面试题：分布式系统下基于数据分片的人工智能数据一致性保障

Question

描述在分布式系统中，当基于数据分片进行人工智能数据处理时，如何保证数据在各个分片之间的一致性，尤其是在高并发读写场景下。请详细说明常用的一致性协议及其原理，并分析其优缺点。

Answer 1

保证数据分片一致性的方法及协议

1. 两阶段提交协议（2PC）
   • 原理：
     • 准备阶段：协调者向所有参与者发送“准备”请求，参与者执行事务操作并记录日志，但不提交。如果参与者成功执行，回复“就绪”；否则回复“失败”。
     • 提交阶段：若所有参与者都回复“就绪”，协调者发送“提交”请求，参与者提交事务；若有任何一个参与者回复“失败”，协调者发送“回滚”请求，参与者回滚事务。
   • 优点：
     • 简单易懂，实现相对容易，能够保证强一致性。
   • 缺点：
     • 单点故障问题：协调者一旦故障，整个系统可能陷入阻塞。
     • 同步阻塞：在整个过程中，参与者一直持有资源锁，直到完成提交或回滚，期间无法处理其他事务，性能较低。
     • 数据不一致风险：在提交阶段，如果部分参与者收到“提交”请求，而部分未收到（网络分区等原因），可能导致数据不一致。
2. 三阶段提交协议（3PC）
   • 原理：
     • 询问阶段：协调者向参与者发送“询问”请求，参与者检查自身是否能完成事务操作，回复“可以”或“不可以”。
     • 准备阶段：若所有参与者都回复“可以”，协调者发送“准备”请求，参与者执行事务操作并记录日志，回复“就绪”；否则协调者发送“中断”请求，参与者中断事务。
     • 提交阶段：若所有参与者都回复“就绪”，协调者发送“提交”请求，参与者提交事务；若有参与者未回复“就绪”（如网络超时），协调者发送“回滚”请求，参与者回滚事务。
   • 优点：
     • 解决了 2PC 中协调者单点故障导致的阻塞问题，引入了超时机制，在一定程度上提高了系统的容错性。
   • 缺点：
     • 协议复杂，实现难度大。
     • 仍然存在数据不一致风险，例如在提交阶段网络分区，部分参与者收到“提交”，部分未收到。
3. Paxos 算法
   • 原理：
     • 由提案者（Proposer）、接受者（Acceptor）和学习者（Learner）角色组成。提案者提出提案（包含数据值），接受者决定是否接受提案，学习者获取被批准的提案。
     • 提案者先向多数接受者发送预提案（编号递增），接受者回复已接受过的最大编号提案。提案者根据回复确定提案值，再次向多数接受者发送正式提案。接受者若未接受过编号更大的提案，则接受该正式提案。
   • 优点：
     • 能保证最终一致性，在网络故障、节点故障等情况下仍能正常工作，容错性强。
     • 不依赖中心节点，去中心化程度高。
   • 缺点：
     • 算法复杂，实现和理解难度大。
     • 由于需要多轮消息交互，在高并发场景下性能开销较大。
4. Raft 算法
   • 原理：
     • 节点有领导者（Leader）、跟随者（Follower）和候选者（Candidate）三种状态。领导者负责处理客户端请求，将日志复制到跟随者。
     • 选举过程：节点启动为跟随者，一段时间未收到领导者心跳，变为候选者，发起选举，向其他节点请求投票，获得多数投票则成为领导者。
     • 日志复制：领导者接收客户端请求，将日志条目追加到本地日志，并行发送给跟随者，跟随者接收并持久化日志，回复确认。当多数跟随者确认，领导者提交日志并返回客户端结果。
   • 优点：
     • 相对 Paxos 算法简单，易理解和实现。
     • 能够快速选出领导者，在网络分区恢复后能快速重新达成一致。
   • 缺点：
     • 领导者可能成为性能瓶颈，尤其在高并发写场景下，所有写操作都需经过领导者。
     • 增加了角色状态转换机制，在某些异常情况下处理较复杂。

在高并发读写场景下的考量

在高并发读写场景下，2PC 和 3PC 由于同步阻塞特性，性能较低，不太适合。Paxos 和 Raft 虽然能保证一致性，但 Paxos 实现复杂，Raft 存在领导者瓶颈。可以根据具体场景进行优化，如采用分布式缓存减轻读压力，对写操作进行队列化处理，减少高并发对一致性协议的冲击，同时结合合适的一致性协议来保证数据分片间的一致性。