Unreliable Failure Detectors for Reliable Distributed Systems

Apresentação em tema: "Unreliable Failure Detectors for Reliable Distributed Systems"— Transcrição da apresentação:

1 Unreliable Failure Detectors for Reliable Distributed Systems
T. D. Chandra and S. Toueg Journal of the ACM, vol 43, no 2, March 1996, pp Apresentado por Lívia Sampaio

2 Motivação Necessidade de construir aplicações tolerante a falhas (TF)
LSD/UFCG 24/03/2006

3 Motivação Mecanismos de TF precisam de um serviço de detecção de falhas Exemplo do serviço WEB replicado Servidores web Cliente Internet bc ... REQUISIÇÃO REQUISIÇÃO REQUISIÇÃO RESPOSTA RESPOSTA ? LSD/UFCG 24/03/2006

4 Motivação Como resolver o problema da detecção de falhas?
ambientes síncronos – trivial ambientes assíncronos – complicado! DIFICULDADES ASSÍNCRONO impossível decidir se um processo falhou ou está lento FLP85 FACILIDADES - ASSÍNCRONO semântica simples aplicações portáveis facilidade de programação LSD/UFCG 24/03/2006

5 Motivação Modelo assíncrono com detectores de falhas não confiáveis (DFNC) Alternativa para “amenizar” FLP85 Introdução de detectores de falhas que podem cometer erros LSD/UFCG 24/03/2006

6 Conteúdo Modelo assíncrono Definição de DFNC Projeto de DFNC
Especificação Implementação Aplicação LSD/UFCG 24/03/2006

7 Modelo assíncrono N processos
Comunicação por troca de mensagens através de uma rede confiável Processos falham por parada Incertezas nos atrasos para comunicação e processamento Processos têm acesso a um relógio local Introdução de detectores de falhas não confiáveis LSD/UFCG 24/03/2006

8 Entendendo DFNC Definição
DFNC são oráculos que respondem sobre a situação de falhas do sistema; podem cometer erros. p DFp q r rede Lista de suspeitos q r q q LSD/UFCG 24/03/2006

9 Entendendo DFNC Projeto Serviço distribuído
“caixa-preta” que encapsula requisitos de sincronismo do sistema ; interface bem definida Modularização Separação de conceitos LSD/UFCG 24/03/2006

10 Entendendo DFNC Especificação de DFNC Em termos de 2 propriedades:
Abrangência – quantidade de falhas detectadas Exatidão – quantidade de falsas suspeições cometidas Aplicações são definidas em função da especificação dos DFNC e não de uma implementação em particular Detectores de falhas perfeitos (semântica mais forte) Abrangência forte – em algum momento, todo processo falho será considerado suspeito, permanentemente, por qualquer processo correto; Exatidão forte – nenhum processo correto será suspeitado por outro processo correto. Propriedades muito restritivas!!! LSD/UFCG 24/03/2006

11 EM TERMOS DE ABRANGÊNCIA:
Entendendo DFNC Enfraquecendo a semântica de DFNC EM TERMOS DE ABRANGÊNCIA: Abrangência fraca – em algum momento, todo processo falho será considerado suspeito, permanentemente, por algum processo correto; EM TERMOS DE EXATIDÃO: Exatidão fraca – algum processo correto nunca é suspeitado; Exatidão forte eventual – em algum momento, o detector garante a exatidão forte; Exatidão fraca eventual – em algum momento, o detector garante a exatidão fraca. LSD/UFCG 24/03/2006

12 Entendendo DFNC Classificação Comparando as classes de DFNC
Em termos de semântica: forte -> fraca São oito classes (= 2 abrangência * 4 exatidão) Comparando as classes de DFNC Exatidão “em atraso” Enfraquecendo a abrangência Enfraquecendo a exatidão LSD/UFCG 24/03/2006

13 Entendendo DFNC Equivalência de Classes
Considere a seguinte relação entre duas classes D e D’: D  D’  D  D’ Conceito de redutibilidade Um algoritmo de redução é aquele capaz de transformar um detector de falhas D em outro D’, tal que D  D’ LSD/UFCG 24/03/2006

14 Entendendo DFNC Equivalência de classes
Aplicando o conceito de redutibilidade às classes de DFNC A relação inversa também é verdade P P S S Q Q W W   PQ, S  W, P  Q, S  W Redução acontece sobre a propriedade de abrangência, então: 8 classes podem ser reduzidas a quatro LSD/UFCG 24/03/2006

15 Implementação de DFNC Independência de implementação
Implementações normalmente são baseadas em timeouts Modelo push Esse exemplo não implementa S ! Timeouts mal configurados podem violar exatidão É preciso usar timeouts dinâmicos Lista de suspeitos p DFp rede q r “Q está vivo” “Q está vivo” “Q está vivo” ? q LSD/UFCG 24/03/2006

16 Aplicação para DFNC O problema do consenso Formalmente:
N processos, dentre os quais no máximo f<N podem falhar por parada, propõem um valor e tentam decidir sobre um dos valores propostos. Formalmente: Validade Acordo Terminação O consenso deve garantir segurança e exatidão! LSD/UFCG 24/03/2006

17 Aplicação para DFNC O protocolo de consenso CT96
Paradigma do coordenador rotativo Utiliza ◊S (N  2F+1) Rodadas assíncronas Cada rodada tem um coordenador conhecido a priori O consenso termina quando existir um coordenador que não seja suspeitado por um número suficiente de participantes LSD/UFCG 24/03/2006

18 Rodada de CT96 sem falhas p3 p2 p1 Fase 1 Fase 2 Fase 3 Fase 4
estimativas proposta ack ou nack decisão difusão confiável LSD/UFCG 24/03/2006

19 Rodada de CT96 com falhas p3 p2 p1 Fase 1 Fase 2 Fase 3 Fase 4
estimativas proposta ack ou nack LSD/UFCG 24/03/2006

20 Difusão atômica O problema da difusão atômica Formalmente
Dado um conjunto de N processos, estes irão entregar as mesmas mensagens e na mesma ordem. Formalmente Validade Acordo Ordenação total LSD/UFCG 24/03/2006

21 Consenso e Difusão atômica
Aplica-se o conceito de redutibilidade Problemas são equivalentes Consenso com difusão atômica Difusão atômica com consenso LSD/UFCG 24/03/2006

22 Referências sobre detectores de falhas
[SBO03] Detectores de falhas em sistemas assíncronos (tutorial) [OBB03] Projeto e Implementação de um Serviço de Detecção de Falhas com Semântica Perfeita. [COB05] Engineering a Failure Detection Service for Widely Distributed Systems [DUHK05] Definition and Specification of Accrual Failure Detectors [LFA00] Optimal Implementation of the Weakest Failure Detector for Solving Consensus LSD/UFCG 24/03/2006

23 Referências sobre detectores de falhas
[NJ-P04] QoS of Timeout-based Self-Tuned Failure Detectors: the Effects of the Communication Delay Predictor and the Safety Margin. [CHT96] The Weakest Failure Detector for Solving Consensus [CTA00] On the Quality of Service of Failure Detectors [SB05] Adaptive Indulgent Consensus LSD/UFCG 24/03/2006

24 Obrigada!!! Mais questionamentos???? LSD/UFCG 24/03/2006