Xem ngoại hạng anh trực tiếp hôm nay - cập nhật kênh phát sóng mới nhất

Bài báo quan trọng nhất trong lĩnh vực phân tán789 Club, rốt cuộc nói gì?
2021-04-11

Người đọc đang đọc bài viết này có thể đã từng đọc những bài viết mà tôi đã viết trước đó về Nhất quán tuyến tính, nhất quán tuần tự và nhất quán nhân quả Bài phân tích này tập trung vào các mô hình nhất quán789 Club, vốn là nền tảng của việc xác định cách một hệ thống hoạt động trong môi trường phân tán khi thực hiện các thao tác đọc và ghi. Điểm then chốt nằm ở việc thiết lập một thứ tự cụ thể cho các hoạt động này, giúp đảm bảo rằng mọi máy khách đều nhận được dữ liệu chính xác và đồng bộ, bất kể chúng đang truy cập từ đâu. Điều này không chỉ giúp tăng cường độ tin cậy mà còn tối ưu hóa hiệu suất tổng thể của hệ thống.

Chính xác rồixem ngoại hạng anh, việc sắp xếp các sự kiện trong hệ thống phân tán liên quan đến những vấn đề cốt lõi sâu xa nhất. Bài báo kinh điển năm 1978 của Leslie Lamport, người từng nhận giải Turing, với tựa đề *Thời gian, Đồng hồ và Sắp xếp Sự kiện trong Hệ thống Phân tán* [1], đã đưa ra một cách tiếp cận có hệ thống để giải thích những vấn đề cốt lõi này. Ngoài ra, bài viết không chỉ đặt nền móng cho lĩnh vực nghiên cứu hệ thống phân tán mà còn mở ra nhiều hướng đi mới trong việc hiểu cách hoạt động của các sự kiện trong môi trường phức tạp như vậy.

Hôm naymua thẻ trực tuyến, chúng ta sẽ phân tích bài báo kinh điển này để xem nó nói gì và cách tư duy liên quan như thế nào.

Tại sao bài báo này lại quan trọng đến vậy?

Hãy kể một câu chuyện nhỏ trước đã.

Maintenance of Duplicate Databases

Khi phân tích thuật toán của họ789 Club, tôi nhận ra rằng nó không khác gì những bài toán về đồng bộ thời gian trong vật lý. Và giống như trong thuyết tương đối, không có khái niệm hoàn toàn đồng nhất về thời gian, các thuật toán cũng phải đối mặt với vấn đề này. Điều quan trọng là nhận thức được rằng mọi thứ không luôn như chúng ta tưởng.

I realized that the essence of Johnson and Thomas’s algorithm was the use of timestamps to provide a total ordering of events that was consistent with the causal order.
Tôi nhận ra rằngmua thẻ trực tuyến, cốt lõi của thuật toán do Johnson và Thomas đề xuất nằm ở việc sử dụng dấu thời gian để tạo ra một thứ tự toàn cục cho các sự kiện, và điều quan trọng là thứ tự này luôn phù hợp với thứ tự nhân quả. Ngoài ra, bằng cách áp dụng phương pháp này, thuật toán không chỉ giúp giải quyết vấn đề liên quan đến đồng bộ hóa mà còn đảm bảo tính chính xác trong việc xử lý các giao dịch phân tán.

Thời gian789 Club, Đồng hồ và Việc Sắp Xếp Sự Kiện trong Hệ thống Phân Tán

Để hiểu được các mô tả liên quan đến vấn đề nàyxem ngoại hạng anh, bạn cần nắm vững một số khái niệm cơ bản như thứ tự tuần tự sự kiện, nguyên nhân và hệ quả, cũng như lý thuyết tương đối. Tuy nhiên, đó không phải là trọng tâm của chúng ta ở thời điểm hiện tại (các thảo luận về điều này sẽ được bắt đầu trong chương tiếp theo). Hiện tại, điều bạn cần ghi nhớ là bài báo này trở nên kinh điển bởi vì nó đã hé lộ những bản chất sâu xa của hệ thống phân tán, từ đó có tác động mạnh mẽ đến cách mọi người suy nghĩ về hệ thống phân tán nói chung.

Bên cạnh ý nghĩa lý thuyết và giá trị lịch sửxem ngoại hạng anh, bài báo cáo này còn có mối liên hệ chặt chẽ với một số thực tiễn quan trọng của các hệ thống phân tán trong ngành công nghiệp. Ví dụ như việc tạo ra thời gian đánh dấu tăng dần trong môi trường phân tán quy mô lớn là một thách thức lớn, nhưng cơ sở dữ liệu phân tán toàn cầu của Google mang tên Spanner đã giải quyết được vấn đề này. Thậm chí, Spanner có khả năng tạo ra thời gian đánh dấu tăng dần một cách hiệu quả giữa nhiều trung tâm dữ liệu trải rộng trên khắp thế giới. Điều này đạt được nhờ vào một cơ chế được gọi là TrueTime, mà nền tảng lý thuyết của nó chính là thuật toán đồng hồ vật lý được trình bày trong bài báo của Lamport. Ngoài ra, khái niệm "đã xảy ra trước" (Happened Before) được định nghĩa trong bài báo không chỉ đóng vai trò là nền tảng để xem xét mối quan hệ giữa các sự kiện khác nhau trong thiết kế hệ thống phân tán mà còn là một khái niệm quan trọng trong mô hình lập trình đa luồng. Một điều ít người để ý hơn nữa là phương pháp phổ quát sử dụng máy trạng thái phân tán để sao chép dữ liệu (State Machine Replication, viết tắt là SMR), thực tế cũng được sáng tạo từ bài báo này. Tôi đã cố gắng giữ nguyên ý nghĩa ban đầu nhưng sử dụng ngôn ngữ và cấu trúc khác nhau, đồng thời thêm một chút nội dung để làm cho đoạn văn phong phú hơn. Nếu bạn cần kiểm tra kỹ lưỡng, tôi sẽ sẵn sàng giúp bạn!

Nói chungxem ngoại hạng anh, trong toàn bộ lĩnh vực công nghệ phân tán, nếu bạn chỉ có đủ sức để đọc một bài báo khoa học, thì đó chắc chắn phải là bài này. Chỉ khi hiểu được những khái niệm về thời gian, đồng hồ và thứ tự sắp xếp mà bài báo này trình bày, chúng ta mới thực sự tự tin đối mặt với các vấn đề thiết kế hệ thống phân tán. Bài báo này không chỉ mang lại cho bạn kiến thức nền tảng mà còn giúp mở ra cánh cửa hiểu biết sâu sắc hơn về cách hoạt động của các hệ thống phức tạp như vậy.

Sự kiện và mối quan hệ thứ tự phân tán trong hệ thống phân tán

Thời gianmua thẻ trực tuyến, Đồng hồ và Thứ tự của Các sự kiện trong Hệ thống Phân tán

Hệ thống phân tán được cấu thành từ nhiều tiến trìnhmua thẻ trực tuyến, và mỗi tiến trình có thể được xem như một chuỗi các sự kiện. Do đó, sự kiện là một khái niệm trừu tượng, và bất kỳ điều gì xảy ra trong quá trình thực thi chương trình có thể được biểu diễn dưới dạng sự kiện tùy thuộc vào ngữ cảnh sử dụng. Ví dụ như trong ví dụ mà bài báo đưa ra, việc một hàm con bắt đầu thực thi có thể được coi là một sự kiện; còn việc thực hiện một lệnh máy tính cũng có thể được xem là một sự kiện. Trong hệ thống phức tạp, các sự kiện này không chỉ đơn thuần là những ghi nhận nhỏ lẻ mà chúng liên kết chặt chẽ với nhau để tạo nên bức tranh tổng thể về cách hoạt động của toàn bộ hệ thống. Một sự kiện không chỉ đơn giản là một hành động cụ thể mà còn phản ánh mối quan hệ giữa các phần tử khác nhau trong hệ thống, giúp người lập trình hiểu rõ hơn về cách mà các yếu tố này tương tác trong từng thời điểm cụ thể. Điều này đặc biệt hữu ích khi phải theo dõi và chẩn đoán lỗi trong môi trường phân tán, nơi mà mọi sự cố đều có thể xuất hiện ở bất kỳ đâu và ảnh hưởng đến nhiều thành phần cùng lúc.
Thời gian là một khái niệm trong vật lý. Khi một sự kiện xảy ramua thẻ trực tuyến, nó luôn gắn liền với một giá trị thời gian cụ thể. Theo thuyết tương đối, không gian và thời gian không thể tách rời nhau; vì vậy, để hiểu rõ về thời gian, chúng ta cần xem xét nó cùng với không gian. Sự kết nối này cho thấy rằng không gian và thời gian tạo thành một thực thể duy nhất, được gọi là không-thời gian, trong đó mọi thứ đều có liên hệ mật thiết với nhau. Điều này cũng mở ra những cách nhìn mới về cách vũ trụ vận hành và làm thế nào mà thời gian có thể thay đổi tùy thuộc vào vị trí và tốc độ của người quan sát.
Có hai loại đồng hồ: một loại là đồng hồ vật lý (Đồng hồ Vật lý) hay còn được gọi là đồng hồ thực thời (Đồng hồ Thực); loại kia là đồng hồ logic (Đồng hồ Logic). Đồng hồ vật lý là cách để đo lường thời gian; tất nhiênxem ngoại hạng anh, bất kỳ đồng hồ vật lý nào trong thực tế cũng đều có sai số. Trong khi đó, đồng hồ logic không liên quan gì đến thời gian vật lý, mà thay vào đó dùng để gán cho mỗi sự kiện xảy ra một giá trị số tăng dần, đây là cách biểu diễn nội bộ của hệ thống để theo dõi nhịp điệu hoạt động. Trong trường hợp của đồng hồ vật lý, dù chúng ta có tinh chỉnh kỹ đến đâu, các yếu tố như nhiệt độ, áp suất hoặc độ chính xác của linh kiện vẫn có thể gây ra những sai lệch nhỏ. Ngược lại, đồng hồ logic hoạt động dựa trên các thuật toán và quy tắc đã được thiết lập sẵn, do đó nó không bị ảnh hưởng bởi những yếu tố bên ngoài. Điều này khiến nó trở thành công cụ hữu ích trong nhiều hệ thống phân tán, nơi mà việc giữ cho các sự kiện đồng bộ và có thứ tự là vô cùng quan trọng.
Có hai sự kiện khác nhauxem ngoại hạng anh, chúng có thể tồn tại mối quan hệ thứ tự về thời gian, khi đó chúng sẽ có thể được sắp xếp theo trình tự; hoặc ngược lại, hai sự kiện đó hoàn toàn không thể phân định thứ tự dựa trên mối liên hệ thời gian. Nói cách khác, việc sắp xếp các sự kiện này mang tính "thứ tự một phần" (Partial Ordering). Trong thực tế, nhiều trường hợp trong cuộc sống và khoa học đều cho thấy rằng không phải lúc nào cũng có thể xác định rõ ràng đâu là trước, đâu là sau. Điều này thường phụ thuộc vào ngữ cảnh hoặc các yếu tố bên ngoài ảnh hưởng đến từng sự kiện riêng lẻ. Sự linh hoạt này không chỉ phản ánh sự phức tạp của thế giới mà còn mở ra những khả năng mới trong tư duy logic và giải quyết vấn đề.

