分布式一致性协议与算法

Love The Way You Lie 2022-12-02 15:12 434阅读 0赞

### 分布式一致性协议与算法 ###

*  一、Bully算法
 *  二、 Raft 算法
 *   *  Raft算法的选举流程
     *   *  在Raft算法中节点是如何通信的？
         *  什么是Leader的任期？
         *  leader的选举规则
         *  如何理解随机超时时间
     *  Raft中的日志
     *   *  日志复制过程
         *  如何实现日志的一致性
     *  Raft的节点变更
     *  总结：Raft算法的特点
 *  一致性Hash算法
 *  Gossip 协议
 *  Quorum NWR
 *  三、ZAB 算法
 *   *  ZAB中的角色：
 *  为什么“多数派”选主算法通常采用奇数节点，而不是偶数节点呢？

分布式选举是为了保证数据的一致性。

# 一、Bully算法 #

在 Bully 算法中，节点的角色有两种：普通节点和主节点。初始化时，所有节点都是平等的，都是普通节点，并且都有成为主的权利。但是，当选主成功后，有且仅有一个节点成为主节点，其他所有节点都是普通节点。当且仅当主节点故障或与其他节点失去联系后，才会重新选主。  
Bully 算法在选举过程中，需要用到以下 3 种消息：

*  Election 消息，用于发起选举；
 *  Alive 消息，对 Election 消息的应答；
 *  Victory 消息，竞选成功的主节点向其他节点发送的宣誓主权的消息。

Bully 算法选举的原则是“长者为大”，意味着它的**假设条件是，集群中每个节点均知道其他节点的 ID**。在此前提下，其具体的选举过程是：

*  集群中每个节点判断自己的 ID 是否为当前活着的节点中 ID 最大的，如果是，则直接向其他节点发送 Victory 消息，宣誓自己的主权；
 *  如果自己不是当前活着的节点中 ID 最大的，则向比自己 ID 大的所有节点发送 Election 消息，并等待其他节点的回复；
 *  若在给定的时间范围内，本节点没有收到其他节点回复的 Alive 消息，则认为自己成为主节点，并向其他节点发送 Victory 消息，宣誓自己成为主节点；若接收到来自比自己 ID 大的节点的 Alive 消息，则等待其他节点发送 Victory 消息；
 *  若本节点收到比自己 ID 小的节点发送的 Election 消息，则回复一个 Alive 消息，告知其他节点，我比你大，重新选举。  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3poYW9fX3poZW4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]

**Bully 算法的选择特别霸道和简单，谁活着且谁的 ID 最大谁就是主节点，其他节点必须无条件服从。这种算法的优点是，选举速度快、算法复杂度低、简单易实现。  
但这种算法的缺点在于，需要每个节点有全局的节点信息，因此额外信息存储较多；其次，任意一个比当前主节点 ID 大的新节点或节点故障后恢复加入集群的时候，都可能会触发重新选举，成为新的主节点，如果该节点频繁退出、加入集群，就会导致频繁切主。**

# 二、 Raft 算法 #

Raft 算法属于 Multi-Paxos 算法，它是在兰伯特 Multi-Paxos 思想的基础上，做了一些简化和限制，比如增加了日志必须是连续的，只支持领导者、跟随者和候选人三种状态。

Raft 算法是典型的投票选举算法，其选举机制与我们日常生活中的民主投票机制类似，核心思想是“少数服从多数”。也就是说，Raft 算法中，获得投票最多的节点成为主。**然后以通过一切以领导者为准的方式，实现一系列值的共识和各节点日志的一致**

采用 Raft 算法选举，集群节点的角色有 3 种：

*  Leader，即主节点，同一时刻只有一个 Leader，负责协调和管理其他节点；**处理写请求、管理日志复制和不断地发送心跳信息**，通知其他节点“我是领导者，我还活着，你们现在不要发起新的选举，找个新领导者来替代我。
 *  Candidate，即候选者，每一个节点都可以成为 Candidate，节点在该角色下才可以被选为新的 Leader；在不存在Leader的情况下，候选人将向其他节点发送请求投票（RequestVote）RPC 消息，通知其他节点来投票，如果赢得了大多数选票，就晋升当领导者。
 *  Follower，Leader 的跟随者，不可以发起选举。就相当于普通群众，默默地接收和处理来自领导者的消息，当等待领导者心跳信息超时的时候，就主动站出来，推荐自己当候选人。

