Prof. Dr.-Ing. Dagmar Meyer Architekturen verteilter SW-Systeme 5 SYNCHRONISATION

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1 Prof. Dr.-Ing. Dagmar Meyer 5 SYNCHRONISATION

2 Warum braucht man Synchronisation? Ausgangssituation Prozesse müssen sich koordinieren / synchronisieren, z. B. beim Zugriff auf gemeinsame Ressourcen. Alle Netzwerkrechner (Knoten) benötigen ein gemeinsames Verständnis (derselbe Algorithmus) von Zeit. Bei zentralisiertem System kein Problem => Nur ein Zeitgeber vorhanden. Bei verteilten System kann jeder Knoten eine andere Zeit haben. Problem in anderen Lebensbereichen wohlbekannt => Synchronisationsstudios. 2

3 Universal Time Coordination Sonnensekunde: 1 Tag durch Atomsekunde: Zeit, in der das Caesium-133-Atom schwingt. Problem: Sonnensekunde wird durch Erdreibung immer länger. Lösung: Bei mehr als 800 Millisekunden Abweichung wird eine Schaltsekunde eingeführt und die Zeit so synchronisiert. Das Ergebnis nennt man UTC. 3

4 Zeit in verteilten Systemen Computer haben eine eigene Uhr, die x Mal pro Sekunde einen Interrupt auslöst. Durch Zählung der Interrupts erhält man die Zeit. Problem: Unterschiedliche Computer zeigen unterschiedliche Zeiten an. Lösung 1: Gleiche Startzeiten (leicht lösbar) Lösung 2: Synchronisation der Laufzeiten (schwieriger). Weil nicht jeder Rechner einen UTC-Empfänger hat, greift man in diesem Fall zu Zeit-Servern. 4

5 Network Time Protocol Ursprung in den 80er Jahren, heute zum Internet Remote Function Call ausgebaut (mit starken Verbesserungen) Ziele: Clients sollen sich mit UTC trotz Übertragungsverzögerungen im Netz synchronisieren können, und das genau und oft Zuverlässiger Dienst (mit Redundanzen) Skalierbarkeit 5

6 NTP-Funktionsweise Bereitstellung durch ein Netzwerk von Servern. Die Primären Server sind direkt mit dem UTC-Quellen verbunden. Die Secondären Server sychronisieren sich mit den Primären Servern. P P P S S S C C C C 6

7 Gegenseitiger Ausschluss (Concurrency) Problem: Wenn mehrere Prozesse gleichzeitig auf eine Ressource zugreifen wollen Paradebeispiel: Zwei Prozesse wollen gleichzeitig in einen Datensatz einer Datenbank schreiben. Lösungsmöglichkeiten: Zentraler Algorithmus Verteilter Algorithmus Token-Ring 7

8 Die kritische Region Kritische Region Bereich, auf den nur jeweils 1 Prozess zur selben Zeit zugreifen kann. Greifen mehrere Prozesse auf einmal zu, erhält einer den Zugriff, die anderen werden ausgeschlossen (Mutual exclusion) Ein-Prozessor-Systeme verwenden hierzu Semaphoren und Monitore. Verteilte Systeme brauchen einen Koordinator. Der Koordinator Wollen mehrere Prozesse auf die kritische Region zugreifen, müssen sie sich erst an den Koordinator wenden. Der Koordinator erlaubt einem Prozess den Zugriff durch Vergabe eines Tokens. Alle anderen kommen in eine Warteschleife. Vorteile: Einfach zu implementieren, faires Reihenfolgeverfahren Nachteile: Stillstand, wenn Koordinator ausfällt, Flaschenhals in grossen Systemen. Lösung: Verteilter Algorithmus. 8

9 Verteilter Algorithmus Kein Koordinator vorhanden. Stattdessen verständigen sich alle Prozesse per Multicast. Will ein Prozess auf den kritischen Bereich zugreifen, sendet er einen Request an die anderen Prozesse. Erst beim OK aller anderen Prozesse darf er zugreifen. Vorteile Keine Abhängigkeit von zentraler Instanz Flexibles System Nachteile Ressource ewig gesperrt, wenn Prozess keine Fertigstellung meldet Viele Prozesse werden gefragt => Lösung: Einfache Mehrheit genügt 9

10 Token-Ring-Algorithmus Prozesse werden in einem logischen Kreis ihrer Prozeßnummern organisiert. Token kreist: Wer es besitzt, darf (einmal) in den kritischen Bereich. Vorteile: Nur ein Prozess hat das Token zur selben Zeit. Kein Prozess wird ausgehungert, weil die Reihenfolge durch den Ring bestimmt wird. Nachteile: Verlust des Tokens schwer zu erkennen (kann auch sehr lange Prozessdauer sein). Tote Prozesse müssen erkannt werden. 10