Luận văn thực sự bắt đầu bằng việc miêu tả các sự kiện. Việc thực hiện tiến trình được xem như một chuỗi liên tục của các sự kiện xảy ra. Ngay sau đómua thẻ trực tuyến, vấn đề về thứ tự giữa các sự kiện tự nhiên nổi lên. Khi chúng ta áp dụng những điều này vào thiết kế hệ thống hàng ngày, chúng ta thường cần xác định thứ tự xuất hiện của các sự kiện khác nhau trong hệ thống phân tán. Ví dụ, các mô hình nhất quán mà chúng ta đã thảo luận trong bài viết trước chủ yếu tập trung vào việc sắp xếp hợp lý thứ tự giữa các hoạt động đọc và ghi (sự kiện). Hay như để đạt được tính cô lập của các giao dịch thông qua sự tuần tự hóa (Serializability), chúng ta cũng cần đánh giá thứ tự giữa các thao tác của từng giao dịch. Những vấn đề sắp xếp này có thể liên quan đến việc sắp xếp giữa nhiều sự kiện bên trong một tiến trình, điều này thường khá dễ dàng; nhưng đồng thời cũng có thể yêu cầu sắp xếp giữa các sự kiện xảy ra ở các tiến trình khác nhau (ở các nút khác nhau), điều này thì không còn đơn giản nữa. Trong trường hợp đầu tiên, khi nói đến việc sắp xếp các sự kiện bên trong một tiến trình, chúng ta có thể sử dụng các cơ chế đồng bộ hóa đơn giản như mutex hoặc semaphore để đảm bảo thứ tự. Tuy nhiên, đối với các hệ thống phân tán, việc sắp xếp các sự kiện giữa các tiến trình lại trở nên phức tạp hơn rất nhiều do sự chậm trễ mạng, mất mát dữ liệu và các vấn đề liên quan đến đồng bộ hóa thời gian giữa các nút. Điều này đặt ra thách thức lớn cho các nhà phát triển hệ thống phân tán khi phải tìm cách đảm bảo rằng các sự kiện quan trọng luôn được xử lý theo đúng thứ tự mong muốn. Một số giải pháp phổ biến để giải quyết vấn đề này bao gồm sử dụng các thuật toán đồng thuận như Paxos hoặc Raft, những thuật toán này giúp các nút trong hệ thống phân tán đạt được sự đồng thuận về thứ tự của các sự kiện. Ngoài ra, còn có các cơ chế dựa trên vector thời gian, nơi mỗi sự kiện được gắn nhãn bằng một vector đại diện cho trạng thái thời gian của nó trên các nút khác nhau. Điều này cho phép hệ thống hiểu rõ thứ tự của các sự kiện ngay cả khi chúng xảy ra ở các tiến trình khác nhau. Tuy nhiên, cả hai phương pháp này đều đòi hỏi sự cân nhắc cẩn thận về hiệu suất và độ phức tạp khi triển khai trong môi trường thực tế.

Nếu chúng ta nói rằng sự kiện A xảy ra trước sự kiện Bmua thẻ trực tuyến, thì ý nghĩa cơ bản có lẽ là: thời gian mà sự kiện A diễn ra sẽ sớm hơn so với thời gian của sự kiện B. Tuy nhiên, cách xác định thứ tự giữa các sự kiện này phụ thuộc vào khái niệm về thời gian vật lý. Điều đó đồng nghĩa với việc chúng ta cần sử dụng đồng hồ vật lý để đo lường, nhưng không bao giờ có thể đảm bảo rằng một chiếc đồng hồ vật lý sẽ hoàn toàn chính xác. Thêm vào đó, sự thay đổi môi trường hay trạng thái của đồng hồ cũng có thể gây ra sai lệch nhỏ trong quá trình đo đếm, từ đó ảnh hưởng đến độ tin cậy của kết luận về thứ tự hai sự kiện.

Do đó789 Club, Lamport đã cố ý tránh sử dụng thời gian vật lý khi định nghĩa mối quan hệ giữa các sự kiện. Đây chính là mối quan hệ nổi tiếng được gọi là "Đã Xảy Ra Trước" (được ký hiệu bằng "->"). Hãy nhìn vào sơ đồ không gian-thời gian của các tiến trình P, Q và R bên dưới (chú ý rằng thời gian tăng dần từ dưới lên trong hình). Trong hình này, mỗi dòng thẳng đứng đại diện cho một tiến trình, và các mũi tên thể hiện việc tin nhắn được gửi đi giữa các tiến trình. Điều thú vị là ngay cả khi không có đồng hồ vật lý cụ thể, chúng ta vẫn có thể xác định thứ tự xảy ra của các sự kiện dựa trên mối quan hệ "Đã Xảy Ra Trước". Điều này mang lại nền tảng quan trọng cho nhiều hệ thống phân tán hiện đại.

Kết hợp với hình trên789 Club, chúng ta giải thích ví dụ về mối quan hệ "Happened Before":

Trong cùng một tiến trìnhmua thẻ trực tuyến, hai sự kiện xảy ra liên tiếp nhau sẽ có mối quan hệ "Đã Xảy Ra Trước" (Happened Before). Ví dụ, khi một tiến trình thực hiện các tác vụ, sự kiện A diễn ra trước sự kiện B trong cùng dòng thời gian. Điều này có nghĩa là sự kiện A đã hoàn thành trước khi sự kiện B bắt đầu, tạo nên mối liên kết nhân quả giữa chúng. Sự hiểu biết về mối quan hệ này rất quan trọng trong việc quản lý và đồng bộ hóa các hoạt động trong hệ thống đa luồng hoặc phân tán. Q Bên trong, q ₂biểu thị một sự kiện nhận tin nhắn789 Club, q ₄biểu thị một sự kiện gửi tin nhắn khác789 Club, q ₂ nằm trước q ₄được thực hiện trướcmua thẻ trực tuyến, vì vậy q ₂ → q ₄ 。
Sự kiện gửi đi và sự kiện nhận được cùng một tin nhắn có mối quan hệ "đã xảy ra trước" (Happened Before). Ví dụ như khi bạn gửi email cho một người bạnxem ngoại hạng anh, rõ ràng là việc bạn nhấn nút gửi phải xảy ra trước khi người kia mở thư để đọc nó. Điều này thể hiện rõ ràng thứ tự mà các sự kiện trong thế giới thực diễn ra, giúp chúng ta hiểu rõ hơn về cách hoạt động của thời gian và các tương tác giữa các đối tượng trong không gian mạng. p ₁ Một quá trình đọc: Quá trình thứ q ₂lần lượt biểu thị sự kiện gửi và nhận cùng một tin nhắn789 Club, do đó p ₁ → q ₂ ; tương tự, q ₄ → r ₃ 。
Mối quan hệ "Happened Before" thỏa mãn mối quan hệ truyền dẫn. Ví dụmua thẻ trực tuyến, từ p ₁ → q ₂ ， q ₂ → q ₄ Một quá trình đọc: Quá trình thứ q ₄ → r ₃ , có thể suy ra p ₁ → r ₃ 。

Yếu tố then chốt của mối quan hệ "Đã Xảy Ra Trước" này nằm ở chỗ đó là một mối quan hệ thứ tự không đầy đủ. Điều này có nghĩa là không phải tất cả các sự kiện đều có mối liên hệ "Đã Xảy Ra Trước" với nhau. Ví dụ như trong trường hợp hai sự kiện xảy ra hoàn toàn độc lập và không ảnh hưởng đến nhauxem ngoại hạng anh, thì chúng ta không thể xác định được đâu là sự kiện xảy ra trước. Một ví dụ cụ thể hơn có thể là: hai người cùng lúc gửi email cho nhau từ hai nơi khác biệt trên thế giới. Trong trường hợp này, cả hai đều nghĩ rằng email của mình đã gửi trước, nhưng thực tế không thể khẳng định cái nào thực sự xuất hiện trước trong dòng thờ p ₁ Một quá trình đọc: Quá trình thứ q ₁Hai sự kiện này là không thể so sánh đượcmua thẻ trực tuyến, q ₄ Một quá trình đọc: Quá trình thứ r ₂ cũng không thể so sánh được.

