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Consensus distribué

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Page 1: Consensus distribué. Le problème du Consensus MB - LRIA

Consensus distribué

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Le problème du Consensus

MB - LRIA

Page 3: Consensus distribué. Le problème du Consensus MB - LRIA

Sommaire

Définition, introduction, généralités Notion de faute Résultats d’impossibilité et hypothèses de travail

Consensus en présence de pannes franches Un algorithme polynomial Un algorithme exponentiel

Les généraux byzantins Un algorithme déterministe (Lamport & Al.) Un algorithe probabiliste (Rabin)

Page 4: Consensus distribué. Le problème du Consensus MB - LRIA

Introduction

Problème fondamental Brique de base pour les applications Notion de fautes et hyp. sur le nb de fautes Résultat d'impossibilité Algorithmes systèmes synchrones et pannes franches Simulation (applets)

Page 5: Consensus distribué. Le problème du Consensus MB - LRIA

Notion de fautes

Fautes de liens de communications Fautes de processus

Pannes franches Pannes de type GB

Page 6: Consensus distribué. Le problème du Consensus MB - LRIA

Consensus

Le consensus distribué (CD) liens avec des pbs similaires (GB, CI) définition

Modèle de calcul et hypothèses Algorithmes dans le cas synchrone avec pannes franches

Page 7: Consensus distribué. Le problème du Consensus MB - LRIA

Le pb du Consensus

Terminaison: Tous les processus corrects vont de manière sûre choisir une valeur de

décision

Accord:Tous les processus corrects choisissent la même valeur

Validité: Si tous les processus proposent une même valeur v alors la valeur de

décision est v validité forte: La valeur de décision est celle proposée par un des

processus

Page 8: Consensus distribué. Le problème du Consensus MB - LRIA

Contexte

SD à passage de messsages, synchrone avec pannes franches

SD à passage de messsages, synchrone avec pannes byzantines

SD à mémoire partagée, asynchrone avec pannes franches FLP82

SD à passage de messsages, asynchrone avec pannes franches LP82

Page 9: Consensus distribué. Le problème du Consensus MB - LRIA

Une solution au consensus polynomial en présence de pannes franches

Solution due à Dolev et Strong (1983)

Page 10: Consensus distribué. Le problème du Consensus MB - LRIA

Système distribué à passage de messages SYNCHRONE

une exécution est une suite d’étapes on délivre tous les messages des buffers de

communications sortants on effectue un calcul local après chaque étape d’envoi

ou réception de messages

Page 11: Consensus distribué. Le problème du Consensus MB - LRIA

Pannes franches

Un sous-ensemble d'au plus f processus fautifs un processus fautif peut s’arrêter

après un envoi de messages quelconque f est connu les processus fautifs ne sont pas connus

Page 12: Consensus distribué. Le problème du Consensus MB - LRIA

Algorithme

Page 13: Consensus distribué. Le problème du Consensus MB - LRIA

Comportement de l’algorithme

V1

Page 14: Consensus distribué. Le problème du Consensus MB - LRIA

1 étape

V1 V2 V3

V4 V5

Page 15: Consensus distribué. Le problème du Consensus MB - LRIA

Validité de l’algorithme

Plusieurs choses à montrer Après un tour sans faute, tous les processus corrects ont le même

ensemble de valeurs. Dès la fin d’un tour sans faute, à chaque tour, les processus

corrects ont des ensembles de valeurs identiques L’algorithme se termine en (f+1) tours où f est le nombre de

faute;s; Le consensus est réalisé après un tour sans faute (càd après f+1

tours).

Page 16: Consensus distribué. Le problème du Consensus MB - LRIA

P1: Tous les ps corrects Pi et Pj réalisent l'accord à la fin du tour (f+1).

Idée de la preuve supposons que x est ajouté à Vi au tour r pour la 1ère fois

si r <= f, alors Pi envoie x à Pj au tour suivant

si r = f+1, x est transmis via la chaine Pi1, ...Pif+1

Pi1 Pi2 au tour 1

Pif+1 Pi au tour f+1 implique f+1 ps distincts un ps correct parmi ceux ci et il envoie x à tous les processus avant f+1 --> Contradiction

Page 17: Consensus distribué. Le problème du Consensus MB - LRIA

P2: L'algorithme présenté résoud le pb du consensus en f+1 tours.

si Pi et Pj sont corrects alors Vi et Vj sont les mêmes au tour f+1

et min(Vi) et min(Vj) sont les mêmes.

