content Replication and Placement Figure The logical organization of different kinds of copies of a data store into three concentric rings. 12

13 Ubicación y replicación de contenido Réplicas permanentes: - Conjunto inicial de réplicas que constituyen el almacen de datos distribuidos. Ejem. Sitio Web tiene dos formas de hacer esta distribución inicial: 1. Los archivos que constituyen un sitio se replican a través de un número limitado de servidores en una sola ubicación. Siempre que llega una petición, se reenvía a uno de los servidores, utilizando una estrategia round-robin. 2. Usando sitios espejo. En este caso el sitio web se copia en un número limitado de servidores, llamados sitios espejos los cuáles están distribuidos a través de Internet. Ubicación y replicación de contenido Réplicas iniciadas por servidores: son copias de un almacén de datos que existen para mejorar el rendimiento y se crean por iniciativa del propietario del almacen de datos. Este problema se está tratando en los servicios web de hosting. Estos servicios ofrecen una colección (relativamente estática) de servidores dispersos a través de internet que pueden mantener y proporcionar acceso a archivos web pertenecientes a terceras partes. Para proporcionar facilidades óptimas, tales servicios de hosting puden replicar dinámicamente archivos en los servidores donde dichos archivos son necesarios para mejorar el rendimiento Ubicación y replicación de contenido Un método para implementar la replicación dinámica de archivos (en este caso estamos replicando contenido, ya los servidores están ubicados) fue propuesto por Rabinovich y colaboradores en El algoritmo está diseñado para el soporte de páginas web, por lo que supone que las actualizaciones son relativamente raras comparadas con las peticiones de lectura. 13

14 Ubicación y replicación de contenido EL algoritmo toma en cuenta los siguientes puntos: 1. La replicación puede ocurrir para reducir la carga en un servidor. 2. Los archivos específicos de un servidor pueden ser migrados o replicados en otros servidores ubicados en la proximidad de los clientes que utilizan mucho estos archivos. 3. Cada servidor da seguimiento a la cantidad de accesos por archivo y registra de donde provienen las peticiones de acceso. En particular dado un cliente C, cada servidor puede determinar cuál de los servidores del web hosting se encuentra más cerca de C Server-Initiated Replicas Figure Counting access requests from different clients. Ubicación y replicación de contenido Existen dos Umbrales, el Umbral de Eliminación y el de Replicación. - Si la cantidad de peticiones a un archivo F disminuye por debajo del umbral de eliminación, el archivo puede eliminarse en ese servidor. El número de réplicas del archivo dismunuye. - Si el número de accesos a un archvo excede el umbral de replicación, puede valer la pena replicar este archivo a otro servidor. - Si el núero de accesos cae entre los dos umbrales sólo se permite que el archivo sea migrado. Las reevaluaciones se hacen periódicamente. Umbral de Replicación Umbral de Eliminación 14

15 Ubicación y replicación de contenido Réplicas iniciadas por el Cliente: (tener un cache en el cliente). En principio la administración de la copia se deja al cliente. El almacen de datos desde donde se traen los datos no tiene nada que ver con mantener consistentes los datos en el cache. No obstante esto dependerá de la política usada por el Almacen de Datos-Caches de los Clientes. Los caches en el cliente sólo se utilizan para mejorar el acceso a los datos. El cache puede ubicarse en la máquina cliente o en una máquina de la misma red de área local del cliente. En algunos casos los administradores del sistema introducen niveles adicionales de caching, colocando un cache compartido entre varios departamentos u organizaciones o incluso colocando un cache compartido para toda la región o provincia. Distribución de Contenido La administración de réplicas también trata con la propagación de contenido hacia los servidores de réplica significativos. - Estado versus Operaciones. - Protocolos pull versus protocolos push - Difusión Simple vs. Multidifusión. State versus Operations Possibilities for what is to be propagated: 1. Propagate only a notification of an update. 2. Transfer data from one copy to another. 3. Propagate the update operation to other copies. 15

