Raft之状态机并行性

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文中思想具有普适性，和Raft无关，提到Raft主要是考虑到目前Raft作为一致性协议的情况比较多，因而就更多的说一下如何和Raft结合。

一致性协议需要保证的两个特性

1. 保证复制组状态机的一致性
2. 保证线性一致性

对于上述两个性质的保证，paper中标准做法是：majority replicas的log是一样的，是leader-base的。对于所有commit的日志，都按序应用到状态机，这样做的话显然能满足上述特性1和2，因为按序应用，状态机之间一定一致(这就囊括了redo时的一致性，因为follower都等价于redo)，另外也一定能满足线性一致性(redo的结果一定一致，那么就能保证在切主后状态一致，那么必定就是保证线性一致性的)。

上述的paper标准做法有一个问题，那就是串行化应用日志，这就导致实现上无论如何必定等价于单线程apply日志到状态机，当WAL不是瓶颈的时候，状态机的应用就可能成为瓶颈，所以需要探索并行apply的可能性。下面分析一下并行apply的可能性。

状态机分析

KV状态机

对于某一个key来说，其导致状态机变更的动作无非就是Put(Update、CASPut)、Delete。每一个动作都需要落到日志中，CASPut只是做CAS check的时候需要加lock，过了之后一样是落日志，之后的操作和Put没区别。因此，现在分析对于日志的处理即可。

对于一个KV状态机来说，所有pairs在逻辑上都是平坦的，并且相互之间是没有关系的(不同于树形等不同elements有关系的状态机)。由于不同的KV之间没有任何关系，则完全可以不同的key之间并行apply，相当于把WAL按照key进行了partition，各个状态机多个并发处理各个partition，每个partition串行化apply，因为key之间没有任何关系，所以这是满足特性1和2的。那么这里就有一问题，同一个key可以并行吗？不行。因为显然同一个key的日志是有happens-before这种因果关系的，必须按需应用才能保证一致性。不过对于KV状态机来说，有一个可以取巧的地方，那就是对于一批日志entries buffer，可以先在内存里对各个keys的entries去重，每个key只保留log最新的一个条目，之后将最新的这个条目应用到状态机即可。为什么这样做可以？前面不是说key之间有因果关系吗？是的，正是因为有这样的关系，才只保留最后一条，而不是中间的某一条。因为对于KV状态机来说，其同一个key的entries间的唯一关系就是后面的覆盖前面的结果，所以保留最后一条就满足了因果关系下的redo结果，即覆盖，所以说KV状态机既有因果关系，又有覆盖关系。

注：如果有batch write之类的非单key操作，则batch需要满足atomic apply的特性，这是唯一可能需要注意的点，不过这对于并行apply的整体思路影响不大。对于这种简单的关联，通过2PL来解决原子性，通过等待所有batch涉及的keys apply之后再返回RPC来解决一致性即可

Table状态机

在上面KV状态机的分析过程中，提出了两个概念，这里为了下面的讨论说明一下。

• 因果关系：一系列的行为中具有时序性。
• 覆盖关系：时序上的后一个覆盖前一个。

对于KV状态机，有的只是DML操作，完全不需要类似于mysql中gap lock的东西去保证一致性，即各个entries只有对单个row对DML操作，row operations之间唯一存在的关系就是同一个key之间的因果关系，所以只需要保证相同key分到同一个partition中去串行化处理即可。而对于Table状态机，因为存在DDL操作，而DDL操作会影响不止一个row，所以这里需要额外注意一些问题，下面来分析一下。

一个系统的WAL能否并行化apply，能并行化到什么程度，完全取决于整个状态机的关系模型。KV状态机很简单，不同key之间没有关系，同一个key的operation满足后来覆盖的原则。而Table状态机，不仅有DML操作，还有DDL操作。DML操作的rows之间依然是没有关系的，而DDL操作则会影响面比较广，即影响整个关系。比如一个DDL操作删除一个列，和一个DML操作插入一行，如果DML在前DDL在后，则都会成功；而如果DDL在前DML在后，则DML会失败，这里有强的因果关系。再比如一个DDL操作创建一个列和一个DML操作插入一个列，在前在后有着明显的不同结果，这里有强的因果关系。那么同一个key的DML和DML之间呢？这里具有因果关系。为什么不像KV那样具有覆盖关系？因为比如两个DML，一个是插入一行的A列，一个是插入同一行的B列，他们也都是独立的操作，后一个无法取代前一个。不同key的DML操作呢？因为他们也是平坦存储的，没有任何依赖关系。那同一个列的DDL操作之间呢？如果实现上创建删除等操作是幂等的，则有因果关系和覆盖关系。那不同列的DDL操作之间呢？同理，没有关系。所以，通过上述可以分析得出如下关系模型：

• DDL和DML：因果关系。

• DDL和DDL：
  同一列，因果关系和覆盖关系。
  不同列，没关系。

• DML和DML：
  同一key，因果关系。
  不同key，没关系。

类似于KV状态机，需要一个WAL entries buffer window，基于窗口由前到后，由旧到新的扫描各个entries分析其operations。
1）DML操作，按key分partition并行处理。一旦遇到DDL操作则停止收集DML操作，处理完DML操作后转入2)DDL操作。
2）DDL操作，按列key分partition并行处理。一旦遇到DML操作则停止收集DDL操作，处理完DDL操作后转入1)DML操作。

其实可以看出，DDL和DML互为对方的barrier。

注：不同于KV状态机，Table状态机不支持KV状态机取同一个key窗口内最新操作覆盖的方式。因为同一个key的操作没有覆盖关系。

Tree状态机(TODO)

这种状态机相对会复杂一点，因为节点间可能存在父子关系，所以行为的因果分析相对会复杂一些。以后有时间再说吧，反正现在我没用这样的状态机。

Applied id的维护

由于在窗口内并行化apply，所以WAL的apply可能出现不连续、离散的情况。对于支持幂等语义的状态机引擎，只需要记录当前最大非中断点作为apply点即可(非幂等的如果错误码比较全可以模仿幂等行为)。其他的状态机引擎则相对麻烦一点，但相较于得到的apply能力，某些场景还是很值得的，需要做一个trade-off。

下一篇Raft之WAL并行性我们会聊一下WAL的并行思路。

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