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原创

Raft协议介绍

2023-03-20 02:49:06
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Raft协议是分布式系统中的一种一致性算法,用于确保多个节点之间的数据一致性。它是一种比较简单易懂的算法,相较于其他算法如Paxos,更易于实现和维护。本文将介绍Raft协议的基本原理和核心机制。
 
Raft协议主要由Leader节点和Follower节点组成。Leader节点负责数据的修改和分配,Follower节点则负责接受并处理Leader节点发送过来的请求。每个节点都有一个定时器,超时会重新发起选举,重新选举出一个新的Leader节点。
在Raft协议中,每个节点都可以处于以下三种状态之一:
  1. Leader-领导者:负责处理客户端请求并将结果返回给客户端。Leader还负责向其他节点发送心跳包,以确保集群中的所有节点都正常工作。
  2. Follower-跟随者:接受来自Leader节点的指令,并将结果返回给Leader节点。
  3. Candidate-候选者:一旦节点检测到当前集群中没有Leader节点,它将进入Candidate状态并尝试选举自己作为新的Leader节点。
Raft协议的核心机制:
一. Leader选举机制,该机制的具体流程如下:
  1. 当一个Follower节点在一段时间内没有收到来自Leader节点的心跳包时,它会发起选举,成为一个Candidate节点。
  2. Candidate节点向集群中的其他节点发送RequestVote请求,要求其给自己投票。投票要求节点不能同时投票给多个Candidate节点。
  3. 如果Candidate节点收到了集群中超过半数以上的投票,则成为新的Leader节点。
  4. 如果在选举过程中,某个节点接受到了来自Leader节点的心跳包,则它会放弃选举,并重新变成Follower节点。
在Leader节点选举出来之后,它会负责处理客户端的请求。Leader节点通过发送心跳包来确保其他节点正常工作。如果某个Follower节点长时间未能接受到来自Leader节点的心跳包,则会重新发起选举。
 
 
二. 日志复制机制
 
Raft算法中,每个节点都维护一个日志,它记录了节点的操作历史。Leader维护的日志是完整的,而Leader节点的日志可能不完整,因为它们可能丢失了一些日志条目。
Raft的日志复制机制分为两个阶段:Leader复制日志和Follower确认,确保了在Leader崩溃时,系统能够顺利地选择新的Leader,并保持状态一致性。
  1. Leader复制日志:Leader负责接收客户端的请求,并将请求添加到自己的日志中。一旦Leader成功将日志条目添加到自己的日志中,它就会将该条目发送给所有的Follower节点。为了确保每个节点都具有相同的日志,Leader必须等待大多数Follower节点确认接收该日志条目。
  1. Follower确认:Follower在接收到Leader发送的日志条目后,将其添加到自己的日志中,并向Leader发送确认消息,以指示它已经成功接收到该日志条目。Leader只有在收到大多数Follower的确认消息后,才能提交(commit)该日志条目。这样确保了所有节点都具有相同的日志,并且可以在日志条目被提交之前保持一致性。
 
如果Leader崩溃了,系统会选择一个新的Leader,并开始一个新的任期(term)。在新的term中,新的Leader会将其日志条目复制到Follower中。如果Follower日志中有缺失的条目,新的Leader将在下一个空闲时间段内发送缺失的日志条目,以确保所有节点具有相同的日志。
 
三。状态机的安全性
上述机制还不能保证每个节点的状态机会严格按照相同的顺序 apply 日志。想象以下场景:
  1. Leader 将一些日志复制到了大多数节点上,进行 commit 后发生了宕机。
  2. 某个 follower 并没有被复制到这些日志,但它参与选举并当选了下一任 leader。
  3. 新的 leader 又同步并 commit 了一些日志,这些日志覆盖掉了其它节点上的上一任 committed 日志。
  4. 各个节点的状态机可能 apply 了不同的日志序列,出现了不一致的情况。
因此我们需要对“选主+日志复制”这套机制加上一些额外的限制,来保证状态机的安全性:
  1. 对选举的限制
每个 candidate 必须在 RequestVote 中携带自己本地日志的最新 (term, index),如果 follower 发现这个 candidate 的日志还没有自己的新,则拒绝投票给该 candidate。
Candidate 想要赢得选举成为 leader,必须得到集群大多数节点的投票,那么它的日志就一定至少不落后于大多数节点。又因为一条日志只有复制到了大多数节点才能被 commit,因此能赢得选举的 candidate 一定拥有所有 committed 日志。
  1. 对日志提交的限制 --leader 只允许 commit 包含当前 term 的日志。
这两个小限制,它们对确保状态机的安全性起到了至关重要的作用。
 
 
总结:
Raft协议是一种可靠性较高的一致性算法,Raft协议通过领导者选举、日志复制和状态机安全三个核心机制来实现分布式系统的数据一致性。相较于其他算法,它的实现较为简单,易于维护和扩展。在分布式系统中,使用Raft协议可以保证数据的可靠性,提高系统的可用性和稳定性。
 