## Raft算法的选举流程 ##

Raft 选举的流程，可以分为以下几步：

*  初始化时，所有节点均为 Follower 状态。
 *  开始选主时，所有节点的状态由 Follower 转化为 Candidate，并向其他节点发送选举请求。
 *  其他节点根据接收到的选举请求的先后顺序，回复是否同意成为主。这里需要注意的是，在每一轮选举中，一个节点只能投出一张票。
 *  若发起选举请求的节点获得超过一半的投票，则成为主节点，其状态转化为 Leader，其他节点的状态则由 Candidate 降为 Follower。Leader 节点与 Follower 节点之间会定期发送心跳包，以检测主节点是否活着。
 *  当 Leader 节点的任期到了，即发现其他服务器开始下一轮选主周期时，Leader 节点的状态由 Leader 降级为 Follower，进入新一轮选主。

Raft 算法具有选举速度快、算法复杂度低、易于实现的优点；缺点是，它要求系统内每个节点都可以相互通信，且需要获得过半的投票数才能选主成功，因此通信量大。该算法选举稳定性比 Bully 算法好，这是因为当有新节点加入或节点故障恢复后，会触发选主，但不一定会真正切主，除非新节点或故障后恢复的节点获得投票数过半，才会导致切主。

### 在Raft算法中节点是如何通信的？ ###

在 Raft 算法中，服务器节点间的沟通联络采用的是远程过程调用（RPC），在领导者选举中，需要用到这样两类的 RPC：

1.  请求投票（RequestVote）RPC，是由候选人在选举期间发起，通知各节点进行投票；
2.  日志复制（AppendEntries）RPC，是由领导者发起，用来复制日志和提供心跳消息。

### 什么是Leader的任期？ ###

Raft 算法中的领导者也是有任期的，每个任期由单调递增的数字（任期编号）标识，比如节点 A 的任期编号是 1。任期编号是随着选举的举行而变化的，这是在说下面几点。

*  跟随者在等待领导者心跳信息超时后，推举自己为候选人时，会增加自己的任期号，比如节点 A 的当前任期编号为 0，那么在推举自己为候选人时，会将自己的任期编号增加为 1。
 *  如果一个服务器节点，发现自己的任期编号比其他节点小，那么它会更新自己的编号到较大的编号值。比如节点 B 的任期编号是 0，当收到来自节点 A 的请求投票 RPC 消息时，因为消息中包含了节点 A 的任期编号，且编号为 1，那么节点 B 将把自己的任期编号更新为 1。
 *  如果一个节点接收到一个包含较小的任期编号值的请求，那么它会直接拒绝这个请求。

### leader的选举规则 ###

*  领导者周期性地向所有跟随者发送心跳消息（即不包含日志项的日志复制 RPC 消息），通知大家我是领导者，阻止跟随者发起新的选举。
 *  如果在指定时间内，跟随者没有接收到来自领导者的消息，那么它就认为当前没有领导者，推举自己为候选人，发起领导者选举。
 *  在一次选举中，赢得大多数选票的候选人，将晋升为领导者。
 *  在一个任期内，领导者一直都会是领导者，直到它自身出现问题（比如宕机），或者因为网络延迟，其他节点发起一轮新的选举
 *  在一次选举中，每一个服务器节点最多会对一个任期编号投出一张选票，并且按照“先来先服务”的原则进行投票。比如节点 C 的任期编号为 3，先收到了 1 个包含任期编号为 4 的投票请求（来自节点 A），然后又收到了 1 个包含任期编号为 4 的投票请求（来自节点 B）。那么节点 C 将会把唯一一张选票投给节点 A，当再收到节点 B 的投票请求 RPC 消息时，对于编号为 4 的任期，已没有选票可投了。

