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分散システム第7章（前半）
- 2. この章の内容 複製（レプリケーション）の有用性 一貫性モデル データ中心一貫性モデル クライアント中心一貫性モデル 一貫性を実現するための手法 レプリカサーバの配置とコンテンツの配信 一貫性維持のためのプロトコル 2013/6/282 第7章：「一貫性とレプリケーション」
- 3. 複製の理由 なぜわざわざデータを複製するのか？ 信頼性（Reliability） 複製（レプリカ）のうちの１つがクラッシュしても別の複製に アクセス可能 ３つのうちのどれか１つの書き込みに失敗しても多数決で修正 可能 性能（Performance） クライアント数が増大したら，サーバを複製し処理を分割する 地理的にエリアが拡大したら，クライアントの近くにサーバの 複製を配置する 複製の代償 複数のレプリカで一貫性（Consistency）を保証する必要 あり １つのコピーに対する変更がすべてのコピーに対して行われる 2013/6/283 第7章：「一貫性とレプリケーション」
- 4. スケーラビリティ実現のための複製 レプリケーションやキャッシングによってスケーラ ビリティ問題を解決する データのコピーをクライアントの近くに配置 ⇒アクセス時間の削減により性能改善 問題点： 複製を最新の状態に保つにはネットワーク帯域幅が必要 読み込み頻度 Ｎ回／秒，更新頻度 Ｍ回／秒として，Ｎ≪Ｍなら ば更新のコストが割に合わない 複製の一貫性を維持すること自体がスケーラビリティ問題とな りうる コピーを常に同じ状態にしておく⇒１つの更新はすべてのコピーに， 単一のアトミック操作として処理しなくてはならないため，大規模 ネットワークでは困難 ⇒一貫性制約をあきらめる（要求を緩和する） 2013/6/284 第7章：「一貫性とレプリケーション」
- 5. データ中心一貫性モデル データストア（data store） データを格納する論理的な場所 共有メモリ，データベース，ファイルシステムなど 物理的には複数のマシンに分散しているかもしれない 分散共有メモリ，分散データベース，分散ファイルシステムな ど プロセスはデータストア全体のうち，自分に近いローカ ルコピーにアクセス 2013/6/285 第7章：「一貫性とレプリケーション」
- 6. データ中心一貫性モデル 一貫性モデル（consistency model） 本質的にはプロセスとデータストア間の契約である プロセスが定められたルールに従ってアクセスすれば，データ ストアが正しく動作することを約束する 様々な一貫性モデル 通常はあるデータを読み取るプロセスは，そのデータへ 最後に書き込まれた値が返ってくることを期待 ⇒グローバルクロックがない状況では，どの書き込みが 最後のものかを正確に定義するのは難しい ⇒他の定義を用意する必要がある トレードオフ 制限の少ないモデルは使いやすいが，制限の多いモデル に比べて性能が出しにくい 2013/6/286 第7章：「一貫性とレプリケーション」
- 7. 連続的一貫性（continuous consistency） データ複製の最善解は存在しない 一貫性を緩和することで，効率的な解決策が得られる ⇒一貫性を緩和する一般的な方法も存在しない 不一貫性を定義する３つの独立した軸 数値的相違(numerical deviation) レプリカ間でどこまで値の数値的なズレを許すか 株式市場価格のようにデータが数値的意味を持つアプリで使用 陳腐化相違（staleness deviaion） どこまで古いデータを許すか 天気予報は数時間程度なら古いデータでも問題ない 順番的相違（ordering deviation） 更新の順番がある範囲に収まっている限り，レプリカ間で異 なっていてもよいようなアプリ 2013/6/287 第7章：「一貫性とレプリケーション」
- 8. コニットの概念 コニット（Consistency Unit） 一貫性が測られるデータ単位を特定する 不一貫性を定義するためにYuとVahdatが導入 例： ある１つの銘柄の株を表すレコード 個々の天気予報 2013/6/288 第7章：「一貫性とレプリケーション」
