【分布式系列文章】Multi-Paxos的具体落地:Raft算法~

【分布式系列文章】Multi-Paxos的具体落地:Raft算法~

写在前面

接触分布式已数月有余，从zk到dubbo到springcloud都只是停留在应用层，此系列文章将深入探讨分布式背后的实现算法，如何保证分布式下的容灾与数据一致性，由于笔者水平有限，只是以自己的理解记录分布式算法实现，严谨的推导过程仍需另寻其他神犇~

阅读前可参考博主的另一篇文章：带你通俗理解Paxos算法

一、宏观理解Raft算法

• 了解过Paxos算法我们熟知:Basic-Paxos有许多问题，比如提案活锁，两次RPC最主要是角色过于复杂难以落地实现，所以引出了Multi-Paxos算法，简化了角色定义，Raft就是Multi-Poxos的具体实现算法之一
• Raft算法将问题划分为了三个子问题：Leader Election(领导者选举)、Log replication(日志复制)、Safety(安全恢复)，关于每个状态的行为我们在后文中讲解
• Raft算法重新定义了角色：分为Leader（领导）、Follower（追随者）、Candidate（候选者），并且一个节点的角色是可以改变的，具体的角色变化我们后文讲到

二、Leader Election:详解选举过程

具体流程结合动图网站理解更佳Raft动图演示

1.首先我们明白几个概念：

• 选举过程是由两个超时时间来控制的:election timeout：也就是说在election timeout内Follow没有收到Leader的心跳检测，就会成为Candidate，通常是150ms到300ms的随机值；heartbeat timeout：发送心跳检测的时间间隔

2.整个流程

• 集群初始没有Leader，各个节点最先经过election timeout的节点会成为Candidate候选者
• Candidate会立即开启一个选举任期，首先它会投自己一票，并发送投票请求给其他节点
• 接着每个Follow会响应投票，并且每个选举任期只能投一票，并且会重置election timeout，防止Leader还活着呢，Follow就像篡位
• 一旦Candidate获得了大多数Follow的投票就会立马变成Leader，如果没办法票数不能超过一半就无法选出Leader，会清空计时重新选Candidate
• 接着Leader为了维护自己的地位，每搁一个heartbeat timeout就会向Follow发送心跳检测重置Follow的election timeout，Leader一句话:你们不要 BB! 按我说的做，做完了向我汇报!"
• 这个选举任期直到Leader挂了，Follow没有在election timeout内收到心跳检测为止

3.接下来是异常流程

a).Leader任期结束了，怎么重新选举？

• 如果Follow没有在election timeout内收到心跳检测就会变成Candidate，然后立马发起新一任的选举投票，投票成功就会当选新的Leader

b).如果有两个Follow同时成为Candidate怎么办？

• 如果同时有两个Candidate在同一任期内进行选举，并且票数相同，那么此时所有节点所有节点开始重新计时变为Candidate，由于election timeout是随机数，所以一定会出现一个唯一的Candidate

三、Log replication:日志复制过程

当我们选出Leader后，所有的请求必须经过Leader，整个集群又是如何达成数据一致性的呢？也就是说我们一旦选出了Leader，我们需要将对Leader的修改同步复制到所有的Follow

具体流程如下：

• 记得我们前文提到的心跳检测么？对于数据的同步 *** 作就是追加在心跳包中一起发送给Follow
• 当Client发起一个请求比如set x = 5，首先这个请求会发给Leader，首先这条指令会加入到Leader的日志文件中，此时Leader并没有真正地修改数据
• 接着会把set x = 5请求加入到下次的心跳检测包中发给Follow，Follow会发送ACK给Leader并且把指令写到Log中并没有真正修改数据
• 当Leader收到全部数量的Follow，首先真正修改数据，然后返回给客户端请求结果，接着在下次心跳包中告诉Follow去真正地修改数据，Follow收到后进行数据修改
• 我们不难看到，也是两阶段提交协议，两阶段提交协议是保证一致性地常用手段

四、我们都说Raft分区容错性强，强在哪？

我们假设一种场景，原本正常地集群出现网络分区后怎么办？
- 此时可以看到虚线上方地三个Follow无法再接受到Leader的心跳检测了，所以三个Follow会开始再election timeout到时后成为Candidate重新选举Leader，并且两个Leader的任期是不同的，最终会变成下图状态

• 同时由于共5个节点，下半分区Leader在接收Follow反馈时，无法得到大多数节点反馈，所以不能此时指令只能写入到log中，无法真正写入，也就是无法执行二阶段提交的第二阶段执行
• 当分区恢复后，任期计数大的Leader会成为新集群的Leader，分区下方的节点会回滚还未提交的事务，并且同步新Leader的日志达成集群的一致性
• 所以即使强如Raft算法，再出现网络分区后，也会出现数据不一致地情况，比如客户端是无法感知出现网络分区地，我们向产生分区前地Leader发送请求，那么请求只能保证上图中下半分区一致，和上半分区也会出现不一致地情况，但一旦网络分区消除，整个集群又会达成一致性的场景

五、写在最后

Raft算法和ZAB协议都是基于Paxos算法，ZAB协议会在后序系列文章中逐渐展开描述，觉得不错点个赞就是对博主最大的鼓励，水平有限难免有理解不到位的地方，欢迎评论区讨论~

理论终归是理论，博主近期尝试将Raft算法落地实战，敬请期待~

参考

• B站分布式算法视频:地址
• Raft动图网址:Raft动图演示
• 极客专栏：分布式协议与算法实战