R 3 (x)a. R 4 (x)b. vorherige und spätere bezieht sich auf die Sequenz der sequentiellen Konsistenz gesamter Datenspeicher wird synchronisiert

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1 2.8 Schwache Konsistenz (3) Beispiel P1 W 1 (x)a W 1 (x)b Sync 1 P2 P3 Sync 2 W 2 (x)c R 3 (x)b R 3 (x)a t P4 Sync 4 R 4 (x)b R 4 (x)b Annahme: Sequenz der Synchronisation ist: Sync 1, Sync 4, Sync 2 System ist schwach konsistent Schwache Konsistenz (4) Vertrag (Weak Consistency) Aufrufe von synchronisiere() sind sequentiell konsistent. Vor dem Aufruf von synchronisiere() werden alle vorherigen Schreiboperationen abgeschlossen. Mit dem Aufruf von synchronisiere() werden alle späteren Lese- und Schreiboperationen verzögert bis alle synchronisiere()-aufrufe abgeschlossen sind. Erläuterung vorherige und spätere bezieht sich auf die Sequenz der sequentiellen Konsistenz gesamter Datenspeicher wird synchronisiert 50

2 2.8 Schwache Konsistenz (5) Einfache Implementierung zentraler Server regelt Reihenfolge der Synchronisationen bei Synchronisation: lokaler Datenspeicher verschickt pro Variablenobjekt seinen letzten Schreibwert (falls vorhanden) an zentralen Server lokaler Datenspeicher enthält Schreibwerte anderer Prozesse für verschiedene lokale Variablenobjekte vom zentralen Server Komplexere Implementierung Aktualisierung kann laufend erfolgen bei Synchronisation: Sicherstellung, dass alle Aktualisierungen von lokalen Schreibzugriffen erfolgt sind Sicherstellung, dass alle Aktualisierungen von entfernten Schreibzugriffen vorheriger Synchronisationen empfangen wurden Schwache Konsistenz (6) Nachteil Datenspeicher kann nicht unterscheiden zwischen Beginn eines Blocks von Lesezugriffen (Synchronisation für aktuelle Werte) Ende eines Blocks von Schreibzugriffen (Verteilen der geschriebenen Werte) Aufgeteilte Synchronisierungsanweisungen 52

3 2.9 Release-Consistency Zwei Operationen zum Synchronisieren acquire(): Eintritt in einen Lese-, Schreibblock (kritischer Abschnitt) Blockierung bis alle lokalen Datenkopien aktualisiert release(): Austritt aus einem Lese-, Schreibblock Verteilen der geschriebenen Werte Vertrag (Gharachorloo et al., 1990) Aufrufe von acquire() und release() sind IO-konsistent. Vor dem Lesen und Schreiben werden alle vorherigen acquire()-aufrufe abgeschlossen. Vor einem release()-aufruf werden alle Lese- und Schreiboperationen des Prozesses abgeschlossen Release-Consistency (2) Vorteil Lese- und Schreiboperationen können laxer gehandhabt werden Verteilung geschriebener Werte nur am Ende eines Zugriffsblocks Implementierung Beispiel mit zentralem Koordinator: acquire() entspricht einer Sperrung des kritischen Abschnitts zentraler Koordinator weiß über Sperrungen release() verteilt geschriebene Werte an alle anschließend reigabe der Sperre Verknüpfung der Konsistenz mit Nebenläufigkeitskontrolle Beispiel: Aktualisierung der Adressdaten eines Personenobjekts unter gegenseitigem Ausschluss 54

