Введение в распределенные

Отсутствие знания глобального состояния. Как уже было сказано, централизованные алгоритмы обладают полной информацией о состоянии всей системы и определяют следующие действия, исходя

из ее текущего состояния. В свою очередь, каждый процесс, реализующий часть распределенного алгоритма, имеет непосредственный доступ только к своему состоянию, но не к глобальному состоянию всей системы. Соответственно, процессы принимают решения только на основе своей локальной информации. Следует отметить, что информацию о состоянии других процессов в распределенной системе каждый процесс может получить только из пришедших сообщений, и эта информация может оказаться устаревшей на момент получения. Аналогичная ситуация имеет место в астрономии: знания об изучаемом объекте (звезде / галактике) формируются на основании светового и прочего электромагнитного излучения, и это излучение дает представление о состоянии объекта в прошлом. Например, знания об объекте, находящемся на расстоянии пяти тысяч световых лет, являются устаревшими на пять тысяч лет.

• 
  Отсутствие общего единого времени. События, составляющие ход выполнения централизованного алгоритма полностью упорядочены: для любой пары событий можно с уверенностью утверждать, что одно из них произошло раньше другого. При выполнении распределенного алгоритма вследствие отсутствия единого для всех процессов времени, события нельзя считать полностью упорядоченными: для некоторых пар событий мы можем утверждать, какое из них произошло раньше другого, для других – нет.
  
• 
  Отсутствие детерминизма. Централизованный алгоритм чаще всего определяется как строго детерминированная последовательность действий, описывающая процесс преобразования объекта из начального состояния в конечное. Таким образом, если мы будем запускать централизованный алгоритм на выполнение с одним и тем же набором входных данных, мы будем получать один и тот же результат и одинаковую последовательность переходов из состояния в состояние. В свою очередь выполнение распределенного алгоритма носит недетерминированный характер из-за независимого исполнения процессов с различной и неизвестной скоростью, а также из-за случайных задержек передачи сообщений между ними. Поэтому, несмотря на то, что для распределенных систем может быть определено понятие глобального состояния, выполнение распределенного алгоритма может лишь ограниченно рассматриваться как переход из одного глобального состояния в другое, т.к. для этого же алгоритма выполнение может быть описано другой последовательностью глобальных состояний. Такие альтернативные последовательности обычно состоят из других глобальных состояний, и поэтому нет особого смысла говорить о том,
  

что то или иное состояние достигается по ходу выполнения распределенного алгоритма.

• 
  Устойчивость к отказам. Сбой в любом из процессов или каналов связи не должен вызывать нарушения работы распределенного алгоритма.
  

Для обеспечения географической масштабируемости требуются свои подходы. Одна из основных причин плохой географической масштабируемости многих распределенных систем, разработанных для локальных сетей, заключается в том, что в их основе лежит принцип синхронной связи (англ. synchronous communication). В этом виде связи клиент, вызывающий какую-либо службу сервера, блокируется до получения ответа. Это неплохо работает, когда взаимодействие между процессами происходит быстро и незаметно для пользователя. Однако при увеличении задержки на обращение к удаленной службе в глобальной системе подобный подход становится все менее привлекательным и, очень часто, абсолютно неприемлемым.

Другая сложность обеспечения географической масштабируемости состоит в том, что связь в глобальных сетях по своей природе ненадежна и взаимодействие процессов практически всегда является двухточечным (англ. point-to-point). В свою очередь, связь в локальных сетях является высоконадежной и подразумевает использование широковещательных сообщений, что значительно упрощает разработку распределенных приложений. Например, если процессу требуется обнаружить адрес другого процесса, предоставляющего определенную службу, в локальных сетях ему достаточно разослать широковещательное сообщение с просьбой для искомого процесса откликнуться на него. Все процессы получают и обрабатывают это сообщение. Но только процесс, предоставляющий требуемую службу, отвечает на полученную просьбу, указывая свой адрес в ответном сообщении. Очевидно, подобное взаимодействие перегружает сеть, и использовать его в глобальных сетях нереально.
Технологии масштабирования. В большинстве случаев сложности масштабирования проявляются в проблемах с эффективностью функционирования распределенных систем, вызванных ограниченной производительностью ее отдельных компонентов: серверов и сетевых соединений. Существуют несколько основных технологий, позволяющих уменьшить нагрузку на каждый компонент распределенной системы. К таким технологиям обычно относят распространение (англ. distribution), репликацию (англ. replication) и кэширование (англ. caching).
Распространение предполагает разбиение множества поддерживаемых ресурсов на части с последующим разнесением этих частей по компонентам системы. Простым примером распространения может служить распределенная файловая система при условии, что
каждый файловый сервер обслуживает свой набор файлов из общего адресного пространства. Другим примером может являться уже упоминавшаяся служба доменных имен DNS, в которой все пространство DNS-имен разбивается на зоны, и имена каждой зоны обслуживаются отдельным DNS-сервером.
Важную роль для обеспечения масштабируемости играют репликация и кэширование. Репликация не только повышает доступность ресурсов в случае возникновения частичного отказа, но и помогает балансировать нагрузку между компонентами системы, тем самым увеличивая производительность. Кэширование представляет собой особую форму репликации, когда копия ресурса создается в непосредственной близости от пользователя, использующего этот ресурс. Разница заключается лишь в том, что репликация инициируется владельцем ресурса, а кэширование – пользователем при обращении к этому ресурсу. Однако стоит отметить, что наличие нескольких копий ресурса приводит к другим сложностям, а именно к необходимости обеспечивать их непротиворечивость (англ. consistency), что, в свою очередь, может отрицательно сказаться на масштабируемости системы.
Таким образом, распространение и репликация позволяют распределить поступающие в систему запросы по нескольким ее компонентам, в то время как кэширование уменьшает количество повторных обращений к одному и тому же ресурсу.
Кэширование призвано не только снижать нагрузку на компоненты распределенной системы, но и позволяет скрывать от пользователя задержки коммуникации при обращении к удаленным ресурсам. Подобные технологии, скрывающие задержки коммуникации, важны для достижения географической масштабируемости системы. К ним, в частности, еще можно отнести механизмы асинхронной связи (англ. asynchronous communication), в которых клиент не блокируется при обращении к удаленной службе, а получает возможность продолжить свою работу сразу после обращения. Позже, когда будет получен ответ, клиентский процесс сможет прерваться и вызвать специальный обработчик для завершения операции.
Однако асинхронная связь применима не всегда. Например, в интерактивных приложениях пользователь вынужден ожидать реакции системы. В таких случаях можно воспользоваться технологиями переноса кода, когда часть кода приложения загружается на сторону клиента и исполняется локально для обеспечения быстрого отклика на действия пользователя. Преимущество подобных решений заключается в том, что они позволяют сократить количество сетевых взаимодействий и снизить зависимость работы приложения от случайных задержек обмена сообщениями через сеть. В настоящее время перенос кода широко используется в Интернете в форме апплетов Java и Javascript.

4.