Verteilte Systeme. Synchronisation I. Prof. Dr. Oliver Haase

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1 Verteilte Systeme Synchronisation I Prof. Dr. Oliver Haase 1

2 Überblick Synchronisation 1 Zeit in verteilten Systemen Verfahren zum gegenseitigen Ausschluss Synchronisation 2 Globale Zustände Wahlalgorithmen 2

3 Zeit in verteilten Systemen 3

4 Motivation Für viele dieser Algorithmen ist ein gemeinsames Verständnis der Zeit in allen beteiligten Knoten notwendig: wer hat ein Ereignis zuerst ausgelöst? wer hat auf zuerst / zuletzt auf eine Ressource zugegriffen? In einem zentralisierten System kein Problem, da es dort nur eine Zeitquelle gibt. In verteilten Systemen hat jedoch jeder Knoten seine eigene Zeitquelle und damit u.u. eine andere Uhrzeit. Problem? 4

5 Beispiel: Verteilte SW-Entwicklung aus: [Tanenbaum, van Steen. Verteilte Systeme: Grundlagen und Paradigmen] output.o scheint jünger als output.c wird beim nächsten make nicht neu übersetzt. 5

6 Zeit in verteilten Systemen Computer haben eine lokale Uhr, die mit einer bestimmten Frequenz H einen Interrupt auslöst (Clock Tick). Die Interrupts werden gezählt und messen die Zeit. typische Frequenz H: 50 oder 60 Hz, i.e. 50/sec oder 60/sec Problem: die Uhren unterschiedlicher Computer zeigen unterschiedliche Zeiten an! Problem 1: unterschiedliche Startzeiten kann relativ leicht gelöst werden Problem 2: unterschiedliche Laufzeiten schwieriger zu lösen 6

7 Universal Coordinated Time (UTC) weltweite Standardzeit, Grundlage aller staatlicher Zeiterfassungen basiert auf TAI (Temps Atomique International), i.e. gemittelte Atomzeit UTC passt TAI regelmässig um Schaltsekunden der Sonnenzeit an (Sonnensekunde wird permanent länger) hat mittlere Greenwich-Zeit abgelöst Empfänger für UTC-Sender mittlerweile recht billig 7

8 Genauigkeit von Uhren Chips haben eine Genauigkeit - Draftrate ρ - von etwa Beispiel: Bei H = 60Hz sollte eine Uhr mal pro Stunde ticken. Realistisch ist ein Wert zwischen und eine Uhr läuft korrekt, wenn sie die vom Hersteller angegebene Driftrate ρ einhält, auch wenn sie dann zu langsam oder schnell läuft. 8

9 Uhrensynchronisation Folge: zu einem Zeitpunkt t1 = t0 + t nach der Synchronisation zweier Uhren können die beiden Uhren maximal δ = 2ρ t auseinander liegen. Beispiel: t = 20sec, ρ = 10-5 δ = 0,4msec Will man sicherstellen, dass zwei Uhren niemals mehr als ein gewünschter Wert δ auseinander liegen, muss man die Uhren innerhalb von tmax = δ/(2ρ) Sekunden synchronisieren. Beispiel: δ = 1msec, ρ = 10-5 tmax = 50sec 9

10 Uhrensynchronisation Nicht jeder Rechner hat einen UTC-Empfänger, so dass keine externe Synchronisation durchgeführt werden kann. Stattdessen gibt es Uhrensynchonisationsalgorithmen, die auf der Verwendung weniger Zeitserver basieren. 10

11 Der Algorithmus von Christian Es wird die Existenz eines UTC-Empfängers im System angenommen, der dann als Zeit-Server fungiert. Jede andere Maschine sendet mind. alle δ/(2ρ) ein Time Request an den Server, der so schnell wie möglich mit der aktuellen UTC antwortet. Nun könnte man Uhr auf erhaltene UTC-Zeit setzen. Erstes ABER: Wenn Anfragender schnelle Uhr hat, dann müsste seine Uhr zurückgesetzt werden. Verboten, da kein Zeitpunkt zweimal auftaucht darf! Lösung: Uhr wird graduell angepasst, indem sie eine Weile langsamer läuft, d.h. verringerte Zeitspanne pro Clock-Tick. 11

12 Der Algorithmus von Christian Zweites ABER: Wegen Signallaufzeit für die Nachrichten ist Antwort, wenn sie kommt, schon veraltet. Lösung: Signallaufzeit wird gemessen bzw. geschätzt. Annahme: Signallaufzeit in beide Richtungen gleich. aus: [Tanenbaum, van Steen. Verteilte Systeme: Grundlagen und Paradigmen] tneu = tserv + ((T4 - T1) - (T3 - T2)) / 2 12

