使用hashicorp Raft开发分布式服务

使用hashicorp Raft开发高可用服务

开发raft时用到的比较主流的两个库是Etcd Raft 和hashicorp Raft，网上也有一些关于这两个库的讨论。之前分析过etcd Raft，发现该库相对hashicorp Raft比较难以理解，其最大的问题是没有实现网络层，实现难度比较大，因此本文在实现时使用了hashicorp Raft。

下文中会参考consul的一致性协议来讲解如何实现Raft协议。

Raft概述

术语

• Log entry：Raft的主要单元。Raft将一致性问题分解为日志复制。日志是一个有序的表项，其包含了Raft的集群变更信息(如添加/移除节点)以及对应用数据的操作等。
• FSM：Finite State Machine。FSM是有限状态的集合。当一条日志被Raft apply后，可以对FSM进行状态转换。相同顺序的日志在apply之后必须产生相同的结果，即行为必须是确定性的。
• Peer set：指所有参与日志复制的成员。
• Quorum：仲裁指peer set中的大部分成员：对于包含N个成员的peer set，仲裁要求有(N/2)+1个成员。如果出于某些原因导致仲裁节点不可用，则集群会变为unavailable状态，且新的日志也不会被commit。
• Committed Entry：当一个Log entry持久化到仲裁数量的节点后，该认为该Log entry是Committed的。只有当Log entry 被Committed之后，它才会被FSM apply。
• Leader：任何时间，peer set会选举一个节点作为leader。leader负责处理新的Log entry，并将其复制给follower，以及决定何时将Log entry判定为committed状态。

Raft机制简介

Raft节点总是处于三种状态之一： follower, candidate, leader。一开始，所有的节点都是follower，该状态下，节点可以从leader接收log，并参与选举，如果一段时间内没有接收到任何Log entry，则节点会自提升到candidate状态。在candidate状态下，节点会请求其他节点的选举，如果一个candidate接收到大部分节点(仲裁数目)的认同，就会被提升为leader。leader必须接收新的Log entry，并复制到所有其他follower。

如果用户无法接受旧的数据，则所有的请求必须由leader执行。

一旦一个集群有了leader，就可以接收新的Log entry。客户端可以请求leader追加一个新的Log entry。Leader会将Log entry写入持久化存储，并尝试将其复制给仲裁数目的follower。一旦Log entry被commit，就可以将该Log entry apply到FSM。FSM是应用特定的存储，在Consul中，使用 MemDB来维护集群状态。

无限量复制log的方式是不可取的。Raft 提供了一种机制，可以对当前状态进行快照并压缩log。由于 FSM 的抽象，FSM 的状态恢复必须与replay log的状态相同。Raft 可以捕获某个时刻的 FSM 状态，然后移除用于达到该状态的所有log。这些操作可以在没有用户干预的情况下自动执行，防止无限使用磁盘，同时最小化replay log所花费的时间。

Raft Consensus中所有的操作都必须经过Leader，因此需要保证所有的请求都能够发送到Leader节点，然后由Leader将请求发送给所有Follower，并等待大部分(仲裁数目的)节点处理完成该命令，leader通过选举机制产生。之后每个follower会执行如下操作：

1. 在接收到命令之后，使用WAL方式将数据保存为Log entry
2. 在成功写入log entry之后，将数据发给FSM进行处理
3. 在FSM成功处理完数据之后，返回数据。之后Leader会注意到该节点已经成功完成数据处理。

如下表述来自Raft Protocol Overview，它的意思是，如果是查询类的请求，直接从FSM返回结果即可，如果是修改类的请求，则需要通过raft.Apply来保证变更的一致性

所有raft集群中的成员都知道当前的leader，当一个RPC请求到达一个非leader的成员时，它会将该请求转发给当前的leader。如果是查询类型的RPC，意味着它是只读的，leader会基于FSM的当前状态生成结果；如果是事务类型的RPC，意味着它需要修改状态，Leader会生成一条新的log entry，并执行Raft.Apply，当log entry被提交并apply到FSM之后，事务才算执行完成。

