Relojes Lógicos (Algoritmo de Lamport) Útiles para ordenar eventos en ausencia de un reloj común. Cada proceso P mantiene una variable entera LCP (reloj lógico) Cuando un proceso P genera un evento, LCP=LCP+1 Cuando un proceso envía un mensaje incluye el valor de su reloj Cuando un proceso Q recibe un mensaje m con un valor t: LCQ=max(LCQ,t)+1 El algoritmo asegura: Que si a ? b entonces LCa < LCb Pero LCa < LCb no implica a ? b (pueden ser concurrentes) Relojes lógicos sólo representan una relación de orden parcial. Orden total entre eventos si se añade el número del procesador.
Algoritmo de Lamport No sincronizado Sincronizado +1 +1
Relojes de Vectores (Mattern y Fidge) Para evitar los casos en los que LCa < LCb no implica a ? b. Cada reloj es un array V de N elementos siendo N el número de procesadores (nodos) del sistema. Inicialmente Vi[j]=0 para todo i,j Cuando el proceso i genera un evento Vi[i]=Vi[i]+1 Cuando en el nodo i se recibe un mensaje del nodo j con un vector de tiempo t entonces: para todo k: Vi[k]=max(Vi[k],t[k]) (operación de mezcla) y Vi[i]=Vi[i] + 1
Por medio de este mecanismo siempre es posible evaluar si dos marcas de tiempo tienen o no relación de precedencia.
Algoritmo de Mattern y Fidge (000) (Gp:) (100)
(Gp:) (300)
(Gp:) (400)
(Gp:) (662)
(Gp:) (276)
(Gp:) (262)
(Gp:) (010)
(Gp:) (001)
(Gp:) (003)
(Gp:) (024)
(Gp:) (027)
(Gp:) (200)
(Gp:) (026)
(Gp:) (230)
(Gp:) (562)
(Gp:) (242)
(Gp:) (002)
(Gp:) (286)
(Gp:) (025)
(Gp:) (252)
(Gp:) (020)
A B C D E F G H I J K A?F ? (100)< (252) B||J ? (300)< (025) AND (300)>(025)
Uso de los Relojes Lógicos La utilización de relojes lógicos (Lamport, Vectoriales o Matriciales) se aplica a: Mensajes periódicos de sincronización. Campo adicional en los mensajes intercambiados (piggybacked).
Por medio de relojes lógicos se pueden resolver: Ordenación de eventos (factores de prioridad o equitatividad). Detección de violaciones de causalidad. Multicast causal (ordenación de mensajes).
Estados Globales En un sistema distribuido existen ciertas situaciones que no es posible determinar de forma exacta por falta de un estado global: Recolección de basura: Cuando un objeto deja de ser referenciado por ningún elemento del sistema.
Detección de interbloqueos: Condiciones de espera cíclica en grafos de espera (wait-for graphs).
Detección de estados de terminación: El estado de actividad o espera no es suficiente para determinar la finalización de un proceso.
Estados Globales El estado global de un sistema distribuido se denota por G=(S,L), donde: S={s1, s2, s3, s4,…,sM} : Estado interno de cada uno de los M procesadores. L={Li,j| i,j ?1..M} : Li,j Estado de los canales unidireccionales Ci,j entre los procesadores. El estado del canal son los mensajes en él encolados Si Cij Lij={m1,..,mk } m1 m2 mk ….. Sj
Snapshots El análisis de los estados globales de un sistema se realiza por medio de snapshots: Agregación del estado local de cada componente así como de los mensajes actualmente en transmisión.
Debido a la imposibilidad de determinar el estado global de todo el sistema en un mismo instante se define una propiedad de consistencia en la evaluación de dicho estado.
Cortes Consistentes p1 p2 p3 m1 m2 m3 m4 m5 m4 ya ha llegado m4 no se ha enviado p1 p2 p3 m1 m2 m3 m4 m5 Corte no consistente Corte consistente
Estados Globales: Propiedades El uso de estados globales es aplicable para la definición de una serie de propiedades: Propiedades de estabilidad: Una vez que se cumple dicha propiedad, para todo estado posterior dicha propiedad sigue siendo verdadera. Propiedades de seguridad: Todos los estados alcanzables por el sistema deben cumplir dicha propiedad. Propiedades de vivacidad: Debe ser posible cumplir dicha propiedad alguna vez durante la ejecución del sistema.
