CockroachDB から覗く形式手法の世界 #JTF2021w / July Tech Festa 2021 winter

July Tech Festa 2021 winter で使用したスライドです。

バグのない分散システムの設計は果たして可能でしょうか？ この問いに対する一つの答えとして、CockroachDB では形式手法ツール TLA+ を用いて分散トランザクションの正しさを担保しています。 形式手法はシステムの挙動を数学的に解析する技法で、「ノードが特定のタイミングで故障した場合にのみ発生するバグ」といった再現困難な問題を確実に検出することができます。 本講演では、CockroachDB の事例を通して、形式手法が実世界で活用されている様子をお伝えします。

イベント概要：https://techfesta.connpass.com/event/193966/
ブログ記事：https://ccvanishing.hateblo.jp/entry/2021/01/24/185819
録画：https://www.youtube.com/watch?v=T26-viZnrE0

Transcript

1. チェシャ猫 (@y_taka_23)
   July Tech Festa 2021 Winter (24th Jan. 2021)
   

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3. 形式手法ツール
   TLA+ により「証明」済
   

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4. ● CockroachDB の概要
   ○ スケーラビリティを実現するアーキテクチャ
   ○ 生じた課題と Parallel Commit による解決
   ● 形式手法ツール TLA+ の概要
   ○ 理論はともかく、ツールとしての雰囲気
   ○ CockroachDB の挙動をどう表現・検証するか
   

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5. How Does CockroachDB Construct Transactions?
   

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6. ● Spanner 系の分散データベース
   ○ インタフェースとして SQL をサポート
   ○ 強い一貫性を持ったトランザクションをサポート
   ○ 旧来の RDB と異なりスケールアウト可能
   ● データは Node 間で冗長化される
   ○ 一定規模以下の Node 障害時でもデータを守れる
   

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8. クライアントから見た
   処理の流れ
   

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9. SQL を Key-Value 命令に変換
   トランザクション管理（本日メイン）
   適切な Node に命令をルーティング
   Node 間でデータを冗長化
   データをディスクに永続化（省略）
   

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10. SQL を Key-Value 命令に変換
    

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11. id (PK) author like
    1 alice 4
    2 alice 8
    3 bob 5
    

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12. id (PK) author like
    1 alice 4
    2 alice 8
    3 bob 5
    /posts/2/author
    /posts/2/like
    /posts/3/id
    /posts/3/author
    /posts/3/like
    /posts/1/id
    /posts/1/author
    /posts/1/like
    /posts/2/id
    key
    alice
    8
    _
    bob
    5
    _
    alice
    4
    _
    value
    

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13. 適切な Node に命令をルーティング
    

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14. key value
    

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15. key value
    

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17. PUT k1 = v1 (k1 ∈ Range 1)
    

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20. Node 間でデータを冗長化
    

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21. ● 合意 (Consensus) プロトコル
    ○ 一度、合意が得られればその値は覆らない
    ● Leader Election
    ○ 見本となる Node (Leader, LeaseHolder) を選択
    ● Log Replication
    ○ 操作列について合意し LeaseHolder の状態を複製
    

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23. (LH = LeaseHolder)
    

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24. k1 = v1
    PUT k1 = v1 (k1 ∈ Range 1)
    

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25. k1 = v1 k1 = v1 k1 = v1
    

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26. k1 = v1 k1 = v1 k1 = v1
    Ack Success
    

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27. View Slide

28. k1 = v1
    PUT k1 = v1 (k1 ∈ Range 1)
    

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29. k1 = v1
    PUT k1 = v1 (k1 ∈ Range 1)
    

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30. k1 = v1
    PUT k1 = v1 (k1 ∈ Range 1)
    ● 各 Range は Raft で可用性と一貫性が
    保たれた一塊の DB とみなせる
    ● Range 間にはコミュニケーションの
    仕組みがない
    

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31. INSERT INTO table VALUES (k1, v1), (k2, v2);
    

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32. INSERT INTO table VALUES (k1, v1), (k2, v2);
    PUT k1 = v1 + PUT k2 = v2
    

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33. k1 = v1 k2 = v2
    

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34. k1 = v1’
    k2 = v2’ (合意待ち)
    k2 = v2
    

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35. k1 = v1’ k2 = v2
    v1’ + v2 (?)
    