接口和原理描述

如下是官方给出的Raft Apply的流程图：

sequenceDiagram
autonumber

participant client
participant leadermain as leader:main
participant leaderfsm as leader:fsm
participant leaderreplicate as leader:replicate (each peer)
participant followermain as follower:main (each peer)
participant followerfsm as follower:fsm (each peer)

client-)leadermain: applyCh to dispatchLogs
leadermain->>leadermain: store logs to disk

leadermain-)leaderreplicate: triggerCh
leaderreplicate-->>followermain: Transport.AppendEntries RPC

followermain->>followermain: store logs to disk

opt leader commit index is ahead of peer commit index
followermain-)followerfsm: fsmMutateCh <br>apply committed logs
followerfsm->>followerfsm: fsm.Apply
end

followermain-->>leaderreplicate: respond success=true
leaderreplicate->>leaderreplicate: update commitment

opt quorum commit index has increased
leaderreplicate-)leadermain: commitCh
leadermain-)leaderfsm: fsmMutateCh
leaderfsm->>leaderfsm: fsm.Apply
leaderfsm-)client: future.respond
end

Apply是数据进入Raft的接口，整个Raft的主要作用是维护数据操作的一致性。在上图中，由两个apply：一个是Raft.Apply(内部会通过applyCh传递log)，其也是外部数据的入口。另一个是FSM.Apply，其数据源头是Raft.Apply。FSM基于Raft实现了一致性读写。在上图中可以看到，leader的FSM.Apply是在数据commit成功(仲裁成功)之后才执行的，这样就能以Raft的方式保证分布式场景下应用数据的一致性，可以将FSM.Apply理解为应用数据的写入操作。

Raft中的一条log表示一个操作。使用hashicorp/raft时应该将实现分为两层：一层是底层的Raft，支持Raft数据的存储、快照等，集群的选举和恢复等，这一部分由Raft模块自实现；另一层是应用层，需要由用户实现FSM接口，FSM的接口并不对外，在Raft的处理过程中会调用FSM的接口来实现应用数据的存储、备份和恢复等操作。这两层都有数据的读写和快照实现，因此在理解上需要进行区分。

Raft节点的初始化

如果是新建的Raft节点，可以使用BootstrapCluster方法初始化该节点。为避免非新的节点被初始化，在调用BootstrapCluster前可以使用raft.HasExistingState来判断实例中是否包含相关状态(logs，当前term或snapshot)：

if (s.config.Bootstrap) && !s.config.ReadReplica {
  hasState, err := raft.HasExistingState(log, stable, snap)
  if err != nil {
    return err
  }
  if !hasState {
    configuration := raft.Configuration{
      Servers: []raft.Server{
        {
          ID:      s.config.RaftConfig.LocalID,
          Address: trans.LocalAddr(),
        },
      },
    }
    if err := raft.BootstrapCluster(s.config.RaftConfig,
      log, stable, snap, trans, configuration); err != nil {
      return err
    }
  }
}

Raft节点的创建

Raft节点的创建方法如下，如果存储非空，则Raft会尝试恢复该节点：

func NewRaft(conf *Config,
    fsm FSM,
    logs LogStore,
    stable StableStore,
    snaps SnapshotStore,
    trans Transport) (*Raft, error) {

包括：

• fsm：由应用实现，用于处理应用数据。FSM中的数据来自底层的Raft log。

• logs，stable和snaps：logs(存储Raft log) ，stable(保存Raft选举信息，如角色、term等信息) 可以使用raftboltdb.New进行初始化， snaps用于Leader和follower之间的批量数据同步以及(手动或自动)集群恢复，可以使用raft.NewFileSnapshotStore或raft.NewFileSnapshotStoreWithLogger进行初始化。

• trans：Transport是raft集群内部节点之间的信息通道，节点之间需要通过该通道来同步log、选举leader等。下面接口中的AppendEntriesPipeline和AppendEntries方法用于log同步，RequestVote用于leader选举，InstallSnapshot用于在follower 的log落后过多的情况下，给follower发送snapshot(批量log)。