16 Estado versus Operaciones Propagar una notificación es lo que hacen los protocolos de Invalidación. La invalidación puede especificar qué parte del almacen de datos se ha actualizado, de modo que sólo parte de la copia es válida. La principal ventaja de estos protocolos es que utlizan poco ancho de banda. Dichos protocolos funcionan mejor cuando hay muchas operaciones de actualización. Es decir hay un mayor número de actualizaciones que de lecturas. Estado versus Operaciones Transferir los Datos Modificados entre réplicas: es útil cuando es mayor la cantidad de lecturas con respecto a las actualizaciones. La probabilidad de que se lea una actualización antes de que ocurra la siguiente es grande. En lugar de propagar un archivo entero, también es posible sólo propagar los registros modificados para ahorrar ancho de banda. Además pudiera pasar que las modificaciones se puedan empacar en un sólo mensaje evitando así la sobrecarga de comunicación. Estado versus Operaciones Propagar la Operación de actualización: no se propagan los datos sino la operación o los parámetros de la operación que realiza la modificación. Este método también se conoce como replicación activa. Supone que cada réplica tiene asociado un proceso capaz de mantener activamente actualizados sus datos. La principal ventaja es el costo mínimo de ancho de banda ya que sólo se propagan los parámetros. 16

17 Protocolos Pull vs Push Métodos basados en push, también conocido como protocolos basados en servidor. Las actualizaciones (invalidaciones) se propagan hacia otras réplicas sin que éstas lo soliciten. Con frecuencia se utilizan entre réplicas permenentes y réplicas iniciadas por el servidor, pero también se pueden usar para insertar actualizaciones (invalidaciones) en el cache de los clientes. Estos protocolos se aplican cuando las réplicas necesitan mantener un grado de consistencia relativamente alto. Se supone que la mayoría de las operaciones sobre las réplicas son de lectura, en este sentido, cada actualización insertada se puede estar utilizando por varios lectores. Protocolos Pull vs Push Métodos basados en pull: un servidor o cliente solicita a otro servidor que le envíe cualquier actualización que tenga hacia el momento. Estos protocolos también se conocen como protocolos basados en el cliente y son utilizados por caches en el cliente. Ejem. Web Browser con datos en su cache. La principal desventaja de esta estrategia con respecto a los protocolo de push es que el tiempo de respuesta en el cliente se incrementa si no hay aciertos en el cache. Pull versus Push Protocols Figure A comparison between push-based and pull-based protocols in the case of multiple-client, single-server systems. 17

18 Actualizaciones basadas en Contratos - Un contrato es una promesa del servidor, de que introducirá actualizaciones en el cliente por un tiempo especificado. - Si el contrato expira, es el cliente que tiene que sondear al servidor para traer los datos modificados o establecer un nuevo contrato. - Fueron introducidos en 1989 (Gray y Cheriton). En 2003 Duvvuri y otros establecen un sistema flexible de contratos que permite que el tiempo de vencimiento se pueda modificar dinámicamente. - Ejm: contratos dependen del tiempo (dependen de la última vez que se modifica el elemento). Basados en frecuencia, si un cache tiene que refrescarse muchas veces los contratos con el servidor pueden ser más largos. Actualizaciones basadas en Contratos - El efecto de esta estrategia es que el servidor da seguimiento básicamente a clientes que almacenan datos muy populares. - De aquellos contratos que expiran, el servidor no tiene que mantener estado. Difusión Simple vs. Multidifusión Difusión: Si un servidor envía su actualización a N servidores, lo hace enviando N mensajes separados, uno para cada servidor. Multidifusión: la red subyacente envía de forma eficiente los N mensajes a sus destinatarios. La multidifusión puede ser eficientemente combinada con un método basado en push para propagar actualizaciones. En un método basado en pull sólo hay un cliente y un servidor al que se le solicita la copia. En este caso la difusión simple es lo más eficiente. 18

