raft如何实现Linearizable Read

Linearizable Read通俗来讲，就是读请求需要读到最新的已经commit的数据，不会读到老数据。

对于使用raft协议来保证多副本强一致的系统中，读写请求都可以通过走一次raft协议来满足。然后，现实系统中，读请求通常会占很大比重，如果每次读请求都要走一次raft落盘，性能可想而知。所以优化读性能至关重要。

从raft协议可知，leader拥有最新的状态，如果读请求都走leader，那么leader可以直接返回结果给客户端。然而，在出现网络分区和时钟快慢相差比较大的情况下，这有可能会返回老的数据，即stale read，这违反了Linearizable Read。例如，leader和其他followers之间出现网络分区，其他followers已经选出了新的leader，并且新的leader已经commit了一堆数据，然而由于不同机器的时钟走的快慢不一，原来的leader可能并没有发觉自己的lease过期，仍然认为自己还是合法的leader直接给客户端返回结果，从而导致了stale read。

Raft作者提出了一种叫做ReadIndex的方案：

当leader接收到读请求时，将当前commit index记录下来，记作read index，在返回结果给客户端之前，leader需要先确定自己到底还是不是真的leader，确定的方法就是给其他所有peers发送一次心跳，如果收到了多数派的响应，说明至少这个读请求到达这个节点时，这个节点仍然是leader，这时只需要等到commit index被apply到状态机后，即可返回结果。

func (n *node) ReadIndex(ctx context.Context, rctx []byte) error {
	return n.step(ctx, pb.Message{Type: pb.MsgReadIndex, Entries: []pb.Entry{{Data: rctx}}})
}

处理读请求时，应用的goroutine会调用这个函数，其中rctx参数相当于读请求id，全局保证唯一。step会往recvc中塞进一个MsgReadIndex消息，而运行node入口函数

func (n *node) run(r *raft)

的goroutine会从recvc中拿出这个message，并进行处理：

case m := <-n.recvc:
			// filter out response message from unknown From.
			if _, ok := r.prs[m.From]; ok || !IsResponseMsg(m.Type) {
				r.Step(m) // raft never returns an error
			}

Step(m)最终会调用到raft结构体的step(m)，step是个函数指针，根据node的角色，运行stepLeader()/stepFollower()/stepCandidate()。

• 如果node是leader，stepLeader()主要代码片段:

	case pb.MsgReadIndex:
	    if r.raftLog.zeroTermOnErrCompacted(r.raftLog.term(r.raftLog.committed)) != r.Term {
                // Reject read only request when this leader has not committed any log entry at its term.
                return
        }

		if r.quorum() > 1 {
			switch r.readOnly.option {
			case ReadOnlySafe:
				r.readOnly.addRequest(r.raftLog.committed, m)
				r.bcastHeartbeatWithCtx(m.Entries[0].Data)
			case ReadOnlyLeaseBased:
				var ri uint64
				if r.checkQuorum {
					ri = r.raftLog.committed
				}
				if m.From == None || m.From == r.id { // from local member
					r.readStates = append(r.readStates, ReadState{Index: r.raftLog.committed, RequestCtx: m.Entries[0].Data})
				} else {
					r.send(pb.Message{To: m.From, Type: pb.MsgReadIndexResp, Index: ri, Entries: m.Entries})
				}
			}
		}

首先，r.raftLog.zeroTermOnErrCompacted需要检查leader是否在当前term有过commit entry，小论文5.4节关于Safety中给出了解释，以及不这么做会有什么问题，并且给出了反例。

其次，本文讨论的ReadIndex方案对应的是ReadOnlySafe这个option分支，其中addRequest(...)会把这个读请求到达时的commit index保存起来，并且维护一些状态信息，而bcastHeartbeatWithCtx(...)准备好需要发送给peers的心跳消息MsgHeartbeat。当node收到心跳响应消息MsgHeartbeatResp时处理如下:

只保留逻辑相关代码：

case pb.MsgHeartbeatResp:

		if r.readOnly.option != ReadOnlySafe || len(m.Context) == 0 {
			return
		}

		ackCount := r.readOnly.recvAck(m)
		if ackCount < r.quorum() {
			return
		}

		rss := r.readOnly.advance(m)
		for _, rs := range rss {
			req := rs.req
			if req.From == None || req.From == r.id { // from local member
				r.readStates = append(r.readStates, ReadState{Index: rs.index, RequestCtx: req.Entries[0].Data})
			} else {
				r.send(pb.Message{To: req.From, Type: pb.MsgReadIndexResp, Index: rs.index, Entries: req.Entries})
			}
		}

首先只有ReadOnlySafe这个方案时，才会继续往下走。如果接收到了多数派的心跳响应，则会从刚才保存的信息中将对应读请求当时的commit index和请求id拿出来，填充到ReadState中，ReadState结构如下:

type ReadState struct {
	Index      uint64
	RequestCtx []byte
}

可以看出ReadState实际上包含了一个读请求到达node时，当前raft的状态commit index和请求id。

然后将ReadState append到raft结构体中的readStates数组中，readStates数组会被包含在Ready结构体中从readyc中pop出来供应用使用。

看看etcdserver是怎么使用的:

首先，在消费Ready的goroutine中：

if len(rd.ReadStates) != 0 {
					select {
					case r.readStateC <- rd.ReadStates[len(rd.ReadStates)-1]:
					case <-time.After(internalTimeout):
						plog.Warningf("timed out sending read state")
					case <-r.stopped:
						return
					}
				}

这里重点是把Ready中的ReadState放入readStateC中,readStateC是一个buffer大小为1的channel

然后，在etcdserver跑linearizableReadLoop()的另外一个goroutine中:

// 执行ReadIndex，ctx是request id
if err := s.r.ReadIndex(cctx, ctx); err != nil {
			cancel()
			if err == raft.ErrStopped {
				return
			}
			plog.Errorf("failed to get read index from raft: %v", err)
			nr.notify(err)
			continue
}

//等待request id对应的ReadState从readStateC中pop出来
for !timeout && !done {
			select {
			case rs = <-s.r.readStateC:
				done = bytes.Equal(rs.RequestCtx, ctx)
				if !done {
					// a previous request might time out. now we should ignore the response of it and
					// continue waiting for the response of the current requests.
					plog.Warningf("ignored out-of-date read index response (want %v, got %v)", rs.RequestCtx, ctx)
				}
			case <-time.After(s.Cfg.ReqTimeout()):
				plog.Warningf("timed out waiting for read index response")
				nr.notify(ErrTimeout)
				timeout = true
			case <-s.stopping:
				return
			}
}

if !done {
			continue
		}

		// 等待当前apply index大于等于commit index
		if ai := s.getAppliedIndex(); ai < rs.Index {
			select {
			case <-s.applyWait.Wait(rs.Index):
			case <-s.stopping:
				return
			}
}

至此，ReadIndex流程结束，总结一下，就四步:

1. leader check自己是否在当前term commit过entry
2. leader记录下当前commit index，然后leader给所有peers发心跳广播
3. 收到多数派响应代表读请求到达时还是leader，然后等待apply index大于等于commit index
4. 返回结果

etcd不仅实现了leader上的read only query，同时也实现了follower上的read only query，原理是一样的，只不过读请求到达follower时，commit index是需要向leader去要的，leader返回commit index给follower之前，同样，需要走上面的ReadIndex流程，因为leader同样需要check自己到底还是不是leader，代码不赘述。