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Safety & Liveness - FLP impossibility으로 보는 블록체인

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블록체인이 유행하면서 블록체인의 수만큼 다양한 합의 알고리즘 이 나오고 있다. 이는 어째서일까? 애초에 왜 다양한 블록체인이 나오고 있는 것일까? 이는 근본적으로 합의 알고리즘이 무엇을 할 수 있고 무엇을 할 수 없는가에서 기인한다. 좋은 합의 알고리즘은 무엇을 보장해야 할까? FLP impossibility 우선 아무 문제 없는 두 노드가 서로 다른 값으로 합의하면 안 된다. 다른 값을 합의했다는 것은 블록체인 관점에서 보면 같은 높이에 서로 다른 블록이 생성됐다는 것이다. 이런 특성을 분산 시스템에서는 consensus의 safety라고 말한다. 또한, 합의가 언젠가는 이루어져야 한다. 분산 시스템에서 합의는 노드 간의 메시지를 주고받으며 각 노드의 상태를 변경시키며 이루어진다. 이때 문제없는 노드들은 무한 루프에 빠지지 않고 반드시 상태 변경이 종료돼야 한다. 모든 노드가 문제없이 합의를 할 수 있으면 이 시스템은 liveness가 보장된다고 말한다. 쉽게 풀어 말하면 safety는 "문제없는 노드 사이에서는 잘못된 합의가 이루어지지 않는다"라는 것이고, liveness는 "문제없는 노드들은 반드시 합의를 한다"라는 것이다. 문제는 byzantine failure가 아닌 fail-stop failure가 하나만 있어도 safety와 liveness를 둘 다 만족하는 합의 알고리즘이 존재할 수 없다 . 이를 FLP impossibility 혹은 FLP theorem이라고 한다. 따라서 합의 알고리즘을 선택한다는 것은 사실상 safety와 liveness 중 무엇을 선택하고 무엇을 버릴까 하는 문제이다. Liveness over Safety 비트코인 이 사용하는 합의 알고리즘은 사토시 나카모토가 처음 제안하였기 때문에 nakamoto consensus라고도 불린다. Nakamoto consensus는 언제나 더 어려운 문제를 푼 체인이 있으면 그 체인을 유효한 체인으로 판단한다. 즉, 지금 있는 체인보다 ...
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Byzantine Fault Tolerance 시스템에서 N = 3f + 1인 이유

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분산환경 시스템에서는 다른 노드가 보낸 메시지가 정상적이라고 보장할 수 없다. 이때 잘못된 노드가 모두에게 틀린 메시지를 보낸다면 문제가 쉽게 풀린다. 틀린 메시지를 보내는 노드를 차단하면 된다. 하지만 일부 노드에게는 잘못된 메시지를 보내고, 일부 노드에게는 제대로 된 메시지를 보내는 경우는 문제 상황을 찾기 힘들다. 분산 시스템에서 각 노드는 다른 노드의 상태를 모르기 때문이다. 이런 식으로 일부 노드에게만 틀린 메시지를 보내는 노드를 가정하는 모델을 byzantine failure model이라고 부른다. Byzantine failure model은 네트워크에서 가장 풀기 어려운 모델임과 동시에 실제 네트워크에서 반드시 해결해야 하는 문제다. 특히 다른 노드를 신뢰할 수 없는 p2p에서는 반드시 Byzantine failure model을 가정하고 예외 상황을 처리해야 한다. 그렇다고 인증된 노드만으로 구성된 분산 시스템이라고 byzantine failure model을 가정하지 않아도 된다는 것은 아니다. 노드 자체는 신뢰할 수 있는 사람이 관리하더라도 해킹당했을 수도 있고, 버그로 잘못된 메시지를 보낼 수도 있고, 하드웨어에 문제가 발생할 수도 있다. Byzantine failure model에서도 정상적으로 돌아가는 시스템을 byzantine fault tolerance (a.k.a. BFT)라고 말한다. 당연히 BFT라고 해도 무한히 많은 faulty 노드에 대해서 동작하지는 않는다. 그래서 보통 어떤 시스템이 BFT라고 말할 때 전체 노드 중 몇 개의 노드에 문제가 있을 때까지 동작하는지를 같이 말한다. 예를 들어 N = 5f라고 말하면, 전체 노드 중 1/5가 byzantine failure일 때 정상 동작하는 시스템이고 N = 3 f + 1이라고 말하면, 전체 노드 중 1/3이 byzantine failure일 때까지는 문제없이 돌아가는 시스템을 말한다. 같은 BFT라고 한다면, 감당할 수 있는 faulty 노드의 비...
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USB 2.0 케이블의 내부 구조