  可以使用raft.NewTCPTransport、raft.NewTCPTransportWithLogger或raft.NewNetworkTransportWithConfig方法来初始化trans。

  type Transport interface {
    ...
    AppendEntriesPipeline(id ServerID, target ServerAddress) (AppendPipeline, error)
    AppendEntries(id ServerID, target ServerAddress, args *AppendEntriesRequest, resp *AppendEntriesResponse) error
  
    // RequestVote sends the appropriate RPC to the target node.
    RequestVote(id ServerID, target ServerAddress, args *RequestVoteRequest, resp *RequestVoteResponse) error
    InstallSnapshot(id ServerID, target ServerAddress, args *InstallSnapshotRequest, resp *InstallSnapshotResponse, data io.Reader) error
    ...
  }
  

NewRaft方法中会运行如下后台任务:

r.goFunc(r.run)           //处理角色变更和RPC请求
r.goFunc(r.runFSM)        //负责将logs apply到FSM
r.goFunc(r.runSnapshots)  //管理FSM的snapshot

监控Leader变化

为保证数据的一致性，只能通过leader写入数据，因此需要及时了解leader的变更信息，在Raft的配置中有一个变量NotifyCh chan<- bool，当Raft变为leader时会将true写入该chan，通过读取该chan来判断本节点是否是leader。在初始化Raft配置的时候传入即可：

  leaderNotifyCh := make(chan bool, 10)
  raftConfig.NotifyCh = leaderNotifyCh

还有其他方式可以获取leader变更状态：

如下方法可以生成一个chan，当本节点变为Leader时会发送true，当本节点丢失Leader角色时发送false，该方法的用途与上述方式相同，但由于该方法没有缓存，可能导致丢失变更信号，因此推荐使用上面的方式。

func (r *Raft) LeaderCh() <-chan bool

实现FSM

至此已经完成了Raft的初始化。下面就是要实现初始化函数中要求实现的内容，主要就是实现FSM接口。其中logs、stable、snaps和trans已经提到，使用现成的方法初始化即可。对于存储来说，也可以根据需要采用其他方式，如S3。

下面是LogStore、SnapshotStore和StableStore的接口定义。

type LogStore interface {//用于存储Raft log
  // FirstIndex returns the first index written. 0 for no entries.
  FirstIndex() (uint64, error)

  // LastIndex returns the last index written. 0 for no entries.
  LastIndex() (uint64, error)

  // GetLog gets a log entry at a given index.
  GetLog(index uint64, log *Log) error

  // StoreLog stores a log entry.
  StoreLog(log *Log) error

  // StoreLogs stores multiple log entries.
  StoreLogs(logs []*Log) error

  // DeleteRange deletes a range of log entries. The range is inclusive.
  DeleteRange(min, max uint64) error
}

type SnapshotStore interface {//用于快照的生成和恢复
  // Create is used to begin a snapshot at a given index and term, and with
  // the given committed configuration. The version parameter controls
  // which snapshot version to create.
  Create(version SnapshotVersion, index, term uint64, configuration Configuration,
    configurationIndex uint64, trans Transport) (SnapshotSink, error)

  // List is used to list the available snapshots in the store.
  // It should return then in descending order, with the highest index first.
  List() ([]*SnapshotMeta, error)

  // Open takes a snapshot ID and provides a ReadCloser. Once close is
  // called it is assumed the snapshot is no longer needed.
  Open(id string) (*SnapshotMeta, io.ReadCloser, error)
}

type StableStore interface { //用于存储集群元数据
  Set(key []byte, val []byte) error

  // Get returns the value for key, or an empty byte slice if key was not found.
  Get(key []byte) ([]byte, error)

  SetUint64(key []byte, val uint64) error

  // GetUint64 returns the uint64 value for key, or 0 if key was not found.
  GetUint64(key []byte) (uint64, error)
}

