最近工作中讨论到了Raft协议相关的一些问题,正好之前读过多次Raft协议的那paper,所以趁着讨论做一次总结整理。

我会将Raft协议拆成四个部分去总结:

  1. 算法基础

  2. 选举和日志复制

  3. 安全性

  4. 节点变更

这是第一篇:《解读Raft(一 算法基础)》

什么是RAFT

分布式系统除了提升整个体统的性能外还有一个重要特征就是提高系统的可靠性。

提供可靠性可以理解为系统中一台或多台的机器故障不会使系统不可用(或者丢失数据)。

保证系统可靠性的关键就是多副本(即数据需要有备份),一旦有多副本,那么久面临多副本之间的一致性问题。

一致性算法正是用于解决分布式环境下多副本之间数据一致性的问题的。

业界最著名的一致性算法就是大名鼎鼎的Paxos(Chubby的作者曾说过:世上只有一种一致性算法,就是Paxos)。但Paxos是出了名的难懂,而Raft正是为了探索一种更易于理解的一致性算法而产生的。

Raft is a consensus algorithm for managing a replicated log.

Raft是一种管理复制日志的一致性算法。

它的首要设计目的就是易于理解,所以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。

Raft将一致性拆分为几个关键元素:

  • Leader选举

  • 日志复制

  • 安全性

Raft算法

所有一致性算法都会涉及到状态机,而状态机保证系统从一个一致的状态开始,以相同的顺序执行一些列指令最终会达到另一个一致的状态。

以上是状态机的示意图。所有的节点以相同的顺序处理日志,那么最终x、y、z的值在多个节点中都是一致的。

算法基础

角色

Raft通过选举Leader并由Leader节点负责管理日志复制来实现多副本的一致性。

在Raft中,节点有三种角色:

  • Leader:负责接收客户端的请求,将日志复制到其他节点并告知其他节点何时应用这些日志是安全的

  • Candidate:用于选举Leader的一种角色

  • Follower:负责响应来自Leader或者Candidate的请求

角色转换如下图所示:

  • 所有节点初始状态都是Follower角色

  • 超时时间内没有收到Leader的请求则转换为Candidate进行选举

  • Candidate收到大多数节点的选票则转换为Leader;发现Leader或者收到更高任期的请求则转换为Follower

  • Leader在收到更高任期的请求后转换为Follower

任期

Raft把时间切割为任意长度的任期,每个任期都有一个任期号,采用连续的整数。

每个任期都由一次选举开始,若选举失败则这个任期内没有Leader;如果选举出了Leader则这个任期内有Leader负责集群状态管理。

算法

状态

状态 所有节点上持久化的状态(在响应RPC请求之前变更且持久化的状态)
currentTerm 服务器的任期,初始为0,递增
votedFor 在当前获得选票的候选人的 Id
log[] 日志条目集;每一个条目包含一个用户状态机执行的指令,和收到时的任期号
状态 所有节点上非持久化的状态
commitIndex 最大的已经被commit的日志的index
lastApplied 最大的已经被应用到状态机的index
状态 Leader节点上非持久化的状态(选举后重新初始化)
nextIndex[] 每个节点下一次应该接收的日志的index(初始化为Leader节点最后一个日志的Index + 1)
matchIndex[] 每个节点已经复制的日志的最大的索引(初始化为0,之后递增)

AppendEntries RPC

用于Leader节点复制日志给其他节点,也作为心跳。

参数 解释
term Leader节点的任期
leaderId Leader节点的ID
prevLogIndex 此次追加请求的上一个日志的索引
prevLogTerm 此次追加请求的上一个日志的任期
entries[] 追加的日志(空则为心跳请求)
leaderCommit Leader上已经Commit的Index

prevLogIndex和prevLogTerm表示上一次发送的日志的索引和任期,用于保证收到的日志是连续的。

返回值 解释
term 当前任期号,用于Leader节点更新自己的任期(应该说是如果这个返回值比Leader自身的任期大,那么Leader需要更新自己的任期)
success 如何Follower节点匹配prevLogIndex和prevLogTerm,返回true