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아이폰도 USB-C를 사용하면서 온 세상이 USB 로 통일됐지만 실제로는 너무 다양한 USB가 존재한다. 기본 형태인 USB-A나 최근 많이 사용되는 USB-C 뿐 아니라, 보통 5핀이라고 불리는 micro-B를 포함한 다양한 USB-B 컨넥터들이 존재한다. 그래도 컨넥터는 모양이 다르기 때문에 쉽게 구분할 수 있는데 케이블은 답이 없다. 겉으로는 똑같아 보이는 케이블이라도 어떤 케이블은 데이터 통신이 안 되고 어떤 케이블은 데이터 통신이 가능하다. 이런 차이는 케이블 내부 구성에 따라 발생한다. 이번 글에서는 USB 2.0 케이블의 내부를 통해 USB 케이블에 대해 자세히 알아보겠다. Micro-B 케이블의 편조 차폐와 호일 차폐 위 사진은 집에서 돌아다니던 A - Micro-B USB 2.0 케이블의 피복을 벗겨낸 것이다. 절연체 아래로 금속 선이 있는 것을 알 수 있다. 이 선들은 금속 선이지만 전선은 아니다. 이 선은 전자기 차폐를 목적으로 들어간 금속 선이다. 실제 전선은 이 금속 선을 벗겨야 나온다. 이번에 자른 케이블에는 두 종류의 차폐가 사용됐다. 하나는 얇은 금속 호일이고, 다른 하나는 얇은 도체의 가닥으로 이루어져 있다. 전자는 보통 호일 차폐(Foil Shielding)라고 부르고 후자는 편조 차폐(Braided Shielding)라고 부른다. 이 둘은 다 외부 전자기장으로부터 전선을 보호하기 위해 사용되지만, 특성이 약간 다르다. 보통 편조 차폐가 저주파수 전자기파를 차단하는 것에 효과적이고, 호일 차폐가 고주파수 전자기파를 차단하는 데 효과적이다. USB 3.0의 고속 전송 케이블은 이 두 차폐를 사용하는 것이 필수적이고, 그 외의 경우에는 필수는 아니고 권장 사항이다. 하지만 어지간한 싸구려 케이블을 쓰지 않는 한 요즘은 USB 2.0 케이블에도 이 두 가지를 같이 사용한다. 차폐 선이 쉴드와 연결되지 않았다 하지만 고속 전송을 지원하는 케이블이 ...
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[C++] enum class - 안전하고 쓰기 쉬운 enum