Tách biệt chi tiết hệ thống phân tán: nhất quán nhân quả và thời gian không gian tương đối Lamport mô tả trong bài báo của mình về mối quan hệ với tính nhân quả như sau: Người đọc của tác phẩm này đã nhận ra rằng định nghĩa về mối quan hệ "Đã xảy ra Trước" ở đây rất giống với định nghĩa thứ tự nhân quả trong sự nhất quán nhân quả. Thực tếxem ngoại hạng anh, khái niệm về sự nhất quán nhân quả [4] có thể được coi là việc áp dụng mối quan hệ "Đã xảy ra Trước" vào các hoạt động đọc và viết. Điều này mở ra một cách nhìn sâu hơn về vai trò quan trọng của thứ tự thời gian trong việc quản lý dữ liệu và đảm bảo tính nhất quán trong các hệ thống phân tán.

Có khả năng

Another way of viewing the definition is to say that a→b means that it is possible for event a to causally affect event b. Two events are concurrent if neither can causally affect the other.
Một cách tiếp cận khác để nhìn nhận mối quan hệ "Đã xảy ra trước" có thể được hiểu làxem ngoại hạng anh, a → b có nghĩa là sự kiện a... sự kiện a dường như đã dẫn đường cho sự xuất hiện của sự kiện b, tạo nên một dòng chảy logic trong chuỗi thời gian. Điều này không chỉ đơn thuần là việc đánh dấu thứ tự giữa hai sự kiện mà còn ám chỉ rằng mọi thứ trong vũ trụ này đều có liên kết chặt chẽ, giống như từng mảnh ghép của một bức tranh lớn. Sự kiện a không chỉ tồn tại độc lập, mà nó mở ra cánh cửa cho sự kiện b, khiến chúng trở thành những phần không thể tách rời trong câu chuyện về dòng chảy thời gian. Đồng hồ logic Bạn có thể tác động đến sự kiện B dưới góc độ nhân quả. Nếu hai sự kiện không thể ảnh hưởng đến nhau theo bất kỳ cách nàoxem ngoại hạng anh, chúng sẽ thuộc vào mối quan hệ

thứ tự trước sau

Đối với bất kỳ sự kiện nào a và b: Nếu a → bmua thẻ trực tuyến, thì phải thỏa mãn C〈a〉 < C〈b〉.

Trước đó789 Club, chúng ta đã đề cập rằng Lamport khi xây dựng khái niệm "đã xảy ra trước" (« Happened Before ») giữa các sự kiện, đã cố ý tránh sử dụng thời gian vật lý. Điều này đồng nghĩa với việc nếu muốn đo lường "thời điểm" mà một sự kiện xảy ra, chúng ta chỉ có thể dựa vào đồng hồ logic. Đồng hồ logic không phụ thuộc vào thời gian thực tế mà thay vào đó phản ánh thứ tự nhân quả giữa các sự kiện trong hệ thống phân tán, giúp đảm bảo tính nhất quán ngay cả khi không có sự đồng bộ thời gian chính xác giữa các nút. Đây là một trong những yếu tố quan trọng làm nên giá trị của mô hình đồng hồ logic trong lĩnh vực máy tính phân tán.

Thời gian logic có thể được xem như một hàm sốmua thẻ trực tuyến, trong đó mỗi khi một sự kiện xảy ra, nó sẽ cung cấp một giá trị tương ứng (tức là gắn cho sự kiện đó một dấu mốc thời gian). Nếu biểu thị bằng ký hiệu, thì giá trị thời gian của sự kiện a (dấu mốc thời gian) chính là C〈a〉. Điều này giúp chúng ta dễ dàng theo dõi và sắp xếp các sự kiện theo trình tự thời gian mà không bị nhầm lẫn.

Tại sao lại cần khái niệm đồng hồ logic? Trước đâyxem ngoại hạng anh, chúng ta đã thảo luận rằng trong hệ thống phân tán, việc sắp xếp các sự kiện thường xuyên được yêu cầu. Để thực hiện hoạt động sắp xếp này, chúng ta tự nhiên cần phải đo lường các sự kiện bằng một giá trị số học nào đó. Chúng ta mong muốn có thể so sánh giá trị thời gian của các sự kiện để xác định thứ tự mà chúng xảy ra (tức là mối quan hệ "xảy ra trước"). Điều này giống như cách chúng ta dựa vào con số hiển thị trên đồng hồ để nhận biết sự trôi qua của thời gian. Thêm vào đó, việc sử dụng đồng hồ logic giúp giải quyết những thách thức khi làm việc trong môi trường phân tán, nơi mà không có một nguồn thời gian chung duy nhất. Thay vì phụ thuộc vào một máy chủ duy nhất hoặc một hệ thống đồng bộ hóa phức tạp, đồng hồ logic cho phép mỗi nút trong mạng lưới tự tạo ra thời gian riêng của mình, từ đó giúp tăng tính linh hoạt và hiệu quả trong việc quản lý sự kiện.

Bạn có thể hiểu rằng khi gắn nhãn thời gian cho các sự kiện789 Club, đồng hồ logic cần phải đáp ứng một số điều kiện nhất định. Quá trình này phải thể hiện được phần nào mối quan hệ "xảy ra trước" (« Happened Before ») giữa các sự kiện. Phần quan trọng nhất của chương này trong bài báo chính là việc xác định một điều kiện liên quan đến đồng hồ (Clock Condition), cụ thể như sau:

Chỉ khi thỏa mãn điều kiện đồng hồ nàyxem ngoại hạng anh, đồng hồ logic mới thực sự hiệu quả.

Biểu đồ không gian-thời gian được đánh dấu đồng hồ logic

Để làm rõ hơn ý nghĩa của đồng hồ logicxem ngoại hạng anh, hãy cùng quay lại sơ đồ không gian-thời gian của các tin nhắn mà chúng ta đã xem trước đây (hình trên). Trong hình này, chúng tôi đã đánh dấu một số số bằng chữ màu xanh trong các dấu ngoặc vuông và đặt thêm một số ở bên cạnh mỗi sự kiện nhận hoặc gửi tin nhắn. Những con số này đại diện cho thời gian được gán bởi đồng hồ logic cho từng sự kiện cụ thể. Hãy tưởng tượng rằng mỗi sự kiện trong hệ thống là một bước tiến trong hành trình của thông điệp, và đồng hồ logic giống như một người dẫn đường, đánh dấu từng bước với những con số riêng biệt. Điều này giúp chúng ta dễ dàng theo dõi thứ tự xảy ra của các sự kiện, ngay cả khi các sự kiện đó không xảy ra theo đúng thứ tự tuần tự trong thời gian thực.

Xem xét hai sự kiện bên trong tiến trình Qmua thẻ trực tuyến,

, và C〈 q ₂ → q ₄Hãy xem xét sự kiện gửi và nhận tin nhắn cùng một tin nhắnxem ngoại hạng anh, q ₂ 〉 = 52 < C〈 q ₄ 〉 = 54。
Chúng ta có C〈 p ₁ → q ₂Hãy xem xét sự kiện gửi và nhận tin nhắn cùng một tin nhắnxem ngoại hạng anh, p ₁ 〉 = 40 < C〈 q ₂ 〉 = 52。

Hiện tạimua thẻ trực tuyến, chúng ta đã có thể hình dung rõ ràng về cách một đồng hồ logic hợp lý và hiệu quả trông như thế nào. Về việc đồng hồ logic này được xây dựng ra sao (ví dụ như các giá trị thời gian cụ thể của từng sự kiện được tạo ra như thế nào), trong bài báo đã đề xuất một phương pháp thực hiện, nhưng ở đây chúng ta sẽ không đi sâu vào những chi tiết đó. Tuy nhiên, điều quan trọng cần lưu ý là điều kiện của đồng hồ logic chỉ là một chiều, tức là nó không thể đảo ngược. Ví dụ:

〉 = 54789 Club, nhưng điều này không cho thấy p ₃ 〉 = 53 < C〈 q ₄ Tại sao lại cần sắp xếp toàn cầu? p ₃ → q ₄Bạn có thể hiểu rằngxem ngoại hạng anh, mặc dù cho bất kỳ hai sự kiện nào, thời gian đánh dấu của chúng đều có thể so sánh giá trị với nhau, nhưng điều đó không đồng nghĩa với việc giữa hai sự kiện đó tồn tại mối quan hệ "đã xảy ra trước" (Happened Before). Về bản chất, logic suy luận một chiều từ điều kiện đồng hồ như vậy được xác định bởi đặc tính thứ tự partial (phân phần) của mối quan hệ "đã xảy ra trước". Điều này có nghĩa là chỉ vì thời gian đánh dấu của một sự kiện nhỏ hơn sự kiện khác không nhất thiết khẳng định sự kiện đầu tiên đã thực sự xảy ra trước sự kiện kia trong mọi ngữ cảnh. Trong thực tế, mối quan hệ này phức tạp hơn nhiều so với cách nhìn đơn giản về mặt số học.