### 如何理解随机超时时间 ###

在Raft中多个候选人同时发起选举，导致选票被瓜分，选举失败。那么在 Raft 算法中，如何避免这个问题呢？答案就是随机超时时间。

随机超时时间主要包括以下两点：

1.  跟随者等待领导者心跳信息超时的时间间隔，是随机的；
2.  如果候选人在一个随机时间间隔内，没有赢得过半票数，那么选举无效了，然后候选人发起新一轮的选举，也就是说，等待选举超时的时间间隔，是随机的。  
    在Raft算法中利用随机选举超时时间的方法把超时时间都给分散开来，在大多数情况下只有一个服务器节点先发起选举，这样就能有效的减少因选票瓜分导致的选举失败。

## Raft中的日志 ##

在Raft副本数据时以日志的形式存在的，日志是由日志项组成，日志项是一种数据格式，它主要包含用户指定的数据，也就是指令（Command），还包含一些附加信息，比如索引值（Log index）、任期编号（Term）。  
指令：一条由客户端请求指定的、状态机需要执行的指令。你可以将指令理解成客户端指定的数据。  
索引值：日志项对应的整数索引值。它其实就是用来标识日志项的，是一个连续的、单调递增的整数号码。  
任期编号：创建这条日志项的领导者的任期编号。

### 日志复制过程 ###

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3poYW9fX3poZW4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]

1.  接收到客户端请求后，领导者基于客户端请求中的指令，创建一个新日志项，并附加到本地日志中。
2.  领导者通过日志复制 RPC，将新的日志项复制到其他的服务器。
3.  当领导者将日志项，成功复制到大多数的服务器上的时候，领导者会将这条日志项提交到它的状态机中。领导者将执行的结果返回给客户端。
4.  当跟随者接收到心跳信息，或者新的日志复制 RPC 消息后，如果跟随者发现领导者已经提交了某条日志项，而它还没提交，那么跟随者就将这条日志项提交到本地的状态机中。**这种操作降低了处理客户端请求的延迟，将二阶段提交优化为了一段提交，降低了一半的消息延迟。**

### 如何实现日志的一致性 ###

在实际环境中，复制日志的时候，你可能会遇到进程崩溃、服务器宕机等问题，这些问题会导致日志不一致。  
在 Raft 算法中，领导者通过强制跟随者直接复制自己的日志项，处理不一致日志。也就是说，Raft 是通过以领导者的日志为准，来实现各节点日志的一致的。具体有 2 个步骤：

*  首先，领导者通过日志复制 RPC 的一致性检查，找到跟随者节点上，与自己相同日志项的最大索引值。也就是说，这个索引值之前的日志，领导者和跟随者是一致的，之后的日志是不一致的了。
 *  然后，领导者强制跟随者更新覆盖的不一致日志项，实现日志的一致。

## Raft的节点变更 ##

在分布式系统中，如果遇到服务器故障的情况，就需要替换集群中的服务器，如果遇到需要改变数据副本数的情况，就需要增加或溢出集群中的服务器。

进行成员变更时，可能存在新旧配置的 2 个“大多数”，导致集群中同时出现两个领导者，破坏了 Raft 的领导者的唯一性原则，影响了集群的稳定运行。

可以使用单节点变更的方式来避免出现旧配置与新配置2个”大多数“,从而实现正确的成员变更。只要是通过这种操作，使得不管旧的集群配置是怎么组成的，旧配置的“大多数”和新配置的“大多数”都会有一个节点是重叠的，从而达到不会存在就配置和新配置2个“大多数”。

但是在分区错误或者节点故障灯情况下，如果我们并发执行单节点的变更，那么就可能出现一次单节点变更尚未完成，新节点变更有在执行，导致集群出现两个领导者的情况。如果遇到这种情况，可以在leader启动的时候创建一个NO\_OP日志项，只有当领导者将NO\_OP日志项应用之后，再执行成员的变更请求。

