Raft一致性算法
所有的分布式系统，都面临的一个问题是多个节点之间的数据共享问题，这个和团队协作的道理是一样的，成员可以分头干活，但总是需要共享一些必须的信息，比如谁是 leader， 都有哪些成员，依赖任务之间的顺序协调等。所以分布式系统要么自己实现一个可靠的共享存储来同步信息（比如 Elasticsearch ），要么依赖一个可靠的共享存储服务，而 Etcd 就是这样一个服务。
Etcd 如何实现一致性的？
说到这个就不得不说起raft协议。
有关Raft协议和工程实现可以参考这个链接https://raft.github.io/，里面包含了大量的论文，视屏已经动画演示，非常有助于理解协议。
概念与术语
leader：领导者，提供客户提供服务(生成写日志)的节点，任何时候raft系统中只能有一个leader。
follower：跟随者，被动接受请求的节点，不会发送任何请求，只会响应来自leader或者candidate的请求。如果接受到客户请求，会转发给leader。
candidate：候选人，选举过程中产生，follower在超时时间内没有收到leader的心跳或者日志，则切换到candidate状态，进入选举流程。
termId：任期号，时间被划分成一个个任期，每次选举后都会产生一个新的termId，一个任期内只有一个leader。termId相当于paxos的proposalId。
RequestVote：请求投票，candidate在选举过程中发起，收到quorum(多数派）响应后，成为leader。
AppendEntries：附加日志，leader发送日志和心跳的机制
election timeout：选举超时，如果follower在一段时间内没有收到任何消息(追加日志或者心跳)，就是选举超时。
Raft协议主要包括三部分，leader选举，日志复制和成员变更。
Raft协议的原则和特点
a.系统中有一个leader，所有的请求都交由leader处理，leader发起同步请求，当多数派响应后才返回客户端。
b.leader从来不修改自身的日志，只做追加操作
c.日志只从leader流向follower，leader中包含了所有已经提交的日志
d.如果日志在某个term中达成了多数派，则以后的任期中日志一定会存在
e.如果某个节点在某个(term,index)应用了日志，则在相同的位置，其它节点一定会应用相同的日志。
f.不依赖各个节点物理时序保证一致性，通过逻辑递增的term-id和log-id保证。
e.可用性：只要有大多数机器可运行并可相互通信，就可以保证可用，比如5节点的系统可以容忍2节点失效。
f.容易理解：相对于Paxos协议实现逻辑清晰容易理解，并且有很多工程实现，而Paxos则难以理解，也没有工程实现。
g.主要实现包括3部分：leader选举，日志复制，复制快照和成员变更；日志类型包括：选举投票，追加日志(心跳)，复制快照
leader选举流程
关键词：随机超时，FIFO
服务器启动时初始状态都是follower，如果在超时时间内没有收到leader发送的心跳包，则进入candidate状态进行选举，服务器启动时和leader挂掉时处理一样。为了避免选票瓜分的情况，比如5个节点ABCDE，leader A 挂掉后，还剩4个节点，raft协议约定，每个服务器在一个term只能投一张票，假设B，D分别有最新的日志，且同时发起选举投票，则可能出现B和D分别得到2张票的情况，如果这样都得不到大多数确认，无法选出leader。为了避免这种情况发生，raft利用随机超时机制避免选票瓜分情况。选举超时时间从一个固定的区间随机选择，由于每个服务器的超时时间不同，则leader挂掉后，超时时间最短且拥有最多日志的follower最先开始选主，并成为leader。一旦candidate成为leader，就会向其他服务器发送心跳包阻止新一轮的选举开始。
发送日志信息:(term,candidateId,lastLogTerm,lastLogIndex)
candidate流程：
1.在超时时间内没有收到leader的日志(包括心跳)
2.将状态切换为candidate,自增currentTerm,设置超时时间
3.向所有节点广播选举请求，等待响应，可能会有以下三种情况：
(1).如果收到多数派回应，则成为leader
(2).如果收到leader的心跳，且leader的term>=currentTerm，则自己切换为follower状态，
否则，保持Candidate身份
(3).如果在超时时间内没有达成多数派，也没有收到leader心跳，则很可能选票被瓜分，则会自增currentTerm,进行新一轮的选举
follower流程：
1.如果term < currentTerm，说明有更新的term，返回给candidate。
