¿Raft es aplicable a las cargas de trabajo distribuidas geográficas?

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Saludos,


Esta publicación responde a la pregunta "¿es aplicable a las cargas de trabajo distribuidas geográficas?". Busquemos abajo la respuesta.


Raft y Paxos son algoritmos de consenso distribuidos bien conocidos y se ha demostrado oficialmente que son seguros. Spanner usa Paxos, pero elegimos Raft porque:


  • Para los desarrolladores y los equipos operativos, Raft es más fácil de entender que Paxos

  • Proporciona la capacidad de cambiar dinámicamente la membresía, lo cual es crítico (por ejemplo, cambiar el tipo de máquina sin afectar el rendimiento).


Nota:

La principal diferencia entre Raft y Paxos es que el candidato de Raft puede ser cualquier nodo de servidor sin especificar un candidato. De lo contrario, ¿qué pasa si todos estos candidatos se desmoronan? Al igual que con algunas transacciones distribuidas de TCC, existe un único punto de riesgo en presencia de un coordinador de transacciones.


Sin embargo, para garantizar una lectura linealizada, Raft requiere que cada líder que recibe consultas de lectura propague primero los mensajes de latido a la mayoría de los nodos del grupo Raft antes de proporcionar consultas de lectura.


En algunos casos, esto puede reducir seriamente el rendimiento de lectura. Un ejemplo de esta situación es la implementación distribuida geográficamente, donde el viaje de ida y vuelta aumenta significativamente la latencia, así como la cantidad de consultas fallidas en eventos como particiones de red temporales.


Para evitar la alta latencia de Raft, hemos implementado el mecanismo de arrendamiento líder, que nos permite implementar el servicio líder sin tener que ir y venir, al tiempo que conservamos las características de linealización de Raft.


Además, utilizamos relojes monótonos (en lugar de relojes en tiempo real) para tolerar las desviaciones del reloj.


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