[논문 리뷰] Paxos vs Raft

Heidi Howard, Richard Mortier|arXiv (Cornell University)|2020. 04. 10.

Distributed systems and fault tolerance참고 문헌 19인용 수 10

한 줄 요약

이 논문은 분산 시스템에서 주로 사용되는 두 가지 주요 일致 알고리즘인 Paxos와 Raft를 비교하며, 간소화된 Paxos를 Raft의 용어와 추상화로 재표현한다. 그 결과 두 알고리즘은 리더 선거 외에는 차이가 없음을 발견한다. Raft의 로그 기반 투표 방식은 선거 중 로그 복제보다 더 효율적이며, Raft의 뛰어난 이해 가능성은 알고리즘 설계보다는 발표 방식에 기인한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 분산 일치를 위한 Raft가 Paxos보다 본질적으로 열등한가에 대한 오랫동안 지속된 논쟁을 해결하기 위해.
• 특히 리더 선거 메커니즘에서 Paxos와 Raft 간의 정확한 기술적 차이를 규명하기 위해.
• Raft가 주장하는 이해 가능성과 효율성의 우월성이 알고리즘적으로 근거가 있는지 여부를 평가하기 위해.
• 알고리즘적 유사점과 차이점을 명확히 하여 Paxos와 Raft 간의 최적화 기법 교류를 가능하게 하기 위해.

제안 방법

• Paxos의 간소화된 현대적 변종(MultiPaxos)을 Raft의 용어와 추상화로 재구성하여 직접 비교할 수 있도록 한다.
• 양 알고리즘의 리더 선거를 분석: Paxos는 서버 간에 term을 분할하는 방식을 사용하는 반면, Raft는 로그 최신성 검사를 사용한다.
• 리더 선거 중 통신 오버헤드를 비교: Paxos는 RequestVote 응답에서 로그 항목을 교환해야 하지만, Raft는 로그 기반 투표를 통해 이를 방지한다.
• 로그 복제 의미 체계 분석: Paxos는 새로운 리더의 term으로 이전 로그 항목을 재정의하지만, Raft는 원래 term을 유지한다.
• 동일한 가정(비동기, 신뢰할 수 있는 메시징, 시계 동기화 없음) 하에서 안전성 및 활성성 성질을 평가한다.
• 예를 들어 표 1과 같은 형식적 비교 표를 사용하여 각 알고리즘이 리더 유일성, 로그 완전성, 안전한 커밋을 어떻게 확보하는지 대조한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 Paxos와 Raft 간의 근본적인 알고리즘적 차이는 발표 방식을 초월해 무엇인가?
• RQ2 Paxos와 Raft의 리더 선거 방식은 어떻게 다를가? 이러한 차이가 성능에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 Raft의 주장하는 이해 가능성은 알고리즘 설계에 기인한 것인지, 교육적 발표 방식에 기인한 것인가?
• RQ4 Raft의 리더 선거 효율성은 로그 기반 투표 메커니즘 덕분인가? Paxos의 접근 방식과 비교해보면 어떻게 되는가?
• RQ5 Paxos에서 이전 로그 항목을 새로운 리더의 term으로 재할당하는 방식이 Raft의 방식에 비해 측정 가능한 비효율을 초래하는가?

주요 결과

• Paxos와 Raft는 리더 선거 메커니즘 외에는 차이가 없다: Paxos는 term을 서버 간에 분할하는 반면, Raft는 어떤 팔로워도 후보자가 될 수 있지만, 각 term당 한 명의 후보자만 투표할 수 있도록 제한한다.
• Raft의 리더 선거는 Paxos보다 더 효율적이며, 이는 RequestVote 단계에서 로그 항목을 전송하지 않기 때문이다. 반면 Paxos에서는 후보자가 응답에 로그 항목을 포함해야 한다.
• Raft는 후보자가 최신 로그를 가져야 한다는 조건을 통해, 선거 중 로그 복제 없이도 안전성을 확보할 수 있다. 이는 통신 오버헤드를 감소시킨다.
• Paxos는 이전 term의 로그 항목을 새로운 리더의 term으로 재할당할 수 있어, 불필요한 복제가 발생할 수 있지만, Raft는 원래 term을 유지함으로써 이러한 중복을 방지한다.
• Raft의 뛰어난 이해 가능성은 알고리즘의 본질적 단순성보다는 명확한 발표 방식과 실용적인 추상화 덕분이다.
• 두 알고리즘은 일치 접근 방식에서 본질적으로 유사하며, 핵심적인 차이는 오직 선거 중 리더 안전성을 어떻게 확보하느냐에만 국한된다.