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风雨彤舟
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风雨彤舟
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Raft协议是分布式系统中的一种一致性算法,用于确保多个节点之间的数据一致性。它是一种比较简单易懂的算法,相较于其他算法如Paxos,更易于实现和维护。本文将介绍Raft协议的基本原理和核心机制。
 
Raft协议主要由Leader节点和Follower节点组成。Leader节点负责数据的修改和分配,Follower节点则负责接受并处理Leader节点发送过来的请求。每个节点都有一个定时器,超时会重新发起选举,重新选举出一个新的Leader节点。
在Raft协议中,每个节点都可以处于以下三种状态之一:
  1. Leader-领导者:负责处理客户端请求并将结果返回给客户端。Leader还负责向其他节点发送心跳包,以确保集群中的所有节点都正常工作。
  2. Follower-跟随者:接受来自Leader节点的指令,并将结果返回给Leader节点。
  3. Candidate-候选者:一旦节点检测到当前集群中没有Leader节点,它将进入Candidate状态并尝试选举自己作为新的Leader节点。
Raft协议的核心机制:
一. Leader选举机制,该机制的具体流程如下:
  1. 当一个Follower节点在一段时间内没有收到来自Leader节点的心跳包时,它会发起选举,成为一个Candidate节点。
  2. Candidate节点向集群中的其他节点发送RequestVote请求,要求其给自己投票。投票要求节点不能同时投票给多个Candidate节点。
  3. 如果Candidate节点收到了集群中超过半数以上的投票,则成为新的Leader节点。
  4. 如果在选举过程中,某个节点接受到了来自Leader节点的心跳包,则它会放弃选举,并重新变成Follower节点。
在Leader节点选举出来之后,它会负责处理客户端的请求。Leader节点通过发送心跳包来确保其他节点正常工作。如果某个Follower节点长时间未能接受到来自Leader节点的心跳包,则会重新发起选举。
 
 
二. 日志复制机制
 
Raft算法中,每个节点都维护一个日志,它记录了节点的操作历史。Leader维护的日志是完整的,而Leader节点的日志可能不完整,因为它们可能丢失了一些日志条目。
Raft的日志复制机制分为两个阶段:Leader复制日志和Follower确认,确保了在Leader崩溃时,系统能够顺利地选择新的Leader,并保持状态一致性。
  1. Leader复制日志:Leader负责接收客户端的请求,并将请求添加到自己的日志中。一旦Leader成功将日志条目添加到自己的日志中,它就会将该条目发送给所有的Follower节点。为了确保每个节点都具有相同的日志,Leader必须等待大多数Follower节点确认接收该日志条目。
  1. Follower确认:Follower在接收到Leader发送的日志条目后,将其添加到自己的日志中,并向Leader发送确认消息,以指示它已经成功接收到该日志条目。Leader只有在收到大多数Follower的确认消息后,才能提交(commit)该日志条目。这样确保了所有节点都具有相同的日志,并且可以在日志条目被提交之前保持一致性。
 
如果Leader崩溃了,系统会选择一个新的Leader,并开始一个新的任期(term)。在新的term中,新的Leader会将其日志条目复制到Follower中。如果Follower日志中有缺失的条目,新的Leader将在下一个空闲时间段内发送缺失的日志条目,以确保所有节点具有相同的日志。
 
三。状态机的安全性
上述机制还不能保证每个节点的状态机会严格按照相同的顺序 apply 日志。想象以下场景:
  1. Leader 将一些日志复制到了大多数节点上,进行 commit 后发生了宕机。
  2. 某个 follower 并没有被复制到这些日志,但它参与选举并当选了下一任 leader。
  3. 新的 leader 又同步并 commit 了一些日志,这些日志覆盖掉了其它节点上的上一任 committed 日志。
  4. 各个节点的状态机可能 apply 了不同的日志序列,出现了不一致的情况。
因此我们需要对“选主+日志复制”这套机制加上一些额外的限制,来保证状态机的安全性:
  1. 对选举的限制
每个 candidate 必须在 RequestVote 中携带自己本地日志的最新 (term, index),如果 follower 发现这个 candidate 的日志还没有自己的新,则拒绝投票给该 candidate。
Candidate 想要赢得选举成为 leader,必须得到集群大多数节点的投票,那么它的日志就一定至少不落后于大多数节点。又因为一条日志只有复制到了大多数节点才能被 commit,因此能赢得选举的 candidate 一定拥有所有 committed 日志。
  1. 对日志提交的限制 --leader 只允许 commit 包含当前 term 的日志。
这两个小限制,它们对确保状态机的安全性起到了至关重要的作用。
 
 
总结:
Raft协议是一种可靠性较高的一致性算法,Raft协议通过领导者选举、日志复制和状态机安全三个核心机制来实现分布式系统的数据一致性。相较于其他算法,它的实现较为简单,易于维护和扩展。在分布式系统中,使用Raft协议可以保证数据的可靠性,提高系统的可用性和稳定性。
 
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云记
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