Page 18: Consensus distribué. Le problème du Consensus MB - LRIA

Complexité de l'algorithme

f+1 tours jusqu'à ce que les processus corrects décident à chaque tour, il y a au maximum n2 messages envoyés

donc O((f+1) . n2) messages

L'algorithme est optimal (en nb de tours)

il y a (f+1) tours

Page 19: Consensus distribué. Le problème du Consensus MB - LRIA

Solution exponentielle en nombre de message au consensus en présence de pannes franches

Solution due à

Page 20: Consensus distribué. Le problème du Consensus MB - LRIA

Solution EIGStop

Hypothèses Même conditions de travail Application de la solution Lamport Shostak et Pease

Principe Maintien d’une structure de données en chaque site,

correspondant à un arbre stockant les informations reçues et leurs parcours

Page 21: Consensus distribué. Le problème du Consensus MB - LRIA

Schéma de l’algorithme

Processus Pi Début: Wi={v} Tour k

Distribuer les pairs (étiquette, valeur)au dernier niveau, soft ceux qui contient i

Recevoir les pairs (étiquette, valeur) de Pj. Mise à jour l’arbre dépendant de quel pair est reçu de quel processus.

Tour k+1 Appliquer la condition de validité

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Principe (pas de pannes franches)

Au premier tour

S1

S3S2

Si (i=1)

Arbre W1

V1

S1 V1 S2V2 S3V3

Identique pour S2 et S3

Page 23: Consensus distribué. Le problème du Consensus MB - LRIA

A la seconde étape (pas de pannes franches)

encore un échange de messages S1

S3

S2

Page 24: Consensus distribué. Le problème du Consensus MB - LRIA

Si (i=1)Arbre W1

Identique pour S2 et S3

S1 reçoit S1V1 via S2

S1:V1

V1

S2:V2 S3:V3

S1S2:V1S1S2:V1 S2S1:V2 S2S3:V2 S3S1:V3 ?

S1 reçoit S2V2 via S3

À vous…

Page 25: Consensus distribué. Le problème du Consensus MB - LRIA

Si (i=1)Arbre W1

Identique pour S2 et S3

S1 reçoit S1V1 via S2

S1:V1

V1

S2:V2 S3:V3

S1S2:V1S1S2:V1 S2S1:V2 S2S3:V2 S3S1:V3 S3S2:V3

S1 reçoit S2V2 via S3

S1 reçoit S3V3 via S2

Page 26: Consensus distribué. Le problème du Consensus MB - LRIA

Nouvelle seconde étape (avec 1 panne franche)

S1

S3

S2

La panne se produit juste après l’envoi d’un message vers S1 et avant l’envoi des 3 autres messages (il y a en effet

deux fois deux messages, en général il y a

(n-1)2 messages sur un tour)S1:V1

Page 27: Consensus distribué. Le problème du Consensus MB - LRIA

Pour S1

Arbre W1

S1:V1

V1

S2:V2 S3:V3

S1S3: V1S1S2:V1 S2S1:V2 S2S3:V2 S3S1:V3 S3S2:Null

S2S2

Page 28: Consensus distribué. Le problème du Consensus MB - LRIA

Pour S3

Arbre W3

S1:V1

V3

S2:V2 S3:V3

S1S3: V1S1S2:Null S2S1:V2 S2S3:V2 S3S1:V3 S3S2:Null

S2S2

Page 29: Consensus distribué. Le problème du Consensus MB - LRIA

Pour S2 …panne

Arbre W2

S1:V1

V2

S2:V2 S3:V3

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Preuve de validité

Technique (3 lemmes à établir)

La personne intéressé se réfèrera aux documents et à la bibliographie [Lynch 1997]

