PBFT算法:分布式系统一致性与故障容错性能分析

sxkk20081年前知识分享116

  PBFT(Practical Byzantine Fault Tolerance)算法是一种高性能的分布式一致性算法,具备良好的故障容错性能。该算法由Miguel Castro和Barbara Liskov于1999年提出,可以有效解决分布式系统中遭受拜占庭错误类型的故障。

PBFT算法

  首先,PBFT算法通过在系统中选举一个领导者来提供一致的视图。这个领导者负责处理客户端请求,并与其他复制节点进行协调。在正常情况下,领导者通过广播消息的方式将请求发送给其他节点,并等待收到大多数节点的确认。一旦大多数节点确认了请求,领导者将向客户端发送响应。这种通过领导者选举的方式可以保证系统在一致的视图下运行。

  其次,PBFT算法利用三个主要的阶段来达到一致性。第一阶段是预备阶段,领导者将提案的摘要发送给其他节点。其他节点在接收到提案后,验证其合法性,并发送确认消息给领导者。领导者在接收到大多数节点的确认后,进入第二阶段,即正式阶段。在该阶段,领导者会将预备阶段的消息广播给其他节点,其他节点验证所有提案的一致性,并返回确认消息给领导者。最后,领导者在收到大多数节点的确认后,会进入第三阶段,即提交阶段。在该阶段,领导者将提交阶段的消息广播给其他节点,并等待收到大多数节点的确认。一旦收到确认消息,领导者可以向客户端发送响应并执行相应的操作。

  此外,PBFT算法在一定程度上具备故障容错性能。在系统中,最多可以容忍(f-1)/3个节点出现拜占庭错误,其中f为总节点数。当出现拜占庭错误时,算法能够通过超时机制和视图切换来容忍错误节点的存在,并维持系统的稳定性。此外,PBFT算法还通过使用哈希函数来防止恶意节点篡改消息,确保消息的完整性。

  综上所述,PBFT算法是一种高性能、具备故障容错性能的分布式一致性算法。通过领导者选举、三个阶段的一致性协议和拜占庭错误容错机制,该算法可以在分布式系统中维护一致性,并提供高度可靠的故障容错性能。这使得PBFT算法在实际应用中广泛使用,并为分布式系统的可扩展性和安全性提供了保证。

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这是启动后的界面,这个 demo 不是一个简单的页面,而是一个包含了深度嵌套路由的例子。

下图我开发时的截图,Turbopack 直接在命令行中打印出了构建时间,我们看到启动时间只需要 2.3ms

更新速度

试着修改代码,程序会自动热更新,绝大多数次数更新时间都很快,但偶尔有几次更新时间却很长,图片中有一处需要 16s(我使用的是 Mac M1),这其中的原因就不得而知了,尤大也发布了测评,使用 1000 个节点来对比更新速度,数据显示:根组件与 vite 时间几乎相同,叶子节点比 vite 快 68%,与官方称比 vite 快 10 倍相差甚远。当然目前 Turbopack 还处于 alpha 阶段,期待 Turbopack 能够尽快推出正式版。

Turbopack 特点

  • 开箱即用 TypeScript, JSX, CSS, CSS Modules, WebAssembly 等
  • 增量计算: Turbopack 是建立在 Turbo 之上的,Turbo 是基于 Rust 的开源、增量记忆化框架,除了可以缓存代码,还可以缓存函数运行结果。
  • 懒编译:例如,如果访问 localhost:3000,它将仅打包 pages/index.jsx,以及导入的模块。

为什么不选择 Vite 和 Esbuild?

Vite 依赖于浏览器的原生 ES Modules 系统,不需要打包代码,这种方法只需要转换单个 JS 文件,响应更新很快,但是如果文件过多,这种方式会导致浏览器大量级联网络请求,会导致启动时间相对较慢。所以作者选择同 webpack 一样方式,打包,但是使用了 Turbo 构建引擎,一个增量记忆化框架,永远不会重复相同的工作。

Esbuild 是一个非常快速的打包工具,但它并没有做太多的缓存,也没有 HMR(热更新),所以在开发环境下不适用。

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