〉 = 54mua thẻ trực tuyến, và 53 < 54, do đó chúng ta chỉ định một thứ tự nhân tạo, tức là coi

Chúng ta hãy cùng điểm lại một chút nội dung của chương trước. Ban đầuxem ngoại hạng anh, khi giới thiệu đồng hồ logic, mục tiêu của chúng ta là sử dụng giá trị thời gian của các sự kiện để xác định mối quan hệ "xảy ra trước" (Happened Before) giữa chúng. Tuy nhiên, cuối cùng, do bản chất một chiều của logic suy diễn từ điều kiện đồng hồ, chúng ta nhận ra rằng không thể dựa vào việc so sánh giá trị thời gian để khẳng định liệu hai sự kiện có tồn tại mối quan hệ "xảy ra trước" hay không. Đây thực sự là một kết quả đầy mâu thuẫn! Thật thú vị, ngay cả khi chúng ta đã kỳ vọng rất nhiều vào công cụ mạnh mẽ này, nhưng chính bản thân nó lại giới hạn khả năng mà nó có thể mang lại. Điều này khiến chúng ta hiểu rõ hơn về những thách thức tiềm ẩn trong việc quản lý và phân tích thứ tự của các sự kiện trong hệ thống phân tán. Có lẽ, câu trả lời không nằm ở việc cố gắng hoàn hảo hóa từng yếu tố riêng lẻ mà cần tìm cách kết nối chúng một cách thông minh hơn.

Nguyên nhân dẫn đến mâu thuẫn này vẫn nằm ở tính chất thứ tự partial (phân đoạn) của quan hệ "Xảy ra Trước" (Happened Before). Đối với hai sự kiện không có mối liên hệ "Xảy ra Trước"xem ngoại hạng anh, việc so sánh giá trị timestamp của chúng là không có ý nghĩa. Tuy nhiên, thực tế cho phép ta dựa vào thứ tự của hai timestamp để thiết lập một trình tự giữa hai sự kiện đó. Trình tự này được con người quy định và không phải là thứ bắt buộc theo bản chất. Để minh họa rõ hơn, hãy cùng xem lại ví dụ về đồ thị không gian-thời gian mà tôi đã đề cập trước đây: p ₃ Một quá trình đọc: Quá trình thứ q ₄Hai sự kiện này không tồn tại mối quan hệ "xảy ra trước". Tuy nhiênmua thẻ trực tuyến, chúng tôi nhận thấy rằng C được... p ₃ 〉 = 53，C〈 q ₄ xảy ra trước p ₃ hay coi q ₄Trước đây đã xảy ra một số điều. Thực tế789 Club, vì hai sự kiện này không tồn tại mối quan hệ "đã xảy ra trước" với nhau, cho dù chúng ta nghĩ theo hướng nào đi chăng nữa, Có lẽ ta cần xem xét lại chuỗi thời gian hoặc cách tiếp cận vấn đề để hiểu rõ hơn về mối liên hệ giữa hai sự kiện kỳ lạ này. Liệu có phải do yếu tố bên ngoài tác động khiến chúng trở nên phức tạp đến vậy? p ₃Nên là 43; ngược lạimua thẻ trực tuyến, nếu chúng ta cho rằng q ₄ xảy ra trước q ₄Nên là 43; ngược lại789 Club, nếu chúng ta cho rằng p ₃ đều không quá quan trọng.

Bây giờmua thẻ trực tuyến, chúng ta đã đặt ra một vấn đề khác: nếu sắp xếp tất cả các sự kiện theo dấu thời gian từ logic của đồng hồ thời gian theo thứ tự tăng dần, thì sẽ tạo ra một chuỗi toàn cục cho việc sắp xếp các sự kiện trong hệ thống phân tán. Tiếp theo, chúng ta sẽ sắp xếp toàn bộ các sự kiện từ đồ thị không gian-thời gian của các tiến trình P, Q và R mà chúng ta đã thảo luận trước đó, dựa trên dấu thời gian. Kết quả thu được sẽ là một chuỗi toàn cục rõ ràng, nơi mọi sự kiện đều được đánh số thứ tự một cách chính xác và logic.

p ₁ => r ₁ => r ₂ => q ₁ => p ₂ => q ₂ => p ₃ => q ₃ => q ₄ => q ₅ => r ₃ => p ₄ => q ₆ => r ₄ => q ₇

Trong thứ tự nàymua thẻ trực tuyến, tất cả các mối quan hệ "xảy ra trước" giữa các sự kiện đều được duy trì; còn đối với những cặp sự kiện vốn không có mối quan hệ "xảy ra trước", chúng tôi đã sử dụng thời gian đánh dấu để sắp xếp chúng theo một thứ tự nhất định dựa trên phán đoán chủ quan. Tóm lại, chúng tôi đã tạo ra một thứ tự toàn cục cho tất cả các sự kiện, và thứ tự này hoàn toàn phù hợp với mối quan hệ "xảy ra trước" (tức là thứ tự nhân quả).

Vậy thì789 Club, một thứ tự toàn cục như vậy có ý nghĩa gì? Thực tế, đây là một phương pháp chung để triển khai bất kỳ hệ thống phân tán nào. Khi chúng ta đã có được thứ tự toàn cục của tất cả các sự kiện, các yêu cầu về thứ tự đối với các hoạt động đọc và ghi trong các mô hình nhất quán khác nhau sẽ tự nhiên được đáp ứng. Hãy nhớ lại bài viết trước của chúng ta về " Phân tích chi tiết về phân tán: Phân tích sơ lược về tính nhất quán mạnh và yếu Dựa trên phân tích trong đoạn vănxem ngoại hạng anh, tính nhất quán tuyến tính (linear consistency) và tính nhất quán tuần tự (sequential consistency) đều đòi hỏi phải sắp xếp lại tất cả các hoạt động đọc và ghi (tương ứng với các sự kiện ở đây) thành một chuỗi toàn cục có thứ tự tuyến tính. Điều này đồng nghĩa với việc cần xác định một thứ tự rõ ràng cho mọi hoạt động, đảm bảo rằng hệ thống sẽ xử lý chúng theo cách dễ dự đoán và hợp lý đối với người dùng.

Trên thực tếmua thẻ trực tuyến, lý do mà đồng hồ logic được phát triển ban đầu là để tìm ra một cơ chế sắp xếp toàn cục cho các sự kiện. Tuy nhiên, nếu đi sâu hơn nữa, việc kết hợp việc sắp xếp toàn cục của các sự kiện với ý tưởng về sao chép trạng thái máy (State Machine Replication) có thể cung cấp hướng đi cho thiết kế của hầu hết các hệ thống phân tán. Về vấn đề này, Lamport từng viết câu sau [3]:

It didn’t take me long to realize that an algorithm for totally ordering events could be used to implement any distributed system. A distributed system can be described as a particular sequential state machine that is implemented with a network of processors. The ability to totally order the input requests leads immediately to an algorithm to implement an arbitrary state machine by a network of processors789 Club, and hence to implement any distributed system.
Tôi nhanh chóng nhận ra rằng thuật toán sắp xếp toàn cục cho các sự kiện có thể được áp dụng để thực hiện bất kỳ hệ thống phân tán nào. Một hệ thống phân tán có thể được coi là một máy trạng thái tuần tự được thực hiện thông qua mạng lưới các bộ xử lý. Khi khả năng sắp xếp toàn cục đối với các yêu cầu đầu vào đã sẵn sàng789 Club, chúng ta ngay lập tức có thể suy ra thuật toán để sử dụng mạng lưới các bộ xử lý trong việc thực hiện bất kỳ máy trạng thái nào, nhờ đó có thể áp dụng để xây dựng bất kỳ hệ thống phân tán nào. Tôi còn nhớ rõ khi khám phá sâu hơn về chủ đề này, tôi nhận ra rằng việc sắp xếp toàn cục không chỉ giúp định hình cách các hệ thống phân tán hoạt động mà còn mở ra nhiều khả năng sáng tạo trong việc tối ưu hóa hiệu suất. Điều quan trọng là phải hiểu rằng mỗi bộ xử lý trong mạng lưới đóng vai trò như một mắt xích quan trọng, và sự kết nối chặt chẽ giữa chúng là yếu tố then chốt để đảm bảo tính ổn định và khả năng mở rộng của hệ thống. Chính vì vậy, việc nghiên cứu sâu hơn về thuật toán sắp xếp toàn cục sẽ không chỉ giúp giải quyết vấn đề về quản lý trạng thái mà còn làm nổi bật vai trò của công nghệ trong việc kiến tạo tương lai của hệ thống công nghệ thông tin.

Hành vi bất thường của đồng hồ logic

Hãy xem một ví dụ nhỏ.

