Dalam arsitektur sistem terdistribusi, salah satu tantangan terbesar adalah memastikan semua node dalam cluster memiliki pandangan yang sama terhadap state sistem, sekalipun terjadi kegagalan jaringan, crash, atau node yang tidak merespons. Proses mencapai kesepakatan bersama ini dikenal sebagai distributed consensus. Tanpa mekanisme ini, basis data terdistribusi, blockchain, sistem koordinasi seperti Zookeeper, hingga layanan cloud tidak akan mampu bekerja secara konsisten.
Tiga pendekatan yang paling dikenal dan digunakan hingga saat ini adalah Raft, Paxos, dan Byzantine Fault Tolerance (BFT). Masing-masing dirancang dengan asumsi kegagalan yang berbeda serta trade-off antara performa, kompleksitas, dan tingkat toleransi kesalahan.
1. Paxos: Konsensus yang Sangat Kuat tetapi Rumit
Paxos adalah protokol konsensus klasik yang digunakan dalam banyak sistem—termasuk Google Chubby. Paxos menjamin safety, yakni tidak pernah ada dua node yang membuat keputusan berbeda, meskipun terjadi kegagalan.
Namun, Paxos terkenal karena:
-
Struktur fase yang kompleks
-
Sulit dipahami dan diimplementasikan
-
Memerlukan koordinasi intensif antar node
Meskipun sangat kuat, kompleksitasnya membuat banyak sistem modern memilih alternatif yang lebih mudah dipahami.
2. Raft: Konsensus dengan Desain yang Lebih “Manusiawi”
Raft muncul sebagai respons terhadap kompleksitas Paxos. Tujuan utama Raft bukan hanya mencapai konsensus, tetapi juga readability desainnya, sehingga lebih mudah digunakan oleh pengembang.
Keunggulan Raft:
-
Menggunakan leader tunggal untuk koordinasi
-
Log replication lebih terstruktur
-
Recovery dari crash lebih mudah
-
Implementasi lebih sederhana dalam kode nyata
Banyak sistem populer seperti Etcd, Consul, dan RethinkDB memakai Raft karena lebih praktis untuk engineering modern.
3. Byzantine Fault Tolerance (BFT): Ketahanan terhadap Node yang Berperilaku Jahat
Paxos dan Raft mengasumsikan bahwa node bisa gagal (crash), tetapi tidak akan bertindak jahat atau memberikan informasi palsu. Namun, dalam lingkungan seperti blockchain publik, asumsi itu tidak cukup. Karena itu, muncul model Byzantine Fault Tolerance (BFT), yang mampu menangani node yang:
-
Sengaja memberi data salah
-
Mengirim pesan palsu
-
Berkolusi untuk menyerang sistem
Contoh implementasi BFT termasuk PBFT, Tendermint, dan varian modern seperti HotStuff yang digunakan di Facebook Libra (Diem).
Perbandingan Singkat
| Mekanisme | Jenis Kegagalan yang Ditangani | Kompleksitas | Performa | Contoh Penggunaan |
|---|---|---|---|---|
| Paxos | Crash Fault | Tinggi | Baik | Google Chubby |
| Raft | Crash Fault | Rendah | Sangat Baik | Etcd, Consul |
| BFT | Byzantine Fault | Sangat Tinggi | Lebih Lambat | Blockchain, voting digital |
Tantangan dalam Implementasi Konsensus
Implementasi distributed consensus memiliki banyak tantangan:
-
Network Partition
Cluster bisa terbagi menjadi dua bagian sehingga pemilihan leader atau penyelarasan log menjadi rumit. -
Latency Tidak Konsisten
Node dengan latensi tinggi membuat protokol yang bergantung pada vote menjadi lambat. -
State Synchronization
Saat node baru bergabung atau recovery dari crash, ia harus mengejar log terbaru dengan aman. -
Security dan Attack Surface
Khusus BFT, serangan spam, replay attack, dan collusion menjadi perhatian utama.
Kesimpulan
Distributed consensus adalah pondasi penting dari banyak teknologi modern, terutama sistem besar yang membutuhkan konsistensi dan toleransi kegagalan tinggi. Paxos memberikan jaminan kuat namun sulit diterapkan. Raft menawarkan pendekatan lebih mudah, sehingga banyak dipakai di industri. BFT, meski kompleks dan lebih berat, menjadi pilihan utama untuk sistem yang harus aman dari perilaku jahat.
Memahami cara kerja ketiga mekanisme ini sangat penting bagi arsitek sistem atau engineer yang ingin merancang layanan terdistribusi yang robust, scalable, dan aman.