Sistemas Distribuídos

Apresentação em tema: "Sistemas Distribuídos"— Transcrição da apresentação:

1 Sistemas Distribuídos
Walfredo Cirne & Fubica Brasileiro Aula 4: Mais Conceitos Básicos As figuras que aparecem nesses slides são de Veríssimo&Rodrigues, reproduzidas com o consentimento dos mesmos.

2 Sincronia O que significa sincronia?
envio de mensagens blocking  non-blocking iteração same-time  different-time hardware clock-driven limite superior para execução de ações

3 Graus de Sincronia Assíncrono Síncrono Parcialmente síncrono
sem limites de tempo para ações Síncrono ações têm limites de tempo conhecidos Parcialmente síncrono ações têm limites de tempo para acontecer, mas estes são desconhecidos e/ou válidos somente parte do tempo

4 Qual a gente escolhe? Assíncrono Síncrono Parcialmente síncrono
fácil de implementar, mas pouco útil Síncrono muito poderoso, mas conflita com escala, abertura, interatividade, bom uso dos recursos usado em sistemas embarcados Parcialmente síncrono muito usado em computação de uso geral semântica tipicamente não é claramente definida

5 Ordenação Fundamental para que se possa raciocinar sobre sistemas distribuídos A priori  A posteriori

6 Precedência [Lamport]
Se a e b são eventos no mesmo processo e a precede b, então a  b Se a é o envio da mensagem m e b é a recepção da mensagem m, então a  b Se a  b e b  c, então a  c

7 Ordenação de Mensagens
FIFO: entre quaisquer dois processos, as mensagens são entregues em ordem Causal: se envio(m)  envio(n), então entrega(m)  entrega(n) Total: Quaisquer duas mensagens entregues a quaisquer dois processos são entregues na mesma ordem Fundamental para replicação ativa Causal e total são ortogonais!?!

8 Implementando FIFO Limitações do FIFO

9 Implementando Ordenação Causal
Toda mensagem enviada é armazenada em past Toda mensagem recebida é armazenada em past Toda mensagem m vai acompanhada de past Na recepção de m, checa-se primeiro past e caso haja mensagens que ainda não foram entregues, estas são entregues antes que m

10 Implementação por Relógios Lógicos
Cada processo mantém o inteiro lclock Toda mensagem enviada carrega lclock O envio de uma mensagem incrementa lclock Mensagens são enviadas usando canais FIFO Quando a mensagem m, com lclockm, é entregue, fazemos lclock = max(lclock, lclockm) Mensagens só são entregues quando se recebe mensagens de todos os outros processos com lclock maior

11 Refinamento: Relógios Vetoriais
Assumindo que todas as mensagens são broadcast Se unicast ou multicast são permitidos, necessita-se de uma matriz no lugar do vetor

12 Canais Ocultos

13 Relembrando: Exclusão Mútua
Semáforo S: variável não-negativa inteira que só pode se modificada pelos procedimentos up() e down() down(S) se S > 0: decremente S senão: bloqueia esperando up(S) up(S) se há alguém bloqueado: desbloqueie senão: incremente S

14 Usando Semáforos thread P2; statement A; down(mutex); statement B;
(* exclusão mútua *) var mutex: semaphore := 1; thread P2; statement A; down(mutex); statement B; up(mutex); statement C; end P2; thread P1; statement X statement Y statement Z end P1;

15 Exclusão Mútua via Servidor de Lock
Necessário para coordenar processos e evitar “colisões” Servidor de lock Interessados em entrar na região crítica mandam mensagem LOCK para o servidor O servidor só responde com LOCK-GRANTED para um processo Processo envia UNLOCK ao sair da região Servidor é ponto único de falhas e possível gargalo de performance Falha no cliente também é problema

16 Exclusão Mútua Distribuída
Usando um protocolo que garante entrega ordenada total, podemos replicar o servidor de lock em todos os processos do sistema Podemos também eleger dinamicamente um líder para função de servidor de lock Precisamos também pensar em como passar estado entre lideres, ou então resetar o sistema quando há troca de líder

17 Eleição de Líder Note a necessidade de sincronia para detecção da falha do líder!!

18 Deadlock Deadlock ocorre quando um processo fica esperando por outro
Para deadlock é necessário ter exclusão mútua, espera circular, obtém-e-espera, não-preempção Tudo que você conhece deadlock em sistemas concorrentes vale para sistemas distribuídos, com a complicação que você não tem uma visão global do sistema

19 Consistência Como garantir que alguma propriedade sistêmica é válida?
Ou seja, como garantir que (ou checar se) a execução do sistema é consistente? Para checar, podemos parar o sistema e montar um estado global Naturalmente, isso é dispendioso Protocolos de snapshot distribuído são uma solução bem mais eficiente para o problema

20 Consenso Problema básico para coordenação de processos
No consenso, cada processo p propõe um valor vp e decide por um valor final fp As propriedades de consenso são: Acordo:  p,q que decidem: fp = fq Validade:  p: fp = vp Terminação: Todo processo correto eventualmente decide

21 Consenso em um Sistema sem Falhas

22 Acordo sobre Participantes
Muitas vezes é importante saber quais processos constituem o sistema Por exemplo, rank e size viabilizam a computação determinística de uma propriedade por todos os processos Conjunto de participantes = Visão É fundamental que cada mensagem seja entregue a todos os seus destinatários na mesma visão

23 Troca de Visão Desincronizada

24 Atomic Broadcast Atomic Broadcast = View Synchrony + Total Order
Atomic Broadcast = Mudança de visão via entrega de mensagem + Total Order

25 Determinismo de Replicas
Atomic broadcast permite implementarmos replicação, desde que as replicas sejam totalmente determinísticas Mas, como construir replicas perfeitamente determinísticas? Será que um malloc() é determinístico?

26 Partição do Grupo Note que detecção de partição precisa ser entregue como uma mensagem!!

27 Concorrência “A good understanding of the memory consistency model is paramount to building correct programs” Consistência atômica todos os acessos são a mesma memória Consistência seqüencial equivalente a consistência atômica de alguma execução indistinguível da consistência atômica se comunicação é somente via memória

28 Exemplo: Double-Checked Locking
class Foo { private Helper helper = null; public Helper getHelper() { if (helper == null) synchronized(this) { helper = new Helper(); } return helper;

29 Modelo de Memória de Java
Cada thread de Java tem memória local Dados inexistentes na memória local são copiados da memória global Eventualmente, dados gravados na memória local são refletidos na memória global Ao entrar num synchronized, todos os dados da memória local são invalidados Ao sair de um synchronized, todos os dados gravados são refletidos globalmente

30 Outro Exemplo: Objetos Ativos
public class DataRace extends Thread { int a = 0; public DataRace() { this.start(); a = 1; } public void run() { System.out.println(a);

31 Objetos Ativos: O problema é sutil
public class DataRace extends Thread { protected int a = 0; public DataRace() { a = 1; this.start(); } public class ExtendRace extends DataRace { public ExtendRace() { super(); a = 2;

32 Suporte a Transações Transações são uma abstração muito poderosa tipicamente implementadas por banco de dados Transações são ACID Atomicity: tudo ou nada Consistency: atualizações levam os dados de um estado consistente para outro estado consistente Isolation: transações executadas em paralelo não vêem uma a outra Durability: é um banco de dados, né?

33 Transações Distribuídas: Two-phase Commit