ETCD介绍 (二)

Raft协议

• Raft is a consensus algorithm that is designed to be easy to understand（强一致性算法）

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Raft 角色

• Leader（领袖）：领袖由群众投票选举得出，每次选举，只能选出一名领袖；负责Client交互和log复制，同一时刻系统中最多存在1个
• Candidate（候选人）：当没有领袖时，某些群众可以成为候选人，然后去竞争领袖的位置；由Follower向Leader转换的中间状态
• Follower（群众）：群众，被动响应请求RPC，从不主动发起请求RPC

选举过程中的概念：

• Leader Election（领导人选举）：简称选举，就是从候选人中选出领袖；
• Term（任期）：它其实是个单独递增的连续数字，每进行一次选举值就会加1；
• Election Timeout（选举超时）：就是一个超时时间，当成一个闹钟或定时器吧，当在这个超时时间内，未收到领袖的心跳时，闹钟会响提醒群众重新进行选举。
• Vote：投票，当follower收到投票请求时，需要回应投票

角色转换

• 群众 -> 候选人：当开始选举，或者“选举超时”（闹钟响）时
• 候选人 -> 候选人：当“选举超时”（情况比较特殊，当出现多个候选人并且选票相同）
• 候选人 -> 领袖：获取大多数投票时
• 候选人 -> 群众：发现其它节点已经成为领袖
• 领袖 -> 群众：发现自己的任期ID比其它节点分任期ID小时，会自动放弃领袖位置

图解角色转换

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选举

Heartbeats and Timeouts

• 所有的Server均以Follower角色启动，并启动选举定时器(随机时间150ms-300ms)
• Follower被动从Leader或者Candidate接收RPC，不主动发起RPC
• Leader必须广播Heartbeat，Follower收到会重置自身的选举定时器
• 如果Follower选举定时器超时(则认为Leader已经crash)，立即发起选举成为候选人

选举投票规则

• 每个群众手中只有一票。
• 只有候选者才能给自己投票。
• 当群众收到别人拉票，手中有票就立即投票
• 当有多个候选者时，票数多的候选者当选领导

选举角色定义

理想情况下选举过程(Leader election )

1. 集群服务启动，定时器开始运行
2. 群众发现自身的选举定时器超时，自增currentTerm +1，由Follower转换为Candidate，设置votedFor为自身(给自己投票), 并行发起RequestVote RPC
3. 其他群众收到拉票，回复投票，并自增currentTerm +1，然后重置自身的选举计时器
4. 候选人获得超过半数Server (N+1)/2的投票，转换为Leader
5. Leader开始发送广播Heartbeat探测的RPC
6. 群众收到心跳探测，重置自身选举定时器，并回复Leader自己活着。

Leader election 异常情况下选举过程

• 情况一：leader挂掉 （群众收不到健康探测 -> 选举超时 -> 开始选举）
  

• 情况二：出现多个候选者（几率很小）
  

脑裂情况

• 当网络问题导致脑裂，出现双Leader情况时，即出现了两个独立的网络。
• 没有leader的区域中的群众会自发开始新一轮的选举leader
• 出现两个leader，当用户向集群提交更新时，因Raft规则，需要在集群中大于(n+1)/2节点落盘后，才会更新成功，所以节点数少的那块区域的节点将不会更新数据
• 当网络恢复之后，旧的Leader发现集群中的新Leader的Term比自己大，则自动降级为Follower，并从新Leader处同步数据达成集群数据一致
  

节点最优选择

「用户的读请求每个节点都可以处理，写请求会转发有leader节点来处理」

• 集群节点并不是越多越好，要根据实际使用场景选择，根据Raft算法原理，节点数量越多，会降低集群写数据性能(而读性能变强)，因为每一次的写操作都需要集群中 >=(N+1)/2 个节点罗盘后，leader才会修改内部状态机，最后返回用户
• 一般选择数量3、5、7、9个节点，不建议选择偶数个节点，原因如下
  • 不可用风险高，选举过程容易出现相同票数，从而触发下一轮选举
  • 脑裂情况下会导致集群不可用，想象一下当集群节点被对半分割开了，但Raft算法原理中对写数据需要 >=(N+1)/2 个节点同意才能成功写入，从而会导致写失败，集群无法正常工作

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当然，还有其他各种异常情况，具体可以参考《云原生分布式存储基石-etcd深入解析》书中的“1.4.3 异常情况”这一章，里面讲述的比较清楚。