4 2.10 Entry-Consistency Wie Release-Consistency aber: Verteilen geschriebener Werte erst kurz vor Zugriff (acquire()) Synchronisierungsvariablen gebunden an eine Menge von Daten getrennte Synchronisierung erforderlich Vorteil mehrfaches Durchlaufen des kritischen Abschnitts in einem Prozess erfordert kein Verteilen der Werte Implementierung Eignerschaft an Synchronisierungsvariablen Eigner kann acquire() durchführen und Werte schreiben mit Übertragung der Eignerschaft werden assoziierte Datenwerte übertragen Nur-Lese-Zugriffe möglich (Invalidierungen notwendig) Entry-Consistency (2) Vertrag (Bershad et al., 1993) Vor dem Aufruf von acquire() müssen alle Aktualisierungen der geschützten Daten abgeschlossen sein. Mit dem Aufruf von acquire() muss der aktuelle Prozess exklusiver Eigner der Synchronisationsvariable sein. 56

5 3 Client-zentrierte Konsistenzmodelle Bisher Konsistenz globaler Daten Häufiger all seltene und zentrale Aktualisierung der Daten z.b. Namensdienst z.b. Webseiten Suche nach vereinfachten Konsistenzmodellen betrachtet aus der Sicht eines Client Prozesse Replikate Datenspeicher Kommunikationsnetz Eventual-Consistency Idee Daten werden letztendlich irgendwann konsistent Aktualisierung setzt sich nach gewisser Zeit durch Beispiel: geänderte Webseite wird nach gewisser Zeit veraltete Version in lokalen Browsercaches ersetzen Beispiel: Secondary-DNS-Server erhält nach gewisser Zeit neue Namensbindungen 58

6 3.1 Eventual-Consistency (2) Implementierung Durchsetzung der aktualisierten Werte Epidemische Protokolle Push-Modell nach Time-Out/periodisch werden Daten an alle Replikate gesandt z.b. Zonenaktualisierung in DNS Pull-Modell nach Time-Out/periodisch holen Replikate neueste Daten z.b. Web-Cache Push-Pull-Modell gegenseitige Aktualisierung zwischen Replikaten Eventual-Consistency (3) Nachteil Problem, falls verschiedene Replikate angefragt werden Beispiel: erst Primary-DNS-Server, dann Secondary (mit veralteten Daten), dann wieder Primary bisherige Daten: name= Aktualisierung im Primary aber noch nicht im Secondary: name= Client sieht zwischendurch veraltete Adresse 60

7 3.2 Monotonic-Reads Vertrag alls ein Prozess einen Wert a aus Datum x gelesen hat, dann wird er künftig weiterhin a oder einen neueren Wert lesen. Ähnlich IO-Konsistenz jedoch hier bezogen auf Leseoperationen Beispiel Mailbox: Werte sind Menge von eingegangenen Nachrichten bei Monotonic-Reads: bei Betrachtung des Mailbox-Replikats A ist Nachricht x eingegangen bei späterer Betrachtung des Mailbox-Replikats B ist Nachricht x ebenfalls eingegangen (und evtl. zusätzliche weitere Nachrichten) Nachricht x kann nicht nicht vorhanden sein, wenn schonmal gesehen Monotonic-Reads (2) Beispiel (fortges.) P1 Add 1 (x)a Add 1 (x)b Aktualisierungsnachrichten Stores S1 S2 a b a:b a:b t Client P2 R 2 (x)a R 4 (x)a:b Zugriff des Client zunächst auf S1 sieht Nachricht a in Mailbox zweiter Lesezugriff auf S2 würde Nachricht a nicht zeigen Monotonic-Reads-Konsistenz verhindert das 62

8 3.2 Monotonic-Reads (3) Mögliche Implementierung Schreibzugriffe mit global eindeutigem Identifikator versehen pro Client Verwaltung einer Identifikatormenge Read-Set: Identifikatoren der gelesenen Schreibzugriffe Lesezugriff Store vergleicht Read-Set mit eigenen Aktualisierungen nur wenn alle vorhanden, darf gelesen werden Store übergibt neue Identifikatoren zur Vergrößerung des Read-Sets Monotonic-Writes Vertrag Schreiboperation setzt sich durch bevor nächste Schreiboperation ausgeführt wird. Impliziert IO-Konsistenz Prozesse sehen Schreibzugriffe in der Reihenfolge des schreibenden Prozesses Mögliche Implementierung Verwaltung einer Identifikatormenge für Schreibzugriffe des Client Write-Set Schreibzugriff Store vergleicht Write-Set mit eigenen Aktualisierungen nur wenn alle vorhanden, darf geschrieben werden 64

