CCF-Tencent犀牛鸟基金致谢论文入选ATC

本文作者：魏恒峰（南京大学）李海翔（腾讯）

USENIXATC（AnnualTechnicalConference）是系统领域国际顶尖会议之一,今年将于7月14日到16日在线举行。由CCF-Tencent犀牛鸟基金和TDSQL团队支持的一份关于混合事务一致性的论文已被录用。

录用论文标题为：UniStore: A Fault-tolerant Marriage of Causal and Strong Consistency。作者包括来自IMDEASoftware Institute的ManuelBravo、AlexeyGotsman、Borjade Régil以及来自南京大学的魏恒峰。其中,魏恒峰于2020年获得了CCF-Tencent犀牛鸟基金。

为了提高可扩展性，分布式存储系统通常采用数据分区技术将数据划分成多个分区,存储到不同的物理节点上。为了进一步提高容错性，它们又采用数据复制技术，将每个分区的数据以多副本的形式进行存储。在这种分区复制架构下,要实现强数据一致性（可串行化）通常会导致较高的访问延迟。而且，在出现网络分区的情况下,还会降低系统的可用性。然而，放松对数据一致性的要求又会破坏对上层应用至关重要的正确性标准。一种折中的方案便是允许多种数据一致性共存于同一个系统中。

在本工作中，我们实现了第一个可扩展的、容错的且融合了因果一致性与强一致性的分布式事务型存储系统，称为UniStore。UniStore允许用户为每个事务指定一致性水平：强一致性事务或者因果一致性事务。具体来说，UniStore实现PartialOrder-Restrictions consistency（PoRconsistency）。在默认情况下，PoR一致性满足事务因果一致性。此外，PoR允许用户指定哪些事务是有冲突的。对于任意两个冲突事务t与t'，PoR要求要么t对t'可见，要么t'对t可见。因此，UniStore保证冲突事务按照某种全序执行，即满足强一致性。

在设计方面，UniStore的关键挑战是如何在部分数据中心可能失效的情况下仍然保证系统的整体活性（liveness）。尤其是当强一致性事务依赖于因果一致性事务时，如果因果一致性事务由于数据中心失效而丢失，强一致性事务将无法被提交，破坏系统的活性。UniStore使用Uniformity机制避免了这种情况：在强一致性事务提交之前，它所依赖的所有因果一致性事务都必须是Uniform的，也就是说，这些因果一致性事务最终在所有正确的数据中心上都是可见的。在此基础上，为了尽可能降低Uniformity机制带来的等待延迟，UniStore允许因果一致性事务在不破坏因果一致性的前提下读取稍旧的快照数据，因此，强一致性事务在提交时，它所依赖的因果一致性事务很可能已经是Uniform的了。

我们在AmazonEC2上部署了UniStore系统，并使用microbenchmark与RUBiSbenchmark对其进行评估。实验表明，UniStore具有良好的接近线性的可扩展性。在RUBiSbenchmark下，因果一致性事务的平均延迟约为1.2ms。与强一致性系统相比，UniStore系统整体的平均延迟可降低约3.7倍。此外，我们发现Uniformity机制对性能以及事务可见性的影响较小。

UniStore是第一个可扩展的、容错的且同时支持因果一致性与强一致性的分布式事务型存储系统。我们希望该工作能为混合事务一致性系统的实现提供理论支撑与应用借鉴。

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