13 Network Time Protocol NTP Entwickelt in den 1980er Jahren, inzwischen ein IETF RFC Ziele Clients sollen sich möglichst genau mit UTC synchronisieren können, trotz stark schwankender Übertragungsverzögerungen im Netz Bereitstellung eines zuverlässigen Dienstes mittels Redundanz Clients sollen in der Lage sein, sich oft zu synchronisieren, Skalierbarkeit wird damit ein Thema 13

14 Funktionsweise von NTP Der NTP-Dienst wird von einem Netzwerk von Servern erbracht. Die Primary Servers sind direkt mit der UTC-Quelle verbunden. Die Secondary Servers synchronisieren sich mit den Primary Servers. Das Server-Netzwerk ist rekonfigurierbar,um auf Fehler reagieren zu können. 14

15 Funktionsweise von NTP Die Server tauschen häufig Nachrichten aus, um Netzwerkverzögerungen und Uhrungenauigkeiten zu messen. Clients synchronisieren sich mit dem Server mit der geringsten gemessenen Signallaufzeit. NTP erreicht eine weltweite Genauigkeit von 1 bis 50 ms. 15

16 Berkeley-Algorithmus Entwickelt für eine Gruppe von Berkeley-Unix-Rechnern Sinnvoll, wenn kein UTC-Server zur Verfügung steht Ein Rechner wird als Zeit-Server bestimmt Zeit-Server fragt regelmäßig aktiv bei allen Rechner nach aktueller Zeit und bildet Durchschnitt Durchschnitt wird allen Rechnern mitgeteilt, die ihre Uhren danach anpassen 16

17 Berkeley-Algorithmus aus: [Tanenbaum, van Steen. Verteilte Systeme: Grundlagen und Paradigmen] a) Zeit-Daemon (Zeit-Server) sendet seine Zeit an alle b) jeder Rechner antwortet mit seiner Differenz c) Zeit-Daemon errechnet neuen Durchschnitt und sendet jedem Rechner Korrekturdifferenz 17

18 Logical Time Generell unmöglich, physikalische Uhren in verteilten System absolut zu synchronisieren unmöglich, basierend auf Zeit die Reihenfolge zweier beliebiger Ereignisse zu bestimmen. Für einige Anwendungen benötigt man jedoch genau diese Information, dafür aber keinen Bezug zur realen Zeit. Lösung: Logische Zeit (logical time) 18

19 Happened-Before-Beziehung eingeführt von Leslie Lamport a b bedeutet: a hat vor b stattgefunden auch relation of causal ordering wenn in einem Prozess pi gilt: a i b, dann gilt auch für das Gesamtsystem: a b für jede Nachricht m gilt: send(m) receive(m) a b und b c, dann auch a c (Transitivität) Ereignisse, die nicht in dieser Beziehung stehen, gelten als nebenläufig 19

20 Happened-Before: Beispiel P 1 a e i m P 2 b d g j n P 3 c f h k l a e i m; b d g j n; c f h k l a d, g h, h k, k m deshalb z. B.: a g, g m nebenläufig z.b.: a, b, c; und e, d, f 20

21 Umsetzung Jeder Prozess Pi hat eine logische Uhr, die beim Auftreten eines Ereignisses a abgelesen wird und den Wert Ci(a) liefert. Dieser Wert muss so angepasst werden, dass er als C(a) eindeutig im ganzen verteilten System ist. Ein Algorithmus, der die logischen Uhren entsprechend richtig stellt, muss folgendes umsetzen: Wenn a b, dann C(a) < C(b). 21

22 Umsetzung Jeder Prozess Pi wendet den folgenden Algorithmus an, um seine Uhr Ci richtig zu stellen: Ci wird vor jedem neuen Ereignis in Pi um 1 erhöht wenn Pi eine Nachricht N sendet, dann schickt er den aktuellen Wert von Ci mit bei Erhalt von (N, t) setzt Pi seine Uhr auf t, falls t > Ci, danach Erhöhung um 1. 22

23 Umsetzung: Beispiel P 1 13 a 14 e 15 i 18 m P 2 9 b 14 d 15 g 16 j 17 n P 3 5 c 6 f 16 h 17 k 18 l 23

24 Zusammenfassung Die absolut selbe Zeit in allen Rechnern eines Systems kann nicht erreicht werden. Hardware-Synchronisation ist möglich, jedoch haben nicht alle Rechner einen UTC- Empfänger Synchronisationsalgorithmen für die physikalische Zeit funktionieren recht gut (NTP). In vielen Anwendungen genügt Wissen über die Ordnung von Ereignissen ohne quantitative Zeitangaben Verwendung logischer Zeit 24

25 Verfahren zum gegenseitigen Ausschluss 25

26 Überblick Begriff des gegenseitigen Ausschlusses Algorithmen in VS zum Erreichen des gegenseitigen Ausschlusses Zentraler Algorithmus verteilter Algorithmus Token-Ring-Algorithmus Vergleich 26

