分布式架构——Gossip 协议详解

起源

Gossip protocol 也叫 Epidemic Protocol （流行病协议）。Gossip protocol在1987年8月由施乐-帕洛阿尔托研究中心发表ACM上的论文

《Epidemic Algorithms for Replicated Database Maintenance》中被提出。原本用于分布式数据库中节点同步数据使用，后被广泛用于数据库复制、信息扩散、集群成员身份确认、故障探测等。

Gossip协议是基于六度分隔理论（Six Degrees of Separation）哲学的体现，简单的来说，一个人通过6个中间人可以认识世界任何人。数学公式是：

n表示复杂度，N表示人的总数，W表示每个人的联系宽度。依据邓巴数，即每个人认识150人，其六度就是1506 ＝11,390,625,000,000（约11.4万亿）。

基于六度分隔理论，任何信息的传播其实非常迅速，而且网络交互次数不会很多。比如Facebook在2016年2月4号做了一个实验：研究了当时已注册的15.9亿使用者资料，发现这个神奇数字的“网络直径”是4.57，翻成白话文意味着每个人与其他人间隔为4.57人。

原理

Gossip协议执行过程：

种子节点周期性的散播消息【假定把周期限定为 1 秒】。

被感染节点随机选择N个邻接节点散播消息【假定fan-out(扇出)设置为6，每次最多往6个节点散播】。

节点只接收消息不反馈结果。

每次散播消息都选择尚未发送过的节点进行散播。

收到消息的节点不再往发送节点散播：A -> B，那么B进行散播的时候，不再发给 A。

Goosip 协议的信息传播和扩散通常需要由种子节点发起。整个传播过程可能需要一定的时间，由于不能保证某个时刻所有节点都收到消息，但是理论上最终所有节点都会收到消息，因此它是一个最终一致性协议。

Gossip协议是一个多主协议，所有写操作可以由不同节点发起，并且同步给其他副本。Gossip内组成的网络节点都是对等节点，是非结构化网络。

消息类型

Gossip 协议的消息传播方式有两种：Anti-Entropy(反熵传播)和Rumor-Mongering(谣言传播)。

反熵传播是以固定的概率传播所有的数据。所有参与节点只有两种状态：Suspective(病原)、Infective(感染)。这种节点状态又叫做simple epidemics(SI model)。过程是种子节点会把所有的数据都跟其他节点共享，以便消除节点之间数据的任何不一致，它可以保证最终、完全的一致。缺点是消息数量非常庞大，且无限制；通常只用于新加入节点的数据初始化。

谣言传播是以固定的概率仅传播新到达的数据。所有参与节点有三种状态：Suspective(病原)、Infective(感染)、Removed(愈除)。这种节点状态又叫做complex epidemics(SIR model)。过程是消息只包含 update，谣言消息在某个时间点之后会被标记为 removed，并且不再被传播。缺点是系统有一定的概率会不一致，通常用于节点间数据增量同步。

通信方式

Gossip 协议最终目的是将数据分发到网络中的每一个节点。根据不同的具体应用场景，网络中两个节点之间存在三种通信方式：推送模式、拉取模式、Push/Pull。

Push: 节点 A 将数据 (key,value,version) 及对应的版本号推送给 B 节点，B 节点更新 A 中比自己新的数据

Pull：A 仅将数据 key, version 推送给 B，B 将本地比 A 新的数据（Key, value, version）推送给 A，A 更新本地

Push/Pull：与 Pull 类似，只是多了一步，A 再将本地比 B 新的数据推送给 B，B 则更新本地

如果把两个节点数据同步一次定义为一个周期，则在一个周期内，Push 需通信 1 次，Pull 需 2 次，Push/Pull 则需 3 次。虽然消息数增加了，但从效果上来讲，Push/Pull 较好，理论上一个周期内可以使两个节点完全一致。直观上，Push/Pull 的收敛速度也是最快的。

总结

综上所述，我们可以得出Gossip是一种去中心化的分布式协议，数据通过节点像病毒一样逐个传播。因为是指数级传播，整体传播速度非常快，很像现在美国失控的2019-nCoV(新冠)一样。它具备以下优势：

扩展性：允许节点的任意增加和减少，新增节点的状态最终会与其他节点一致。

容错：任意节点的宕机和重启都不会影响 Gossip 消息的传播，具有天然的容错特性。

去中心化：无需中心节点，所有节点都是对等的，任意节点无需知道整个网络状况，只要网络连通，任意节点可把消息散播到全网。

一致性收敛：消息会以“一传十的指数级速度”在网络中传播，因此系统状态的不一致可以在很快的时间内收敛到一致。消息传播速度达到了 logN。