- 10. コニットの例（続き） コニット：変数ｘとyを含む 各レプリカはベクトルクロックを保持 BはAにオペレーション[＜5,B＞: x := x+2]を送信 Aはこのオペレーションをコミットし，ロールバックで きない Aは3つの保留状態のオペレーションを持つ ⇒順番的相違＝３ AはBからのオペレーション＜10,B＞をまだ感知していな い ⇒数値的相違＝(1, 5) 回数相違＝１ 値相違＝５（このオペレーションを受け取ると，y+=5で現在の 値より5大きくなるので） 2013/6/2810 第7章：「一貫性とレプリケーション」
- 11. 逐次一貫性（sequential consistency） 定義： どのような実行結果も、すべてのプロセスがある順序で 逐次的に実行した結果と等しく、かつ、個々のプロセス の処理順序がプログラムで指定された通りであること 2013/6/2811 第7章：「一貫性とレプリケーション」
- 12. 逐次一貫性を持つデータストアでのプロセス実 行例 2013/6/28第7章：「一貫性とレプリケーション」12 P1, P2, P3は分散配置されたプロセス P1, P2, P3は並列に実行 各プロセス内では文の順番どおりに実行 x, y, zは分散共有メモリ上の変数 書いた値が即座に他のプロセスから読み出せるとは限ら ない ただし、逐次一貫性を満たすと仮定 最初は0に初期化
- 13. 逐次一貫性を持つデータストアでの可能な実行 結果 2013/6/28第7章：「一貫性とレプリケーション」13 逐次一貫性を満たす4つの実行系列（全90通りからの抜 粋） プリントアウト：端末への実際の出力 シグネチャ：P1, P2, P3の出力をこの順で連結したもの
- 14. 因果一貫性（causal consistency） 定義： 因果的に関連している可能性のある書き込みは，すべて のプロセスによって同じ順序で観測されなければならな い．異なるマシンでは，並行書き込みは異なる順序で観 測されてもよい． 並行因果 2013/6/2814 第7章：「一貫性とレプリケーション」
- 15. オペレーションのグループ化 順序一貫性と因果一貫性は読み取りと書き込み操作 のレベルで定義されている ⇒細粒度 アプリケーションにおいては、共有データにアクセ スするプログラムは相互排他のための同期メカニズ ムを利用する ENTER_CS: クリティカルセクションへの進入 LEAVE_CS: クリティカルセクションからの離脱 ⇒粒度が上がる 2013/6/2815 第7章：「一貫性とレプリケーション」
- 16. エントリー一貫性 エントリー一貫性を満たすデータストアの性質： あるプロセスに関して、保護された共有データへのすべ ての更新が完了するまで、同期変数への獲得操作は完了 されない あるプロセスによる同期変数への排他モードアクセスを、 そのプロセスに関して行う前に、他のプロセスは（たと え非排他モードでも）ロックを獲得していてはならない 同期変数への排他モードアクセスが行われた後は、その 変数の所有者が排他モードアクセスを完了するまで、他 のプロセスによる、その同期変数への次の非排他モード アクセスを行うことは許されない 2013/6/2816 第7章：「一貫性とレプリケーション」
- 18. クライアント中心一貫性モデル データ中心一貫性モデル システム全体にわたって一貫性を提供 クライアント中心一貫性モデル（client-centric consistency models） システム全体の一貫性は失われているが、１つのクライ アントから見た場合、そのことは隠ぺいされている １つのクライアントがいろいろな場所の複製にアクセスする場 合に有用 2013/6/2818 第7章：「一貫性とレプリケーション」