27 Definition Wenn sich zwei oder mehrere Prozesse beim Zugriff auf gemeinsame Daten koordinieren müssen, um die Konsistenz der Daten zu erhalten, geschieht dies am einfachsten über das Konzept der kritischen Region. Jeweils nur ein Prozess darf in einer kritischen Region aktiv sein, d.h., es wird gegenseitiger Ausschluss (mutual exclusion) erreicht. Ein-Prozessor-Systeme: Semaphore oder Monitore Wie funktioniert das in verteilten Systemen? 27

28 Zentraler Algorithmus Einer der Prozesse wird zum Koordinator für eine kritische Region bestimmt. Alle anderen müssen sich nun zuerst an den Koordinator wenden, bevor sie die entsprechende Region betreten. Wenn die kritische Region frei ist, erhält der Prozess das OK vom Server. Nach Abarbeitung der Aufgaben gibt der Prozess dieses Token zurück. Ist die Region nicht frei, wird der anfragende Prozess in eine Warteschlange aufgenommen. Er erhält erst das Token, wenn alle Prozesse vor ihm bedient wurden. 28

29 Zentraler Algorithmus: Beispiel (a) Prozess 1 bittet den Koordinator um Zugriff auf eine gemeinsam genutzte Ressource. Erlaubnis wird gewährt. (b) Prozess 2 bittet um Zugriff auf dieselbe Ressource. Koordinator antwortet nicht. (c) Sobald Prozess 1 Ressource freigibt, teilt er dies dem Koordinator mit, der dann die Anforderung von 2 beantwortet. 29

30 Zentraler Algorithmus: Eigenschaften + gegenseitiger Ausschluss wird erreicht fair: Tokens werden in Reihenfolge der Anfragen vergeben einfach zu implementieren nur 3 Nachrichten pro Zugang zu kritischer Region (Anfrage, Erlaubnis, Freigabe) _ Koordinator ist Single Point of Failure Keine Antwort kann lange Warteschlange oder toten Koordinator bedeuten Performance Bottleneck in großen Systemen 30

31 Verteilter Algorithmus Besitzt keinen ausgewiesenen Koordinator. Jeder Prozess besitzt eine logische Uhr Wenn ein Prozess eine kritische Region betreten will, sendet er ein Request an alle anderen Prozesse. Erst wenn alle Prozesse ihr OK gegeben haben, kann der Prozess die kritische Region betreten. 31

32 Verteilter Algorithmus nach Ricart und Agrawala, 1981: 32

33 Ricart und Agrawala: Beispiel (a) P0 bittet alle Prozesse um Erlaubnis, T0 = 8 P2 bittet alle Prozesse um Erlaubnis, T2 = 12 (b) P1 erteilt P0 und P1 Erlaubnis P2 erteilt P0 Erlaubnis, da T0 < T2 P0 hält Erlaubnis an P2 zurück, da T0 < T2 (c) P0 erteilt P2 nach eigenem Zugriff Erlaubnis 33

34 Verteilter Algorithmus: Eigenschaften _ Jeder Knoten ist ein Single Point of Failure (lässt sich durch sofortige Bestätigungsnachrichten minimieren, aber nicht ausschalten) Jeder Prozess muss bei jeder Entscheidung mitwirken, auch wenn er selbst nicht konkurriert (Skalierbarkeit!) mehr Nachrichten, größere Netzwerklast Nun, warum überhaupt betrachten? zeigt, dass verteilter Algorithmus möglich ist, und dass hier noch Forschungsbedarf besteht! 34

35 Token-Ring-Algorithmus Prozesse werden in logischem Ring angeordnet (z.b. anhand (Network-ID, Prozess-ID)-Kombination Token kreist durch Ring. Wenn Prozess, der Token bekommt, einen kritischen Abschnitt betreten möchte selbiges einmal tun, danach Token weitergeben Ansonsten Token einfach weitergeben. 35

36 Token-Ring: Eigenschaften + Korrektheit leicht zu sehen fair: Token wird der Reihe nach vergeben kein Aushungern o max. Wartezeit: alle anderen Prozesse in je einem kritischen Abschnitt _ tote Prozesse müssen erkannt werden verlorene Token schwer zu erkennen (lange Verweilzeit) Koordinator muss verlorenes Token neu einspeisen 36

37 Vergleich der Algorithmen Algorithmus Nachrichten pro Ausführung kritischer Abschnitt Verzögerung vor Eintritt [in Nachrichten] Probleme zentral 3 2 Ausfall Koordinator verteilt 2(n -1) 2(n -1) Ausfall eines Prozesses Token Ring 1 bis 0 bis n -1 verlorener Token 37

38 Zusammenfassung Gegenseitiger Ausschluss im verteilten System ist schwieriger zu erreichen als in einem Ein-Prozessor-System. Es existieren verschiedene Algorithmen mit unterschiedlicher Bedeutung für die Praxis. Vollkommene Verteilung bringt hier viele Nachteile mit sich. 38

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