【Java高级工程师蜕变之路】059 分布式一致性协议之Raft协议

Raft协议

什么是Raft协议

Paxos论证了一致性协议的可行性，但是不好懂，缺少必要的细节，工程实现难度高。广为人知的实现目前只zk的zab协议。

Paxos的出现为分布式的强一致性提供了很好的理论基础，但是paxos协议本身理解起来困难，实现复杂。

斯坦福大学的RamCloud项目中提出了易理解、易实现的分布式一致性复制协议Raft。C++、Java和Go都有对应的实现，Raft相对简洁。

引入主节点、通过竞选确认主节点。节点；类型：follower、candidate和leader。

leader会周期性的发送心跳包给follower。每个follower设置一个随机的竞选超时时间，一般为150~300ms，如果在这个时间内没有收到心跳包，就会变成candidate。进入竞选阶段，通过竞选阶段投票人多的成为leader。

Raft相关概念

1. 节点状态
   • Leader（主节点）：接收client请求，写入本地后，同步到其他副本中
   • Follower（从节点）：从Leader中接收更新请求，然后写入本地日志文件。对客户端提供读请求
   • Candidate（候选节点）：如果Follower在一段时间内，没有接收到心跳，则判断Leader可能发生故障，发起主提议。节点状态从Follower变成Candidate状态，直到选主结束
2. termId：任期号，时间被划分为一个个任期，每次选举后产生一个新的termId，一个任期内只能有一个leader。
3. requestVote：请求投票，Candidate在选举过程中发起，收到多数派响应后成为leader。

竞选阶段流程

http://thesecretlivesofdata.com/raft/

https://raft.github.io/

单节点不存在数据一致性问题，一个节点容易达成一致性。

多个节点达成一致性

不同的状态

竞选流程

1. 最初阶段，只有Folllower，没有leader

   

   FollowerA等待随机竞选超时之后，没收到leader发来的心跳包，进入竞选阶段。

   

2. 此时A发送投票请求给其他节点

   

3. 其他节点会对请求进行回复，如果超过一般节点进行了回复，那么该节点就会由candidate变成leader

   

4. 之后leader会周期性的给follower发送心跳包，follower接收到心跳包，会重新开始计时

   

leader节点宕机

多个Candidate竞选

1. 如果有多个follower成为candidate，并且获得的票数相同，那么就需要重新进行投票。

2. 当重新开始投票时，由于每个节点设置的随机竞选超时时间不同，因此再次出现多个candidate进行竞选并且获得相同票数的概率很低。

   

   

日志复制

1. 来自客户端的修改都会传到leader。该修改还未提交，只是存在日志中

   

2. leader把修改复制到所有follower

   

3. leader会等待大多数follower都进行了修改，然后才将修改提交。

   

4. leader通知所有follower，让他们进行修改，此时所有节点达成一致。

   

5. 多次日志复制的情况

   

网络分区

面对网络分区，Raft也可以保持一致。

1. 初始状态下，B节点对其他节点发送心跳

   

2. 当网络分区，出现网络分区的请求后，只能对A发送心跳，同时其他节点会再选出一个leader

   

网络分区情况的日志复制

网络分区数据复制也可以完成数据一致性

1. 不同分区写入数据不同

   

2. 最终E节点termid最大，成为leader节点，同步节点数据，达成数据一致性