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java分布式面试题-一致性问题

来源:图灵教育
时间:2024-05-30 13:17:04

XA方案

2PC协议:两阶段提交协议,P是指准备阶段,C是指提交阶段

●准备阶段:询问是否可以开始,写Undo、Redo日志,收到响应;

●提交阶段:执行Redo日志进行Commit,执行Undo日志进行Rollback;

3PC协议:将提交阶段分为CanCommit、PreCommit、DoCommit三个阶段

CanCommit:发送canCommit请求,并开始等待;

PreCommit:收到全部Yes,写Undo、Redo日志。超时或者No,则中断;

DoCommit:执行Redo日志进行Commit,执行Undo日志进行Rollback;

区别是第二步,参与者自身增加了超时,如果失败可以及时释放资源。

Paxos算法

如何在一个发生异常的分布式系统中,快速且正确地在集群内部对某个数据的值达成一致。

参与者(例如Kafka)的一致性可以由协调者(例如Zookeeper)来保证,协调者的一致性就只能由Paxos保证了

Paxos算法中的角色:

●Client:客户端、例如,对分布式文件服务器中文件的写请求。

●Proposer:提案发起者,根据Accept返回选择最大N对应的V,发送[N+1,V]

●Acceptor:决策者,Accept以后会拒绝小于N的提案,并把自己的[N,V]返回给Proposer

●Learners:最终决策的学习者、学习者充当该协议的复制因素

//算法约束P1:一个Acceptor必须接受它收到的第一个提案。//考虑到半数以上才作数,一个Accpter得接受多个相同v的提案P2a:如果某个v的提案被accept,那么被Acceptor接受编号更高的提案必须也是vP2b:如果某个v的提案被accept,那么从Proposal提出编号更高的提案必须也是v//如何确保v的提案Accpter被选定后,Proposal都能提出编号更高的提案呢针对任意的[Mid,Vid],有半数以上的Accepter集合S,满足以下二选一:S中接受的提案都大于Mid S中接受的提案若小于Mid,编号最大的那个值为Vid


面试题:如何保证Paxos算法活性

假设存在这样一种极端情况,有两个Proposer依次提出了一系列编号递增的提案,导致最终陷入死循环,没有value被选定:

●通过选取主Proposer,规定只有主Proposer才能提出议案。只要主Proposer和过半的Acceptor能够正常网络通信,主Proposer提出一个编号更高的提案,该提案终将会被批准;

●每个Proposer发送提交提案的时间设置为一段时间内随机,保证不会一直死循环;

Raft算法

Raft 是一种为了管理复制日志的一致性算法

Raft使用心跳机制来触发选举。当server启动时,初始状态都是follower。每一个server都有一个定时器,超时时间为election timeout(一般为150-300ms),如果某server没有超时的情况下收到来自领导者或者候选者的任何消息,定时器重启,如果超时,它就开始一次选举。

Leader异常:异常期间Follower会超时选举,完成后Leader比较彼此步长

Follower异常:恢复后直接同步至Leader当前状态

多个Candidate:选举时失败,失败后超时继续选举

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