## 总结：Raft算法的特点 ##

RAFT 的演示过程 http://thesecretlivesofdata.com/raft/  
Raft 算法和兰伯特的 Multi-Paxos 不同之处，主要有 2 点。首先，在 Raft 中，不是所有节点都能当选领导者，**只有日志较完整的节点（也就是日志完整度不比半数节点低的节点），才能当选领导者；其次，在 Raft 中，日志必须是连续的。**

Raft 算法通过任期、领导者心跳消息、随机选举超时时间、先来先服务的投票原则、大多数选票原则等，保证了一个任期只有一位领导，也极大地减少了选举失败的情况。

本质上，Raft 算法以领导者为中心，选举出的领导者，以“一切以我为准”的方式，达成值的共识，和实现各节点日志的一致。

# 一致性Hash算法 #

https://blog.csdn.net/zhao\_\_zhen/article/details/107859487

# Gossip 协议 #

Gossip 协议，顾名思义，就像流言蜚语一样，利用一种随机、带有传染性的方式，将信息传播到整个网络中，并在一定时间内，使得系统内的所有节点数据一致。

Gossip 协议中三种操作：**直接邮寄（Direct Mail）、反熵（Anti-entropy）和谣言传播（Rumor mongering）。**  
**直接邮寄：就是直接发送更新数据，当数据发送失败时，将数据缓存下来，然后重传。直接邮寄虽然实现起来比较容易，数据同步也很及时，但可能会因为缓存队列满了而丢数据。也就是说，只采用直接邮寄是无法实现最终一致性的。  
反熵指的是集群中的节点，每隔段时间就随机选择某个其他节点，然后通过互相交换自己的所有数据来消除两者之间的差异，实现数据的最终一致性；在实现反熵的时候，主要有推、拉和推拉**三种方式。\*\*反熵中的熵是指混乱程度，反熵就是指消除不同节点中数据的差异，提升节点间数据的相似度，降低熵值。\*\*但是如果节点数量比较多的情况下或者节点在动态的变化，反熵就不适用了。

**谣言传播**：**广泛地散播谣言，它指的是当一个节点有了新数据后，这个节点变成活跃状态，并周期性地联系其他节点向其发送新数据，直到所有的节点都存储了该新数据：**

# Quorum NWR #

通过 Quorum NWR，你可以自定义一致性级别，可以快速的在现有的系统上开发实现一个强一致性的新功能。  
NWR :  
N 表示副本数，又叫做复制因子（Replication Factor）。也就是说，N 表示集群中同一份数据有多少个副本.  
W，又称写一致性级别（Write Consistency Level），表示成功完成 W 个副本更新，才完成写操作.  
R，又称读一致性级别（Read Consistency Level），表示读取一个数据对象时需要读 R 个副本。你可以这么理解，读取指定数据时，要读 R 副本，然后返回 R 个副本中最新的那份数据  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3poYW9fX3poZW4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 2]  
关于 NWR 需要你注意的是，N、W、R 值的不同组合，会产生不同的一致性效果，具体来说，有这么两种效果：  
当 W + R > N 的时候，对于客户端来讲，整个系统能保证强一致性，一定能返回更新后的那份数据。  
当 W + R <= N 的时候，对于客户端来讲，整个系统只能保证最终一致性，可能会返回旧数据。

# 三、ZAB 算法 #

ZAB（ZooKeeper Atomic Broadcast）选举算法是为 ZooKeeper 实现分布式协调功能而设计的。  
ZAB 选举算法的核心是“少数服从多数，ID 大的节点优先成为主”。 本质上是通过“见贤思齐，相互推荐”的方式来选举领导者的。也就说，根据领导者 PK，节点会重新推荐更合适的领导者，最终选举出了大多数节点中数据最完整的节点。

