分布式系统的Raft算法学习笔记

待我称王封你为后i 2021-06-10 20:37 638阅读 0赞

**摘取自:  http://mp.weixin.qq.com/s?\_\_biz=MzIyMTQ1NDE0MQ==&mid=2247483979&idx=1&sn=12864382e233fe9b900ab14349404032&chksm=e83dc819df4a410f5959b6922025d317d6c497b7110c4c5d8720fb2b0a70246ce651f9a19e91&mpshare=1&scene=1&srcid=0125HVXp5VF5Kuav7ko8iCrb\#rd**

**0 - Raft协议和Paxos的因缘**

读过Raft论文《In Search of an Understandable Consensus Algorithm》的同学都知道，Raft是因为Paxos而产生的。Paxos协议是出了名的难懂，而且不够详细，紧紧依据Paxos这篇论文开发出可用的系统是非常困难的。Raft的作者也说是被Paxos苦虐了无数个回合后，才设计出了Raft协议。作者的目标是设计一个足够详细并且简单易懂的“Paxos协议”，让开发人员可以在很短的时间内开发出一个可用的系统。

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Raft协议在功能上是完全等同于(Multi)-Paxos协议的。Raft也是一个原子广播协议（原子广播协议参见《[由浅入深理解Paxos协议（1）》][Paxos_1]），它在分布式系统中的功能以及使用方法和Paxos是完全一样的。我们可以用Raft来替代分布式系统中的Paxos协议如下图所示：

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**1 - Raft的设计理念**

严格来说Raft并不属于Paxos的一个变种。Raft协议并不是对Paxos的改进，也没有使用Paxos的基础协议（The Basic Protocol）。Raft协议在设计理念上和Paxos协议是完全相反的。正是由于这个完全不同的理念，使得Raft协议变得简单起来。

Paxos协议中有一个基本的假设前提：**可能会同时有多个Leader存在。**这里把Paxos协议执行的过程分为以下两个部分：

*  Leader选举
 *  数据广播

在《[由浅入深理解Paxos协议（2）][Paxos_2]》的“Leader的选取”一节中提到过，Paxos协议并没有给出详细的Leader选举机制。Paxos对于Leader的选举没有限制，用户可以自己定义。这是因为Paxos协议设计了一个巧妙的数据广播过程，即Paxos的基本通讯协议（The Basic Protocol）。它有很强的数据一致性保障，即使在多个Leader同时出现时也能够保证广播数据的一致性。

而Raft协议走了完全相反的一个思路：**保证不会同时有多个Leader存在。**因此Raft协议对Leader的选举做了详细的设计，从而保证不会有多个Leader同时存在。相反，数据广播的过程则变的简单易于理解了。

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**2 - Raft的日志广播过程**

为了保证数据被复制到多数的节点上，Raft的广播过程尽管简单仍然要使用多数派协议，只是这个过程要容易理解的多：

1.  发送日志到所有Followers（Raft中将非Leader节点称为Follower）。
2.  Followers收到日志后，应答收到日志。
3.  当半数以上的Followers应答后，Leader通知Followers日志广播成功。

**- 日志和日志队列**

Raft将用户数据称作日志（Log），存储在一个日志队列里。每个节点上都有一份。队列里的每个日志都一个序号，这个序号是连续递增的不能有缺。

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日志队列里有一个重要的位置叫做提交日志的位置（Commit Index）。将日志队列里的日志分为了两个部分：

*  已提交日志：已经复制到超过半数节点的数据。这些日志是可以发送给应用程序去执行的日志。
 *  未提交日志：还未复制到超过半数节点的数据。

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当Followers收到日志后，将日志按顺序存储到队列里。但这时Commit Index不会更新，因此这些日志是未提交的日志，不能发送给应用去执行。当Leader收到超过半数的Followers的应答后，会更新自己的Commit Index，并将Commit Index广播到Followers上。这时Followers更新Commit Index，未提交的日志就变成了已提交的日志，可以发送给应用程序去执行了。

从上面的解释我们可以知道，日志队列中**已经提交的日志是不可改变的****，而未提交的日志则可以被更新成其他的日志（在Leader发生变化时会发生）。**

Raft的日志队列和《[由浅入深理解Paxos协议（1）][Paxos_1]》中的“预存储队列+存储队列”功能是一样的，但是巧妙的合并到了一起。这样做解决的问题和《[由浅入深理解Paxos协议（1）][Paxos_1]》中“预存储队列+存储队列”解决的问题也是一样的，这里就不再叙述。

**3 - Raft的Leader选举**

Raft称它的Leader为“Strong Leader”。Strong Leader 有以下特点：

*  同一时间只有一个Leader
 *  只能从Leader向Followers发送数据，反之不行。

下面我们看一下Raft通过哪些机制来实现Strong Leader。

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**- 多数派协议**

为了保证只有一个Leader被选举出来，选举的过程使用了多数派协议。这样很好理解，当一个Candidate（申请成为Leader的节点）请求成为Leader时，只有半数以上的Followers同意后，才能成为Leader。投票过程如下：

1.  当发现Leader无响应后（一段时间内没有日志或心跳），Candidate发送投票请求。
2.  Followers投票。
3.  如果超过半数的Followers投了票，则Candidate自动变成Leader，开始广播日志。