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37. トランザクション管理（本日メイン）
    

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38. 1. トランザクション開始時、Key-Value データと同様に
    Pending 状態の Transaction Record を書き込む
    2. データを書き込む際は上書きする代わりに、
    Intent と呼ばれるマーカをつけ、Record を参照
    3. 全てのデータ書き込みが成功したら Record の状態を
    Committed に変更することでコミット
    

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39. k1 = v1 k2 = v2
    

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40. k1 = v1 k2 = v2
    k1 = v1’ (t1) k2 = v2’ (t1)
    t1 = pending
    Round-1
    Consensus
    

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41. k1 = v1 k2 = v2
    k1 = v1’ (t1) k2 = v2’ (t1)
    t1 = pending
    Round-1
    Consensus
    

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42. k1 = v1 k2 = v2
    k1 = v1’ (t1) k2 = v2’ (t1)
    t1 = committed
    Round-2
    Consensus
    

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43. k1 = v1 k2 = v2
    k1 = v1’ (t1) k2 = v2’ (t1)
    t1 = committed
    Round-2
    Consensus
    

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44. 1. データを読み込もうとした際、Intent を見つけたら
    まず対応する Transaction Record の状態を確認
    2. Record が Pending 状態であれば元の値を採用
    3. Record が Committed 状態であれば Intent として
    保持されている値を採用
    

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45. k1 = v1 k2 = v2
    k1 = v1’ (t1) k2 = v2’ (t1)
    t1 = pending
    

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46. k1 = v1 k2 = v2
    k1 = v1’ (t1) k2 = v2’ (t1)
    t1 = pending
    

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47. k1 = v1 k2 = v2
    k1 = v1’ (t1) k2 = v2’ (t1)
    t1 = pending
    

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48. k1 = v1 k2 = v2
    k1 = v1’ (t1) k2 = v2’ (t1)
    t1 = pending
    v1 + v2
    

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49. ● CockroachDB のアーキテクチャ
    ○ Range ごとに Raft Group を構成し合意
    ● 分散トランザクションの必要性
    ○ SQL に伴う Raft Group をまたいだ操作
    ● Transaction Record による実装
    ○ データ + Transaction Record で 2 回の合意
    

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50. As a database that prides itself on
    geo-distributed use cases, we must strive
    to reduce the latency incurred by common
    OLTP transactions to near the theoretical
    minimum: the sum of all read latencies plus
    one consensus latency.
    CockroachDB RFC: Parallel Commits
    

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52. How Do Formal Methods Handle the Complexity?
    

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54. 1. DB から現在の Like の個数を取得
    2. ローカルでその値を + 1 する
    3. DB に新しい値を書き戻す
    

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59. 0
    1
    1
    0
    0
    0 1
    1
    

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60. 0
    1
    1
    0
    0
    0 1
    1
    

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62. 決定的・直線的な振る舞い
    

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63. 非決定的・木構造的な振る舞い
    

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66. ● 並行性の問題
    ○ 動作する順番の全組み合わせを考える必要がある
    ● 故障の問題
    ○ 個々の Node の動作にもランダム性がある
    ● ネットワークの問題
    ○ 通信は遅延・消失し、順番も保証されない
    

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70. ● 運用環境であえて障害を発生させる
    ○ サービス不能状態に陥らないか
    ○ 意図したリカバリがちゃんと発動するか
    ● 予測困難な「未知なる問題」を炙り出す
    ○ 比較対象となる「通常の動作」を定義
    ○ 障害を注入し、発生した差分から問題を発見
    

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73. Formal Methods
    

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74. ● システムを数学的対象により表現
    ○ 対象として何を選択するかでツールの特性が出る
    ● エンドユーザ視点のメリット
    ○ システムの挙動や仕様を曖昧さなく表現できる
    ○ ケースの抜けや漏れが原理的に生じない
    ○ 実装ではなく仕様・設計に対して検査できる
    

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76. ● AWS DynamoDB
    ○ AWS での最初の採用、後に S3 などにも横展開
    ○ 「ゼロから 2-3 週間で習得可能」
    ○ 「設計をデバッグする」と表現し浸透を図る
    ● Azure Cosmos DB
    ○ 5 つの整合性レベルの仕様を厳密に記述
    

