从新冠疫情出发，漫谈 Gossip 协议

众所周知周知，疫情仍然在全球各地肆虐。据最新数据统计，截至北京时间 2020-05-28，全球累计确诊 5698703 例,累计死亡 352282 例,累计治愈 2415237 例。

从上面的统计数据，我们可以看出，新冠病毒在人与人之间的传播是极其高效的，且影响范围广。如果我们把「新冠病毒」想象成一小段数据，将「人与人之间传播」想象成数据交换，那么，我们可以得出结论，在不考虑免疫系统和人为干预等一些因素，经过反复迭代，数据（新冠病毒）可以被发送（感染）到每个节点（人）上。

这个就是今天要介绍的 Gossip 协议，该协议早在 1987 年就被发表在 ACM 上的论文《Epidemic Algorithms for Replicated Database Maintenance》中。当时主要用在分布式数据库系统中各个副本节点间同步数据。

Gossip 协议简介

Gossip 协议分为 Push-based 和 Pull-based 两种模式，具体工作流程如下：

Push-based 的 Gossip 协议：

网络中的某个节点随机选择N个节点作为数据接收对象
该节点向其选中的N个节点传输相应数据
接收到数据的节点对数据进行存储
接收到数据的节点再从第一步开始周期性执行

Pull-based 的 Gossip 协议，正好相反：

集群内的所有节点，随机选择其它 k 个节点询问有没有新数据
接收到请求的节点，返回新数据

如何实现 Gossip

这边简单分析下 HashiCorp 公司的 Serf 的核心库 Memberlist。这家公司研发了 Consul（基于 raft 实现的分布式存储）、Vagrant（声明式虚拟机编排）等优秀的产品。最近由于中美矛盾升级，也陷入到了舆论的漩涡中，爆出禁止在中国使用他们的产品的传闻。不过，这是题外话。

Memberlist 这个 Golang 的代码库，基于 Gossip 协议，实现了集群内节点发现、节点失效探测、节点故障转移、节点状态同步等。

其核心实现的大致如下：

newMemberlist()：初始化 Memberlist 对象，根据配置监听 TCP/UDP 端口，用于之后通信。这边需要注意一点，虽然是基于 Gossip 协议实现的，但是并不是所有信息都采用 Gossip 进行数据交换。比如节点加入集群的时候，为了尽快的让集群内所有节点感知到，采用遍历当前已知的所有节点并通过 TCP 连接发送并接收数据的方式，来确保跟所有节点完成数据交换。
gossip()：Memberlist 对象启动之后，会定期使用 Gossip 协议，随机选择集群内的节点，采用 UDP 传输方式发送当前节点状态以及用户自定义的数据。
pushPull()：还会定期随机选择一个节点，通过 TCP 传输方式与其做全量数据交换，加速集群内数据一致性收敛。
probe()：还会定期轮训集群内的一个节点，通过 UDP 方式发送心跳探测包，做到节点感知。

深入 Gossip 核心代码

发送端处理流程：

周期性地随机选择 m.config.GossipNodes 个节点，然后广播正在等待发送的信息

// Create a gossip ticker if needed
if m.config.GossipInterval > 0 && m.config.GossipNodes > 0 {
t := time.NewTicker(m.config.GossipInterval)
go m.triggerFunc(m.config.GossipInterval, t.C, stopCh, m.gossip)
m.tickers = append(m.tickers, t)
}

// gossip is invoked every GossipInterval period to broadcast our gossip
// messages to a few random nodes.
func (m *Memberlist) gossip() {
defer metrics.MeasureSince([]string{“memberlist”, “gossip”}, time.Now())

// Get some random live, suspect, or recently dead nodes
m.nodeLock.RLock()
kNodes := kRandomNodes(m.config.GossipNodes, m.nodes, func(n *nodeState) bool {if n.Name == m.config.Name {return true}switch n.State {case StateAlive, StateSuspect:return falsecase StateDead:return time.Since(n.StateChange) > m.config.GossipToTheDeadTimedefault:return true}
})
m.nodeLock.RUnlock()// ...for _, node := range kNodes {// Get any pending broadcastsmsgs := m.getBroadcasts(compoundOverhead, bytesAvail)if len(msgs) == 0 {return}addr := node.Address()if len(msgs) == 1 {// Send single message as isif err := m.rawSendMsgPacket(node.FullAddress(), &node.Node, msgs[0]); err != nil {m.logger.Printf("[ERR] memberlist: Failed to send gossip to %s: %s", addr, err)}} else {// Otherwise create and send a compound messagecompound := makeCompoundMessage(msgs)if err := m.rawSendMsgPacket(node.FullAddress(), &node.Node, compound.Bytes()); err != nil {m.logger.Printf("[ERR] memberlist: Failed to send gossip to %s: %s", addr, err)}}
}

}
接收端：

接收数据报文，然后解析报文信息，并将信息记录下来

// packetListen is a long running goroutine that pulls packets out of the
// transport and hands them off for processing.
func (m *Memberlist) packetListen() {
for {
select {
case packet := <-m.transport.PacketCh():
m.ingestPacket(packet.Buf, packet.From, packet.Timestamp)

    case <-m.shutdownCh:return}
}

}

func (m *Memberlist) ingestPacket(buf []byte, from net.Addr, timestamp time.Time) {
// …

// See if there's a checksum included to verify the contents of the message
if len(buf) >= 5 && messageType(buf[0]) == hasCrcMsg {crc := crc32.ChecksumIEEE(buf[5:])expected := binary.BigEndian.Uint32(buf[1:5])if crc != expected {m.logger.Printf("[WARN] memberlist: Got invalid checksum for UDP packet: %x, %x", crc, expected)return}m.handleCommand(buf[5:], from, timestamp)
} else {m.handleCommand(buf, from, timestamp)
}

}

Gossip 协议的优缺点

看了 Memberlist 的实现，难免会有这样的疑问，为什么要使用 Gossip 协议，直接在集群内广播不香么？接下来，我们可以通过 Gossip 协议的优缺点来分析，使用 Gossip 协议的意义。

优点：

协议简单，实现起来很方便
扩展性强，可以允许集群内节点任意增加或者减少，新增节点最终会与其他节点一致
去中心化，节点之间是完全对等的
最终一致性

缺点：

数据同步延迟，因为只保证最终一致性，所以会出现某个时间点，部分节点数据不同步的情况
传输数据冗余，相同数据在节点间会反复被传输

今天对 Gossip 的协议就简单介绍到这里，如果有同学对内容感兴趣，可以回复评论，我们私下多多探讨和交流。

参考资料

https://en.wikipedia.org/wiki/Gossip_protocol

https://github.com/hashicorp/serf

https://github.com/hashicorp/memberlist

https://zhuanlan.zhihu.com/p/41228196

https://www.jianshu.com/p/de7b026f4997