一、 相关概念
- Byzantine算法用于异步分布式系统,可保证在某些节点出错的情况下系统仍能运行。
- 总节点数n与出错的节点数f满足关系:f <= ⌊(n-1)/3⌋。
二、算法概要
image.png- 客户端发送请求到primary节点,primary由公式p = V mod R决定,p是节点的编号,V是视图号,R是整个系统中节点的个数。请求的消息格式为<REQUEST,o,t,c>,其中o是请求的操作,t是客户端的本地时间,c是客户端;
- Primary广播请求消息到每一个backup节点;
- 所有节点(primary和backups)执行请求,把结果返回到客户端,返回的消息格式为<REPLY,v,t,c,i,r>,v是节点维持的当前的视图号,t是与请求消息中一样的时间,i是节点的编号,r是执行请求的结果;
- 如果客户端收到f+1个来自不同节点且t相同、r也相同的应答,则接受此应答。如果客户端一直没有收到应答,则客户端向每一个节点都发送此请求消息,如果此请求已经被执行,则直接把结果返回给客户端(每个节点保存上一个发送给客户端的应答);如果此请求还没执行,那么非primary节点把此请求转发给primary。如果primary一直不广播请求,backups收不到请求,则怀疑primary节点出错,导致view change(详见第四部分)。
三、算法详细步骤
本算法分为三个阶段:pre-prepare、prepare 和 commit。Pre-prepare和Prepare保证同一个view中的请求有序,Prepare和Committed保证不同view中的请求被有序地执行。
1.pre-prepare阶段
当primary节点收到请求时,则开始pre-prepare阶段:primary对收到的请求标记序号n(n是按序增长的),把pre-prepare消息进行广播,并把此消息记入自己的log中。消息格式为<PRE-PREPARE,v,n,m>,v是primary节点当前的视图号,n是这个请求的序号,m是请求。
Backup节点收到<PRE-PREPARE,v,n,m>消息时进行检查,如果满足:
(1) v与自己的视图号相同;
(2) n在[h,H]之间(h,H的计算详见第三章第4节)。
则接受此<PRE-PREPARE,v,n,m>消息。
2.prepare阶段
一个backup(i)节点接受<PRE-PREPARE,v,n,m>消息后,则进入prepare阶段:i广播一个prepare消息到其他所有节点,消息格式为<PREPARE,v,n,d,i>,其中d是m的digest,i把<PRE-PREPARE,v,n,m>消息和<PREPARE,v,n,d,i>消息都记入自己的log中。
如果一个节点收到2f个来自不同节点且与PRE-PREPARE匹配的<PREPARE,v,n,d,i>消息时(匹配的条件是要有相同的v和相同的n),我们把这2f个<PREPARE,v,n,d,i>消息作为prepared的证明。
3、commit阶段
如果一个节点(i)得到了prepared的证明,则广播commit消息到每一节点,并把此commit消息记入log中。消息格式为<COMMIT,v,n,d,i>。如果一个节点收到2f+1个来自不同节点且有相同的n、相同的v、相同的d的<COMMIT,v,n,d,i>消息,我们把这2f+1个commit消息作为committed的证明。
当一个请求被提交到一个节点,这个节点执行请求,并把结果返回给客户端。节点保存的有上一个返回给客户端的应答(last reply),从中可以得到last reply的时间戳,节点不接受时间戳小于last reply的时间戳的请求。
四、垃圾回收
节点的日志不能无限制地增长,当到达某一时刻,节点要删除一些老旧的log。节点不能执行过一个请求后就把相关的log立刻删除,这样是不安全的。删除log的过程如下:
1.当一个节点收到一个request的序号为n,而n能被一个整数K(例如100)整除时,我们把此时的这个状态叫做checkpoint。当一个节点(i)产生checkpoint时,它广播一个checkpoint消息到其他所有节点,消息格式为<CHECKPOINT,v,n,d,i>,n是上一个产生stable checkpoint(定义见下文)的请求的序号,v是n对应的视图号,d是n对应的请求的digest。
每个节点都保存有3种state:(1)上一个stable checkpoint;(2)0个或多个不是stable的checkpoint;(3)当前的state。
2.如果一个节点收到f+1个来自不同节点(包括它自己的)的<CHECKPOINT,v,n,d,i>消息且有相同的n、相同的d,那么,这f+1个消息就是checkpoint的证据,我们把一个拥有证据的checkpoint叫做stable checkpoint。
3.当一个节点产生了stable checkpoint时,就把日志中小于n的所有消息都删除,并删除之前的checkpoint消息。
4.h等于上一个stable checkpoint对应的n的序号,H=h+k,k足够大,使不妨碍节点产生checkpoint。例如,每100个请求产生一个checkpoint,那么h=200。
五、View change
image.pngView change确保即使当前的primary节点出错,整个系统也能继续运行。View change防止backup节点无限地等待请求的执行。
当一个backup节点收到一个请求(此请求由于客户端一直没有收到应答而把请求广播到所有节点)时,启动一个timer;如果此节点不需要等待请求,则timer停止;如果此节点需要执行其他请求,则timer重启。如果timer超时(超市时间根据实际情况指定),则触发view change。view change过程如下:
1.当一个backup节点(i)的timer超时,i停止接收消息(但仍然接收checkpoint、view change和new view(定义见下文)消息),并广播一个view change消息,消息格式为<VIEW-CHANGE,v+1,n,s,C,P,i>,n是节点i中上一个stable checkpoint(s) 对应的序号,C是s的证据,P是i中每一个序号大于n的请求对应的prepared的证据。
2.由于视图号变为v+1,所以产生了一个新的primary节点(原因是p=V mod R)。如果新的primary节点收到视图号为v+1的2f+1个来自不同节点(可能包含自己)的<VIEW-CHANGE,v+1,n,s,C,P,i>消息,我们把这个2f+1个消息作为new view的证据。
3.如果primary得到new view的证据,那么它广播一个new view消息到其他节点。消息格式为<NEW-VIEW,v+1,V,O,N>,V是new view的证据,O与N是某些pre-prepare消息的集合,O与N的计算过程如下:
(1)primary指定h的值为V中上一个stable checkpoint对应的序号,指定H的值为V中的prepared证据中的最大的序号;
(2)primary对每一个序号为n(h<n<=H)的请求创建一个新的且视图号为v+1的pre-prepare消息。此时有两种情况:(一)在V中,存在序号为n的prepared的证据;(二)不存在这样的prepared证据。对于(一),primary创建一个<PRE-PREPARE,v+1,n,m>消息,并把此消息记入O,m是(一)中序号为n的请求;对于(二),primary创建一个<PRE-PREPARE,v+1,n,null>消息,null是“null”请求(此请求不做任何操作)的digest,并把此消息记入N。
Primary把O与N记入log。如果h大于上一个stable checkpoint的序号,那么primary把序号为h的checkpoint的证据记入log,并删除第三章第3节中描述的log。如果h大于primary当前的state,那么primary更新当前的state为h。
此时,primary节点进入view为v+1阶段,并可以接收视图号为v+1的消息。
4.一个backup节点若能接收一个<NEW-VIEW,v+1,V,O,N>消息,需满足以下两个条件:
(1)此节点已经含有视图号为v+1的new-view的证据;
(2)此节点验证O与N是正确的,验证方法与primary创建O与N的方法一样。
之后,此节点把O与N记入log。并且对O与N中的每一个消息都创建一个对应的prepare消息,并广播这些prepare消息到每一个节点,并把这些消息记入log,进入v+1阶段。
每一个节点对序号为n,n在h与H之间的每个消息重做上述协议。
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