Page 31: Consensus distribué. Le problème du Consensus MB - LRIA

Complexité

Nombre de messages Il y a (f+1) tours Chaque tour, on a n processus qui envoie

où k est le numéro de tour DONC

Complexité en temps Modèle synchrone et donc le temps est (f+1) tours

(n k ) k1

f 1

(n f 1)

n (n 1) (n 2) (n k 1) nombre de messages envoyé par un ps dans un tour

k1

f 1

(n 1) (n 2) (n k 1)

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Généraux Byzantins

Solution due à Lamport, Shostak et Pease (1982)

Page 33: Consensus distribué. Le problème du Consensus MB - LRIA

Le problème

Notion de faute byzantine

Page 34: Consensus distribué. Le problème du Consensus MB - LRIA

F fautes, 3F+1 participants ou si n généraux, il ne faut pas avoir plus de n/3 traitres

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Hypothèses

Système synchrone Graphe complet Absence de messages détectable Un général traître ne peut pas se faire passer pour un autre

général (loyal).

Page 36: Consensus distribué. Le problème du Consensus MB - LRIA

Schéma de l’algorithme EIGSTop (rep)

Processus Pi Début: Wi={v} Tour k

Distribuer les pairs (étiquette, valeur)au dernier niveau, soft ceux qui contient i

Recevoir les pairs (étiquette, valeur) de Pj. Mise à jour l’arbre dépendant de quel pair est reçu de quel processus.

Tour k+1 Appliquer la condition de validité

Page 37: Consensus distribué. Le problème du Consensus MB - LRIA

Algorithme GB

Fonctionne comme EIGStop Avec comme différences

Si un processus reçoit un message qui n’a pas la forme standard, le processus rejette ce message

Après (f+1) tours, tous les processus remplacent leurs valeurs Null avec leur valeur initiale.

Tous les processus appliquent le schéma suivant. Un processus Pi va calculer une fonction de décision valeur_de_décision (récursive) avec comme donnée d’entrée l’arbre Wi

Page 38: Consensus distribué. Le problème du Consensus MB - LRIA

Fonction valeur_de_décision( Wi)

Pour chaque feuille de Wi, on adopte la valeur associée comme valeur de décision

Pour chaque nœud interne (non-feuille), on associe comme valeur au nœud, la valeur v=majorité(v1, v2 …vi ) où v1, v2 …vi sont les valeurs des enfants si elle n’existe pas, on prend une valeur par défaut prédéfinie (Retraite, O, Null)

La valeur de cette fonction est la valeur de la racine

Page 39: Consensus distribué. Le problème du Consensus MB - LRIA

Scénario

6 GB 1 traître (GB N°2) propose

retraite puis change les messages

GB N°1,3,6 proposent l’attaqueGB N°4,5 proposent la retraite

Il y aura donc 2 tours avec 36 messages 6 messages au tour 1 6x5 au tour 2

Page 40: Consensus distribué. Le problème du Consensus MB - LRIA

Schéma de calcul de la Fonction valeur_de_décision( Wi)

Arbre W1

1

S1:1

S1S2: 0*

Le GB N°1 propose l’attaque (valeur 1)

S1S4:1S1S3:1 S1S5:1 S1S6:1

S2:1* S3:1 S4:0 S5:0 S6:1

S5S2: 1* S5S4:0S5S3:0 S5S5:0 S5S6:0

La valeur transmise par S2

(traître)Peut être quelconque

Si Sk:Vi on reçoit la valeur Si :Vi

(la valeur est 0 ou 1) via Sk

Page 41: Consensus distribué. Le problème du Consensus MB - LRIA

Calcul de valeur_de_décision( Wi): étape 0

Arbre W1

1

S1:1

S1S2: 0*

Le GB N°1 propose l’attaque (valeur 1)

S1S4:1S1S3:1 S1S5:1 S1S6:1

S2:1* S3:1 S4:0 S5:0 S6:1

S5S1: 1* S5S3:0S5S2:0 S5S4:1 S5S6:0

Valeur

0 1 1 1 1 1 0 0 1 0

Page 42: Consensus distribué. Le problème du Consensus MB - LRIA

Détail de la branche S2

Arbre W1

1

S1:1 S2:1* S3:1 S4:0 S5:0 S6:1

S2S1:V1 S2S4:V4S2S3:V3 S2S5:V5 S2S6:V5

Valeur

1 0 1 0 0

Ce sont les valeurs reçues au premier tour, de S2 par les Si - qui

sont éventuellement suspectes mais qui sont ici retransmises

correctement à tous les Si à la seconde étape.