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C++ 03 까지의 enum 은 여러 가지 문제를 가지고 있었다. 그래서 그 문제들을 해결하기 위해 C++ 11은 enum class 라는 것을 새로 만들었다. 이제부터 기존의 enum 에 어떤 문제가 있었고, 이것을 enum class 에서 어떻게 해결하였는지 살펴볼 것이다. 우선 기존의 enum 은 전방 선언할 수 없었다. 그 이유는 enumerator에 어떤 값이 들어있을지 알 수 없으면 그 크기를 정할 수 없기 때문 이다. 하지만 enum class 는 underlying type을 명시하지 않으면 int 타입과 같은 크기의 변수로 선언되고, int 값 안에 들어가지 못할 값을 지정하면 컴파일 에러를 발생시킨다. 만약 int 를 벗어난 범위의 값을 사용하고 싶다면, underlying type을 명시해주어야 한다. 기존 enum 의 또 다른 문제는 enumerator의 이름의 범위가 한정되지 않는다는 것이다. 예를 들어 아래와 같은 코드를 보자. IO 함수의 결과와 Parse 함수의 결과를 enum 으로 표현해 보았다. 하지만 이 코드는 컴파일되지 않는다. IOResult 의 Error , Ok 가 ParseResult 의 Error , Ok 와 겹치기 때문이다. 이를 해결하기 위해서는 다음과 같이 enumerator의 이름을 다르게 하거나 아래와 같이 namespace 를 이용해야 했다. 하지만 enum class 는 enumerator의 이름이 enum class 안으로 한정되기 때문에 이런 복잡한 과정이 필요 없이 그저 enum class 를 선언하여 사용하면 된다. 무엇보다 기존 enum 의 가장 큰 문제는 정수형 변수로 암시적으로 변환되는 약 타입(weak type) 변수라는 것이다. 하지만 enum class 는 정수형 변수로 암시적 변환이 되지 않는다. enum class 를 정수형 변수처럼 사용하려고 하면 컴파일 에러를 발생시킨다. 만약 정수형 변수로 사용하고 싶으면 static_cast 를 이용해...
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Log Aggregator 비교 - Scribe, Flume, Fluentd, logstash

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https://docs.google.com/presentation/d/12A5RlMCVDN6tA_zUnLrZ0TN5v08gz2GhlRdzxy3T3mU/edit?usp=sharing 회사에서 최근에 Log aggregator system으로 무엇을 사용해야 할지 조사해본 자료다. 우선 log aggregator가 무엇인지 한 문장으로 설명하면, 여러 머신에서 쌓인 로그들을 한 번에 분석할 수 있도록 수집하여 주는 시스템을 말한다. 요새는 특히나 클라우드 시스템이 유행하면서 같은 일을 하는 시스템임에도 다른 머신에서 돌아가는 일이 많아지면서 필요성이 크게 증가하였다. 이번 조사로 알게 된 것들을 적어보도록 하겠다. Scribe 우선 scribe 는 Facebook에서 제작하고 사용하던 log aggregator system이다. scribe: https://www.cnblogs.com/brucewoo/archive/2011/12/13/2285482.html 다른 로그 수집 시스템들을 보면 알겠지만, Scribe는 다른 시스템보다 간단한 구조로 되어 있다. Scribe는 일종의 message queue와 message queue에 쌓인 message를 DB에 저장해 주거나, DB가 실패하였으면 local에 저장하였다가 DB가 복구되었을 때 다시 DB에 저장해 주는 것만을 책임진다. 다시 말하면, message queue에 실제로 메시지를 보내는 부분은 사용자가 직접 작성하여야 한다는 것이다. 흔히들 말하는 scribe의 장점은 성능이다. C++로 만든 만큼 다른 시스템들의 3~5배 정도의 성능을 보여준다는 것이다. 하지만 실제 scribe 사용자들은 무엇보다도 Facebook이 실제로 사용하였던 솔루션인 만큼 성능과 안정성에서 신뢰도가 있다는 것을 장점으로 뽑는다. 하지만 나는 scribe를 사용하는 것을 추천하지는 않는다. 일단 가장 큰 문제는 더이상 Facebook이 Scribe를 사용하지 않는다는 것이다. Facebook은 이미 Ja...
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[Web] SpeechSynthesis - TTS API