La verificación de un sistema/algoritmo distribuido se basa en la definición y cumplimiento de dichas propiedades.
Estados Globales: Propiedades Ejemplo: Un buffer intermedio de almacenamiento. Variables de estado: S:{NO_USABLE,INICIALIZADO} // Estado del buffer T:entero // Tamaño del buffer U:entero // Ocupación del buffer
Propiedad de estabilidad: S=INICIALIZADO Propiedad de seguridad: S=NO_USABLE ? T?U Propiedad de vivacidad: U>0 ? U< T
Estados Globales: Propiedades La evolución de las propiedades de un sistema se estudian por medio las alteraciones producidas por la ejecución de operaciones sobre este elemento.
Estas operaciones se solicitan por medio de eventos: Eventos internos: Operaciones internas de un procesador del sistema. Eventos externos: Operaciones solicitadas por un procesador del sistema a otro. Lleva asociado la llegada de un mensaje.
Análisis de un Sistema Distribuido Estado del sistema: G=(S,L). S estado de los procesadores y L estado de los canales entre ellos. Evento: e=(p,s,s’,m,c) donde: p ? P : Procesador/componente del sistema. s,s’ ? S : Estados posibles de un componente del sistema. m ? M : Mensaje. Puede ser NULL si es un evento interno. c ? C : Canal de mensajes entre los componentes. Puede ser NULL.
Se interpreta como: “El evento e puede producirse cuando el procesador p está en el estado s y le llega un mensaje m por el canal c. Dicho evento causa que p pase del estado s a s’.”
Análisis de un Sistema Distribuido G estado actual del sistema, siendo sp es el estado actual del procesador p. El evento e=(p,s,s’,c,m) puede producirse en G sii: sp=s c no es NULL y es un canal entrante a p entonces head(Lc)=m Si el evento e se produce el sistema transita del estado G a G’ (denotado G ?e G’), siendo Lc=(m1,…,mk): sp =s’, el resto de procesadores conservarían su estado. Si c es un canal saliente de p entonces Lc=(m1,…,mk,m). Si c es un canal entrante a p entonces Lc=(m2,…,mk). El resto de canales permanecen igual.
Ejemplo Estados de cada procesador: p1 y p2: Ninguno pc (cache): memory?{1,2,3,…,10}, jobs=queue({1,2,3,…,10}) pd (disk): reading=no ? {1,2,3,…,10} Ejemplo: s=( p1{} , p2{} , pc{memory={1,4,6},jobs={2}} , pd={reading=3} ) (Gp:) 1 (Gp:) 2 (Gp:) cache (Gp:) disk (Gp:) Ccd (Gp:) Cdc (Gp:) Cc1 (Gp:) C1c (Gp:) C2c (Gp:) Cc2
Ejemplo Mensajes: M ={1,2,3,…,10} Eventos: eenvia_petición(1,n)=(1,{},{},{n},c1c) eenvia_petición(2,n)=(2,{},{},{n},c2c) erecibe_petición(i,n)=(cache,s ?{jobs=q},s ?{jobs=append(q,n)},{n},cic) eenvia_tarea(n)=(cache,s ?{jobs=q},s ?{jobs=head(q,n)},{n},ccd) erecibe_tarea(n)=(disk,{reading=no},{reading=n},{n},ccd) eenvia_dato(n)=(disk,{reading=n},{reading=no},{n},cdc) erecibe_dato(n)=(cache, s ?{memory=M}, s ?{memory=M ?{n}},{n},cdc) eenvia_respuesta(i,n)=(cache, s, s,{n},cci) erecibe_respuesta(1,n)=(1, {}, {},{n},cc1) erecibe_respuesta(2,n)=(2, {}, {},{n},cc2)