## ZAB中的角色： ##

ZAB 支持 3 种成员身份（领导者、跟随者、观察者）。  
**领导者（Leader）**： 作为主（Primary）节点，在同一时间集群只会有一个领导者。需要你注意的是，所有的写请求都必须在领导者节点上执行。  
**跟随者（Follower）**：作为备份（Backup）节点， 集群可以有多个跟随者，它们会响应领导者的心跳，并参与领导者选举和提案提交的投票。需要你注意的是，跟随者可以直接处理并响应来自客户端的读请求，但对于写请求，跟随者需要将它转发给领导者处理。  
**观察者（Observer）**：作为备份（Backup）节点，类似跟随者，但是没有投票权，也就是说，观察者不参与领导者选举和提案提交的投票。你可以对比着 Paxos 中的学习者来理解。

它定义了 4 种成员状态：  
**LOOKING**：选举状态，该状态下的节点认为当前集群中没有领导者，会发起领导者选举。  
**FOLLOWING** ：跟随者状态，意味着当前节点是跟随者。  
**LEADING** ：领导者状态，意味着当前节点是领导者。  
**OBSERVING**： 观察者状态，意味着当前节点是观察者。

每个节点都有一个唯一的 <proposedLeader, proposedEpoch, proposedLastZxid，node>，其中：

*  proposedLeader，节点提议的，领导者的集群 ID，也就是在集群配置（比如 myid 配置文件）时指定的 ID。
 *  proposedEpoch，节点提议的，领导者的任期编号。一般用逻辑时钟表示。
 *  proposedLastZxid，节点提议的，领导者的事务标识符最大值（也就是最新提案的事务标识符）。
 *  node，投票的节点，比如节点 B。

集群的各节点收到选票后，为了选举出数据最完整的节点，对于每一张接收到选票，节点都需要进行领导者 PK，也就将选票提议的领导者和自己提议的领导者进行比较，找出更适合作为领导者的节点，约定的规则如下：

*  优先检查任期编号（Epoch），任期编号大的节点作为领导者；
 *  如果任期编号相同，比较事务标识符的最大值，值大的节点作为领导者；
 *  如果事务标识符的最大值相同，比较集群 ID，集群 ID 大的节点作为领导者。

逻辑时钟（logicclock）（也就是选举的轮次），会影响选票的有效性，具体来说，逻辑时钟大的节点不会接收来自值小的节点的投票信息。

ZAB 是通过“一切以领导者为准”的强领导者模型和严格按照顺序处理、提交提案，来实现操作的顺序性的。主节点根据事务标识符大小，按照顺序提交提案，如果前一个提案未提交，此时主节点是不会提交后一个提案的。而Raft算法无法保证操作的严格顺序性。

在 ZAB 中，写操作必须在主节点（比如节点 A）上执行。如果客户端访问的节点是备份节点（比如节点 B），它会将写请求转发给主节点。Zookeeper 提供的是最终一致性，也就是读操作可以在任何节点上执行，客户端会读到旧数据，如果客户端在读数据之前先执行 sync 命令，这样客户端就能读到最新数据了：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3poYW9fX3poZW4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 3]

ZAB 算法性能高，对系统无特殊要求，采用广播方式发送信息，若节点中有 n 个节点，每个节点同时广播，则集群中信息量为 n\*(n-1) 个消息，容易出现广播风暴；且除了投票，还增加了对比节点 ID 和数据 ID，这就意味着还需要知道所有节点的 ID 和数据 ID，所以选举时间相对较长。但该算法选举稳定性比较好，当有新节点加入或节点故障恢复后，会触发选主，但不一定会真正切主，除非新节点或故障后恢复的节点数据 ID 和节点 ID 最大，且获得投票数过半，才会导致切主。ZAB算法能够保证操作的顺序性。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3poYW9fX3poZW4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 4]

# 为什么“多数派”选主算法通常采用奇数节点，而不是偶数节点呢？ #

多数派选主算法的核心是少数服从多数，获得投票多的节点胜出。想象一下，如果现在采用偶数节点集群，当两个节点均获得一半投票时，到底应该选谁为主呢？  
答案是，在这种情况下，无法选出主，必须重新投票选举。但即使重新投票选举，两个节点拥有相同投票数的概率也会很大。因此，多数派选主算法通常采用奇数节点。

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