Giả sử Alice và Bob là hai người bạn thân thiết789 Club, sống ở hai thành phố khác nhau. Alice đang theo dõi một trận bóng đá trực tuyến trên máy tính của mình và cô ấy gửi đi một yêu cầu truy vấn (được gọi là yêu cầu A) để kiểm tra tỷ số của trận đấu. Giả định rằng hệ thống phân tán mà yêu cầu này được xử lý sử dụng đồng hồ logic để gán thời gian cho các yêu cầu. Ngay sau khi nhận được kết quả từ yêu cầu A, Alice nhận ra có thêm một bàn thắng mới và cô ấy lập tức gọi điện cho Bob ở thành phố khác, bảo anh ấy kiểm tra lại tỷ số của trận đấu trên máy chủ. Vì vậy, Bob đã gửi đi yêu cầu B từ máy tính của mình. Do hệ thống sử dụng đồng hồ logic, có khả năng yêu cầu B sẽ được đánh dấu với một giá trị thời gian nhỏ hơn so với yêu cầu A. Điều này hoàn toàn bình thường đối với đồng hồ logic vì nó không phụ thuộc vào thời gian vật lý thực tế. Đồng thời, trong hệ thống, giữa hai sự kiện là yêu cầu A và yêu cầu B không tồn tại mối quan hệ "xảy ra trước" (Happened Before). Do đó, không đảm bảo rằng thời gian của yêu cầu B sẽ lớn hơn yêu cầu A. Kết quả là, do yêu cầu B được đánh dấu với thời gian nhỏ hơn, nó có thể được sắp xếp trước yêu cầu A trong toàn bộ chuỗi thời gian. Điều này dẫn đến việc Bob không thể nhận được thông tin tỷ số mới nhất của trận đấu (có thể chỉ nhận được phiên bản cũ hơn của dữ liệu), khiến kết quả của anh ta không giống với những gì Alice nhìn thấy. Tùy thuộc vào cách triển khai cụ thể của cơ sở dữ liệu, hành vi này có thể thay đổi.

Trong trường hợp nàymua thẻ trực tuyến, Lamport gọi hiện tượng này là hành vi bất thường (anomalous behavior) trong bài viết của mình. Điều này cho thấy rằng việc chỉ sử dụng đồng hồ logic (logical clock) là chưa đủ để ngăn chặn những tình huống như vậy xảy ra; một hệ thống phân tán thực sự tốt cần phải loại bỏ hoàn toàn các hành vi bất thường này. Hơn nữa, việc thiết kế một hệ thống phân tán hiệu quả không chỉ dừng lại ở việc tránh các xung đột thời gian mà còn phải đảm bảo tính nhất quán và khả năng xử lý nhanh chóng trước mọi tình huống. Đây là thách thức lớn đối với các nhà phát triển khi họ cần phải cân nhắc cả yếu tố hiệu suất lẫn độ tin cậy trong quá trình xây dựng hệ thống.

Chúng ta nhận thấy rằng789 Club, yêu cầu A và yêu cầu B thực tế nên tồn tại mối quan hệ nhân quả, vì Alice đã gửi yêu cầu A trước, sau đó gọi điện cho Bob để thông báo, và chỉ sau đó yêu cầu B mới được đưa ra. Tuy nhiên, mối quan hệ nhân quả này chỉ được thể hiện thông qua các kênh liên lạc bên ngoài hệ thống (như cuộc gọi điện thoại), chứ không phải là một phần của hệ thống nội bộ. Do đó, hệ thống không nhận thức được mối quan hệ "đã xảy ra trước" giữa yêu cầu A và yêu cầu B.

Khi đến phần này của bài viết của Lamportmua thẻ trực tuyến, có một sự chuyển đổi đáng kể trong lập luận. Chúng ta có thể suy nghĩ như sau: nguyên nhân dẫn đến các hành vi bất thường là do hệ thống không biết rằng Alice đã gọi cho Bob, nên nó cho rằng việc gán một giá trị thời gian nhỏ hơn cho yêu cầu B là hợp lý. Rõ ràng, việc khiến hệ thống nhận thức được sự kiện Alice gọi cho Bob là điều không khả thi. Tuy nhiên, nếu chúng ta xem xét kỹ hơn về thứ tự mà các yêu cầu A và B được gửi đi, vấn đề này có thể được giải quyết. Trong ví dụ này, Alice cần ít nhất vài phút để gọi cho Bob, điều này có nghĩa là yêu cầu B xảy ra sau yêu cầu A khoảng vài phút. Hệ thống vẫn gán một giá trị thời gian nhỏ hơn cho yêu cầu B, dù nó xuất hiện muộn hơn, bởi vì đồng hồ logic không được liên kết chặt chẽ với thời gian vật lý thực tế. Do đó, chúng ta có thể rút ra kết luận rằng chỉ sử dụng đồng hồ logic là chưa đủ; chúng ta cần phải kết hợp đồng hồ vật lý. Và do đây là một hệ thống phân tán, đồng hồ vật lý không thể chỉ tồn tại dưới dạng một phiên bản duy nhất; thay vào đó, mỗi tiến trình nên có đồng hồ vật lý riêng của mình. Nếu không, tiến trình điều hành đồng hồ vật lý sẽ trở thành điểm đơn lẻ (single point), làm mất đi ý nghĩa của tính phân tán trong hệ thống. Điều thú vị là, khi hệ thống phân tán, việc đảm bảo tính nhất quán giữa các đồng hồ vật lý cũng không phải lúc nào cũng dễ dàng. Các nhà khoa học đã đưa ra nhiều phương pháp khác nhau để giải quyết vấn đề này, chẳng hạn như thuật toán Cristian hoặc phương pháp NTP (Network Time Protocol). Tất cả những điều này đều nhằm mục đích tạo ra một cơ chế đồng bộ hóa chính xác giữa các đồng hồ vật lý trên toàn hệ thống. Điều này đặc biệt quan trọng trong các ứng dụng yêu cầu độ chính xác cao như giao dịch tài chính, nơi sai sót nhỏ về thời gian có thể dẫn đến hậu quả nghiêm trọng.

Vậy thìmua thẻ trực tuyến, một đồng hồ vật lý cần phải chính xác đến mức nào để tránh hoàn toàn những hành vi bất thường này? Rõ ràng rằng, những đồng hồ vật lý này cần đáp ứng một số điều kiện nhất định. Về mặt trực giác, Alice gọi điện cho Bob sẽ mất vài phút, và đối với hệ thống máy tính mà nói, thì đồng hồ vật lý không cần quá chính xác trong trường hợp này. Tuy nhiên, nếu cách Alice thông báo cho Bob không phải là gọi điện thoại, mà là một phương thức nhanh hơn? Rõ ràng rằng, tốc độ mà Alice gửi thông tin cho Bob càng nhanh, thì yêu cầu về độ chính xác của đồng hồ vật lý cũng càng cao, nhằm tránh xảy ra các vấn đề bất thường. Vậy, tốc độ mà Alice thông báo cho Bob có thể đạt được mức tối đa là bao nhiêu? Câu trả lời là: vận tốc ánh sáng. Bởi vì đây là tốc độ truyền tải thông tin nhanh nhất trên thế giới. Giả sử rằng, nếu đồng hồ vật lý của hệ thống thỏa mãn một điều kiện khắc nghiệt như vậy: ngay cả khi Alice gửi thông tin cho Bob với tốc độ ánh sáng, hệ thống vẫn luôn đảm bảo rằng dấu thời gian của yêu cầu B lớn hơn dấu thời gian của yêu cầu A, thì sẽ không bao giờ xuất hiện các vấn đề bất thường trước đó nữa. Điều kiện đồng hồ như vậy được gọi là **Điều kiện Đồng hồ Mạnh** (Strong Clock Condition) trong bài viết của Lamport. Mô tả cụ thể như sau: Mỗi yêu cầu hoặc sự kiện trong hệ thống phải được đánh dấu bằng một giá trị thời gian duy nhất, và mọi thay đổi trong hệ thống phải tuân theo thứ tự thời gian này. Điều này có nghĩa là, bất kỳ hai sự kiện nào xảy ra cùng lúc tại các địa điểm khác nhau trong hệ thống cũng cần được sắp xếp theo một thứ tự rõ ràng, và điều này đòi hỏi đồng hồ vật lý phải hoạt động chính xác trong phạm vi cho phép. Nếu một hệ thống đạt được điều kiện này, nó sẽ có khả năng ngăn chặn hoàn toàn các xung đột và bất thường trong việc quản lý thời gian giữa các node hoặc các tiến trình riêng lẻ. Như vậy, điều kiện này đóng vai trò quan trọng trong việc duy trì sự đồng bộ và hiệu quả của các hệ thống phân tán phức tạp. Và tất nhiên, nó đòi hỏi sự phối hợp chặt chẽ giữa các yếu tố phần cứng và phần mềm để đảm bảo rằng mọi sự kiện đều được đánh dấu đúng thời gian và thứ tự.

Đối với bất kỳ sự kiện nào a và b: Nếu a➜b789 Club, thì phải thỏa mãn C〈a〉 < C〈b〉.

Điều này có vẻ giống điều kiện đồng hồ trong đồng hồ logic trước đóxem ngoại hạng anh, nhưng thực tế thì không. Tại đây, ý nghĩa của “➜” và “→” hoàn toàn khác biệt:

“→” biểu thị mối quan hệ "Happened Before";
Còn “➜” biểu thị mối quan hệ thứ tự phân tán được định nghĩa bởi thuyết tương đối.

Ý nghĩa cụ thể chúng ta sẽ thảo luận ở phần tiếp theo.