FSM基于Raft来实现，包含三个方法：

• Apply：在Raft完成commit索引之后，保存应用数据。
• Snapshot：用于支持log压缩，可以保存某个时间点的FSM快照。需要注意的是，由于Apply和Snapshot运行在同一个线程中(如run和runFSM线程)，因此要求函数能够快速返回，否则会阻塞Apply的执行。在实现中，该函数只需捕获指向当前状态的指针，而对于IO开销较大的操作，则放到FSMSnapshot.Persist中执行。
• Restore：用于从snapshot恢复FSM

type FSM interface {
  // Apply is called once a log entry is committed by a majority of the cluster.
  //
  // Apply should apply the log to the FSM. Apply must be deterministic and
  // produce the same result on all peers in the cluster.
  //
  // The returned value is returned to the client as the ApplyFuture.Response.
  Apply(*Log) interface{}

  // Snapshot returns an FSMSnapshot used to: support log compaction, to
  // restore the FSM to a previous state, or to bring out-of-date followers up
  // to a recent log index.
  //
  // The Snapshot implementation should return quickly, because Apply can not
  // be called while Snapshot is running. Generally this means Snapshot should
  // only capture a pointer to the state, and any expensive IO should happen
  // as part of FSMSnapshot.Persist.
  //
  // Apply and Snapshot are always called from the same thread, but Apply will
  // be called concurrently with FSMSnapshot.Persist. This means the FSM should
  // be implemented to allow for concurrent updates while a snapshot is happening.
  Snapshot() (FSMSnapshot, error)

  // Restore is used to restore an FSM from a snapshot. It is not called
  // concurrently with any other command. The FSM must discard all previous
  // state before restoring the snapshot.
  Restore(snapshot io.ReadCloser) error
}

FSMSnapshot是实现快照需要实现的另一个接口，用于保存持久化FSM状态，后续可以通过FSM.Restore方法恢复FSM。该接口不会阻塞Raft.Apply，但在持久化FSM的数据时需要保证不影响Raft.Apply的并发访问。

FSMSnapshot.Persist的入参sink是调用SnapshotStore.Creates时的返回值。如果是通过raft.NewFileSnapshotStore初始化了SnapshotStore，则入参sink的类型就是FileSnapshotStore。

FSMSnapshot.Persist执行结束之后需要执行SnapshotSink.Close() ，如果出现错误，则执行SnapshotSink.Cancel() 。

// FSMSnapshot is returned by an FSM in response to a Snapshot
// It must be safe to invoke FSMSnapshot methods with concurrent
// calls to Apply.
type FSMSnapshot interface {
  // Persist should dump all necessary state to the WriteCloser 'sink',
  // and call sink.Close() when finished or call sink.Cancel() on error.
  Persist(sink SnapshotSink) error

  // Release is invoked when we are finished with the snapshot.
  Release()
}

FSM的备份和恢复

FSM的备份和恢复的逻辑比较难理解，一方面备份的数据存储在Raft中，FSM接口是由Raft主动调用的，另一方面又需要由用户实现FSM的备份和恢复逻辑，因此需要了解Raft是如何与FSM交互的。

FSM依赖snapshot来实现备份和恢复，snapshot中保存的也都是FSM信息。

何时备份和恢复

备份的时机

• 当用户执行RecoverCluster接口时会调用FSM.Snapshot触发创建一个新的FSM snapshot

• 手动调用如下接口也会触发创建FSM snapshot：

  func (r *Raft) Snapshot() SnapshotFuture
  

• Raft自动备份也会触发创建FSM snapshot，默认时间为[120s, 240s]之间的随机时间。

恢复的时机

• 当用户执行RecoverCluster接口时会调用FSM.Restore，用于手动恢复集群

• 当用户执行Raft.Restore接口时会调用FSM.Restore，用于手动恢复集群

• 通过NewRaft创建Raft节点时会尝试恢复snapshot(Raft.restoreSnapshot-->Raft.tryRestoreSingleSnapshot-->fsmRestoreAndMeasure-->fsm.Restore)

