[論文レビュー] Paxos vs Raft

Heidi Howard, Richard Mortier|arXiv (Cornell University)|Apr 10, 2020

Distributed systems and fault tolerance参考文献 19被引用数 10

ひとこと要約

この論文は、分散システムにおける支配的であるPaxosとRaftの2つの共通合意アルゴリズムを比較し、簡略化されたPaxosをRaftの用語と抽象化で再表現することで検証する。その結果、2つのアルゴリズムの差異はリーダー選挙の仕組みに限られ、Raftのログベース投票は選挙中のログ複製よりも効率的であり、Raftの優れた理解性はアルゴリズム設計よりも提示方法に起因していることが判明した。

ABSTRACT

Distributed consensus is a fundamental primitive for constructing fault-tolerant, strongly-consistent distributed systems. Though many distributed consensus algorithms have been proposed, just two dominate production systems: Paxos, the traditional, famously subtle, algorithm; and Raft, a more recent algorithm positioned as a more understandable alternative to Paxos. In this paper, we consider the question of which algorithm, Paxos or Raft, is the better solution to distributed consensus? We analyse both to determine exactly how they differ by describing a simplified Paxos algorithm using Raft's terminology and pragmatic abstractions. We find that both Paxos and Raft take a very similar approach to distributed consensus, differing only in their approach to leader election. Most notably, Raft only allows servers with up-to-date logs to become leaders, whereas Paxos allows any server to be leader provided it then updates its log to ensure it is up-to-date. Raft's approach is surprisingly efficient given its simplicity as, unlike Paxos, it does not require log entries to be exchanged during leader election. We surmise that much of the understandability of Raft comes from the paper's clear presentation rather than being fundamental to the underlying algorithm being presented.

研究の動機と目的

• 分散合意の分野において、RaftがPaxosよりも本質的に優れているかどうかという長年の議論を解決すること。
• 特にリーダー選挙メカニズムに注目し、PaxosとRaftの正確な技術的差異を特定すること。
• Raftが主張する理解性と効率性の優位性が、アルゴリズム的根拠にあるのか、それとも教育的提示によるものなのかを評価すること。
• PaxosとRaftの間での最適化の相互浸透を可能にするために、両者のアルゴリズム的類似性と差異を明確にすること。

提案手法

• 直接比較が可能なように、現代的で簡略化されたPaxos（MultiPaxos）の変種を、Raftの用語と抽象化で再定式化する。
• 両アルゴリズムにおけるリーダー選挙の分析：Paxosはサーバー間でtermを分割するのに対し、Raftはログの最新性チェックを用いる。
• リーダー選挙中の通信オーバーヘッドを比較：PaxosではRequestVoteの応答にログエントリを送信する必要があるが、Raftはログベース投票によりこれを回避する。
• ログ複製の意味論を検討：Paxosでは新しいリーダーのtermに従って過去のログエントリを再定義するが、Raftでは元のtermを保持する。
• 同一の仮定（非同期、信頼性のあるメッセージ送信、時 clocks の同期なし）の下で、安全性和と活性性の性質を評価する。
• 形式的な比較表（例：表1）を用いて、各アルゴリズムがリーダーの一意性、ログ完全性、安全なコミットをどのように保証するかを対比する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 PaxosとRaftの根本的なアルゴリズム的差異は、提示の仕方を超えてどこにあるのか？
• RQ2 PaxosとRaftにおけるリーダー選挙の違いは何か？ そして、その差が性能に与える影響は？
• RQ3 Raftの主張する理解性の優位性は、アルゴリズム的設計によるものなのか、それとも教育的提示によるものなのか、その程度は？
• RQ4 Raftのリーダー選挙の効率性は、ログベース投票メカニズムに起因していると見なせるか？ それに対してPaxosのアプローチと比較するとどうなるか？
• RQ5 Paxosが過去のログエントリを新しいリーダーのtermに再割り当てする仕組みは、Raftのアプローチと比較して測定可能な非効率性を引き起こすのか？

主な発見

• PaxosとRaftの差異は、リーダー選挙メカニズムに限られる：Paxosはtermをサーバー間で分割するが、Raftは任意のフォロワーが候補者になれるが、1termあたり1回の投票に制限する。
• Raftのリーダー選挙は、Paxosよりも効率的である。PaxosではRequestVoteフェーズ中にログエントリを送信する必要があるが、Raftはそれを回避するため通信オーバーヘッドが少ない。
• 候補者が最新のログを持っていることを要件とするRaftの設計により、選挙中にログ複製を必要とせず、安全を保証できる。これにより通信オーバーヘッドが削減される。
• Paxosでは、過去のtermのログエントリが新しいリーダーのtermに再定義されるため、重複した複製が生じる可能性がある。一方、Raftは元のtermを保持するため、このような重複を回避できる。
• Raftの優れた理解性は、本質的なアルゴリズムの単純さよりも、明確な提示と実用的な抽象化に起因している。
• 両アルゴリズムは、共通合意のアプローチにおいて本質的に類似しており、根本的な差異は選挙時のリーダーの安全確保の方法にのみ存在する。