Ejemplo Propiedad de estabilidad: memory?? Propiedades de seguridad: [s1] 0?|ccd | ? 1 [s2] reading?no ? ccd =? [s3] head(ccd)=n ? n ? memory Propiedades de vivacidad: c1c ? ? cc1 ? ? c2c ? ? cc2 ? ? 1 eenvia_petición(1,2) 2 eenvia_petición(1,7) 3 erecibir_petición(1,2) 4 eenvia_petición(2,3) 5 eenvia_tarea(2) 6 erecibir_petición(2,3) 7 erecibir_tarea(2) 8 erecibir_petición(1,7) 9 eenvia_dato(2) 10erecibe_dato(2) 11eenvia_tarea(3) 12eenvia_respuesta(1,2) 13erecibe_respuesta(1,2) 14erecibir_tarea(3) A 1 eenvia_petición(1,2) 2 eenvia_petición(1,7) 3 erecibir_petición(1,2) 4 eenvia_petición(2,3) 5 eenvia_tarea(2) 6 erecibir_petición(2,3) 7 erecibir_tarea(2) 8 erecibir_petición(1,7) 9 eenvia_tarea(3) 10eenvia_dato(2) 11erecibe_dato(2) 12eenvia_respuesta(1,2) 13erecibe_respuesta(1,2) 14erecibir_tarea(3) B
Ejemplo (Gp:) 1 (Gp:) 2 (Gp:) cache (Gp:) disk (Gp:) Ccd (Gp:) Cdc (Gp:) Cc1 (Gp:) C1c (Gp:) C2c (Gp:) Cc2
A {3} Instante 13: Estado: s=( p1{} , p2{} , pc{memory={2},jobs={7}} , pd={reading=no} ) Canales: ccd={3}
Ejemplo (Gp:) 1 (Gp:) 2 (Gp:) cache (Gp:) disk (Gp:) Ccd (Gp:) Cdc (Gp:) Cc1 (Gp:) C1c (Gp:) C2c (Gp:) Cc2
B {3} Instante 9: Estado: s=( p1{} , p2{} , pc{memory= ?,jobs={7}} , pd={reading=2} ) Canales: ccd={3} Incumple la propiedad [s2] de seguridad
Exclusión Mutua Algoritmos de Exclusión Mutua
Exclusión Mutua Mecanismo de coordinación entre varios procesos concurrentes a la hora de acceder a recursos/secciones compartidas.
Las soluciones definidas para estos problemas son: Algoritmos centralizados. Algoritmos distribuidos. Algoritmos basados en marcas de tiempo.
Problemática: No existen variables compartidas Riesgo de interbloqueos Riesgo de inanición
Exclusión Mutua Funciones básicas de exclusión mutua: enter(): Acceso a la región critica (bloqueo). operations(): Manipulación de los recursos compartidos. exit(): Liberación del recurso (despierta a procesos en espera).
Propiedades: Seguridad: Como máximo un proceso puede estar ejecutado en la sección crítica a la vez. Vivacidad: Eventualmente se producen entradas y salidas en la sección crítica. Ordenación: Los procesadores acceden a la región crítica en base a unos criterios de ordenación (causalidad temporal/Lamport).
Exclusión Mutua La evaluación de los algoritmos de exclusión mutua se evalúa en base a los siguientes factores: Ancho de banda: Proporcional al número de mensajes transmitidos. Retardo del cliente: En la ejecución de cada una de las operaciones enter()y en cada operación exit(). Throughput del sistema: Ratio de acceso al recurso por una batería de procesos que lo solicitan. Evalúa el retardo de sincronización entre clientes. Tolerancia a fallos: Comportamiento del algoritmo ante diferentes modalidades de fallo.