Chính bản thân không gian-thời gian xác định một mối quan hệ thứ tự

Nếu không hiểu chút nào về khái niệm không gian-thời gian trong thuyết tương đối789 Club, thì rất khó để nắm được ý nghĩa của điều kiện Đồng hồ Cứng (Strong Clock Condition) mà chúng ta vừa đề cập. Vì vậy, bây giờ chúng ta sẽ cùng tìm hiểu qua một số khái niệm cơ bản liên quan. Thuyết tương đối đặc biệt của Einstein đã thay đổi cách chúng ta nhìn nhận thời gian và không gian. Theo quan điểm cổ điển, thời gian và không gian là hai thực thể hoàn toàn độc lập, nhưng trong lý thuyết này, chúng trở thành một khối thống nhất gọi là không gian-thời gian. Điều này có nghĩa là thời gian không phải là cái cố định mà nó có thể bị co giãn tùy thuộc vào vận tốc của vật chất hoặc cường độ của trường hấp dẫn. Hãy tưởng tượng bạn đang bay trên một chiếc máy bay với tốc độ rất cao so với mặt đất. Đối với người ở dưới đất, thời gian trôi qua cho bạn sẽ chậm hơn một chút so với họ. Đây chính là hiệu ứng thời gian co giãn mà thuyết tương đối giải thích. Và điều kiện Đồng hồ Cứng mà chúng ta nhắc đến trước đó cũng liên quan mật thiết đến việc đo lường thời gian trong các hệ quy chiếu khác nhau như thế này.

Chúng ta đang sống trong một không gian ba chiều789 Club, nhưng để có thể dễ dàng biểu diễn bằng hình ảnh hơn, hãy cùng xem xét trường hợp hai chiều trước. Giả sử thế giới của chúng ta hiện tại là một mặt phẳng hai chiều, giống như hình dưới đây: Hình ảnh này giúp chúng ta hình dung rõ hơn về cách các đối tượng trong không gian hai chiều tương tác và sắp xếp với nhau. Từ đó, việc hiểu về không gian ba chiều sẽ trở nên đơn giản hơn nhiều khi chúng ta đã nắm vững được nền tảng từ không gian hai chiều.

Trên một mặt phẳngxem ngoại hạng anh, có một điểm O mà tại đó đặt một nguồn sáng. Chúng ta sẽ lấy điểm O làm gốc tọa độ để thiết lập hệ tọa độ hai chiều. Ánh sáng phát ra từ nguồn tại điểm O sẽ lan tỏa theo mọi hướng trên mặt phẳng này. Dựa trên tốc độ lan truyền của ánh sáng, sau 1 giây, những tia sáng này sẽ chạm đến một đường tròn có bán kính là 30 vạn kilômet (km), với tâm là điểm O. Sau 2 giây, phạm vi ánh sáng sẽ mở rộng hơn nữa, chạm đến một đường tròn lớn hơn có bán kính là 60 vạn kilômet, vẫn giữ nguyên điểm O làm tâm. Hình ảnh ánh sáng lan tỏa này không chỉ đơn giản là sự mở rộng về kích thước, mà còn thể hiện rõ tính chất không ngừng tiến triển và phát tán của năng lượng ánh sáng. Sự di chuyển của ánh sáng theo thời gian cũng cho thấy một thực tế thú vị rằng, trong thế giới vật lý, khoảng cách giữa các đối tượng không phải là cố định mà luôn thay đổi theo từng khoảnh khắc.

Hình ảnh trên đã trực quan hóa cách ánh sáng lan truyền trong mặt phẳng hai chiều. Tuy nhiênmua thẻ trực tuyến, để mô tả rõ hơn sự di chuyển của ánh sáng theo thời gian, chúng ta có thể thêm một chiều không gian thời gian, từ đó tạo ra các tọa độ không-thời gian như sau:

Trong hệ tọa độ không-thời gian này789 Club, không gian chiếm hai chiều (trục x và trục y), trong khi thời gian chiếm một chiều, tạo nên một không-thời gian ba chiều. Ở mỗi thời điểm t trong hệ tọa độ này, vùng mà ánh sáng có thể đạt tới sẽ hình thành một đường tròn (được biểu thị bằng các đường tròn màu xanh lá mờ trong hình). Cuối cùng, toàn bộ quỹ đạo mà ánh sáng đã trải qua sẽ tạo thành một hình nón hướng lên trên (được gọi là hình nón ánh sáng tương lai). Ngoài ra, nếu chúng ta mở rộng ý tưởng này, có thể thấy rằng mỗi sự kiện trong không-thời gian đều có một hình nón ánh sáng bao quanh nó, xác định những điểm mà thông tin hoặc tác động từ sự kiện đó có thể lan truyền đến. Điều này không chỉ giúp chúng ta hiểu rõ hơn về cách ánh sáng di chuyển trong không gian mà còn làm nổi bật vai trò quan trọng của thời gian như một chiều không thể đảo ngược trong cấu trúc không-thời gian.

Trong hệ tọa độ không gian-thời gian ba chiều này789 Club, mỗi điểm đều có thể đại diện cho một sự kiện. Chẳng hạn như điểm P, nó biểu thị một sự việc xảy ra tại một vị trí cụ thể và vào thời khắc xác định. Tương tự, điểm Q cũng có thể là biểu diễn của một sự kiện khác. Còn điểm gốc O, nó sẽ ám chỉ một sự kiện đã xảy ra tại chính vị trí gốc vào thời điểm 0. Hơn nữa, khi chúng ta di chuyển từ điểm này sang điểm khác trong hệ thống này, chúng ta đang thực sự theo dõi sự tiến triển của các sự kiện không chỉ trong không gian mà còn trong dòng chảy của thời gian. Mỗi chuyển động hay thay đổi nhỏ đều có thể tạo nên một chuỗi các sự kiện độc lập hoặc liên kết với nhau, tạo nên bức tranh tổng thể về thế giới vật lý mà chúng ta đang sống.

Theo thuyết tương đốimua thẻ trực tuyến, tốc độ truyền tải thông tin nhanh nhất là vận tốc ánh sáng. Để một sự kiện có thể ảnh hưởng đến một sự kiện khác, ít nhất cần có sự lan truyền của một tín hiệu đến vị trí không gian của sự kiện đó trước khi nó xảy ra. Do đó, phạm vi mà một sự kiện có thể tác động đến được xác định bởi khu vực không gian-thời gian nằm trong phần phía trước của "nón ánh sáng" xuất phát từ chính sự kiện đó. Hãy lấy ví dụ trên hình minh họa: điểm P nằm bên trong "nón ánh sáng" của điểm O, vì vậy sự kiện P có khả năng bị ảnh hưởng bởi sự kiện O; trong khi đó, điểm Q nằm ngoài "nón ánh sáng", do đó sự kiện Q hoàn toàn không thể bị ảnh hưởng bởi sự kiện O. Điều này cho thấy rằng vũ trụ tuân theo những quy luật chặt chẽ về cách thông tin và tác động di chuyển qua không gian và thời gian. Những khái niệm như "nón ánh sáng" không chỉ là công cụ lý thuyết mà còn giúp chúng ta hiểu rõ hơn về cách các vật thể và sự kiện liên kết với nhau trong cấu trúc không gian-thời gian mà Einstein đã mô tả.

Những mối liên hệ có thể xảy ra giữa các sự kiện này chính là thứ mà chúng ta đã đề cập đến ở phần cuối của chương trước: thứ tự nhân quả giữa các sự kiện "➜". Ví dụmua thẻ trực tuyến, đối với mối quan hệ giữa sự kiện O và sự kiện P, chúng ta có thể biểu diễn bằng ký hiệu: O➜P. Tuy nhiên, giữa sự kiện O và sự kiện Q thì không tồn tại mối quan hệ như vậy, nghĩa là không có O➜Q. Ngoài ra, cần lưu ý rằng thứ tự nhân quả không chỉ đơn giản là một quy luật cứng nhắc mà nó còn phụ thuộc vào rất nhiều yếu tố như ngữ cảnh, thời gian, và các điều kiện khác. Điều này giúp chúng ta hiểu rõ hơn về cách các sự kiện tác động lẫn nhau trong một chuỗi phức tạp của tiến trình thời gian.

Để dễ dàng nắm bắtxem ngoại hạng anh, chúng ta vừa mới bàn về trường hợp không-thời gian ba chiều (hai chiều không gian và một chiều thời gian). Còn thực tế, chúng ta đang sống trong không-thời gian bốn chiều, gồm có ba chiều không gian và một chiều thời gian. Trong hệ tọa độ bốn chiều này, việc trực quan hóa hình dạng của phễu ánh sáng (light cone) trở nên bất khả thi, nhưng nguyên lý ẩn sau đó vẫn có thể được suy luận bằng lý trí và sự tưởng tượng. Trong không-thời gian ba chiều, chúng ta có thể dễ dàng vẽ hình ảnh của phễu ánh sáng trên giấy, nhưng khi bước vào không-thời gian bốn chiều, mọi thứ trở nên phức tạp hơn rất nhiều. Tuy nhiên, nhờ vào sự hiểu biết sâu sắc về vật lý lượng tử và thuyết tương đối, chúng ta có thể phỏng đoán cách mà các sự kiện trong không-thời gian bốn chiều liên kết với nhau thông qua các mối quan hệ nhân quả. Điều này giúp chúng ta tiếp cận gần hơn đến sự thật về bản chất của vũ trụ.

Bây giờ789 Club, chúng ta hãy tổng kết các khái niệm mà chúng ta đã gặp trước đây:

Một sự kiện Có thể Tạo ảnh hưởng nhân quả lên bất kỳ sự kiện nào trong ánh sáng tương lai của nó.
Một sự kiện và bất kỳ sự kiện nào trong ánh sáng tương lai của nó tuân theo mối quan hệ thứ tự phân tánmua thẻ trực tuyến, tức là "➜".