因此在正常情况下，Raft会不定期创建snapshot，且在创建Raft节点(新建或重启)的时候也会尝试通过snapshot来恢复FSM。

备份和恢复的内部逻辑

FSM的备份和恢复与SnapshotStore接口息息相关。

在备份FSM时的逻辑如下，首先通过SnapshotStore.Create创建一个snapshot，然后初始化一个FSMSnapshot实例，并通过FSMSnapshot.Persist将FSM保存到创建出的snapshot中：

sink, err := snaps.Create(version, lastIndex, lastTerm, configuration, 1, trans) //创建一个snapshot
snapshot, err := fsm.Snapshot() //初始化一个FSMSnapshot实例
snapshot.Persist(sink)          //调用FSMSnapshot.Persist将FSM保存到上面的snapshot中

恢复FSM的逻辑如下，首先通过SnapshotStore.List获取snapshots，然后通过SnapshotStore.Open逐个打开获取到的snapshot，最后调用FSM.Restore恢复FSM，其入参可以看做是snapshot的文件描述符：

snapshots, err = snaps.List()
for _, snapshot := range snapshots {
  _, source, err = snaps.Open(snapshot.ID)
  crc := newCountingReadCloser(source)
  err = fsm.Restore(crc)
  // Close the source after the restore has completed
  source.Close()
}

下面以consul的实现为例看下它是如何进行FSM的备份和恢复的。

备份

FSM.Snapshot()的作用就是返回一个SnapshotSink接口对象，进而调用SnapshotSink.Persist来持久化FSM。

下面是consul的SnapshotSink实现，逻辑比较简单，它将FSM持久化到了一个snapshot中，注意它在写入snapshot前做了编码(编码类型为ChunkingStateType)：

// Persist saves the FSM snapshot out to the given sink.
func (s *snapshot) Persist(sink raft.SnapshotSink) error {
  ...
  // Write the header
  header := SnapshotHeader{
    LastIndex: s.state.LastIndex(),
  }
  encoder := codec.NewEncoder(sink, structs.MsgpackHandle)
  if err := encoder.Encode(&header); err != nil {
    sink.Cancel()
    return err
  }
  ...

  if _, err := sink.Write([]byte{byte(structs.ChunkingStateType)}); err != nil {
    return err
  }
  if err := encoder.Encode(s.chunkState); err != nil {
    return err
  }

  return nil
}

func (s *snapshot) Release() {
  s.state.Close()
}

恢复

备份时将FSM保存在了snapshot中，恢复时读取并解码对应类型的snapshot即可：

// Restore streams in the snapshot and replaces the current state store with a
// new one based on the snapshot if all goes OK during the restore.
func (c *FSM) Restore(old io.ReadCloser) error {
  defer old.Close()
  ...

  handler := func(header *SnapshotHeader, msg structs.MessageType, dec *codec.Decoder) error {
    switch {
    case msg == structs.ChunkingStateType: //解码数据
      chunkState := &raftchunking.State{
        ChunkMap: make(raftchunking.ChunkMap),
      }
      if err := dec.Decode(chunkState); err != nil {
        return err
      }
      if err := c.chunker.State(chunkState); err != nil {
        return err
      }
      ...
    default:
      if msg >= 64 {
        return fmt.Errorf("msg type <%d> is a Consul Enterprise log entry. Consul OSS cannot restore it", msg)
      } else {
        return fmt.Errorf("Unrecognized msg type %d", msg)
      }
    }
    return nil
  }
  if err := ReadSnapshot(old, handler); err != nil {
    return err
  }
  ...

  return nil
}

// ReadSnapshot decodes each message type and utilizes the handler function to
// process each message type individually
func ReadSnapshot(r io.Reader, handler func(header *SnapshotHeader, msg structs.MessageType, dec *codec.Decoder) error) error {
  // Create a decoder
  dec := codec.NewDecoder(r, structs.MsgpackHandle)

  // Read in the header
  var header SnapshotHeader
  if err := dec.Decode(&header); err != nil {
    return err
  }