0 enter OK C 1 2 No hay respuespuesta (bloquea al cliente) 0 enter C 1 2 OK 0 exit C 1 2 Exclusión Mutua Centralizado El algoritmo más simple: Los clientes solicitan el acceso a un elemento de control que gestiona la cola de peticiones pendientes. Tres mensajes: enter, exit y OK . No cumple necesariamente la propiedad de ordenación. 1 Cola de Espera 1 Cola de Espera 2 Cola de Espera 2
Exclusión Mutua Centralizado Rendimiento: Ancho de banda: El acceso al recurso implica dos mensajes (aunque el recurso esté libre). Retardo del cliente: enter(): El retardo de transmisión de los dos mensajes. exit(): Con comunicación asíncrona no implica retraso en cliente. Throughput del sistema: La finalización de un acceso a la región critica implica un mensaje de salida y un OK al siguiente proceso en espera. Tolerancia a fallos: La caída del elemento de control es crítica (alg. de elección). La caída de los clientes o la perdida de mensajes se puede solucionar por medio de temporizadores.
Exclusión Mutua Distribuida Algoritmos distribuido de paso de testigo: Se distribuyen los elementos en un anillo lógico. Se circula un token que permite el acceso a la región critica. El token se libera al abandonar la región. No cumple la propiedad de ordenación token
Exclusión Mutua Distribuida Rendimiento: Ancho de banda: El algoritmo consume ancho banda de forma continua. Retardo del cliente: La entrada en la sección critica requiere de 0 a N mensajes. La salida sólo implica un mensaje. Throughput del sistema: La entrada del siguiente proceso tras la salida del que ocupa la región critica implica de 1 a N mensajes. Tolerancia a fallos: Perdida del token: Detección y regeneración Caída de un elemento del anillo: Reconfiguración del anillo.
Exclusión Mutua con Relojes Lógicos Algoritmo de Ricart y Agrawala: Usa relojes lógicos y broadcast Pasos: Un proceso que quiere entrar en sección crítica (SC) envía mensaje de solicitud a todos los procesos. Cuando un proceso recibe un mensaje Si receptor no está en SC ni quiere entrar envía OK al emisor Si receptor ya está en SC no responde Si receptor desea entrar, mira marca de tiempo del mensaje: Si menor que marca tiempo de su mensaje de solicitud: envía OK. En caso contrario será él el que entre. Cuando un proceso recibe todos (N-1) los mensajes puede entrar. Garantiza todas las propiedades incluida ordenación
Exclusión Mutua con Relojes Lógicos Los procesos 1 y 3 quieren acceder a la sección crítica. Los relojes lógicos son respectivamente 23 y 21. 1 2 3 23 23 21 WANTED OK 23 WANTED
Exclusión Mutua con Relojes Lógicos Rendimiento: Ancho de banda: El protocolo consume 2(N-1) mensajes. N-1 para la petición y N-1 respuestas. Si existen comunicación multicast sólo N mensajes. Retardo del cliente: La entrada en la sección critica requiere de N-1 mensajes. La salida no implica ningún mensaje. Throughput del sistema: Si dos procesos compiten por el acceso a la sección critica ambos habrán recibido N-2 respuestas. El de menor reloj tendrá la respuesta del otro. Al salir éste el siguiente se indicará con sólo 1 mensaje. Tolerancia a fallos: Retardo de respuesta elevado o perdida de mensajes: Se reduce por medio de mensajes NO-OK (asentimientos negativos).
Algoritmos de Votación Algoritmo de Maekawa: Algoritmos de votación.
Análogo al algoritmo de relojes lógicos pero reduce el número de mensajes: El procesador elegido es aquel que obtiene la mitad más 1 votos. Cada procesador es consultado sobre la elección emitiendo un voto. Para reducir el número de mensajes cada uno de los procesadores que intentan acceder a la sección critica tiene un distrito (Si), tal que: Si ?Sj?? para todo 1?i,j?N De esta forma sólo se necesitan ?N mensajes.
Algoritmos de Votación 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 Distrito de Si Distrito de Sj Componente Decisivo
Otras Variantes Para solucionar los problemas de interbloqueo de los algoritmos de acceso a regiones críticas en base a mecanismos de votación tradicionales (Maekawa) existen otras alternativas:
Saunders: Algoritmos de votación con marcas de tiempo: Previene problemas de interbloqueo entre 3 o más procesos. Permite retirar votos si la nueva petición tiene una marca de tiempo menor.