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77. ● TiDB / TiKV
    ○ Percolator、Multi-Raft Merge、TiCDC など
    ○ Chaos Mesh との両面から分散システムを検証
    ● Elasticsearch
    ○ レプリケーション、クラスタのメタデータ管理
    ○ 「3 日間のモデリングでバグを発見できた」
    

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78. 形式手法ツール
    TLA+ により「証明」済
    

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79. ● Temporal Logic of Actions と呼ばれる論理が基盤
    ○ IDE (TLA Toolbox) とセットで配布
    ○ Lamport (Paxos の人) が中心となって開発
    ● システムを状態遷移系として表現
    ○ 擬似プログラミング言語 PlusCal から生成可能
    ○ AWS の事例では PlusCal の有効性を強調
    

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82. プロセス alice と bob が並行に動く
    

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83. ラベルが一つの実行ステップを表し
    その間では他プロセスの割り込みが入る
    

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86. 検査したい条件
    

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88. ● 分散システムをテストするのは難しい
    ○ タイミングに依存したバグの再現性
    ● TLA+ による問題の発見
    ○ 状態遷移系を網羅的に探索して条件を確認
    ● TLA+ が使用された事例
    ○ CockroachDB、Cosmos DB、TiDB など
    

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89. How Does the Protocol Reduce the Latencies?
    

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91. 1. データと Transaction Record を並列で書き込み
    2. ただしこの時点での Record の状態は Staging とし、
    トランザクションに属するキーのリストも付ける
    3. データと Record が合意して戻ってきたら
    クライアントにトランザクション完了通知を出す
    4. 最後に Record の状態を Committed に変更
    

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92. k1 = v1 k2 = v2
    

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93. k1 = v1 k2 = v2
    k1 = v1’ (t1) k2 = v2’ (t1)
    t1 = staging
    : k1, k2
    Round-1
    Consensus
    

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94. k1 = v1 k2 = v2
    k1 = v1’ (t1) k2 = v2’ (t1)
    t1 = staging
    : k1, k2
    Round-1
    Consensus
    

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95. k1 = v1 k2 = v2
    k1 = v1’ (t1) k2 = v2’ (t1)
    t1 = committed
    : k1, k2
    Round-2
    Consensus
    

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96. k1 = v1 k2 = v2
    k1 = v1’ (t1) k2 = v2’ (t1)
    t1 = committed
    : k1, k2
    Round-2
    Consensus
    

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98. 1. Intent を発見したら Transaction Record を確認
    2. その Record が Staging だった場合、リストされている
    キーについて Intent が書き込み成功かどうか確認
    3. 全キーが OK なら Record を Committed に変更
    4. まだ書き込まれていないキーを見つけた場合は
    Conflict と判断して Record を Aborted に変更
    

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99. k1 = v1 k2 = v2
    k1 = v1’ (t1) k2 = v2’ (t1)
    t1 = staging
    : k1, k2
    

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100. k1 = v1 k2 = v2
     k1 = v1’ (t1) k2 = v2’ (t1)
     t1 = staging
     : k1, k2
     

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101. k1 = v1 k2 = v2
     k1 = v1’ (t1) k2 = v2’ (t1)
     t1 = staging
     : k1, k2
     

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102. k1 = v1 k2 = v2
     k1 = v1’ (t1) k2 = v2’ (t1)
     t1 = staging
     : k1, k2
     v1’ + v2’
     

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103. k1 = v1 k2 = v2
     k1 = v1’ (t1) k2 = v2’ (t1)
     t1 = committed
     : k1, k2
     

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104. View Slide

105. k1 = v1 k2 = v2
     k1 = v1’ (t1)
     t1 = staging
     : k1, k2
     

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106. k1 = v1 k2 = v2
     k1 = v1’ (t1)
     t1 = staging
     : k1, k2
     

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107. k1 = v1 k2 = v2
     k1 = v1’ (t1)
     t1 = staging
     : k1, k2
     

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108. k1 = v1 k2 = v2
     k1 = v1’ (t1)
     t1 = staging
     : k1, k2
     (No k2 intent)
     

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109. k1 = v1 k2 = v2
     k1 = v1’ (t1)
     t1 = aborted
     : k1, k2
     v1 + v2
     

