We Have a DREAM: Distributed Reac5ve Programming with - PowerPoint PPT Presentation

We ¡Have ¡a ¡DREAM: ¡Distributed ¡ Reac5ve ¡Programming ¡with ¡ Consistency ¡Guarantees ¡ Alessandro ¡Margara, ¡Guido ¡Salvaneschi ¡ ¡ Presented ¡by ¡Wilfried ¡Daniels ¡

Introduc5on ¡ • Designing, ¡implemen5ng ¡and ¡maintaining ¡ reac5ve ¡systems ¡is ¡difficult ¡ – Asynchronous ¡callbacks ¡ – Hard ¡to ¡trace/understand ¡control ¡flow ¡ ¡ è ¡Solu5on: ¡Reac5ve ¡Programming ¡

Introduc5on ¡ • Key ¡concepts: ¡ – 5me-­‑varying ¡values ¡ – tracking ¡of ¡dependencies ¡ – automa5c ¡propaga5on ¡of ¡changes ¡ 1 var a: int = 10 1 var a: int = 10 2 var b: int = a + 2 2 var b: int := a + 2 3 println(b) // 12 3 println(b) // 12 4 a = 11 4 a = 11 5 println(b) // 12 5 println(b) // 13 Impera5ve ¡ Reac5ve ¡

Introduc5on ¡ • Advantages ¡vs. ¡classic ¡event-­‑based ¡arch: ¡ – No ¡explicit ¡update ¡logic ¡ – Declara5ve ¡specifica5on ¡of ¡dependencies ¡ – Run5me ¡manages ¡correct ¡propaga5on ¡(e.g. ¡glitch ¡ freeness/consistency) ¡ • This ¡work ¡focuses ¡on ¡distributed ¡reac5ve ¡ programming ¡(DRP) ¡

Introduc5on ¡ • Previous ¡DRP ¡solu5ons ¡do ¡not ¡guarantee ¡ distributed ¡consistency ¡(only ¡local) ¡ • This ¡paper ¡presents ¡DREAM ¡, ¡a ¡ Distributed ¡ REAc/ve ¡Middleware ¡with ¡three ¡different ¡ levels ¡of ¡consistency ¡guarantees ¡

Background ¡and ¡Mo5va5on ¡ • Mo5va5on ¡for ¡different ¡levels ¡of ¡consistency ¡ • Running ¡example: ¡financial ¡applica5on ¡system ¡ 1 var marketIndex = InputModule.getMarketIndex() Observable ¡ 2 var stockOpts = InputModule.getStockOpts() 5me-­‑varying ¡variables ¡ 3 var news = InputModule.getNews() 4 5 // Forecasts according to di ff erent models Dependent ¡ 6 var f1 := Model1.compute(marketIndex,stockOpts) Reac5ve ¡expressions ¡ 7 var f2 := Model2.compute(marketIndex,stockOpts) 8 var f3 := Model3.compute(marketIndex,news) 9 V1 Reac5ve ¡expressions ¡ 10 var gui := Display.show(f1,f2,f3) resul5ng ¡in ¡3 ¡ 11 12 var financialAlert := ((f1+f2+f3)/3) < MAX V2 alterna5ve ¡outputs, ¡ 13 if (financialAlert) decrease(stockOpts) each ¡requiring ¡ 14 15 var financialAlert _ n := computeAlert _ n(f1,f2,f3) different ¡consistency ¡ V3 16 if (financialAlert _ n) adjust _ n(stockOpts) guarantees ¡

Background ¡and ¡Mo5va5on ¡ • Variant ¡1: ¡Smartphone ¡app ¡ – Just ¡displays ¡output ¡of ¡3 ¡models ¡ – No ¡consistency ¡required ¡ 9 V1 10 var gui := Display.show(f1,f2,f3) • Variant ¡2: ¡Models ¡aggregator ¡ 11 – Aggregates ¡output ¡of ¡3 ¡models ¡ – Undertakes ¡ac5on ¡when ¡below ¡threshold ¡ 11 12 var financialAlert := ((f1+f2+f3)/3) < MAX V2 13 if (financialAlert) decrease(stockOpts) 14

Background ¡and ¡Mo5va5on ¡ • Variant ¡2: ¡Models ¡aggregator ¡ – Requires ¡glitch ¡freedom ¡ – Assume ¡ini5ally ¡ f1 :110, ¡ f2 :95, ¡ f3 :99 ¡with ¡ MAX :100 ¡ – New ¡ marketIndex : ¡ all ¡models ¡recalculate. ¡ – Model ¡ f1 ¡ finishes ¡first ¡with ¡ f1 : ¡90 ¡ à ¡STOCKS ¡DECREASED ¡(GLITCH!) ¡ – Other ¡models ¡finish: ¡ f2 :111, ¡ f3 :103 ¡ 11 12 var financialAlert := ((f1+f2+f3)/3) < MAX V2 13 if (financialAlert) decrease(stockOpts) 14