Problemas de Consenso Algoritmos de Elección Consenso & Acuerdo
Algoritmos de Elección Son algoritmos diseñados para problemas en los cuales uno de los procesos ha de realizar una tarea especial: Elección de un coordinador.
Estos mecanismos se activan también cuando el coordinador ha fallado.
Objetivo: Elección única
Algoritmo del Matón Objetivo Elige al procesador “vivo” con un ID mayor
Proceso ve que coordinador no responde. Inicia una elección: Envía mensaje de ELECCIÓN a procesos con ID mayor Si ninguno responde: Se hace nuevo coordinador Manda mensajes COORDINADOR a procesadores con ID menor Si alguno responde con mensaje OK abandona la elección
Si procesador recibe ELECCIÓN: Si tiene ID menor, entonces responde OK e inicia elección (si todavía no lo había hecho).
Algoritmo del Matón
Algoritmos en Anillo Sobre un anillo lógico de procesos se emite un mensaje de elección.
Si un proceso recibe el mensaje: Si el ID del mensaje es menor que el suyo, lo retransmite con el suyo. Si es mayor lo retransmite como tal. Si es igual, entonces no retransmite y es el coordinador.
Algoritmo de Invitación Problemática de los algoritmos anteriores: Se basan en timeouts: Retrasos de transmisión pueden causar la elección de múltiples lideres. La perdida de conexión entre dos grupos de procesadores puede aislar permanentemente los procesadores.
Algoritmo de Invitación, característica: Definición de grupos de procesadores con líder único. Detección y agregación de grupos. Reconocimiento por parte del líder de los miembros del grupo.
Algoritmo de Invitación Pasos: Si un procesador detecta la perdida del líder, entonces se declara líder y forma su propio grupo. Periódicamente el líder de cada grupo busca otros líderes de otros grupos. Dos grupos se unen por medio de mensajes de aceptación: Como respuesta a mensajes de invitación. De forma explícita. (Gp:) 1 (Gp:) 2 (Gp:) 3 (Gp:) 5 (Gp:) 4 (Gp:) L (Gp:) L (Gp:) L (Gp:) invitation (Gp:) invitation
1 2 3 5 4 L L L invitation invitation 1 2 3 5 4 L L L [2] invitation accept accept [1] accept
Problemas de Consenso Presentes en tareas en las cuales varios procesos deben ponerse de acuerdo en una valor u operación a realizar. Problema de consenso general: Los procesos intercambian candidatos y cada elemento elige el mayoritario. Debe ser común. Consistencia interactiva: Cada proceso aplica un valor diferente y se debe identificar el vector de valores usado por cada proceso. Problema de los generales bizantinos: ¿Que pasa si un proceso transmite valores diferentes a distintos procesos?
Los procesos del sistema pueden encontrase en dos estados: Correcto: estado válido. Incorrecto: procesador caído o funcionando anómalamente.
Problema de Consenso General Condiciones: Terminación: Cada proceso correcto fija un valor. Acuerdo: El valor decidido es igual para todos los procesos correctos. Integridad: Si todos los procesos correctos eligen el mismo valor entonces dicho valor será el válido. Algoritmo de Consenso p1 p3 p2 p4 V=3 V=3 V=5 V=2 Algoritmo de Consenso p1 p3 p2 p4 D=3 D=3 D=3 Proceso Caído
Consistencia Interactiva Condiciones: Terminación: Cada proceso correcto fija un vector valores. Acuerdo: El vector decidido es igual para todos los procesos correctos Integridad: La posición i-esima del vector se corresponde con el valor propuesto por el proceso pi Algoritmo de Consistencia p1 p3 p2 p4 V=3 V=3 V=5 V=2 Algoritmo de Consistencia p1 p3 p2 p4 D=(3,3,5,2) D =(3,3,5,2) D =(3,3,5,2) Proceso Caído
Generales Bizantinos Error bizantino: Un proceso genera valores de forma arbitraria. C L L ataque retirada retirada ataque TRAIDOR C L L ataque ataque retirada ataque TRAIDOR ataque=1 retirada=1 ataque=1 retirada=1 C L L ataque retirada retirada ataque TRAIDOR ataque=2 retirada=1 L ataque ataque retirada ataque ataque C L ataque ataque ataque retirada TRAIDOR ataque=2 retirada=1 L ataque ataque ataque ataque ataque L G?3T
Transacciones Distribuidas Operaciones Atómicas Two-Phase Commit
Transacciones Conjuntos de operaciones englobadas dentro de un bloque cuya ejecución es completa.