9 3.3 Monotonic-Writes (2) Zweite mögliche Implementierung Sequenznummern für Aktualisierungen Replikat merkt sich letzte Sequenznummer bei Aktualisierung Aktualisierungen mit zu hoher Nummer wird verzögert Client-Zugriff Client merkt sich eigene Sequenznummer Vergleich eigene Sequenznummer mit Sequenznummer des Replikats falls Sequenznummer des Replikats kleiner, besteht Gefahr von Non-monotonic Reads Warten bis Replikat andere Sequenznummer hat anderes Replikat benutzen falls Sequenznummer des Replikats größer: als eigene Sequenznummer übernehmen Monotonic-Writes (3) Beispiel mit Sequenznummern P1 Add 1 (x)a Add 1 (x)b Aktualisierungsnachrichten Stores S1 a a:b S a a:b t Client P2 34 R 2 (x)a 35 R 4 (x)a:b 36 verhindert falsche Aktualisierungsreihenfolge in den Stores Monotonic-Writes-Konsistenz verhindert Lesen veralteter Daten Monotonic-Reads-Konsistenz 66

10 3.4 Read-Your-Writes-Consistency Vertrag Ein geschriebener Wert a in Datum x wird vom gleichen Prozess sofort gelesen, egal welchen Store er benutzt. Gegenbeispiel veränderte Webseite nicht sofort im Browser sichtbar keine Read-Your-Writes-Consistency Mögliche Implementierung schreibender Prozess muss Rückmeldung über Aktualisierung abwarten Writes-follow-Reads-Consistency Vertrag Schreibzugriffe eines Prozesses erfolgen auf einer Kopie nur dann, wenn die Kopie den Wert des letzten Lesezugriffs des Prozesses erreicht hat. Beispiel News-System (Schwarzes Brett für Nachrichten) Schreiben eines Antwortartikels als Reaktion eines Originalartikels Antwortartikel wird nur dann lokal geschrieben, wenn Originalartikel ebenfalls lokal vorhanden 68

11 4 Platzierung von Replikaten Installation von Replikaten dynamische und statische Installation verschiedene Strategien permanente Replikate serverinitiierte Replikate clientinitiierte Replikate nach Tanenbaum, van Steen Permanente Replikate Statische Installation der Replikate durch Administratoren z.b. DNS-Server: Primary- und Secondary-Server z.b. Website- und TP-Site-Mirroring (gespiegelte Server) 4.2 Serverinitiierte Replikate Dynamische Installation durch Aktionen des Server dynamische Verbesserung der Performanz und Skalierbarkeit z.b. dynamische Platzierung neuer Web-Caches in Provider- Netzwerken Ergänzung zu permanenten Replikaten evtl. schwächere Konsistenzmodelle für serverinitiierte Replikate als für permanente Replikate 70

12 4.3 Clientinitiierte Replikate Dynamische Installation durch Aktionen des Client clientseitige Caches z.b. DNS-Caching-Server z.b. Cache im Web-Browser Ergänzung zu serverinitiierten Replikaten evtl. schwächere Konsistenzmodelle für clientinitiierte Replikate als für serverinitiierte Replikate sinnvoll nur bei gutem Lese-/Schreibverhältnis gemeinsame Nutzung von clientinitiierten Replikaten nur bei gutmütigem Zugriffsmuster sinnvoll gemeinsam genutzte Daten sind Voraussetzung 71 5 Aktualisierungsmethoden Implementierungsalternativen für Konsistenzmodelle Art der Aktualisierung Verteilung von Aktualisierungshinweisen Verteilung der aktualisierten Werte Verteilung der aktualisierenden Operation Implementierungsstruktur Primärkopie-Verfahren replizierte Aktualisierungsverfahren 72

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