分散の基礎、2 フェーズ コミットとは何ですか?

前の記事「分散トランザクション、こんな遊び方もできる？」多くの議論を引き起こした。分散したものについて語る新しいシリーズを始める予定です。今日は、比較的わかりやすい「2フェーズコミット」から始めます。

ナレーション: 私は Paxos をわかりやすい言葉で説明することを目標にしました。

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分散トランザクションはなぜ難しいのでしょうか?

分散環境では、各ノードは自身の操作の成功または失敗を知ることができますが、他のノードの操作の成功または失敗を知ることはできません。分散トランザクションが複数のノードにまたがる場合、トランザクションの原子性と一貫性を維持することは非常に困難です。

2 フェーズコミットとは何ですか?

2 フェーズ コミット (2PC) は、すべてのノードがトランザクションをコミットし、分散環境で一貫性を維持できるようにするアルゴリズムです。

参加者全員の操作結果を統合し、操作結果を実際にコミットするかロールバックするかを指示するコーディネータを導入します。

なぜ 2 フェーズ コミットと呼ばれるのでしょうか?

名前が示すように、2PC は 2 つのフェーズに分かれています。

• 投票フェーズ: 参加者はコーディネーターに通知し、コーディネーターはフィードバックを提供します。

ナレーション: これは、単一マシン トランザクションの trx.exec() として理解できます。

• コミット フェーズ: 参加者からのフィードバックを受け取った後、コーディネーターは参加者に通知を送信し、フィードバックに基づいてコミットするかロールバックするかを決定します。

ナレーション: これは、単一マシン トランザクションの trx.commit() または trx.rollback() として理解できます。

例えば：

A、B、C、D の 4 人が会議を開催し、会議の時間を決定する必要があります。 A がコーディネーターであり、B、C、D が参加者であると仮定します。

投票フェーズ

（１）AはB、C、Dに電子メールを送り、明日10時の会議を通知し、都合がつくかどうかを尋ねる。

（２）Bは時間はあると答えた。

（３）Cは時間はあると答えた。

（４）ディンは長い間返事をしない。この時点で、A、B、C はすべてこのトランザクションに対してブロックされており、アルゴリズムは続行できません。

提出フェーズ

（１）コーディネーターＡは収集した結果をＢ、Ｃ、Ｄに通知する。

ナレーション: この場合、いつ通知するか、フィードバックの結果がどうなるかは、Ding の時間と決定によって決まります。

• Ding が時間があると返答した場合、コミットを通知します。
• Ding が時間がない旨を返答した場合、通知はロールバックされます。

（２）乙は通知を受け取り、コーディネーターに通知を承認する。

（３）Cは通知を受け取り、コーディネーターに確認する。

（４）ディンは通知を受け取り、コーディネーターに確認の応答をする。

ナレーション: A がすべての ACK を受信しない場合、分散トランザクションは完了せず、次の投票ラウンドは実行されません。

2 フェーズコミットの欠点は何ですか?

2PC の実行中は、すべてのノードがブロック状態になり、ノードが保持するすべてのリソース (データベース データ、ローカル ファイルなど) がブロック状態になります。

典型的な状況は次のとおりです。

• 参加者がメッセージに返信するまでは、すべての参加者とコーディネーターがブロックされます。
• コーディネーターがメッセージを送信するまで、すべての参加者はブロックされます。

さらに、コーディネーターまたは参加者がクラッシュした場合、アルゴリズム全体が完全にブロックされた状態になるのを回避するために、アルゴリズムを前進させるためのタイムアウト メカニズムが必要になることがよくあります。

一般的に、2PC は比較的保守的で非効率的なアルゴリズムであり、分散トランザクションを実行するのは非常に困難です。

【この記事は51CTOコラムニスト「58 Shen Jian」によるオリジナル記事です。転載については原著者にお問い合わせください。

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