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SpeechSynthesis 는 Web Speech API의 하나로 주어진 텍스트를 소리로 바꿔주는 TTS API이다. SpeechSynthesis 이전에도 TTS 서비스가 있었지만, 이들은 유료이거나 웹에서 사용하기 불편한 경우가 대부분이었는데 SpeechSynthesis 의 경우 브라우저에 내장되는 API이므로 무료로 쉽게 사용할 수 있다는 장점이 있다. 물론 Web Speech API 자체가 아직 draft 에 해당하기 때문에 브라우저가 지원해야만 사용 가능하다는 문제는 있지만, 2016년 8월 15일 현재 데스크탑에서는 크롬과 사파리, 안드로이드 기본 브라우저인 크롬, 아이폰의 기본 브라우저인 사파리에 지원하고, 파이어폭스는 9월에 지원할 예정이므로 대부분의 모던 브라우저에서는 사용할 수 있다. speechSynthesis 는 5개의 함수를 가지고 있다. 그중 4개는 speak , cancel , pause , resume 이다. 이를 이용해서 재생할 음성을 추가하거나 취소하거나 일시 정지할 수 있다. 이 중 speak 함수는 SpeechSynthesisUtterance 를 인자로 받는다. speak 함수를 호출했을 때, 이미 재생 중인 utterance 가 없고 speechSynthesis 가 pause 되어 있지 않으면, 요청된 utterance 는 즉시 재생된다. 하지만 이미 재생 중인 utterance 가 있거나 speechSynthesis 가 pause 되어 있다면, utterance 는 바로 재생되지 않고 queue에 저장되었다가 후에 재생된다. 따라서 실제로 언제 재생되는지는 utterance 의 콜백을 통해서만 알 수 있다. 이벤트의 종류에 따라서 onstart , onend , onerror , onpause , onresume 등의 콜백을 등록할 수 있다. 또한, SpeechSynthesisUtterance 는 6개의 속성을 가지고 있다. 첫 번째 속성은 text 로 읽을 텍스트를 지정한다. 객체를 생성할 ...
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[Python] cache 데코레이터로 최적화하기

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최적화는 귀찮다. 눈에 띄는 실수를 한 게 아니면 어떻게 고쳐야 할지 감이 오지도 않고, 대부분의 최적화는 가독성을 떨어뜨리기 때문에 버그가 발생할 확률이 늘어난다. 하지만 어떤 최적화 테크닉은 코드를 크게 수정하지 않고 큰 성능 향상을 가져온다. 메모이제이션 이 그 대표적인 예제다. 계산이 무겁거나, 디스크의 값을 읽거나, 네트워크 통신처럼 근본적으로 시간이 오래 걸리는 일은 그 실행 결과를 저장했다 재사용하는 것만으로 큰 성능향상을 가지고 온다. 파이썬은 메모이제이션을 쉽게 적용할 수 있는 데코레이터 를 제공한다. functools 모듈의 lru_cache 데코레이터 가 이것이다. 이 데코레이터를 붙이면 함수의 실행 결과를 캐싱해준다. 캐시의 크기는 maxsize 로 지정할 수 있다. 저장할 실행 값이 이 개수를 넘어가는 경우 LRU 알고리즘 에 따라 가장 오래전에 사용한 결과를 지우고 새 값을 캐싱한다. lru_cache 를 사용하면 쉽게 최적화할 수 있지만 아무 함수에나 사용할 수 있는 건 아니다. 함수의 인자를 캐시키로 사용하기 때문에 함수의 실행 결과가 함수의 인자 이외에 다른 요소에 의존적인 함수에는 사용하지 못한다. 즉, 랜덤 요소가 들어가거나 시간에 따라 결괏값이 변하는 함수에는 사용하면 안 된다. 결정성이 보장되는 함수에만 사용할 수 있다는 것은 모든 캐시의 공통적인 특성이다. 여기에 더해 파이썬이 제공하는 lru_cache 는 그 구현상의 문제로 한 가지 제약이 더 있다. 이 데코레이터는 값을 저장하기 위해 인자를 키로 가지는 dictionary 를 사용한다. 따라서 모든 인자가 hashable 타입이어야 한다. 다시 말해 mutable 하지 않은 dictionary, set, list 등을 인자로 받는 함수는 이 데코레이터를 사용해 캐싱할 수 없다. 이런 타입을 인자로 받던 함수는 그 인자를 frozenset 이나 tuple 같은 immutable 타입으로 변환해야 한다. 게다가 keyword argument 를...
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