Cumplen las propiedades ACID: Atomicity (Atomicidad): La transacción se realiza completa o no se realiza nada. Consistency (Consistencia): Los estados anterior y posterior a la transacción son estados estables (consistentes). Isolation (Aislamiento): Los estados intermedios de la transacción son sólo visibles dentro de la propia transacción. Durability (Durabilidad): Las modificaciones realizadas por una transacción completada se mantienen.
Transacciones La gestión de transacciones admite tres operaciones: beginTransaction(): Comienza un bloque de operaciones que corresponden a una transacción. endTransaction(): Concluye el bloque de operaciones que conforman la transacción. Todas las operaciones se completan. abortTransaction(): En cualquier punto se aborta la transacción y se regresa al estado anterior al comienzo de transacción.
Otra condición para abortar la transacción es debido a errores.
Transacciones Concurrentes Se dispone de tres cuentas corrientes A, B y C con saldos $100, $200 y $300 respectivamente.
Las operaciones sobre una cuenta son: balance=A.getBalance(): Obtener el saldo. A.setBalance(balance): Modificar el saldo. A.withdraw(amount): Retirar una cierta cantidad. A.deposit(amount): Deposita una cierta cantidad.
Transacciones Concurrentes Actualización perdida: bal=B.getBalance() B.setBalance(bal*1.1) A.withdraw(bal*0.1) bal=B.getBalance() B.setBalance(bal*1.1) C.withdraw(bal*0.1) bal=B.getBalance() ? $200
B.setBalance(bal*1.1) ? $220 A.withdraw(bal*0.1) ? $80
bal=B.getBalance() ? $200 B.setBalance(bal*1.1) ? $220
C.withdraw(bal*0.1) ? $280
Transacciones Concurrentes Recuperaciones inconsistentes: A.withdraw(100) B.deposit(100) < suma de saldos> A.withdraw(100) ? $0
B.deposit(100) ? $400
tot=A.getBalance() ? $0 tot+=B.getBalance() ? $300 tot+=C.getBalance() ? $500
Transacciones Concurrentes La problemática de las transacciones concurrentes se debe a: Operaciones de lectura y escritura simultánea. Varias operaciones de escritura simultánea.
La alternativa es la reordenación de las operaciones a lo que se denominan operaciones secuenciales equivalentes. Los métodos de resolución aplicados son: Cerrojos (Locks): Aplicados sobre los objetos afectados. Control de concurrencia optimista: Las acciones se realizan sin verificación hasta que se llega a un commit. Ordenación en base a marcas de tiempo.
Cerrojos Cada objeto compartido por dos procesos concurrentes tiene asociado un cerrojo. El cerrojo se cierra al comenzar el uso del objeto. El cerrojo se libera al concluir la operación.
El uso de cerrojos puede ser definido a diferentes niveles del objeto a controlar (niveles de granularidad). Modelos de cerrojo: Lectura Escritura Los cerrojos son susceptibles de sufrir interbloqueos.
Cerrojos Actualización perdida: bal=B.getBalance() B.setBalance(bal*1.1) bal=B.getBalance() B.setBalance(bal*1.1) bal=B.getBalance()?$200
B.setBalance(bal*1.1)?$220
bal=B.getBalance()?$200 • • • • • • bal=B.getBalance()?$200 B.setBalance(bal*1.1)?$220 Lb Lb Lb unlock lock lock Lb wait
Interbloqueos Un interbloqueo se produce cuando varios procesos compiten por cerrojos de forma cíclica: Detección de interbloqueos: Grafos de espera.