C’est une valeur

suspecte, elle peut

varier selon les Wi

Page 43: Consensus distribué. Le problème du Consensus MB - LRIA

Détail de la branche S2 (suite)

Arbre W1

1

S1:1 S2:1* S3:1 S4:0 S5:0 S6:1

S2S1:V1 S2S4:V4S2S3:V3 S2S5:V5 S2S6:V6

V1 V3 V4 V5 V6On calcule la fonction valeur_de_décision( )

Page 44: Consensus distribué. Le problème du Consensus MB - LRIA

Détail de la branche S2 (suite 2)

Arbre W1

1

S1:1 S2:1* S3:1 S4:0 S5:0 S6:1

S2S1:V1 S2S4:V4S2S3:V3 S2S5:V5 S2S6:V6

V1 V3 V4 V5 V6

On calcule la fonction valeur_de_décision( ) qui estmajorité(V1,V3 , V4 , V5 , V6)

et sera la même pour tous les arbres Wi (pour les ps non-fautifs càd i≠2)

DONC même avec un traître on assure l’accord eton remarque que le calcul de la valeur de décision est la même pour tous

VALEUR

VALEUR

Page 45: Consensus distribué. Le problème du Consensus MB - LRIA

Calcul de valeur_de_décision( Wi): étape 1

Arbre W1

1

S1:1

S1S2: 0*

Le GB N°1 propose l’attaque (valeur 1)

S1S4:1S1S3:1 S1S5:1 S1S6:1

S2:1* S3:1 S4:0 S5:0 S6:1

S5S2: 1* S5S4:0S5S3:0 S5S5:0 S5S6:0

Valeur

0 1 1 1 1 1 0 0 0 0

Valeur majoritaire =1 Valeur majoritaire =0

0* 1 0 1

Page 46: Consensus distribué. Le problème du Consensus MB - LRIA

Question: quelle est la décision?

0 ou 1???

Réfléchir au cas où il n’y aurait pas de traître…On ne peut rien décider également! Ici

Sinon 1 si on peut calculer 1 ou 0 si la majorité existe Sinon on prend la valeur par défaut (0 dans ce cas)

Page 47: Consensus distribué. Le problème du Consensus MB - LRIA

Algorithm probabiliste de GB

Due à Michael O. Rabin Utilise probabilité pour dépasser les GB

Page 48: Consensus distribué. Le problème du Consensus MB - LRIA

Algorithme de Rabin, hypothèses

Serveur d’authentications, Dealer: un ps non fautif Partage d’un secret Asynchrones système Phase Local horloge p(i) Nombre maximum de fautes f Probabilité d’erronée réponse

Page 49: Consensus distribué. Le problème du Consensus MB - LRIA

Schéma

Pour k=1 à R fait Vote (k) Loterie(k) Décisions(k)

Fin pour

Page 50: Consensus distribué. Le problème du Consensus MB - LRIA

Vote

Distribuer signe(msg(i),k) Recevoir (msg(j),k) Jusqu’à n-t msg reçus Temp(i)=major(reçus) Count(i)

Page 51: Consensus distribué. Le problème du Consensus MB - LRIA

Loterie

Dealer: choisisse aléatoirement un secret sk={0,&} calcule Ei(k) pour partage sk Distribue signe(Ei(k))

Processus Requise Ej(k) Attende t reçus Calcule sk

Page 52: Consensus distribué. Le problème du Consensus MB - LRIA

Décision

S=sk Si (s=0 et n/2<count(i)) or (s=1 et n-2t< count(i)) Msg(i)=temp(i) Else Msg(i)=« système fautif »

Page 53: Consensus distribué. Le problème du Consensus MB - LRIA

Bibliographie

The Byzantine Generals ProblemL.Lamport, R.Shostak, M.Pease

ACM TOPLAS Vol.4, No.3, July 1982, pp.382-401

Randomized Byzantine GeneralsMichael O. Rabin

IEEE. 1983.