Raft es un algoritmo de consenso líder para replicar escrituras en bases de datos distribuidas. Sin embargo, las bases de datos distribuidas también requieren lecturas consistentes. Para garantizar la consistencia de lectura, un sistema basado en Raft debe aceptar el alto costo de comunicación de una verificación de seguridad para cada lectura, o implementar arrendamientos de líder. Los protocolos de arrendamiento previos están vagamente especificados y perjudican la disponibilidad, por lo que la mayoría de los sistemas Raft los implementan incorrectamente o no los implementan en absoluto. Presentamos LeaseGuard, un novedoso algoritmo de arrendamiento que se basa en garantías específicas de las elecciones Raft. LeaseGuard es simple, rigurosamente especificado en TLA+ e incluye dos optimizaciones nuevas que maximizan la disponibilidad durante la falla del líder. La primera optimización restaura rápidamente el rendimiento de escritura, y la segunda mejora la disponibilidad de lectura. Evaluamos LeaseGuard con una simulación en Python y una implementación en LogCabin, la implementación de referencia en C++ de Raft. Al reemplazar el mecanismo de consistencia predeterminado de LogCabin (verificaciones de quórum), LeaseGuard reduce la sobrecarga de lecturas consistentes de un a cero rondas de red. También mejora el rendimiento de escritura de ~1000 a ~10,000 escrituras por segundo, eliminando la contención entre escrituras y lecturas de quórum. Mientras que los arrendamientos tradicionales prohíben todas las lecturas en un nuevo líder mientras espera un arrendamiento, en nuestra prueba de LeaseGuard el nuevo líder permite instantáneamente que el 99% de las lecturas tengan éxito.
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A. Jesse Jiryu Davis
Murat Demirbaş
Lingzhi Deng
Proceedings of the ACM on Management of Data
Moody's Corporation (United States)
NBCUniversal (United States)
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Davis et al. (Thu,) estudiaron esta cuestión.
www.synapsesocial.com/papers/69d894326c1944d70ce052c4 — DOI: https://doi.org/10.1145/3786663