上一篇文章中介绍了分布式中数据的分布方式，有普通哈希、按数据范围，按数据量、一致性哈希、哈希桶、以及组合方式。它解决了“数据”分布的问题，是一个典型的分而治之思想的体现。本文讲解下「 副本协议 」，副本与副本之间的”沟通交流“是怎么规定的。
副本协议 是怎么控制副本数据的 读写行为 、使得副本满足一定的可用性和一致性要求 。它还具有一定的 对抗异常 状态的容错能力，一个优秀的架构师会尽可能对异常情况进行处理。回忆下之前的文章提到 异常 有：网络分化、机器宕机、消息丢失、消息乱序、存储数据丢失、存储数据读出的数据错误、磁盘故障、网络不稳定以及拥塞。
从CAP定理得出，想要在分布架构中设计一个满足强一致性，且出现网络异常时都可用的副本协议是不可能。实际的副本协议总是在 可用性 、 一致性与性能 等要素之间妥协折中。
中心化副本协议
中心化副本协议的基本思路是由一个 中心节点 协调副本数据的更新、维护副本之间的一致性。现实生活中很多机构部门都有中心节点的影子存在，可以参考对比下。中心化副本控制协议的优点是 协议相对简单 ，所有副本的控制权都在中心节点。 并发控制 也在中心节点完成，从而使得一个分布式并发控制问题，简化为一个单机并发控制问题。这里的并发控制是指多个节点同时操作副本数据，解决”写写“、”读写“等并发冲突造成的 脏数据 。单机系统常用加锁进行并发控制。分布式并发控制，如果没有一个中心节点统一进行锁管理(转为单机进行管理)，实现一个完全分布式的锁系统，会使得协议非常复杂 。
中心化副本控制协议的缺点是系统的可用性 依赖于中心化节点 ，当中心节点异常或中心节点 通信中断 时，系统将失去某些服务(通常失去更新服务)，所以中心化副本控制协议的缺点是存在一定的 停服务 时间。
0、primary-backup协议
主备协议也叫主从协议，从是主的backup，这里的backup一般多为 热备 。通常是需要承担一部分读数据操作。它是一种非常常用的中心化副本控制协议。应用场景：MySQL一主多从、 MongoDB 一主多从、 Redis 一主两从、HDFS主从架构。通常仅有一个副本作为primary副本，除primary以为的副本都为backup副本。primary副本所在的节点称为 中心节点 ， primary-backup 类型的协议一般要解决 四大类问题 ：数据更新流程、数据读取方式、primary副本的确定和切换、数据同步。
1、数据更新基本流程
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数据更新都由primary节点 协调 完成
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外部节点将更新操作发给primary节点
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primary节点进行并发控制即确定并发更新操作的先后顺序
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primary节点将更新操作发送给backup节点
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primary根据backup节点的完成情况决定更新是否成功并将结果返回外部节点
其中第4步primary节点将更新操作发给backup节点，发送的也是更新数据。工程实践中，如果primary 直接同时 发送给其他N个副本数据，则每个backup的更新吞吐受限于primary总的 出口网络带宽 。每个backup最大为primary网络出口带宽的1/N。为了解决这个问题，像GFS使用 接力的方式 同步数据，primary将更新发送给第一个backup副本，第一个backup副本在发送给第二个backup，依次往下。由于 网络异常 的不可避免，第4步的更新操作可能在有些副本上 成功 ，有些副本上 失败 ，在有些副本上 超时 。对 数据一致性 要求不同的副本控制协议对异常处理不同。提供最终一致性服务的系统中，backup节点可以与primary不一致，只要后续backup节点可以慢慢同步到与primary一致的状态即可满足 最终一致性 的要求。
2、数据读取方式
与数据更新流程类似，读取方式也与一致性高度相关。如果只需要最终一致性，则读取任意副本都可以满足需求。如果需要 会话一致性 ，则可以为副本设置版本号，每次更新后递增版本号，用户读取副本时验证版本号，从而保证与读取到的数据在会话范围内单调递增。使用primary-backup比较困难的是实现 强一致性 。
这里简单讨论下primary-backup实现强一致性的几种思路。
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数据更新流程都是通过primary控制的，primary副本上数据一定是最新的， 始终只读primary 副本的数据。实践中，如果副本中数据分布不与机器绑定，而是按照数据段为单位维护副本，仅有primary副本提供读服务在很多场景下不会造成机器资源浪费。每台机器上有一些数据的primary副本，也有一些数据段的backup副本。