接收者实现逻辑

  1. 返回false,如果收到的任期比当前任期小

  2. 返回false,如果不包含之前的日志条目(没有匹配prevLogIndex和prevLogTerm)

  3. 如果存在index相同但是term不相同的日志,删除从该位置开始所有的日志

  4. 追加所有不存在的日志

  5. 如果leaderCommit>commitIndex,将commitIndex设置为commitIndex = min(leaderCommit, index of last new entry)

RequestVote RPC

用于Candidate获取选票。

参数 解释
term Candidate的任期
candidateId Candidate的ID
lastLogIndex Candidate最后一条日志的索引
lastLogTerm Candidate最后一条日志的任期
参数 解释
term 当前任期,用于Candidate更新自己的任期
voteGranted true表示给Candidate投票

接收者的实现逻辑

  1. 返回false,如果收到的任期比当前任期小

  2. 如果本地状态中votedFor为null或者candidateId,且candidate的日志等于或多余(按照index判断)接收者的日志,则接收者投票给candidate,即返回true

节点的执行规则

所有节点

  • 如果commitIndex > lastApplied,应用log[lastApplied]到状态机,增加lastApplied

  • 如果RPC请求或者响应包含的任期T > currentTerm,将currentTerm设置为T并转换为Follower

Followers

  • 响应来自Leader和Candidate的RPC请求

  • 如果在选举超时周期内没有收到AppendEntries的请求或者给Candidate投票,转换为Candidate角色

Candidates

  • 转换为candidate角色,开始选举:

    • 递增currentTerm

    • 给自己投票

    • 重置选举时间

    • 发送RequestVote给其他所有节点

  • 如果收到了大多数节点的选票,转换为Leader节点

  • 如果收到Leader节点的AppendEntries请求,转换为Follower节点

  • 如果选举超时,重新开始新一轮的选举

Leaders

  • 一旦选举完成:发送心跳给所有节点;在空闲的周期内不断发送心跳保持Leader身份

  • 如果收到客户端的请求,将日志追加到本地log,在日志被应用到状态机后响应给客户端

  • 如果对于一个跟随者,最后日志条目的索引值大于等于 nextIndex,那么:发送从 nextIndex 开始的所有日志条目:

    • 如果成功:更新相应跟随者的 nextIndex 和 matchIndex

    • 如果因为日志不一致而失败,减少 nextIndex 重试

    • 如果存在一个满足N > commitIndex的 N,并且大多数的matchIndex[i] ≥ N成立,并且log[N].term == currentTerm成立,那么令commitIndex等于这个N

解读Raft(一 算法基础)的更多相关文章

  1. 解读Raft(三 安全性)

    前言 之前的两篇文章更多的是在描述Raft算法的正常流程,没有过多的去讨论异常场景. 而实际在分布式系统中,我们更多的都是在应对网络不可用.机器故障等异常场景,所以本篇来讨论一下Raft协议的安全性, ...

  2. Raft 一致性算法论文译文

    本篇博客为著名的 RAFT 一致性算法论文的中文翻译,论文名为<In search of an Understandable Consensus Algorithm (Extended Vers ...

  3. Levenberg-Marquardt算法基础知识

    Levenberg-Marquardt算法基础知识 (2013-01-07 16:56:17) 转载▼   什么是最优化?Levenberg-Marquardt算法是最优化算法中的一种.最优化是寻找使 ...

  4. 分布式系统一致性问题和Raft一致性算法

    一致性问题 一致性算法是用来解决一致性问题的,那么什么是一致性问题呢? 在分布式系统中,一致性问题(consensus problem)是指对于一组服务器,给定一组操作,我们需要一个协议使得最后它们的 ...

  5. [转载] 一致性问题和Raft一致性算法

    原文: http://daizuozhuo.github.io/consensus-algorithm/ raft 协议确实比 paxos 协议好懂太多了. 一致性问题 一致性算法是用来解决一致性问题 ...

