【分布式协议】常见的分布式互斥算法

一、分布式互斥概念

分布式互斥：对于同一共享资源，一个程序正在使用的时候也不希望被其他程序打扰。这，就要求同一时刻只能有一个程序能够访问这种资源。在分布式系统里，这种排他性的资源访问方式，叫作分布式互斥。

临界资源：被互斥访问的共享资源

 

 

 

二、分布式互斥常见算法

1、霸道总裁-集中式算法

原理：

引入一个协调者程序，得到一个分布式互斥算法。

每个程序在需要访问临界资源时，先给协调者发送一个请求。如果当前没有程序使用这个资源，协调者直接授权请求程序访问；否则，按照先来后到的顺序为请求程序“排一个号”。

如果有程序使用完资源，则通知协调者，协调者从“排号”的队列里取出排在最前面的请求，并给它发送授权消息。拿到授权消息的程序，可以直接去访问临界资源。

优点：

• 具有简单、易于实现的特点

缺点：

• 可用性、性能易受协调者影响（服务器计算能力强、性能高、故障率低，或者中央服务器进行了主备，主故障后备可以立马升为主，且数据可恢复的情况下，集中式算法可以适用于比较广泛的应用场景）

 

2、民主协商-分布式算法

原理：

当一个程序要访问临界资源时，先向系统中的其他程序发送一条请求消息，在接收到所有程序返回的同意消息后，才可以访问临界资源。其中，请求消息需要包含所请求的资源、请求者的 ID，以及发起请求的时间。

如图所示，程序 1、2、3 需要访问共享资源 A。在时间戳为 8 的时刻，程序 1 想要使用资源 A，于是向程序 2 和 3 发起使用资源 A 的申请，希望得到它们的同意。在时间戳为 12 的时刻，程序 3 想要使用资源 A，于是向程序 1 和 2 发起访问资源 A 的请求。

图所示，此时程序 2 暂时不访问资源 A，因此同意了程序 1 和 3 的资源访问请求。对于程序 3 来说，由于程序 1 提出请求的时间更早，因此同意程序 1 先使用资源，并等待程序 1 返回同意消息。

程序 1 接收到其他所有程序的同意消息之后，开始使用资源 A。当程序 1 使用完资源 A 后，释放使用权限，向请求队列中需要使用资源 A 的程序 3 发送同意使用资源的消息，并将程序 3 从请求队列中删除。此时，程序 3 收到了其他所有程序的同意消息，获得了使用资源 A 的权限，开始使用临界资源 A 的旅程。

 

从上述分析不难看出，分布式算法根据“先到先得”以及“投票全票通过”的机制，让每个程序按时间顺序公平地访问资源，简单粗暴、易于实现。但，这个算法可用性很低，主要包括两个方面的原因

1、当系统内需要访问临界资源的程序增多时，容易产生“信令风暴”，也就是程序收到的请求完全超过了自己的处理能力，而导致自己正常的业务无法开展。

2、一旦某一程序发生故障，无法发送同意消息，那么其他程序均处在等待回复的状态中，使得整个系统处于停滞状态，导致整个系统不可用。所以，相对于集中式算法的协调者故障，分布式算法的可用性更低。

 

可用性低的一种改进办法是，如果检测到一个程序故障，则直接忽略这个程序，无需再等待它的同意消息。每个程序都需要对其他程序进行故障检测，这无疑带来了更大的复杂性。

 

分布式算法的应用场景

 

分布式算法适合节点数目少且变动不频繁的系统，且由于每个程序均需通信交互，因此适合 P2P 结构的系统。

Hadoop 是我们非常熟悉的分布式系统，其中的分布式文件系统 HDFS 的文件修改就是一个典型的应用分布式算法的场景。

 

 

3、轮值ceo-令牌环算法

原理：

所有程序构成一个环结构，令牌按照顺时针（或逆时针）方向在程序之间传递，收到令牌的程序有权访问临界资源，访问完成后将令牌传送到下一个程序；若该程序不需要访问临界资源，则直接把令牌传送给下一个程序。

优点：

使用临界资源前，不需要像分布式算法那样挨个征求其他程序的意见了，所以相对而言，在令牌环算法里单个程序具有更高的通信效率。同时，在一个周期内，每个程序都能访问到临界资源，因此令牌环算法的公平性很好。

缺点：

实时性低：不管环中的程序是否想要访问资源，都需要接收并传递令牌，所以也会带来一些无效通信。假设系统中有 100 个程序，那么程序 1 访问完资源后，即使其它 99 个程序不需要访问，也必须要等令牌在其他 99 个程序传递完后，才能重新访问资源，这就降低了系统的实时性。