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分布式一致性
在分布式环境中，一致性是指数据在多个副本之间是否能够保持一致的特性。
分布式一致性算法
比较常见的一致性算法包括Paxos算法，Raft算法，ZAB算法等
- • Paxos是Leslie Lamport提出的一种基于消息传递的分布式一致性算法。很多分布式一致性算法都由Paxos演变而来，但是最大特点就是难，不仅难以理解，更难以实现。
- • Raft 是一种相对较新的分布式一致性算法，是一种更易于理解和实现的算法，在选主的冲突处理等方式上它都选择了非常简单明了的解决方案。
- • ZAB 协议全称：Zookeeper Atomic Broadcast（Zookeeper 原子广播协议）,是为 Zookeeper 设计的分布式一致性协议！
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Raft算法使用场景
一般用作两种场景：
元数据管理：比如etcd，特点是数据规模小，主要保证数据一致性和集群的高可用（raft选主）,所以一套raft集群就够了。
分布式数据库：这种会用partition group，每个group有一个raft集群，当数据变大的时候会做扩展。
🚩 Raft只是个共识算法来保证数据的一致性，与数据库、客户端、事务没有关系
Raft算法基础
Raft把算法流程分为三个子问题：领导选举（Leader election）、日志复制（Log replication）、安全性（Safety）。
角色
- • 领导者 Leader：接收处理客户端请求、向Follower进行日志同步、同一时刻最多只能有一个可行的 Leader
- • 追随者 Follower：接受并持久化Leader同步的日志，在Leader告之日志可以提交之后，提交日志，处在完全被动状态
- • 候选人 Candidate：临时角色，处于 Leader 和 Follower 之间的暂时状态
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Raft算法中在任意时刻最多只有一个Leader，正常工作期间只有Leader和Followers。
状态转换
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状态切换流程：
- 1. Raft刚启动的时候，所有节点初始状态都是Follower
- 2. 超时时间内如果没有收到Leader的请求则转换为Candidate角色并发起Leader选举
- 3. 如果Candidate收到了多数节点的选票则转换为Leader
- 4. 如果在发起选举期间发现已经有Leader了，或者收到更高任期的请求则转换为Follower
- 5. Leader在收到更高任期的请求后转换为Follower
任期
任期：可以理解为是节点担任Leader职务的时间期限。
Raft 将时间划分为一个一个的任期（term），每个任期由单调递增的数字（任期编号）标识，工作期可长可短也可能不存在
🚩 任期时间 = 选举时间 + 正常运行时间
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通信
Raft 中服务器节点之间通信通过两个 RPC 调用：
- • 请求投票 RequestVote：候选人(Candidate) 选举期间发起
- • 日志复制 AppendEntries：领导人(Leader)发起，用于复制 log 和发送心跳
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Leader选举
初始状态
初始状态时，每个节点的角色都是 Follower(跟随者)，Term任期编号为 1(假设任期编号从1开始)
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不过这两种情况会触发选举：
- • Raft 初次启动时，不存在Leader，这时候会触发Leader选举
- • Follower在自己的超时时间内没有接收到Leader的心跳heartBeat，触发选举超时，从而Follower的角色切换成Candidate，Candidate会发起选举
选举
既然有两种情况下会触发选举，一个是初次启动，一个是Leader故障未发送心跳给Follower，那么我们假设有五个节点，然后分别用图来看下是如何选举的！
🚩为了画图是不会显得很占空间，暂时用三个节点表示， 并且用 ‘...’表示剩余节点
初次启动时：
初次启动节点都是正常流程如下：
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Leader故障时：
Node2此时是Leader 节点，结果故障了，剩下四个节点参与选举。
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当选条件
在一个任期（Term）内只可以投票给一个结点，得到超过半数的投票才可成为 Leader，从而保证了一个任期内只会有一个 Leader 产生。
日志同步
概括成一句话就是：保证Leader上日志能完全相同地复制到多台Follower服务器上。
OK！我们看下是如何进行同步的
日志结构
Raft算法中，每个节点维护着一份日志，其中包含了系统中所有状态变更的记录，每一次状态变更被称为一个日志条目。
我们先看日志结构和右侧说明：
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图中每个节点存储自己的日志副本(log)，每条日志记录包含：
• 索引 (log index)：记录在日志中的位置，是一个连续单调递增整数
• 任期号 (term)：日志记录被创建时Leader的任期号，上图中有三个任期
• 命令 (command)：客户端请求指定的、状态机需要执行的指令
执行流程
了解完日志结构后，我们来看日志是如何发起同步的。
日志持久化存储的条件
Follower节点必须先将记录安全写到磁盘，才能向Leader节点返回写入成功响应。
如果一条日志记录被存储在超过半数的节点上，我们认为该记录已提交(committed)——这是 Raft 非常重要的特性！如果一条记录已提交，意味着状态机可以安全地执行该记录
流程如下图：
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- 1. 客户端向 Leader 发送命令，希望该命令被所有状态机执行；
- 2. Leader 先将该命令追加到自己的日志中；
- 3. Leader 并行地向其它节点发送AppendEntries RPC，等待响应；
- 4. 收到超过半数节点的响应，则认为新的日志记录是被提交的：
- 5. Leader 将命令传给自己的状态机，然后向客户端返回响应
- 6. 此外，一旦 Leader 知道一条记录被提交了，将在后续的AppendEntries RPC中通知已经提交记录的 Followers
- 7. Follower 将已提交的命令传给自己的状态机
- 8. 如果 Follower 宕机/超时：Leader 将反复尝试发送 RPC；
🚩 注：Leader 不必等待每个 Follower 做出响应，只需要超过半数的成功响应（确保日志记录已经存储在超过半数的节点上），一个很慢的节点不会使系统变慢，因为 Leader 不必等待
一致性检查
Raft 通过 AppendEntries RPC 消息来检测。
- • 每个AppendEntries RPC包含新日志记录之前那条记录的索引 (prevLogIndex) 和任期 (prevTerm)；
- • Follower接收到消息后检查自己的 log index 、 term 与 prevLogIndex 、 prevTerm 进行匹配
- • 匹配成功则接收该记录，添加最新log，匹配失败则拒绝该消息
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日志一致性
Raft算法的目的是保证所有节点的一致性，即一个日志条目在某个节点被提交，那么这个日志条目也必须在所有节点上被提交。
🚩 通过【一致性检查】就保证了日志一致性的这两点内容。
- • 如果两个节点的日志在相同的索引位置上的任期号相同，则认为他们具有一样的命令，从头到这个索引位置之间的日志完全相同
- • 如果给定的记录已提交，那么所有前面的记录也已提交
总结
Raft算法是一种简洁而高效的分布式一致性算法，通过引入Leader选举和日志复制的机制，确保了分布式系统的共识和一致性。
