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Publicação
Partial replication with strong consistency
| Nome: | Descrição: | Tamanho: | Formato: | |
|---|---|---|---|---|
| 4.48 MB | Adobe PDF |
Autores
Orientador(es)
Resumo(s)
In response to the increasing expectations of their clients, cloud services exploit
geo-replication to provide fault-tolerance, availability and low latency when executing
requests. However, cloud platforms tend to adopt weak consistency semantics, in which
replicas may diverge in state independently. These systems offer good response times
but at the disadvantage of allowing potential data inconsistencies that may affect user
experience.
Some systems propose to adopt solutions with strong consistency, which are not as
efficient but simplify the development of correct applications by guaranteeing that all
replicas in the system maintain the same database state. Therefore, it is interesting to explore
a system that can offer strong consistency while minimizing its main disadvantage:
the impact in performance that results from coordinating every replica in the system. A
possible solution to reduce the cost of replica coordination is to support partial replication.
Partially replicating a database allows for each server to only be responsible for a
subset of the data - a partition - which means that when updating the database only some
of replicas have to be synchronized, improving response times.
In this dissertation, we propose an algorithm that implements a distributed replicated
database that offers strong consistency with support for partial replication. To achieve
strong consistency in a partially replicated scenario, our algorithm is in part based on the
Clock-SI[10] research, which presents an algorithm that implements a multi-versioned
database for strong consistency (snapshot-isolation) and performs the Two-Phase Commit
protocol when coordinating replicas during updates. The algorithm is supported by
an architecture that simplifies distributing partitions among datacenters and efficiently
propagating operations across nodes in the same partition, thanks to the ChainPaxos[27]
algorithm.
Como forma de responder às expectativas cada vez maiores dos seus clientes, as operadoras cloud tiram partido da geo-replicação para oferecer tolerância a falhas, disponibilidade e baixa latência dos seus sistemas na resposta aos pedidos. No entanto, as plataformas cloud tendem a adotar uma semântica de consistência fraca, na qual as réplicas podem variar em estado de forma independente. Estes sistemas oferecem bons tempos de resposta mas com a desvantagem de que têm de lidar com potenciais inconsistências nos dados que podem ter impacto na experiência dos utilizadores. Alguns sistemas propõem adotar soluções com consistência forte, as quais não são tão eficientes mas simplificam o desenvolvimento de aplicações ao garantir que todas as réplicas do sistema mantêm o mesmo estado da base de dados. É então interessante explorar um sistema que garanta replicação forte mas que minimize a sua principal desvantagem: o impacto de performance no momento de coordenar o estado das réplicas nos sistema. Uma possível solução para reduzir o custo de coordenação das réplicas durante transações é o suporte à replicação parcial. Replicar parcialmente uma base de dados permite que cada servidor seja apenas responsável por uma parte dos dados - uma partição - o que significa que quando são realizadas escritas apenas algumas das réplicas têm de ser sincronizadas, melhorando os tempos de resposta. Neste trabalho propomos um algoritmo que implementa um sistema de armazenamento distríbuido replicado que oferece consistência forte com suporte a replicação parcial. A fim de garantir consistência forte num cenário de replicação parcial, o nosso algoritmo é em parte baseado no algoritmo Clock-SI[10], que implementa uma base de dados parcial com multi-versões para garantir consistência forte (snapshot-isolation) e que realiza o protocolo Two-Phase Commit para coordenar as réplicas no momento de aplicar escritas. O algoritmo é suportado por uma arquitectura que torna simples distribuir partições por vários centros de dados e propagar de forma eficiente operações entre todos os nós numa mesma partição, através do algoritmo ChainPaxos[27].
Como forma de responder às expectativas cada vez maiores dos seus clientes, as operadoras cloud tiram partido da geo-replicação para oferecer tolerância a falhas, disponibilidade e baixa latência dos seus sistemas na resposta aos pedidos. No entanto, as plataformas cloud tendem a adotar uma semântica de consistência fraca, na qual as réplicas podem variar em estado de forma independente. Estes sistemas oferecem bons tempos de resposta mas com a desvantagem de que têm de lidar com potenciais inconsistências nos dados que podem ter impacto na experiência dos utilizadores. Alguns sistemas propõem adotar soluções com consistência forte, as quais não são tão eficientes mas simplificam o desenvolvimento de aplicações ao garantir que todas as réplicas do sistema mantêm o mesmo estado da base de dados. É então interessante explorar um sistema que garanta replicação forte mas que minimize a sua principal desvantagem: o impacto de performance no momento de coordenar o estado das réplicas nos sistema. Uma possível solução para reduzir o custo de coordenação das réplicas durante transações é o suporte à replicação parcial. Replicar parcialmente uma base de dados permite que cada servidor seja apenas responsável por uma parte dos dados - uma partição - o que significa que quando são realizadas escritas apenas algumas das réplicas têm de ser sincronizadas, melhorando os tempos de resposta. Neste trabalho propomos um algoritmo que implementa um sistema de armazenamento distríbuido replicado que oferece consistência forte com suporte a replicação parcial. A fim de garantir consistência forte num cenário de replicação parcial, o nosso algoritmo é em parte baseado no algoritmo Clock-SI[10], que implementa uma base de dados parcial com multi-versões para garantir consistência forte (snapshot-isolation) e que realiza o protocolo Two-Phase Commit para coordenar as réplicas no momento de aplicar escritas. O algoritmo é suportado por uma arquitectura que torna simples distribuir partições por vários centros de dados e propagar de forma eficiente operações entre todos os nós numa mesma partição, através do algoritmo ChainPaxos[27].
Descrição
Palavras-chave
distributed systems consistency partial replication