**- 随机超时机制**

和《[由浅入深理解Paxos协议（1）][Paxos_1]》中提到问题一样，这里也会发生多个Candidate同时发送投票请求，而导致谁都不能够得到多数赞成票的情况，有可能永远也选不出Leader。为了保证Leader选举的效率，Raft在投票选举中使用了随机超时的机制：

1.  在每个Followers上设定的Leader超时时间是在一个范围内随机的。这样可以尽量让Followers不在同一时间发起Leader选举。
2.  每个Candidate发起投票后，如果在一段时间内没有任何Candidate称为Leader则，需要重新发起Leader选举。这段等待的时间，在每个Candidate上也是随机的。从而保证不会有多个Candidate同时重新发起Leader选举。

虽说是随机的超时时间，但是也有个范围，太小或者太大都会影响系统的可用性。太小会导致过多的选举冲突，太大又会影响系统的平滑运行。在Raft的论文中，作者将这个超时时间称为electionTimeout，并给出了合理的范围，公式如下：

broadcastTime ≪ electionTimeout ≪ MTBF

“≪”代表数量级上的差异（10倍以上）。

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**- Candidate的日志长度要等于或者超过半数节点才能选为Leader**

当Leader故障时，Followers上日志的状态很可能是不一致的**。**有的多有的少**，**而且Commit Index也不尽相同。

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我们知道已经提交的日志是不能够丢弃的，必须要最终复制到所有的节点上才行。假如在选Leader时，图中Candidate A变成了Leader，就必须要首先从Candidate B上将日志4复制过来，然后才能开始处理新的日志。为了减少复杂性，raft就规定，只有包含了所有已提交日志的Candidate才能当选为Leader。

实现也很简单：

*  当发现Leader无响应后（一段时间内没有数据或心跳），Candidate发送投票请求，**请求中包含自己日志队列的长度（或者说最大日志的Index）**。
 *  **Followers检查Candidate的日志长度，只有Candidate的日志等于或者长于自己才投票。**
 *  如果超过半数的Followers投了票，则Candidate自动变成Leader，开始广播数据。

**因为已经提交的日志一定被复制到了多数节点上，所以日志长度等于或者长于多数节点的Candidate一定包含了所有已经提交的日志。**

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**为什么不是检查Commit Index？**

因为Leader故障时，很有可能只有Leader的Commit Index是最大的。

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如果图中的Candidate A被选举为Leader，那么日志4就会被丢弃。但是日志4已经在原来的Leader上提交了，因此必须被保留才行。所以只能让日志长度更长的Candidate B选为Leader。这种做法有可能把原来Leader没广播完成的日志（图中的日志5）接着广播完成，这没有什么关系。

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**- Followers日志补齐**

当Leader故障时，Followers上的日志状态是不一样的，有长有短。因此新的Leader选出后，首先要将所有Followers的日志补齐才行。因此Leader要询问Followers的日志长度，从最小的日志位置开始补齐。

**- Followers未提交日志的更新**

新Leader的日志一定包含所有已经提交的日志。但新Leader的日志不一定是最长的，那些新Leader没有的日志，一定是未提交的日志，因此可以被更新，没有关系的。Leader只需要从自己的当前位置开始插入日志并广播出去就可以了。Followers会用新的日志去更新指定位置上的日志。

**4 - 新旧Leader的交替**  
新的Leader选出后，开始广播日志。这时如果旧的Leader故障恢复了（比如网络临时中断），并且还认为自己是Leader，也会广播日志。这不就导致了同时有两个Leader出现吗？是的，Raft也没办法让旧的Leader不发日志，但是Raft有办法让Followers拒绝旧Leader的日志。  
  
**- Term**  
Raft将时间划分为连续的时间段，称为Term。 Term是指从一次Leader选举开始到下一次Leader选举的一段时间。这段时间内只能有一个Leader被选举成功，并负责管理系统或者没有Leader选出。

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Raft论文上的Term图片

每个Term都有一个唯一的数字编号。所有Term的数字编号是从小到大连续排列的。

**- 作废旧Leader**

Term编号在作废旧Leader的过程中至关重要，但却十分简单。过程如下：

1.  发送日志到所有Followers，**Leader的Term编号随日志一起发送**。
2.  Followers收到日志后，检查Leader的Term编号。**如果Leader的Term编号等于或者大于自己的当前Term（Current Term）编号，则存储日志到队列并且应答收到日志。否则发送失败消息给Leader，消息中包含自己的当前Term编号。**
3.  当Leader收到任何Term编号比自己的Term编号大的消息时，则将自己变成Follower。收到的消息包括：Follower给自己的回复消息、新Leader的日志广播消息、Leader的选举消息。

**- Raft的实现**

论文中作者仅用了两个RPC就实现了Raft的功能，它们分别是：

*  RequestVote() Candidate发起的投票请求
 *  AppendEntries() 将日志广播到Followers上

AppendEntries()除了广播日志外，作者还巧妙的用它实现了以下的功能：

*   *  发送心跳（heartbeat）： 没有客户日志时，通过AppendEntries()广播空日志，当做心跳。
     *  发送Commit Index：当Commit Index更新后，可以随着当前的日志通过AppendEntries()广播到Followers上。如果没有客户端日志，则可以随着心跳广播出去。

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