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110. View Slide

111. ● 暗黙的コミット済み状態（読み取り可能状態）
     ○ Transaction Record が Staging 状態
     ○ かつ全てのキーについて Intent が書き込み成功
     ● 明示的コミット済み状態
     ○ Transaction Record が Committed 状態
     ○ Parallel Commit 導入前と同じ、安全側の条件
     

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113. 論理式の「かつ」
     

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114. 任意の key ∈ KEYS に対し
     

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115. ● トランザクション完了通知の正しさ
     ○ 完了通知の際は必ずコミット済みである
     ○ ただし暗黙的コミット済みの段階で構わない
     ● 暗黙的コミット済み状態の妥当性
     ○ 暗黙的にコミットされればいずれ明示的にもされる
     ○ 仮に Node が故障した場合であっても保証したい
     

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116. ● 安全性 (Safety)
     ○ 何か悪いことが「起こらない」ことを要求
     ○ 実行中、常に有効なアサーションのようなもの
     ● 活性 (Liveness)
     ○ 何か良いことがいつかは「起こる」ことを要求
     ○ 何もしないシステムは無意味なので検証には必須
     

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117. View Slide

118. True True
     False False
     

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119. True
     False
     True True
     False False
     

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121. ● 通常の論理式に以下の記号を追加した体系
     ○ □A：現在の状態から先では常に A が真
     ○ ◇A：現在の状態から A が真になるルートが存在
     ● 状態の「列」に対して真偽が決まる
     ○ 一連の実行の様子に対して条件を定義できる
     ○ 真偽の与え方は CTL、LTL などいくつか存在
     

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122. View Slide

123. False
     True
     

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124. True
     False
     False
     True
     

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125. View Slide

126. 安全性
     

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127. 活性
     

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128. 一度 A が成立すると
     その後いつか B も成立
     

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129. View Slide

130. ● 公平性なし（TLA+ のデフォルト）
     ○ まったく動かない可能性がある
     ● 弱い公平性の仮定（fair をつけた場合）
     ○ 常に動ける状態ならいつか必ず動く
     ● 強い公平性の仮定
     ○ 動ける瞬間が無限回来るならいつか必ず動く
     

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131. View Slide

132. トランザクションの持ち主のプロセスが
     任意のタイミングで Stall する
     

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133. それ以外のプロセスは、動ける状況が続けば
     必ずどこかのタイミングでは動く
     

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134. View Slide

135. View Slide

136. 二つのパターンのうち
     どちらが選ばれるかを両方考えて
     分岐を生成
     / / 更新
     変数に変化無し
     

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137. 書き込みが成功したパターン
     / / 更新
     変数に変化無し
     

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138. / / 更新
     変数に変化無し
     書き込みが失敗したパターン
     

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139. View Slide

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141. Key を一つ取り出す際、
     すべての「取り出し方」を
     網羅して分岐を生成
     

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142. ● 分散システムに特有な非決定的な動作の扱い
     ○ 通信の失敗：成功・失敗でランダムに分岐
     ○ 通信の非順序性：値をランダムに取り出す
     ● E2E テストと違い、実際に実行するわけではない
     ○ 全ての可能性を考慮して状態遷移を分岐させる
     ○ 起こりうる全てのランダム性が考慮できる
     

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143. ● Parallel Commits のプロトコル
     ○ Staging 状態の導入と Transaction Recovery
     ● 時相論理式の導入
     ○ 時間的な幅を持った実行列に関する仕様を検証
     ● ランダム実行ではなく分岐の網羅
     ○ 障害の際にもプロトコルが正しく動くかを検証
     

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144. Wrap Up the Session!
     

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145. ● CockroachDB と Parallel Commit
     ○ 一貫性を保ったままパフォーマンスを改善したい
     ● 分散システムのテスト困難性
     ○ 動作順・故障・通信のランダムネス
     ● 形式手法を利用したシステムの記述や検証
     ○ より厳密な仕様の理解と膨大なパターン網羅
     

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146. We found that the process of writing this
     specification gave us more confidence in
     the Parallel Commit protocol itself and in
     its integration into CockroachDB.
     Parallel Commits: An Atomic Commit Protocol For
     Globally Distributed Transactions
     

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147. Presented by チェシャ猫 (@y_taka_23)
     

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