19 Protocolos de Consistencia - Protocolos basados en Primarias. - Protocolos de escritura remota. - Protocolos de escritura local - Protocolos de Escritura Replicados - Replicación activa - Protocolos basados en quorum. Protocolos basados en Primarias - Para mantener la consistencia secuencial prevalecen los protocolos basados en primarias. - En estos protocolos, cada elemento de datos x tiene una copia primaria asociada, la cual es responsable de coordinar las operaciones de escritura sobre x. - Es posible diferenciar si la primaria está fija en un solo servidor remoto, o si la copia primaria se puede trasladar al proceso que la desee actualizar. Protocolos Basados en Primarias Protocolos de Escritura Remota - Todas las operaciones de escritura se remiten a un servidor fijo. 1. Un proceso quiere realizar una actualización. 2. Se envía esta operación al servidor primario. 3. La primaria realiza la actualizacion y luego envía la actualización a los respaldos. 4. Cada servidor de respaldo realiza su actualización y envía un acuse de recibo de vuelta a la primaria. 5. Cuando todos los respaldos han actualizado su copia local la primaria envía un acuse de recibo de vuelta al proceso inicial. 19

20 Remote-Write Protocols Figure The principle of a primary-backup protocol. Protocolos de Escritura Remota - Problemas: puede pasar mucho tiempo antes que el proceso que requirió la actualización puede avanzar (operación bloqueante o síncrona). - Una alternativa es usar un método menos bloqueante y que el servidor retorne el acuse al cliente cuando se ha realizado la actualización en la copia primaria. - Problemas con las operaciones no bloqueantes: Tolerancia a fallas. En un esquema bloqueante, el cliente sabe, cuando retorna la llamada que todas las actualizaciones se realizaron en todas las réplicas. Este no es el caso con una solución de no bloqueo. - Estos protocolos proporcionan una implementación directa de la CS, ya que la primaria puede ordenar todas las escrituras entrantes en un orden de tiempo globalmente único. Todos los procesos ven las operaciones de escritura en el mismo orden Protocolos de Escritura Local La copia primaria migra entre los procesos que desean realizar una operación de escritura. Si un proceso quiere hacer una actualización sobre x, localiza la copia primaria y posteriormente la lleva a su propia ubicación. Ventajas: Varias operaciones de escritura se pueden realizar localmente. La respuesta al cliente va primero que las actualizaciones de los respaldos. 20

21 Local-Write Protocols Figure Primary-backup protocol in which the primary migrates to the process wanting to perform an update. Protocolos de Escritura Replicados En estos protocolos las operaciones de escritura pueden realizarse en varias réplicas en lugar de sólo en una. Replicación Activa: cada réplica tiene un proceso asociado que realiza las actualizaciones. Para garantizar equivalencia secuencial las operaciones se deben realizar en el mismo orden en todas partes. Este ordenamiento puede lograrse mediante un coordinador central también llamado secuenciador. Un método es remitir la operación al secuenciador, que le asigna un número único y luego se envía la operación al resto de las réplicas. Las operaciones se realizan según el orden de sus números de secuencia. Este protocolo se parece mucho al se consistencia basado en primarias. Protocolos de Escritura Replicados Protocolos basados en quorum: utiliza el método de votación propuesto originalmente por Thomas (1979) y generalizada por Gifford en el mismo año. La idea básica es que un cliente antes de realizar una operacion de escritura o lectura solicita el permiso de varios servidores. Ejemplo: Considere un Sistema de archivos distribudos y suponga que un archivo se replica en N servidores. Pudieramos establecer que para actualizar un archivo, un cliente debe contactar al menos la mitad mas uno de servidores y hacerlos aceptar que se realice la actualización. Una vez que lo acuerden se cambia el archivo y se le asigna un número de versión. 21

22 Protocolos de Escritura Replicados Para leer un archivo, el cliente debe contactar al menos la mitad de los servidores mas uno y solicitarles el número de versión asociado con el archivo. Si todos los números de versión son los mismos ésta debe ser la versión más reciente porque un intento de actualización con los restantes fallaría ya que se necesita la mitad mas 1. En el esquema de Gifford: se habla de un quorum de lectura N R y uno de escritura N w. N + N N R w w > N 2 > N N/2=6 Quorum-Based Protocols Figure Three examples of the voting algorithm. (a) A correct choice of read and write set. (b) A choice that may lead to write-write conflicts. (c) A correct choice, known as ROWA (read one, write all). 22

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