11 Replikation Von lat. Replika = Prägung Im Raumschiff Enterprise stellt ein Replikator Gegenstände nach Vorlagen her => Repliziert Auch Lebewesen replizieren sich => Kinder In der Informationstechnik ist Replikation das Halten einer oder mehrer Kopien eines Datums das Erreichen identischer / konsistenter Kopien die Möglichkeit, im Notfall auf eine Kopie zurückzugreifen und dabei möglichst das gleiche Ergebnis zu bekommen. Ziele: Ausfallsicherheit: Fällt eine Replikation aus, kann man eine weitere nehmen Geschwindigkeit: Leistungssteigerung durch verteilten Zugriff auf Daten 11

12 Replikations-Problem Konsistenzhaltung verschiedener Kopien Dilemma: Konsistenzhaltung benötigt zusätzliche Rechenzeit => je größer, je mehr Verteilte Systeme sollen skalierbar sein => Mehr Rechenzeit gefordert Lösung: Keine zu strikte Konsistenz Systemmodell System ist eine Sammlung von Objekten. Jedes Objekt wird durch seine Replikate realisiert. Die Replikate müssen nicht zu jeder Zeit absolut identisch sein. Die Replikations-Intelligenz kann innerhalb oder außerhalb der Objekte liegen. 12

13 Verteilter Datenspeicher Prozess 1 Prozess 2 Prozess 3 Lokale Kopie Verteilter Datenspeicher 13

14 Arten von Replikaten (1) Permanent Sind beim Design des Datenspeichers meist schon vorhanden Beispiele: Website-Kopie, Mirror-Datenhaltung Meist nur wenige Replikate Serverseitige Replikate Meist bei hohem Bedarf an Ausfallsicherheit gefordert Einsatz z. B. bei Web-Hosting-Services Replikation nach Häufigkeit der verwendeten / gesuchten Daten Kann permanente Replika ersetzen, falls immer ein komplettes Datum vorrätig. 14

15 Arten von Replikaten (2) Clientseitige Replikate Auch unter dem Namen Cache (sprich Käsch ) bekannt Management liegt einzig beim Client Ziel: Verbesserung von Datenzugriffszeiten Speicherung für eine bestimmte Zeit Cache wird direkt auf oder in der Nähe des Clients lokalisiert. 15

16 Push / Pull Verfahren, Multi- & Unicast Push Server meldet, dass eine neue Replikation vorhanden ist. Die anderen Server / Rechner erhalten die Nachricht und synchronisieren ihre Replikationen. Typisch, wenn hohe Konsistenz gefordert ist. Verteilung per Multicast, d. h. die Nachricht wird an alle Rechner geschickt Pull Server fragen selbst nach neuen Replikationen Wird oft von Client Caches verwendet Anfrage per Unicast, d. h. immer nur ein Server fragt nach Updates. 16

17 Remote-Write Protokolle Alle Updates werden auf einem einzigen entfernen Server durchgeführt Secondary Server prüfen ihre lokalen Kopien und starten ggf. ein Update Nach Update Zurückmeldung an Primary Server, der sendet Nachricht an alle Clients Problem: Performance 17

18 Local-Write Protokolle Jeder Prozess, der ein Update durchführen will, prüft seine Kopie mit der primären Kopie und bewegt diese ggf. an seinen eigenen Platz. Gut geeignet für mobile Nutzung: Primäre Kopie abholen Unterbrechung der Verbindung Weiterarbeiten Wiederaufnahme der Verbindung Keine Updates durch andere Prozesse 18

19 Fehlertoleranzen Anforderungen an verteilte Systeme Verfügbarkeit (Availability) System ist immer benutzbar Zuverlässigkeit (Reliability) System läuft fortlaufend ausfallfrei Funktionssicherheit (Safety) Auch bei Störungen bleibt das System weiter nutzbar Wartbarkeit Störungen sollten sich möglichst leicht beheben lassen wenn das alles erfüllt ist => verlässliches System 19

20 Mögliche Störungen Client findet den Server nicht Anfrage geht verloren Server stürzt nach Erhalt der Anfrage ab Antwort geht verloren Client stürzt nach Erhalt der Anfrage ab. Frage: Wie löst man diese Probleme? 20

21 Lösungsmöglichkeiten (1) Client findet den Server nicht Einsatz von Exceptions auf der Client-Seite Anfrage geht verloren Betriebssystem startet Timer beim Absenden der Nachricht Bei Timerablauf wird die Nachricht erneut verschickt Server Crash At least once Semantik: Operation wird wiederholt, bis erfolgreich, aber mindestens einmal At most once Semantik: Sofortige Aufgabe, Ausgabe Fehlermeldung Antwort geht verloren Zustandsbehaftete Server mit Speicherung der Sequenznummern von Client-Requests Identifikation von Wiederholungsanfragen durch Bit im Header 21

22 Lösungsmöglichkeiten (2) Client Crash Verwendung von Epochen : Wenn der Client neu startet, beginnt eine neue Epoche, alte Requests werden gelöscht Zusammenfassung: Fehlertoleranz ist ein wichtiges Konzept in verteilten Systemen Es gibt viel mehr Störanfälligkeiten als in zentralen Systemen Wichtigstes Ziel: Das System muss trotz teilweiser Fehler weiterarbeiten können. 22

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