  // Populate the new state
  msgType := make([]byte, 1)
  for {
    // Read the message type
    _, err := r.Read(msgType)
    if err == io.EOF {
      return nil
    } else if err != nil {
      return err
    }

    // Decode
    msg := structs.MessageType(msgType[0])

    if err := handler(&header, msg, dec); err != nil {
      return err
    }
  }
}

至此已经完成了Raft的开发介绍。需要注意的是，FSM接口都是Raft内部调用的，用户并不会直接与之交互。

更多参见：Raft Developer Documentation

Raft关键对外接口

Raft节点管理

将节点添加到集群中，节点刚添加到集群中时状态是staging，当其ready之后就会被提升为voter，参与选举。如果节点已经是voter，则该操作会更新服务地址。该方法必须在leader上调用：

func (r *Raft) AddVoter(id ServerID, address ServerAddress, prevIndex uint64, timeout time.Duration) IndexFuture

如下方法用于添加一个只接收log entry、但不参与投票或commit log的节点：该方法必须在leader上调用

func (r *Raft) AddNonvoter(id ServerID, address ServerAddress, prevIndex uint64, timeout time.Duration) IndexFuture

将节点从集群中移除，如果移除的节点是leader，则会触发leader选举。该方法必须在leader上调用：

func (r *Raft) RemoveServer(id ServerID, prevIndex uint64, timeout time.Duration) IndexFuture

取消节点的投票权，节点不再参与投票或commit log。该方法必须在leader上调用：

func (r *Raft) DemoteVoter(id ServerID, prevIndex uint64, timeout time.Duration) IndexFuture

重新加载节点配置：

func (r *Raft) ReloadConfig(rc ReloadableConfig) error

Raft数据的存储和读取

用于阻塞等待FSM apply所有操作。该方法必须在leader上调用：

func (r *Raft) Barrier(timeout time.Duration) Future

apply一个命令到FSM，该方法必须在leader上调用：

func (r *Raft) Apply(cmd []byte, timeout time.Duration) ApplyFuture

从上面接口可以看到，在Raft协议中，必须通过leader才能写入(apply)数据，在非leader的节点上执行Apply()会返回ErrNotLeader的错误。

Apply方法会调用LogStore接口的StoreLogs方法存储log(cmd)。Raft.applyCh负责将log发送给FSM进行处理，最后通过dispatchLogs将log分发给其他节点(dispatchLogs会调用Transport.AppendEntries来将log分发给对端)。

在分布式环境中，外部请求可能通过LB转发到非leader节点上，此时非leader节点需要将请求转发到leader节点上进行处理，在consul中会通过ForwardRPC将请求转发给leader，再由leader执行Apply操作。

集群恢复

当集群中的节点少于仲裁数目时，集群将无法正常运作，此时可以手动调用如下接口尝试恢复集群，但这样会可能会导致原本正在复制的日志被commit。

最佳方式是停止所有节点，并在所有节点上运行RecoverCluster，当集群重启之后，会发生选举，Raft也会恢复运作。

func RecoverCluster(conf *Config, fsm FSM, logs LogStore, stable StableStore,
  snaps SnapshotStore, trans Transport, configuration Configuration) error

通过如下方式可以让集群使用外部snapshot(如备份的snapshot)。注意该操作只适用于DR，且只能在Leader上运行。

func (r *Raft) Restore(meta *SnapshotMeta, reader io.Reader, timeout time.Duration) error

状态获取

获取节点的状态信息：

func (r *Raft) Stats() map[string]string

返回当前leader的地址和集群ID。如果当前没有leader则返回空：

func (r *Raft) LeaderWithID() (ServerAddress, ServerID)

节点数据交互

各个节点之间主要通过RPC来交互log和选举信息，可以分为RPC客户端和RPC服务端。

RPC客户端通过调用Transport接口方法来传递数据(如Leader执行Raft.Apply log之后会调用Transport.AppendEntries来分发log)。