- 19. イベンチュアル一貫性 （eventual consistency） 長期間更新（write）操作が実行されなければ、いつ かはすべての複製の同期がとれて、システム全体が 一貫した状態になることを保証 例）DNS, WWWなど ほとんどの操作はread 更新（write）操作ができるのは１つのプロセスのみ 実装が容易 更新がくつかはすべての複製に伝播することのみ保証すればよ い 更新を行うのは限られたプロセスのみ⇒write-write競合の解決は 容易 クライアントが常に同じ複製にアクセスするならば問題 はない 異なる複製にアクセスする場合（モバイルユーザーな ど）、問題が生じる 2013/6/2819 第7章：「一貫性とレプリケーション」
- 20. モバイルユーザーにとっての一貫性 分散データベースに、ノートPC経由でアクセスする 例： Ａ地点で、ノートPCをデータベースに接続し、読み込み と更新操作を実行 Ａ地点 Ｂ地点 2013/6/2820 第7章：「一貫性とレプリケーション」
- 21. モバイルユーザーにとっての一貫性 Ｂ地点に移動して、別のサーバにアクセスして作業 継続⇒以下のような、不一貫性に気付くかもしれな い Ａ地点での更新がまだ反映されていない可能性 Ａ地点で読み込んだものより新しいエントリを読み込む 可能性 Ｂ地点での更新作業がＡ地点での作業と衝突する可能性 2013/6/2821 第7章：「一貫性とレプリケーション」
- 22. クライアント中心一貫性モデルの必要性 2013/6/28第7章：「一貫性とレプリケーション」22 ある１つのクライアントからは、一貫性があるよう に見えるようにした ⇒クライアント中心一貫性モデルを導入 モバイルコンピューティングのためのデータベースシス テムBayouの研究から派生 ４つの異なる一貫性モデルを区別
- 23. モノトニック読み取り 2013/6/28第7章：「一貫性とレプリケーション」23 モノトニック読み取り一貫性（monotonic-read consistency） プロセスがデータxの値を読み込むと、同じプロセスによる移 行のxに対するread操作では、常に同じ値か、より新しい値が 読み込まれる 記法の導入： xi[t]：時刻tにおけるローカルコピーLiのデータ項目xのバージョ ン WS(xi[t])：ローカルコピーLiにおいて、xの値を初期値からxi[t] にするまでのwrite操作の集合 WS(xi[t1];xj[t2]): ローカルコピーLjにおいて、xの値を初期値から xj[t2]にするまでのwrite操作の集合であり、WS(xi[t1])を部分集合 として含むもの 文脈から明らかな場合は、時刻tの添え字は省略する
- 26. モノトニック書き込み 2013/6/28第7章：「一貫性とレプリケーション」26 モノトニック書き込み一貫性（monotonic-write consistency） プロセスのデータxへのwrite操作は、同じプロセスによる xへの後続のwrite操作よりも前に完了している ⇒同じプロセスから行われるwrite操作は、起動された順 序で行われる より弱い形の一貫性として、すべての先行するwrite操作は同様 に実行されるが、その順序は本来の起動された順序どおりに なっていなくても許容するものもある。（write操作が可換で順 序が重要でない場合には適用可能）
- 28. 書き込み後読み取り 2013/6/28第7章：「一貫性とレプリケーション」28 書き込み後読み取り一貫性（read-your-write consistency） プロセスがデータxへのwrite操作の結果は、同じプロセス による後続のread操作で必ず観測される 例： ウェブページを更新すると、以降、自分のブラウザでは （キャッシュの内容ではなく）常に新しいページ内容が表示さ れる HTMLエディタとブラウザを統合することで実現可能 NISのパスワードを更新したとき、移動先で更新後のパスワー ドが利用できることを保証
- 30. 読み取り後書き込み 2013/6/28第7章：「一貫性とレプリケーション」30 読み取り後書き込み（write-follow-read consistency） 前回のデータxに対するread操作に後続するxへのwrite操 作は、常に前回のread時と同じか、より新しい値に対し て行われることが保証されている 例： 掲示板（ネットニュース）への書き込みで、前回読み込んだ記 事Aへのレスポンス記事Bを書き込む場合 移動先でAが読める場合にのみBが書き込まれていることを保証