[論文レビュー] Unobtrusive Deferred Update Stabilization for Efficient Geo-Replication

Chathuri Gunawardhana, Manuel Bravo+1 more|arXiv (Cornell University)|Feb 6, 2017

Distributed systems and fault tolerance被引用数 6

ひとこと要約

この論文では、Eunomiaを提案する。Eunomiaは、更新の全順序付けをリモート送信の直前まで延期することで、地理的に分散したシステムにおいて高スループット・低レイテンシーな因果的整合性を実現する、新たな非干渉的遅延更新安定化サービスである。シーケンサーベースのシステムとは異なり、Eunomiaはローカルの並行処理とグローバル順序付けを分離することで、性能ボトルネックを回避し、シーケンサーより最大7.7倍のスループットを達成しながらも、リモート更新の可視化レイテンシーをほぼ最適水準に保っている。

ABSTRACT

In this paper we propose a novel approach to manage the throughput vs latency tradeoff that emerges when managing updates in geo-replicated systems. Our approach consists in allowing full concurrency when processing local updates and using a deferred local serialisation procedure before shipping updates to remote datacenters. This strategy allows to implement inexpensive mechanisms to ensure system consistency requirements while avoiding intrusive effects on update operations, a major performance limitation of previous systems. We have implemented our approach as a variant of Riak KV. Our extensive evaluation shows that we outperform sequencer-based approaches by almost an order of magnitude in the maximum achievable throughput. Furthermore, unlike previous sequencer-free solutions, our approach reaches nearly optimal remote update visibility latencies without limiting throughput.

研究の動機と目的

• 因果的整合性を持つ地理的に分散したシステムにおける、中央集権的シーケンサーより生じる性能ボトルネックを解消すること。
• シーケンサーフリーなシステムで用いられるグローバル安定化手順に伴う高いレイテンシーとスループットペナルティを低減すること。
• 因果的整合性の保証を損なわずに、ローカル更新の並行処理とグローバル整合性の強制を分離すること。
• 更新を効率的に順序付け、リモートレプリケーション前に処理するスケーラブルでフェイルセーフなサービスを設計すること。
• 実世界の地理的に分散したワークロードにおける、最先端のソリューションと比較してEunomiaの性能を評価すること。

提案手法

• Eunomiaは、更新の全順序付けをリモートデータセンターへの送信の直前まで延期することで、因果的整合性を保ちつつローカル並行処理を維持する。
• 各データセンターはベクターキャスティングを用いてローカルな全順序を維持し、Eunomiaは因果的依存関係が解決された後、リモート更新を送信する。
• Eunomiaはピッグバックドタイムスタンプを用いて、リモートサイトでの効率的な依存関係チェックを可能にし、中央集権的制御が不要なシーケンサーベースのシステムに類似した動作を実現する。
• Riak KVと統合し、Riak+Eunomiaとして提供することで、Riakの既存のレプリケーションおよび整合性メカニズムを活用する。
• 障害に強いEunomiaの変種を設計し、整合性や可用性を損なわず、障害に対応できるようにしている。
• 各更新ごとの依存関係の追跡を明示的に行わないことで、メタデータの肥大化と通信オーバーヘッドを低減する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 遅延更新順序付け機構は、レイテンシーのペナルティを引き起こさずに、シーケンサーベースのシステムを上回るスループットを達成できるか？
• RQ2 グローバル安定化手順を排除することで、地理的に分散したシステムにおけるスループットとリモート更新可視化レイテンシーの両方が向上するか？
• RQ3 分散型で非干渉的な順序付けサービスは、高並列環境において因果的整合性を維持しながら、性能ボトルネックを回避できるか？
• RQ4 Eunomiaのスループットとレイテンシーは、GentleRain や Cure といった最先端のシーケンサーフリーなソリューションと比較して、どの程度優れているか？
• RQ5 Eunomiaは、最終的に整合するシステムと比較して、整合性管理のオーバーヘッドをどの程度低減するか？

主な発見

• Eunomiaは、最大スループットにおいてシーケンサーベースのシステムをほぼ1桁上回り、1秒あたり7.7倍の操作を処理できる。
• EunomiaKVは、GentleRain や Cure よりも顕著に低いリモート更新可視化レイテンシーを達成し、スループットを損なわず最適レイテンシーに近い水準に近づけた。
• Riak KVへのEunomia統合は、最終的に整合するシステムと比較して平均4.7%のオーバーヘッドしか追加しなかった。これは、最小限のパフォーマンスコストであることを示している。
• グローバル安定化に基づくシステムとは異なり、Eunomiaは高コストのバックグラウンドプロシージャを回避し、それらに伴うスループットとレイテンシーのトレードオフを解消した。
• Eunomiaは、依存関係チェックにピッグバックドタイムスタンプを用いることで、最小限のメタデータオーバーヘッドで因果的整合性を維持し、更新ごとの依存関係追跡を避けていた。
• 障害に強いEunomiaの変種は、ノード障害時でも整合性と可用性を保証しており、生産環境での利用に適している。