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primary控制节点backup节点的可用性。当primary更新某个backup副本不成功时，primary将该backup副本标记为不可用。从而用户不再读取不可用的副本。不可用的副本可以继续尝试与primary同步数据，当与primary完成数据同步后，则该backup副本标记为可用。这样使得所有可用的副本都是可读的。标记的数据需要依赖一个中心元数据管理系统，记录副本可用、不可用状态。其实是通过降低系统的可用性来提高系统的一致性。 实际的副本协议总是在 可用性 、 一致性与性能 等要素之间妥协折中。
3、primaty副本的确定与切换
如何确定primary副本，尤其是在原primary副本所在的机器出现宕机等异常时，需要 某种机制切换 primary副本，使得某个backup副本成为新的副本。哪个副本是primary这一信息都属于元信息，由专门的元数据服务器维护。
切换副本难点在于两个方面，其一： 如何确定 节点的状态以发现原primary节点异常。下一篇文章我们介绍基于Lease机制确定节点状态的方法。 其二：切换primary后， 不能影响 副本的一致性。尤其是提供强一致性服务的系统，切换的新primary的副本必须和原primary的副本一致。如何在原primary发送宕机异常时，如何确定一个顶替的副本是与原primary副本上的数据一致。后面我们会介绍Quorum机制确定新primary的方法。
确定发现primary副本的异常是需要一定探测时间的，通常是10秒级别，意味着在确定期间内，没有primary，系统不能提供primary的更新服务、读服务。primary-backup类副本的最大缺点就是primary的切换带来一定的 停服务时间 。
4、数据同步
primary-backup 类型协议都会遇到backup副本与primary不一致的问题。不一致的backup副本需要与primary进行同步。
异常造成的不一致形式有三种：
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网络分化等异常，backup上的数据落后于primary上的数据
回放primary上的操作日志(通常是redo日志)，追赶上primary的更新进度
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某些协议下，backup上的数据有可能是脏数据，需要被丢弃
a. 设计的分布式协议不产生脏数据，或者降低产生脏数据的概率到非常低
b. 丢弃有脏数据的副本，backup副本完全没有数据就可以直接拷贝primary，被拷贝的primary得继续服务，就要求primary副本支持快照功能，对某一刻的副本数据形成快照，拷贝快照后使用回放日志方式追赶快照后的更新操作
c. 基于undo日志的方式回退从而删除脏数据
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backup是一个新增加的副本，完全没有数据，需要从其他副本上拷贝数据
去中心化副本协议
去中心化副本控制是另一种较为复杂的副本控制协议。去中心化副本控制协议是没有中心节点，协议中所有的节点都是 完全对等 的，节点之间通过 平等协商 达到一致。不会因为中心化节点异常带来停服务的问题。去中心化协议最大的缺点就是协议过程比较复杂。尤其当去中心化协议要实现强一致性的时候，协议流程变得复杂且不容易理解。由于流程的复杂，去中心化协议的效率或者性能一般比中心化协议低。一个不恰当的比方是，中心化副本控制协议类似专制制度，效率高但高度依赖于中心节点，一旦中心节点异常，系统就会出现不可用。去中心化副本控制协议类似民主制度，节点集体协议，效率低但个别节点的异常不会造成不可用。 副本协议总是在 可用性 、 一致性与性能 等要素之间妥协折中。
后面我们会讲 强一致性 去 中心化副本控制协议 paxos 。
工程投影
primary-backup
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GFS(https://pdos.csail.mit.edu/6.824/papers/gfs.pdf)
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PNUTS(https://timyang.net/architecture/yahoo-pnuts/)
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Niobe(A practical replication protocol)
去中心化
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Cassandra(http://cassandra.apache.org/)
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Zookeeper(https://zookeeper.apache.org/)
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参考资料：《分布式系统原理介绍》作者：刘杰
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