MIT 6.824 Lab2D Raft之日志压缩
书接上文Raft Part C | MIT 6.824 Lab2C Persistence。
实验准备
- 实验代码:
git://g.csail.mit.edu/6.824-golabs-2021/src/raft - 如何测试:
go test -run 2D -race - 相关论文:Raft Extended Section 7
- 实验指导:6.824 Lab 2: Raft (mit.edu)
实验目标
实现Snapshot、CondInstallSnapshot、InstallSnapshot RPC,并修改之前的代码以支持本次实验的内容。
一些提示
- 不要使用论文中的偏移机制为数据分片,每个分片作为一个快照。而是每次RPC发送全部数据作为一个快照。
- 丢弃旧日志的全部引用,以便GC回收。
- 由于保存快照要丢弃部分日志,不能再使用日志长度来作为索引日志的标准。
- 考虑是否需要持久化
lastIncludeTerm和lastIncludeIndex。 - 使用
rf.persister.SaveStateAndSnapshot()持久化快照。
日志压缩
日志序列不断扩张,是无法全部存储在内存中的,对于已经应用到状态机的部分日志,就不再需要维护在Raft中。
但由于仍可能存在部分Follower的日志序列远远落后于Leader,因此这部分日志不能被Leader丢弃,在同步日志时,若Leader中原应被同步的日志在快照中,则将快照发送给Follower。
lastIncluedTerm & lastIncludeIndex
日志压缩后,Raft需要记录额外的两个信息,lastIncludeIndex、lastIncludeTerm表示快照中最后一个log的index和Term。
此处设计新的log类型如下。
type Log struct {
Entries []LogEntry
Base int
}
需要注意的是,Log.Entries从1开始存储,因此Log.Entries[0].Term用于存储lastIncludeTerm,Log.Base表示Log.Entries[0]的逻辑位置,也是lastIncludeIndex的值。
本例中,lastIncludeIndex = 4,lastIncludeTerm = 2,snapshot = [1,1,1,2]。
为Log添加相关成员函数。
func (l *Log) size() {
return l.Base + len(l.Entries)
}
func (l *Log) get(i int) {
return l.Entries[i-l.Base]
}
func (l *Log) set(i int, e LogEntry) {
l.[i-l.Base] = e
}
Snapshot()
Snapshot(index int, snapshot []byte)由状态机调用,传入的index表示lastIncludeIndex,snapshot由状态机生成,需要Raft保存,用于发送Follower时需要。
func (rf *Raft) Snapshot(index int, snapshot []byte) {
if index <= rf.log.Base {
return
}
rf.log.Entries = rf.log.Entries[index-rf.log.Base:]
rf.log.Base = index
rf.snapshot = snapshot
rf.saveStateAndSnapshot()
}
index <= rf.log.Base说明传入的snapshot是一个旧的快照。
InstallSnapshot RPC
首先是heartbeat()应该新增如下逻辑,当Leader中应被同步到Follower的日志在快照中时,将快照发送给Follower。
if next <= rf.log.Base {
go rf.sendSnapshot(i, peer, InstallSnapshotArgs{
Term: rf.currentTerm,
LastIncludeIndex: rf.log.Base,
LastIncludeTerm: rf.log.Entries[0].Term,
Data: rf.snapshot,
})
}
sendSnapshot()和发送日志序列类似。
func (rf *Raft) sendSnapshot(id int, peer *labrpc.ClientEnd, args InstallSnapshotArgs) {
reply := InstallSnapshotReply{}
ok := peer.Call("Raft.InstallSnapshot", &args, &reply)
if !ok {
return
}
if reply.Term > rf.currentTerm {
rf.toFollower(reply.Term)
return
}
rf.nextIndex[id] = args.LastIncludedIndex + 1
rf.matchIndex[id] = args.LastIncludedIndex
}
InstallSnapshot()和AppendEntries()类似,args.LastIncludedIndex <= rf.log.Base也是一样的,表示一个旧的快照。
func (rf *Raft) InstallSnapshot(args *InstallSnapshotArgs, reply *InstallSnapshotReply) {
rf.lastRecv = time.Now()
if args.Term > rf.currentTerm {
rf.toFollower(args.Term)
}
reply.Term = rf.currentTerm
if args.Term < rf.currentTerm || args.LastIncludedIndex <= rf.log.Base {
return
}
rf.applyCh <- ApplyMsg{
SnapshotValid: true,
Snapshot: args.Data,
SnapshotTerm: args.LastIncludedTerm,
SnapshotIndex: args.LastIncludedIndex,
}
}
注意:快照是状态机中的概念,需要在状态机中加载快照,因此要通过applyCh将快照发送给状态机,但是发送后Raft并不立即保存快照,而是等待状态机调用CondInstallSnapshot(),如果从收到InstallSnapshot()后到收到CondInstallSnapshot()前,没有新的日志提交到状态机,则Raft返回True,Raft和状态机保存快照,否则Raft返回False,两者都不保存快照。
如此保证了Raft和状态机保存快照是一个原子操作。当然在InstallSnapshot()将快照发送给状态机后再将快照保存到Raft,令CondInstallSnap()永远返回True,也可以保证原子操作,但是这样做必须等待快照发送给状态机完成,但是rf.applyCh <- ApplyMsg是有可能阻塞的,由于InstallSnapshot()需要持有全局的互斥锁,这可能导致整个节点无法工作。
为什么要保证原子操作?因为负责将commit状态的日志提交到状态机的goroutine不负责快照部分,因此必须是先保存快照,再同步日志。
本系列文章给出的代码为了好读,没有考虑同步问题,正常来讲
applyCh <- ApplyMsg这个操作是需要令起一个goroutine去做的。
如何判断InstallSnapshot()到CondInstallSnapshot()之间没有新的日志提交到状态机呢?这里使用commitIndex来判断,当lastIncludeIndex <= commitIndex时,说明这期间原本没有的快照部分的日志补全了,虽然commit状态并不一定是apply状态,但这里以commit为准,更安全。
func (rf *Raft) CondInstallSnapshot(lastIncludedTerm int, lastIncludedIndex int, snapshot []byte) bool {
if lastIncludedIndex <= rf.commitIndex {
return false
}
if lastIncludedIndex <= rf.log.size()-1 && rf.log.get(lastIncludedIndex).Term == lastIncludedTerm {
rf.log.Entries = append([]LogEntry(nil), rf.log.Entries[lastIncludedIndex-rf.log.Base:]...)
} else {
rf.log.Entries = append([]LogEntry(nil), LogEntry{Term: lastIncludedTerm})
}
rf.log.Base = lastIncludedIndex
rf.snapshot = snapshot
rf.commitIndex = lastIncludedIndex
rf.lastApplied = lastIncludedIndex
rf.saveStateAndSnapshot()
return true
}
需要注意的是,这里截断
rf.log.Entries的方式,如果使用s = s[i:]这样的方式,依然维持对底层数组全部元素的引用,是无法被GC回收的。
还有一点要注意的是,不要忘记在Make()中读取持久化的snapshot,并初始化lastApplied的值。
最后,为了证明我不是在乱写,附上我的测试结果。
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