一、ONOS的一致性保障

ONOS重要包含两类一致性机制，最终一致性和强一致性，最终一致性采取乐不雅异步复制和基于Gossip的熵减方法来实现，乐不雅异步复制可以高效的实现最终一致，然则一旦集群中产生节点离开集群或者重启的情况整体集群就会出现越来越掉序的现象，基于Gossip的熵减方檀卷是为懂得决词攀类问题，集群中的节点按期(平日距离三到五秒)地随机选择一个节点进行数据同步，大年夜多半情况下，熵减互动是平常的，因为每个控制器已经知道产生在收集中的每一个事宜。 然则当一个控制器状况稍微漂移时，这个机制很快就会检测到这个状况，并使控制看从新同步。 这种办法还具有快速将新参加的┞菲握器和其他的┞菲握器进行同步的好处。 新参加的┞菲握器与现有控制器之间的第一次熵减互动将很快实现节点同步，而不须要零丁的备份/发明机制。

四、ONOS带状况重启

在动态扩容的情况下，动态节点的参加会对最终一致性产生影响，表示为新的节点参加集群，在和其他节点的熵减交互以及乐不雅复制中最终和整体集群达到一致。这部分涉及的子体系包含Device和Link子体系。

而Device，Link子体系也会影响到Topo子体系，所以在进行节点动态扩容时，新参加节点在实现最终一致的过程中如不雅不承载营业的话影响较小。

强一致性的保障经由过程Raft算法来实现，ONOS推敲到容错和机能的全盘推敲，选择了分区机制和备份冗余机制。

分区机制是指ONOS对随便率性一?支撑强一致性的分布式原语(重要包含其分布式数据构造)支撑分区机制，而在每一个分区中支撑多个节点之间的备份冗余，实现了CAP理论的┞粉衷性推敲。

二、ONOS逻辑时钟

在分布式体系中时钟是个重要的概念，ONOS拔取了以MasterShip Term和本地事宜序列号的方法来进行统计。其理论根据如下：

1. 收集控制器的┞菲握离不开设备，所有的收集事宜都是最终都能接洽关系到设备上
2. MasterShipTerm是全局强一致的，依烂魅这个数据做时钟的靠得住性高
3. 控制器依附大年夜设备收上来的信息来发出收集事宜，而真正抛出事宜的只有Master，Master保护着对应设备上报事宜的序列号，在每一个Term周期内大年夜0开端单调递增

三、动态扩容对强一致性的影响

当前ONOS大年夜部分子体系都采取的是强一致性的方法，包含：FlowRule, Host, MasterShip等，个中MasterShip是整体集群数的强一致，其他子体系是基于Partition内部节点的强一致。所以ONOS集群的宕机风险和Partition Member数量有关，如不雅Partition Member只有三个节点，那么两台设备宕机就会造成体系问题。

在节点动态参加集群的场景下，最大年夜的问题是要防止出现脑裂，所谓脑裂就是一个集群中同时出现两个Leader的场景，在集群节点削减的情况下不会出现,然则在集群添加节点时会出现这种场景，如下图所示：

在上图所示的场景之下，假如新的Server先以新设备启动，而旧的Server慢慢以新设备运行，此时会存在新设备的大年夜多半和旧设备的大年夜多半共存的情况，操作掉慎会导致集群存在两个Leader进而脑裂的情况。

ONOS的raft算法采取Copycat实现，其支撑动态节点的参加，然则这个办法不合于Raft论文中提到的两阶段添加的筹划，而是采取了单节点添加筹划来避免出现脑裂的情况，如许使得筹划更简单然则相对操作会麻烦一些。别的在新参加节点开端进行数据同步时，营业要尽量避免写入。以免影响读写机能。

带状况重启也是临盆情况中异常重要的一点。ONOS大年夜部疏分布式数据构造都是支撑持久化的，部分不支撑的主如果最终一致性数据构造。 这个中ECMap必须设备持久性选项才能将条目写入磁盘，不然在集群封闭时会损掉。

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然则大年夜多半分布式原语(强一致性)应用了Raft集群，并且它们是持久化的。 ConsistentMap，ConsistentTreeMap，DocumentTree，DistributedSet，LeaderElector以及这些基元的所有Async *版本都应用单个Raft分区或所有Raft分区。 这些原语有效地由持久的复制日记支撑，该日记将大年夜该/ data目次中攫取，并在从新启动群集时重播。

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【义务编辑：赵宁宁 TEL：（010）68476606】

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本文标题：ONOS动态扩容面临的难点与解决方案

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