  6. 腾讯2017年暑期实习生编程题【算法基础-字符移位】(C++,Python)

     算法基础-字符移位 时间限制:1秒 空间限制:32768K 题目: 小Q最近遇到了一个难题:把一个字符串的大写字母放到字符串的后面,各个字符的相对位置不变,且不能申请额外的空间. 你能帮帮小Q吗? ...

  7. raft共识算法

    raft共识算法 分布式一致性问题 如果说,服务器只有一个节点,那么,要保证一致性,没有任何问题,因为所有读写都在一个节点上发生.那如果server端有2个.3个甚至更多节点,要怎么达成一致性呢?下面 ...

  8. 算法基础_递归_求杨辉三角第m行第n个数字

    问题描述: 算法基础_递归_求杨辉三角第m行第n个数字(m,n都从0开始) 解题源代码(这里打印出的是杨辉三角某一层的所有数字,没用大数,所以有上限,这里只写基本逻辑,要符合题意的话,把循环去掉就好) ...

  9. 毕业设计预习:SM3密码杂凑算法基础学习

    SM3密码杂凑算法基础学习 术语与定义 1 比特串bit string 由0和1组成的二进制数字序列. 2 大端big-endian 数据在内存中的一种表示格式,规定左边为高有效位,右边为低有效位.数 ...

随机推荐

  1. OpenShift实战(一):OpenShift高级安装

    1.1 服务器基本信息 本次安装采用一个master.5个node.3个etcd,node节点两块硬盘,60G磁盘用于docker storage,xxx改为自己的域名或主机名. 节点 功能 IP 内 ...

  2. var 和 let 的异同?

    相同点 声明后未赋值表现一致 不同点 1.使用未声明的变量表现不同 2.变量作用范围不同 3.var可以声明多次 let只能声明一次 let的好处就是当我们在写代码的时候可以避免在不知道的情况下重复声 ...

  3. js 获取 最近七天 30天 昨天的方法 -- 转

    自己用到了 找了下  先附上原作的链接  http://www.cnblogs.com/songdongdong/p/7251254.html 原谅我窃取你的果实  谢谢你谢谢你 ~ 先附上我自己用到 ...

  4. Mongodb 3 查询优化(语句优化、建索引)

    一.explain(),语句分析工具 MongoDB 3.0之后,explain的返回与使用方法与之前版本有了很大的变化,介于3.0之后的优秀特色和我们目前所使用给的是3.0.7版本,本文仅针对Mon ...

  5. LxmlLinkExtractor类参数解析

    LxmlLinkExtractor LxmlLinkExtractor 是一种强大的链接提取器,使用他能很方便的进行选项过滤,他是通过xml中强大的HTMLParser实现的 源代码如下: class ...

  6. MQTT和paho(一)

    参考链接:http://blog.csdn.net/yangzl2008/article/details/8861069 一.mqtt 1.简单介绍 http://mqtt.org/software ...

  7. Docker学习笔记 - Docker Compose

    一.概念 Docker Compose 用于定义运行使用多个容器的应用,可以一条命令启动应用(多个容器). 使用Docker Compose 的步骤: 定义容器 Dockerfile 定义应用的各个服 ...

  8. 新概念英语(1-41)Penny's bag

    新概念英语(1-41)Penny's bag Who is the tin of tobacco for? A:Is that bag heavy, Penny? B:Not very. A:Here ...

  9. MSSQl 事务的使用

    事务具有以下四个特性: 1.原子性 事务的原子性是指事务中包含的所有操作要么全做,要么全不做. 2.一致性 在事务开始以前,数据库处于一致性的状态,事务结束后,数据库也必须处于一致性状态. 3.隔离性 ...

  10. 转:java中Vector的使用

    转:https://www.cnblogs.com/zhaoyan001/p/6077492.html Vector 可实现自动增长的对象数组. java.util.vector提供了向量类(vect ...