Background ¡and ¡Mo5va5on ¡ • Variant ¡3: ¡Mul5ple ¡aggregators ¡ – f1 , ¡ f2 , ¡ f3 ¡are ¡dispatched ¡to ¡ n ¡aggregators, ¡that ¡ work ¡autonomously ¡ – In ¡case ¡of ¡devia5ng ¡behaviour, ¡any ¡aggregator ¡can ¡ adjust ¡stockOpts ¡ – No ¡glitch ¡freedom ¡required, ¡but ¡every ¡single ¡ aggregator ¡needs ¡to ¡see ¡ f1 , ¡ f2 ¡and ¡ f3 ¡change ¡in ¡ the ¡same ¡order ¡ 14 15 var financialAlert _ n := computeAlert _ n(f1,f2,f3) V3 16 if (financialAlert _ n) adjust _ n(stockOpts)

A ¡model ¡for ¡DRP ¡ • Formal ¡defini5on ¡of ¡DRP ¡system ¡architecture/ consistency ¡guarantees ¡ • Components : ¡networked ¡nodes ¡in ¡system ¡ ts c 1 . . . c n • Variables : ¡state ¡of ¡component ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡is ¡ t c i as represented ¡by ¡ les V i = { v i 1 : τ i 1 . . . v im : τ im } , me of variable j in component c c c c c vi1 c Communication c vi2 Channel c c vin c c c

A ¡model ¡for ¡DRP ¡ • Besides ¡tradi5onal ¡ impera)ve ¡variables, ¡ reac)ve ¡and ¡ observable ¡variables ¡are ¡defined ¡ • Reac/ve : ¡variable ¡that ¡is ¡automa5cally ¡ updated ¡based ¡on ¡reac5ve ¡expression ¡ • Observable : ¡con5nuously ¡changing ¡var ¡that ¡is ¡ used ¡to ¡build ¡expressions. ¡Local ¡or ¡Global. ¡ • e.g. ¡stock ¡market: ¡ f3 ¡:= ¡ Model3.compute(marketIndex,news) ¡ ¡ Reac5ve ¡(+ ¡observable) ¡variable ¡ Observable ¡variables ¡

A ¡model ¡for ¡DRP ¡ • Dependency ¡Graph: ¡ – Directed ¡graph ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡, ¡where ¡ ¡ ¡ ¡ ¡is ¡the ¡set ¡of ¡ re V ph D = { V, E } , of al all ¡observable/reac5ve ¡variables ¡and ¡ ¡ ¡ ¡is ¡the ¡set ¡of ¡ nd E all ¡edges ¡that ¡connect ¡directly ¡depending ¡ variables ¡ – E.g. ¡stock ¡market ¡for ¡Variant ¡1 ¡+ ¡2: ¡ f1 marketIndex f2 gui stockOpts financialAlert f3 news

A ¡model ¡for ¡DRP ¡ • Events: ¡ – Write ¡event: ¡ t w x ( v ) • Occurs ¡when ¡value ¡x ¡is ¡wrifen ¡to ¡variable ¡v ¡ – Read ¡event: ¡ t r x ( v ) from a va • Occurs ¡when ¡value ¡x ¡is ¡read ¡from ¡variable ¡v ¡ – Update ¡ event: ¡ t u ( S, w x ( v )), S = { w y 1 ( v 1 ) . . . w yn ( v n ) } • Depending ¡variable ¡v ¡is ¡reac5vely ¡update ¡with ¡value ¡x ¡ due ¡to ¡the ¡write ¡events ¡contained ¡in ¡the ¡set ¡S ¡

A ¡model ¡for ¡DRP ¡ • Consistency ¡Guarantees ¡ – Exactly ¡once ¡delivery: ¡ensures ¡that, ¡in ¡absence ¡of ¡ failure, ¡the ¡communica5on ¡channel ¡does ¡not ¡lose ¡ or ¡duplicate ¡an ¡update. ¡More ¡formally: ¡ only onc ables depending on v . More ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ If ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡occurs, ¡then ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡occurs ¡ if w x ( v ) u ( S i , w y ( v i )), w x ( v ) ∈ S i exactly ¡once. ¡ e and onl such that v depends on v . ¡

A ¡model ¡for ¡DRP ¡ • Consistency ¡Guarantees ¡ – FIFO ¡ordering: ¡changes ¡to ¡a ¡a ¡variable ¡ ¡ ¡ ¡in ¡a ¡ ble v component ¡ ¡ ¡are ¡propagated ¡to ¡depending ¡ in c . reac5ve ¡expressions ¡in ¡the ¡same ¡order ¡they ¡occur ¡ in ¡ ¡ . ¡More ¡formally: ¡ in c . ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡, ¡such ¡that ¡ ¡ ¡ ¡ ¡depends ¡on ¡ ¡ ¡ ¡ ¡, ¡if ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡occurs ¡ t v j n v i , i ∀ v i , v j , if w x 1 ( v i ) before ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡, ¡then ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡occurs ¡before ¡ n u ( ) ∈ S re w x 2 ( v i ) n u ( S 1 ), w x 1 ( v i ) ∈ S 1 x 2 i w x 2 ( v i ) ∈ S 2 . ¡ re u ( S 2 ), ( v ) ∈ S