Scaling Replicated State Machines with Compartmentalization，VLDB 21'

 

本文是针对Multi-Paxos协议的实现方案瓶颈做的扩展性方案，主要的方法论是compartmentalization，这个词本意是分离，在这里作为一种方法论，其含义是将各个功能进行剥离分开，并分别进行扩展。

Multi-Paxos的多个模块都有一些实现方案上的瓶颈，假设读者已经熟悉Multi-Paxos协议内容，我们根据论文的思路看看各个瓶颈如何通过compartmentalization来扩展。

各个功能的Compartmentalization

Proxy Leader

Proposer实际上有两块功能，一个是sequence，一个是broadcast。实际上这两个功能是可以拆开的，sequence本质上要求串行，但broadcast是完全可以并发起来的。基于此论文的方案是proposer和acceptor之间引入一层proxy leaders，proposer只负责sequence，一旦若干command确定了顺序，就可以由不同的proxy leader来负责broadcast。

Acceptor Grid

同flexible paxos，如图示。

需要指出的是，虽然图中一个command被chosen只需要6个acceptor中的2个相比简单多数派的4个少很多，但该grid方式最差情况下只能容忍一个acceptor失效，而简单多数派可以容忍3个。

具体原理可以参考本站其他文章。

More Replica

一个已经chosen的command，在replica上执行，完成后回包给client。

扩展replica数目，可以降低每一个replica回包给client的负载，如图每个replica只需要回1/3。

Leaderless Read

Multi-Paxos读请求是发送到leader的，实际上读写路径可以剥离开。

读请求的处理类似于Paxos Quorum Reads方法，client先问read quorum，然后以最大的log index去replica上等该log index被apply然后读取数据。

不过论文也没提发生leader change等情况，虽然解决起来应该也不麻烦。

Batch

就是常见的batch方法。专门搞了一层batcher来负责batch，减轻proposer负担。

Unbatcher

Unbatcher是replica回包给client的时候，跟batch对应的一个操作，这个也可以直接scale。

分析

这篇论文的主要价值是提出了一个方法Compartmentalization，它的核心含义是分离功能并分别扩展。这是一种方法论思想，这种思想实际上在很多地方已经在用了，例如数据架构等等方面被称为disaggregation的方法也是类似的道理。

而且，Compartmentalization是基于已有方案做扩展性，思路比较直观，一看就懂，因此实现也比较简单。

 

但把Compartmentalization用在Multi-Paxos协议实现上这个想法也有一些需要探讨的地方。

首先，论文做的这个工作脱离业界太远，工业界真实的数据复制系统更看重复制的延迟，而不是节点的扩展性。一者论文中Compartmentalization一招鲜，文中大部分实现scalability的手段都是以牺牲延迟为代价换来的，二者即使节点瓶颈存在，整个业务大系统有各种sharding方案来扩展，着眼于复制系统的扩展性现实意义可能不大。

还有，Acceptor Grid优化思路只在比较多acceptor的情况下才有腾挪空间。业界大部分场景用的acceptor数目都是3，少量为5，除了4=2*2的情况下可以用grid（但只能容忍一个节点宕机，所以实用性有限），3和5都没用办法用。

另外，像SD-Paxos、EPaxos、Practical Fast Replication等在延迟和吞吐上做的优化相比Compartmentalization思路可能更优，当然协议比Compartmentalization更难理解，实现也更复杂。