Prevención de interbloques: Cierre de todos los cerrojos de una transacción antes de comenzar (Poco eficiente). Resolución de interbloqueos: Lo más habitual es por medio de Timeouts y abortando la transacción propietaria del cerrojo. T U A B
Control de Concurrencia Optimista Muy pocas operaciones concurrentes tiene conflictos entre sí.
División de una operación en: Fase de trabajo: Los objetos usados por la transacción pueden ser copiados en “valores tentativos”. Una lectura tome este valor si existe sino el último valor validado. Las escrituras se realizan siempre sobre los “valores tentativos”. Fase de validación: Al cerrar la transacción se verifica colisiones con otras transacciones. Fase de actualización: Los “valores tentativos” son copiados como valores validados.
Control de Concurrencia Optimista Trabajo Validación Actualización T1 T2 T3 T4 Validación: Validación hacia atrás: Se anula una transacción si otra transacción activa escribe un valor que ésta lee. Validación hacia delante: Todos los procesos de escritura realizados anulan a las transacciones que los leían. Problemática: Si la fase de validación falla la transacción se aborta y se reinicia. Puede causar inanición.
Transacciones Distribuidas Transacciones que afectan de forma atómica a objetos residentes en varios servidores. Uso principal: transacciones distribuidas Cuando termina la transacción (end-transaction): Si todos los procesadores implicados están de acuerdo, se “compromete” Si algún procesador quiere abortarla o está caído, se “aborta”
Protocolo clásico two-phase-commit (2PC) Proceso que ejecuta transacción actúa de coordinador Requiere almacenamiento estable: (“nunca” pierde la infor.) Uso de dos discos: se escribe primero en uno y luego en otro
Two-Phase Commit Mensajes intercambiados en two-phase commit: canCommit?(): El coordinador consulta a los servidores. doCommit(): El coordinador solicita a los servidores el procesamiento de las modificaciones. doAbort(): El coordinador indica a los servidores que la operación se aborta. haveCommitted(): El servidor indica que ha completado la operación. getDecision(): El servidor indica si puede realizar la acción.
Two-Phase Commit Coordinador: Escribir canCommit?() en mem. estable Mandar a subordinados canCommit?() Recoger las respuestas getDecision() Si todos ok => doCommit() Si alguno abort o no responde=>doAbort() Escribir resolución en mem. estable Mandar resolución P0 canCommit? doCommit getDecision(ok) Hacer los cambios permanentes P1 P2 getDecision(ok) haveCommitted haveCommitted
Two-Phase Commit
Subordinados: Recibir canCommit?() Decidir respuesta y grabar en mem.estable Mandar respuesta: getDecision() Recibir resolución Escribir resolución en mem. estable Llevar a cabo resolución: doCommit()=> hacer cambios permanentes doAbort() => deshacer cambios P0 canCommit? doCommit getDecision(ok) Hacer los cambios permanentes P1 P2 getDecision(ok) haveCommitted haveCommitted
Fallos en 2PC Buena tolerancia a fallos Recuperación después de caída: consulta mem. estable Recuperación después de caída de un subordinado: Si encuentra en mem. estable la respuesta pero no la resolución: pregunta a coordinador cuál ha sido la resolución Si encuentra en mem. estable la resolución: la lleva a cabo Recuperación después de caída de coordinador: Si encuentra en mem. estable canCommit?()pero no resolución: manda a los subordinados mensajes canCommit?() Si encuentra en mem. estable la resolución: manda a los subordinados mensajes con la resolución
Three-Phase Commit Existe una variante del 2PC denominada Three-Phase Commit
Fases: El coordinador transmite canCommit?() a todos los servidores. Los servidores responden con getDecision() al coordinador. El coordinador recolecta las respuestas y manda: preCommit() : Si todos aceptan. doAbort() : Si todos aceptan. Los servidores con un asentimiento. Cuando todos los asentimientos han sido recibidos entonces transmite doCommit()
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