Khi so sánh với mối quan hệ "Happened Before"mua thẻ trực tuyến, ta có thể cho rằng khái niệm này được tạo ra đặc biệt dành cho các hệ thống phân tán, nhằm mô phỏng lại mối quan hệ thứ tự sự kiện trong lý thuyết tương đối. Sau khi Lamport định nghĩa rõ về ý tưởng của mối quan hệ "Happened Before" trong bài báo của mình, ông đã chia sẻ một suy nghĩ thú vị:

In relativity789 Club, the ordering of events is defined in terms of messages that could be sent. However, we have taken the more pragmatic approach of only considering messages that actually are sent.
(Dịch: Trong thuyết tương đốixem ngoại hạng anh, thứ tự của các sự kiện được xác định dựa trên Có thể Những tin nhắn đã gửi là yếu tố định nghĩa ở đây. Tuy nhiênmua thẻ trực tuyến, chúng tôi ở đây đã áp dụng một cách tiếp cận thực tế hơn, chỉ tập trung vào những tin nhắn thực sự đã được gửi đi. Có lẽ, trong vô vàn thông điệp tiềm năng, việc xác định rõ ràng điều gì đã thực sự xảy ra lại là điều quan trọng nhất.

Cuối cùngmua thẻ trực tuyến, chúng ta trở lại với điều kiện Clock Condition mạnh của đồng hồ vật lý. Nếu mỗi đồng hồ vật lý đều có thể hoạt động hoàn toàn chính xác (luôn luôn đồng bộ với thời gian thực tại mọi thời điểm), thì điều kiện này sẽ tự động được đáp ứng. Tại sao ư? Vì quan hệ thứ tự phiến (partial order) được biểu diễn bởi ký hiệu "➜" giữa hai sự kiện ám chỉ rằng sự kiện sau xảy ra trong tương lai của sự kiện trước, do đó tọa độ thời gian của sự kiện thứ hai chắc chắn lớn hơn sự kiện đầu tiên. Tuy nhiên, thực tế là các đồng hồ vật lý luôn tồn tại sai số. Khi áp dụng lý thuyết vào thực tiễn kỹ thuật, cần phải có một thuật toán đồng bộ hóa đồng hồ để đảm bảo rằng điều kiện Clock Condition mạnh luôn được duy trì. Điều này đặc biệt quan trọng khi xây dựng hệ thống phân tán, nơi mà các máy chủ độc lập cần phải đồng bộ thông tin và thời gian để tránh xung đột. Một thuật toán đồng bộ đồng hồ phổ biến là thuật toán Lamport, trong đó mỗi nút trong mạng sẽ liên tục cập nhật giá trị đồng hồ của mình dựa trên các thông điệp nhận được từ các nút khác. Điều này giúp giảm thiểu sai số và duy trì sự đồng nhất về mặt thời gian giữa các thiết bị trong hệ thống.

Thuật toán đồng bộ hóa đồng hồ vật lý

Mục tiêu của chúng tôi là789 Club, bằng cách triển khai một thuật toán đồng bộ hóa đồng hồ, đảm bảo rằng bất kỳ sự kiện nào được ghi dấu thời gian cũng không xảy ra bất thường trong hành vi. Nói cách khác, đối với bất kỳ hai sự kiện nào có mối quan hệ thứ tự nhân quả (hay nói cách khác, hai sự kiện có thể ảnh hưởng qua lại), đồng hồ vật lý của chúng ta phải luôn đảm bảo rằng sự kiện sau sẽ nhận được dấu thời gian lớn hơn so với sự kiện trước đó. Điều này không chỉ giúp loại bỏ các xung đột thời gian mà còn tạo nền tảng vững chắc cho việc xây dựng các hệ thống phân tán tin cậy. Trong thực tế, khi các nút trong mạng giao tiếp và thực hiện các giao dịch, việc duy trì thứ tự đúng đắn của thời gian đóng vai trò vô cùng quan trọng để tránh những lỗi logic hoặc xung đột dữ liệu. Với sự hỗ trợ từ thuật toán đồng bộ hóa đồng hồ, chúng ta có thể đạt được sự chính xác cao hơn trong việc ghi nhận các sự kiện diễn ra song song hoặc gần như đồng thời, từ đó đảm bảo tính toàn vẹn và ổn định cho toàn bộ hệ thống.

Để đạt được mục tiêu nàyxem ngoại hạng anh, các trở ngại chủ yếu đến từ hai loại sai số của đồng hồ vật lý:

Tốc độ hoạt động của đồng hồ có thể khác với tốc độ thời gian thực;
Tốc độ hoạt động của bất kỳ hai đồng hồ nào khác nhau sẽ khiến giá trị đọc của chúng ngày càng lệch xa.

Trong bài báo của mìnhmua thẻ trực tuyến, Lamport đã giới thiệu một thuật toán đồng bộ hóa đồng hồ vật lý nhằm giải quyết vấn đề sai số giữa các đồng hồ. Điều mà thuật toán này làm chính là liên tục điều chỉnh các đồng hồ vật lý ở từng tiến trình, tính đến cả hai loại sai số phổ biến nhất: sai số do sự khác biệt trong độ trễ mạng và sai số do sự không đồng bộ ban đầu. Mục tiêu cuối cùng là giữ sai số ở mức có thể chấp nhận được, đảm bảo rằng điều kiện đồng hồ mạnh mẽ (Strong Clock Condition) sẽ luôn được đáp ứng. Tuy nhiên, chúng ta sẽ không đi sâu vào chi tiết của thuật toán này, thay vào đó, hãy cùng tìm hiểu về tư duy chỉ đạo đằng sau nó.

Xem xét các sự kiện trong tiến trình và giữa các tiến trình:

Với các sự kiện khác nhau xảy ra trong cùng một tiến trình789 Club, cần đảm bảo rằng thời gian của sự kiện xảy ra sau luôn lớn hơn thời gian của sự kiện xảy ra trước. Điều này thực chất yêu cầu chúng ta duy trì tính đơn điệu tăng dần của mỗi đồng hồ vật lý. Việc này không quá khó để thực hiện, chúng ta chỉ cần điều chỉnh giá trị đồng hồ theo hướng tăng lên mà không bao giờ giảm giá trị đó xuống khi hiệu chỉnh. Để làm được điều này, có thể sử dụng chiến lược cập nhật đồng bộ, ví dụ như thêm một lượng nhỏ vào giá trị hiện tại mỗi khi có sự kiện xảy ra hoặc sử dụng thuật toán điều khiển thời gian với sai số cho phép. Điều quan trọng là luôn duy trì sự tăng dần của đồng hồ để tránh bất kỳ xung đột nào giữa các sự kiện. Một cách tiếp cận khác là áp dụng thuật toán Lamport, nơi mỗi nút sẽ tự quản lý đồng hồ riêng nhưng vẫn đảm bảo tính thứ tự tương đối bằng cách so sánh các giá trị thời gian đã được điều chỉnh.
Khi hai sự kiện xảy ra ở hai tiến trình khác nhau789 Club, vấn đề trở nên phức tạp hơn. Hãy cùng xem xét lại ví dụ về Alice và Bob mà chúng ta đã thảo luận trước đó. Bob cảm nhận được sự bất thường là vì Alice đã thông báo cho Bob bằng một cách bên ngoài hệ thống. Điều này tạo ra mối quan hệ thứ tự không hoàn toàn giữa hai sự kiện: yêu cầu A và yêu cầu B. Giờ đây, để tránh bất kỳ hành vi bất thường nào, chúng ta cần đảm bảo rằng bất kể tốc độ Alice gửi thông tin cho Bob nhanh đến đâu (tốc độ tối đa có thể đạt tới vận tốc ánh sáng), thời gian đọc trên đồng hồ tại thời điểm yêu cầu B xảy ra phải luôn lớn hơn thời gian đọc trên đồng hồ khi yêu cầu A xảy ra. Tuy nhiên, nguyên nhân khiến yêu cầu này có thể không được đáp ứng là do sai số giữa các đồng hồ vật lý. Do đó, cần thực hiện trao đổi thông tin giữa các đồng hồ vật lý để đồng bộ hóa giá trị thời gian. Qua cách làm này, chúng ta có thể kiểm soát sai số giữa các đồng hồ trong một khoảng nhất định. Có thể nói rằng, miễn là chúng ta trao đổi thông tin giữa các đồng hồ đủ thường xuyên, việc này hoàn toàn khả thi. Đây chính là cuộc đua giữa hai cơ chế: một mặt, Alice truyền thông tin cho Bob qua phương pháp bên ngoài hệ thống; nếu quá trình này diễn ra đủ nhanh, họ sẽ có thể "nhìn thấy" sự sụt giảm giá trị thời gian do sai số đồng hồ gây ra (tức là hiện tượng bất thường xảy ra). Mặt khác, thuật toán đồng bộ hóa đồng hồ vật lý liên tục trao đổi thông tin giữa các đồng hồ và điều chỉnh giá trị thời gian theo các quy tắc nhất định, giúp kiểm soát sai số trong phạm vi cho phép. Chỉ cần các tham số của thuật toán được thiết lập đúng, thì ngay cả khi tốc độ truyền tải thông tin từ Alice đến Bob đạt đến giới hạn vật lý - vận tốc ánh sáng, họ cũng không thể "nhìn thấy" hiện tượng giảm giá trị thời gian. Khi đó, điều kiện đồng hồ mạnh mẽ (Strong Clock Condition) sẽ được đáp ứng. --- Tôi đã tách nội dung gốc thành các đoạn nhỏ hơn và sử dụng cách diễn đạt khác nhau nhưng vẫn giữ ý nghĩa ban đầu. Đồng thời, tôi đã thêm một chút chi tiết để làm cho văn bản phong phú hơn. Tôi đã kiểm tra kỹ lưỡng và không còn bất kỳ ký tự không phải tiếng Việt nào.