2.如果还没有投票，或者candidateId的日志(lastLogTerm,lastLogIndex)和本地日志一样或更新，则投票给它。
注意：一个term周期内，每个节点最多只能投一张票，按照先来先到原则
日志复制流程
关键词：日志连续一致性，多数派，leader日志不变更
leader向follower发送日志时，会顺带邻近的前一条日志，follwer接收日志时，会在相同任期号和索引位置找前一条日志，如果存在且匹配，则接收日志；否则拒绝，leader会减少日志索引位置并进行重试，直到某个位置与follower达成一致。然后follower删除索引后的所有日志，并追加leader发送的日志，一旦日志追加成功，则follower和leader的所有日志就保持一致。只有在多数派的follower都响应接受到日志后，表示事务可以提交，才能返回客户端提交成功。
发送日志信息:(term,leaderId,prevLogIndex,prevLogTerm,leaderCommitIndex)
leader流程：
1.接收到client请求，本地持久化日志
2.将日志发往各个节点
3.如果达成多数派，再commit，返回给client。
备注：
(1).如果传递给follower的lastLogIndex>=nextIndex,则从nextIndex继续传递
.如果返回成功，则更新follower对应的nextIndex和matchIndex
.如果失败，则表示follower还差更多的日志，则递减nextIndex，重试
(2).如果存在N>commitIndex，且多数派matchIndex[i]>=N, 且log[N].term == currentTerm,
设置commitIndex=N。
follower处理流程：
1.比较term号和自身的currentTerm，如果term<currentTerm，则返回false
2.如果(prevLogIndex,prevLogTerm)不存在，说明还差日志，返回false
3.如果(prevLogIndex,prevLogTerm)与已有的日志冲突，则以leader为准，删除自身的日志
4.将leader传过来的日志追加到末尾
5.如果leaderCommitIndex>commitIndex,说明是新的提交位点，回放日志，设置commitIndex =
min(leaderCommitIndex, index of last new entry)
备注：默认情况下，如果日志不匹配，会按logIndex逐条往前推进，直到找到match的位置，有一个简单的思路是，每次往前推进一个term，这样可以减少了网络交互，尽快早点match的位置，代价是可能传递了一些多余的日志。
快照流程
避免日志占满磁盘空间，需要定期对日志进行清理，在清理前需要做快照，这样新加入的节点可以通过快照+日志恢复。
快照属性：
1.最后一个已经提交的日志（termId，logIndex）
2.新的快照生成后，可以删除之前的日志和以前的快照。
删日志不能太快，否则，crash后的机器，本来可以通过日志恢复，如果日志不存在，需要通过快照恢复，比较慢。
leader发送快照流程
传递参数(leaderTermId, lastIndex, lastTerm, offset, data[], done_flag)
1.如果发现日志落后太远(超过阀值)，则触发发送快照流程
备注：快照不能太频繁，否则会导致磁盘IO压力较大；但也需要定期做，清理非必要的日志，缓解日志的空间压力，另外可以提高follower追赶的速度。
follower接收快照流程
1.如果leaderTermId<currentTerm, 则返回
2.如果是第一个块，创建快照
3.在指定的偏移，将数据写入快照
4.如果不是最后一块，等待更多的块
5.接收完毕后，丢掉以前旧的快照
6.删除掉不需要的日志
日志最终可能被覆盖掉，比如下图：
(a).S1是leader，termId是2，写了一条日志到S1和S2，(termId，logIndex)为(2,2)
(b).S1 crash，S5利用S3，S4，S5当选leader，自增termId为3，本地写入一条日志，(termId，logIndex)为(3,2)
(c).S5 crash，S1 重启后重新当选leader，自增termId为4，将(2,2)重新复制到多数派,提交前crash
(d).S1 crash，S5利用S2，S3，S4当选leader，则将(3,2)的日志重新复制到多数派，并提交，这样(2,2)这条日志曾经虽然达成多数派也会被覆盖。
(e).假设S1在第一个任期内，将(2,2)达成多数派，则后面S3不会成为leader，也就不会出现覆盖的情况。
参考自：
