【分布式理论9】分布式协同：分布式系统进程互斥与互斥算法

在分布式系统中，多个应用服务可能会同时访问同一个资源，导致互斥问题的出现。例如，在分布式数据库环境中，多个事务可能同时尝试对同一行数据加锁，导致锁争抢，影响系统性能。为了避免互斥现象，并保证数据的一致性，引入了分布式锁机制。而支撑分布式锁的理论基础，就是分布式互斥算法。

一、互斥问题及分布式系统的特性

以现实生活中的例子来类比，假设有两个小孩想玩同一个玩具，但玩具只能由一个小孩使用，另一个小孩必须等待。这种情况类似于计算机系统中的互斥问题：

• 共享资源（玩具）只能由一个进程访问。
• 竞争该资源的进程必须遵循一定的顺序。
• 若资源被占用，其他进程必须等待。

在单机环境下，进程互斥问题可以通过线程同步等方式解决。但在分布式系统中，由于各个进程部署在不同的服务器上，互斥问题变得更为复杂，必须考虑以下特性：

1. 互联网特性：分布式系统中的服务器通过网络连接，网络延迟、丢包等问题可能影响互斥操作。
2. 没有统一时钟：不同服务器的时钟不同步，导致进程无法准确判断资源请求的先后顺序。
3. 服务器和网络可能故障：当某个服务器或进程发生故障，其他服务器需要感知并进行相应处理。

 

二、分布式互斥算法

针对分布式系统的互斥问题，研究者提出了不同的互斥算法。这些算法适用于不同的场景，例如，某些算法适合小规模系统，而另一些则更适用于高并发环境。主要包括：

1. 集中互斥算法

集中互斥算法的核心思想是引入一个全局协调者（类似于老师管理玩具的使用），由协调者统一管理资源访问请求。

调用流程

1. 进程向协调者发送资源访问请求。
2. 协调者根据请求时间戳排队，并允许最先请求的进程访问资源。
3. 进程访问资源后，向协调者发送释放通知。
4. 协调者允许下一个进程访问资源。

优缺点

• 优点：实现简单，协调者能有效控制资源的访问。
• 缺点：
  • 协调者可能成为系统瓶颈，影响性能。
  • 协调者的单点故障会导致系统不可用。

 

2. 基于许可的互斥算法（Lamport 算法）

在集中互斥算法中是通过协调者记录先后顺序的，而在 Lamport 算法中，每个节点进程都会维护一个逻辑时钟，当系统启动时，所有节点上的进程都会对这个时钟进行初始化，每当节点进程向其他节点进程发起临界资源访问申请的时候，就会将这个逻辑时间戳加 1。

即该算法不依赖单个协调者，而是由各个进程相互协商资源访问权。

 

调用流程

1. 进程向所有其他进程发送资源访问请求（REQUEST）。
2. 其他进程收到请求后，将其加入本地队列，并根据逻辑时钟更新顺序。
3. 当请求进程收到所有进程的许可（REPLY）后，即可访问资源。
4. 访问完成后，进程向所有等待的进程发送释放消息（RELEASE），其他进程更新队列。

 

优缺点

• 优点：
  • 解决了分布式系统时钟不同步的问题。
  • 适用于进程较少的场景。
• 缺点：
  • 需要进行大量消息传输，通信开销较大。
  • 资源请求多时，系统响应可能变慢。

 

3. 令牌环互斥算法

令牌环算法类似于小孩们围成一圈，轮流传递一个令牌（Token），拿到令牌的孩子才能玩玩具。

如下图令牌环互斥算法中的所有节点进程构成一个环结构，每个节点进程都有一个唯一 ID 作为标识，且都会记录对应前驱节点和后继节点的地址。

令牌作为访问临界资源的许可证，会按照一定方向（顺时针、逆时针）在节点进程之间传递，收到令牌的节点进程有权访问临界资源，访问完成后将令牌传送给下一个进程；若拿到令牌的节点进程不需要访问临界资源，则直接把令牌传递给下一个节点进程。

调用流程

1. 进程形成一个逻辑环，并按固定方向传递令牌。
2. 持有令牌的进程可以访问资源。
3. 访问完成后，进程将令牌传递给下一个进程。
4. 若进程不需要访问资源，则直接传递令牌。

优缺点

• 优点：
  • 令牌唯一，避免竞争冲突。
  • 进程不会长时间等待，保证公平性。
• 缺点：
  • 令牌丢失时，系统需要恢复令牌，增加复杂度。
  • 进程数量变化时，需要重构令牌环。
  • 即使没有进程访问资源，令牌仍在传递，造成资源浪费。

 

三、三种算法对比

算法	优点	缺点	适用场景	消息复杂度	故障恢复能力
集中互斥算法	实现简单，便于管理	协调者可能成为瓶颈，单点故障风险高	进程数量较少，资源访问请求不频繁	低	低（协调者故障导致不可用）
基于许可的算法	无单点故障，保证公平性	通信开销大，进程数量多时性能下降	进程较少，通信代价可接受的场景	高	中（进程故障会影响队列排序）
令牌环算法	令牌唯一，访问公平	令牌丢失影响系统，进程变化需重构环	资源访问频繁，系统规模较小	低	中（需要令牌恢复机制）

在实际应用中，分布式锁（如 Zookeeper、Redis 分布式锁）通常结合了这些算法的思想，以提高系统的性能和可靠性。选择合适的互斥方案，可以有效提升分布式系统的稳定性和数据一致性。

 

参考：
《分布式原理与实践-崔皓》