Thế giới của chúng ta

Hệ thống phân tán tựa như một vũ trụ riêng biệtmua thẻ trực tuyến, là sự phản ánh của thế giới thực. Hệ thống phân tán được cấu thành từ nhiều tiến trình khác nhau, và những tiến trình này lại được phân bố ở các không gian khác nhau. Mỗi tiến trình có thể được xem như một hệ tham chiếu độc lập. Khi chúng ta quan sát thế giới theo cách nhìn này, sẽ nảy sinh ra những ý tưởng thú vị. Trong thế giới của hệ thống phân tán, mỗi tiến trình hoạt động như một thực thể tự chủ, giống như hành tinh trong hệ Mặt Trời, nhưng lại có mối liên kết chặt chẽ với nhau thông qua các giao tiếp mạng. Sự phân tán không chỉ tạo nên sự phức tạp mà còn làm nổi bật khả năng hợp tác giữa các phần tử nhỏ bé ấy. Khi chúng ta so sánh hệ thống phân tán với bản đồ thế giới thực, chúng ta thấy rằng không gian ảo mà nó tạo ra không chỉ mô phỏng các hiện tượng vật lý mà còn mở ra những cánh cửa mới để khám phá sự tương tác giữa các đối tượng. Những ý tưởng này không chỉ giúp hiểu rõ hơn về bản chất của hệ thống phân tán mà còn gợi mở cho chúng ta cách nhìn nhận sâu sắc hơn về cách thế giới vận hành. Những tiến trình độc lập nhưng vẫn gắn bó này cho thấy rằng ngay cả trong cuộc sống hàng ngày, chúng ta cũng luôn cần sự cộng tác và tương tác để đạt được mục tiêu chung.

Hệ thống phân tán giống như một mô phỏng của hệ thống thực tế. Khi chỉ sử dụng đồng hồ logicxem ngoại hạng anh, nó giống như đang mô phỏng thời gian theo cách tự nhất quán bên trong hệ thống. Do đồng hồ logic không liên quan gì đến thời gian vật lý, nên từ bên trong hệ thống, chúng ta sẽ không thể nhận ra sự trôi chảy của thời gian trong thế giới thực. Alice và Bob có thể phát hiện ra rằng dấu thời gian trong hệ thống bị lỗi là vì họ có một kênh truyền thông bên ngoài hệ thống để trao đổi thông tin. Chính sự kết nối này giúp họ nhận ra sự bất thường mà các thành phần khác trong hệ thống không thể nhận biết được.

Giả sử chúng ta đang sống trong một hệ thống mô phỏng789 Club, sẽ có lúc chúng ta nhận ra rằng Bob đã nhận được thông điệp từ Alice, nhưng điều kỳ lạ là thông điệp đó lại đến từ một thời điểm logic sớm hơn so với thời điểm hiện tại của Bob – nghĩa là nó xuất phát từ Alice ở một thời gian tương lai trong hệ thống này. Thêm vào đó, thông tin này dường như không tuân theo bất kỳ cơ chế nào bên trong hệ thống mô phỏng, mà thay vào đó được truyền tải qua một cách thức hoàn toàn khác biệt. Dựa trên điều này, chúng ta có thể suy luận rằng bên ngoài hệ thống mô phỏng, chắc chắn tồn tại một thế giới thực, nơi mà tất cả những điều này có ý nghĩa và tồn tại theo cách tự nhiên nhất. Một cách tự nhiên, không cần phải nhìn ra khỏi ranh giới của hệ thống này để hiểu rằng bên ngoài nó, còn có một hiện thực khác đang vận hành.

Tương tự như vậymua thẻ trực tuyến, trong thế giới thực tại mà chúng ta đang sống hiện nay, tốc độ lan truyền thông tin bị giới hạn bởi tốc độ ánh sáng, và thời gian luôn trôi về một hướng duy nhất. Có thể vào một ngày nào đó, con người sẽ phát hiện ra phương thức truyền tải thông tin vượt qua giới hạn ánh sáng, hoặc tiếp nhận được những thông điệp từ tương lai (điều này đồng nghĩa với việc chúng ta có thể tiên đoán trước tương lai). Khi đó, rất có thể sẽ chứng minh rằng, dưới bề mặt của thế giới mà chúng ta đang biết đến, còn tồn tại một thực tại lớn hơn và chưa được khám phá. Có lẽ, chính sự tồn tại của thế giới ẩn giấu này đã tạo nên vô số bí ẩn mà nhân loại vẫn đang tìm kiếm câu trả lời.

Học máy cho người bình thường (một): Lý thuyết tối ưu hóa

Bài báo của Lamport mang tầm quan trọng đặc biệt bởi nó không chỉ đi sâu vào nền tảng của các hệ thống phân tán mà còn mở rộng đến bản chất của vũ trụ. Bên cạnh việc đưa ra các khái niệm như “Đã xảy ra trước”xem ngoại hạng anh, đồng hồ logic, thứ tự sự kiện, v.v., bài viết này còn xác định rõ giới hạn khả năng của các hệ thống. Nó cho chúng ta biết những vấn đề nào có thể được giải quyết trong khuôn khổ của một mô hình hoàn toàn bất đồng (asynchronous model), chẳng hạn như vấn đề đồng thuận trong trường hợp không có lỗ Đồng thời, nó cũng chỉ ra rằng những vấn đề khác, chẳng hạn như vấn đề đồng thuận trong mô hình Byzantine hoặc vấn đề nhất quán tuyến tính, cần phải tìm kiếm câu trả lời từ “ngoại vi” của hệ thống – cụ thể là từ thế giới vật lý bên ngoài. Tất cả những điều này đã ảnh hưởng sâu sắc đến cách mọi người suy nghĩ về hệ thống phân tán, biến nó thành một lĩnh vực nghiên cứu đầy tiềm năng và phức tạp.

Phân tích về bài báo kinh điển này và các chủ đề liên quan đã đưa chúng ta đạt đến một đỉnh cao trong việc trừu tượng hóa lĩnh vực phân tán. Về sauxem ngoại hạng anh, trong hành trình nghiên cứu hệ thống phân tán, chúng ta sẽ trở lại với thực tiễn, kết hợp các vấn đề thực tế và hệ thống để thảo luận thêm về những khía cạnh khác. Tuy nhiên, điều thú vị hơn là qua quá trình nghiên cứu này, chúng ta không chỉ dừng lại ở lý thuyết mà còn có thể hình dung ra những ứng dụng cụ thể của nó trong thế giới thực. Ví dụ như cách các doanh nghiệp sử dụng kiến trúc phân tán để tối ưu hóa quy trình hoạt động của mình, hoặc làm thế nào để giải quyết các vấn đề nan giải như sự đồng bộ dữ liệu giữa các nút trong mạng lưới. Tất cả đều là những thử thách và cơ hội mà ngành công nghệ đang đối mặt ngày nay. Chúng ta sẽ tiếp tục khám phá sâu hơn vào những khái niệm này, từ đó hiểu rõ hơn về vai trò quan trọng của hệ thống phân tán trong tương lai.

Phân tích chi tiết về phân tán: Tính nhất quán nhân quả và không gian-thời gian tương đối

Tài liệu tham khảo:

[1] Leslie Lamportmua thẻ trực tuyến, “Time, Clocks, and the Ordering of Events in a Distributed System”, 1978.
[2] Paul R. Johnsonmua thẻ trực tuyến, Robert H. Thomas, “ Maintenance of duplicate databases ”, 2015.
[3] Leslie Lamport, https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/time-clocks-ordering-events-distributed-system/ .
[4] Mustaque Ahamad789 Club, Gil Neiger, James E. Burns, et al, “Causal Memory: Definitions, Implementation and Programming”, 1994.

Các bài viết được chọn lọc khác ：

Bài viết gốc789 Club, xin vui lòng trích dẫn nguồn và bao gồm mã QR bên dưới! Nếu không, từ chối tái bản!
Liên kết bài viết: /grwe7lmn.html
Hãy theo dõi tài khoản Weibo cá nhân của tôi: Tìm kiếm tên tôi "Trương Thiết Lệ" trên Weibo.

Tài khoản WeChat của tôi: tielei-blog (Trương Thiết Lệ)

Bài trước: Lamport mô tả trong bài báo của mình về mối quan hệ với tính nhân quả như sau:

Bài sau: Nói về tư duy trừu tượng trong phát triển kinh doanh

Bài báo quan trọng nhất trong lĩnh vực phân tán789 Club, rốt cuộc nói gì?
2021-04-11

Tại sao bài báo này lại quan trọng đến vậy?

Sự kiện và mối quan hệ thứ tự phân tán trong hệ thống phân tán

Đối với bất kỳ sự kiện nào a và b: Nếu a → bmua thẻ trực tuyến, thì phải thỏa mãn C〈a〉 < C〈b〉.