RPC服务端的实现如下，其处理了不同类型的RPC请求，如AppendEntriesRequest就是Leader执行Transport.AppendEntries传递的请求内容：

func (r *Raft) processRPC(rpc RPC) {
  if err := r.checkRPCHeader(rpc); err != nil {
    rpc.Respond(nil, err)
    return
  }

  switch cmd := rpc.Command.(type) {
  case *AppendEntriesRequest:
    r.appendEntries(rpc, cmd)
  case *RequestVoteRequest:
    r.requestVote(rpc, cmd)
  case *InstallSnapshotRequest:
    r.installSnapshot(rpc, cmd)
  case *TimeoutNowRequest:
    r.timeoutNow(rpc, cmd)
  default:
    r.logger.Error("got unexpected command",
      "command", hclog.Fmt("%#v", rpc.Command))
    rpc.Respond(nil, fmt.Errorf("unexpected command"))
  }
}

实现描述

实现Raft时需要考虑如下几点：

• 实现FSM接口，包含FSM和FSMSnapshot这两个接口
• 如何实现Raft节点的自动发现，包含节点的加入和退出
• 客户端和应用的交互接口，主要用于应用数据的增删改等查等操作，对FSM的修改必须通过Raft.Apply接口实现，以保证FSM的数据一致性，而在读取应用数据时，如果要求数据强一致，则需要从leader的FSM读取，否则也可以从follower的FSM读取
• 在非Leader节点接收到客户端的修改类请求后，如何将请求转发给Leader节点

在此次实现Raft的过程中，主要参考了stcache和consul的源代码，其中FSM的实现参考了前者，而Raft的初始化和节点发现参考了后者。

源代码结构如下：

- src
    discovery #节点发现代码
    raft      #raft管理代码
    rpc       #请求转发代码
    service   #主服务管理代码

• discovery：采用serf来实现节点发现，它底层采用的还是memberlist，通过gossip来管理节点。

• rpc：实现了非Leader节点向Leader节点转发请求的功能，本demo仅实现了/api/v1/set接口转发，对于/api/v1/get接口，则直接从本节点的FSM中获取数据，因此get接口不是强一致性的。

  使用如下命令可以生成rpc模块的pb.go文件：

  $ protoc --go_out=. --go_opt=paths=source_relative  --go-grpc_out=. --go-grpc_opt=paths=source_relative ./forward.proto
  

启动demo

下面启动3个节点来组成Raft集群：

入参描述如下：

• httpAddress：与用户交互的服务
• raftTCPAddress：Raft服务
• rpcAddress：请求转发的gRpc服务
• serfAddress：serf节点发现服务
• dataDir：Raft存储路径，创建Raft节点时会用到
• bootstrap：该节点是否需要使用bootstrap方式启动
• joinAddress：加入Raft集群的地址，为serfAddress，可以添加多个，如add1,add2

1. 第一个节点启动时并没有需要加入的集群，因此第一个节点以bootstrap方式启动，启动后成为leader。

   $ raft-example --httpAddress 0.0.0.0:5000 --raftTCPAddress 192.168.1.42:6000 --rpcAddress=0.0.0.0:7000 --serfAddress 192.168.1.42:8000 --dataDir /Users/charlie.liu/home/raftDatadir/node0 --bootstrap true
   

   注意：raftTCPAddress不能为0.0.0.0，否则raft会报错误："local bind address is not advertisable"，serfAddress的地址最好也不要使用0.0.0.0。

2. 启动第2、3个节点，后续的节点启动的时候需要加入集群，启动的时候指定第一个节点的地址：

   $ raft-example --httpAddress 0.0.0.0:5001 --raftTCPAddress 192.168.1.42:6001 --rpcAddress=0.0.0.0:7001 --serfAddress 192.168.1.42:8001 --dataDir /Users/charlie.liu/home/raftDatadir/node1 --joinAddress 192.168.1.42:8000
   

   $ raft-example --httpAddress 0.0.0.0:5002 --raftTCPAddress 192.168.1.42:6002 --rpcAddress=0.0.0.0:7002 --serfAddress 192.168.1.42:8002 --dataDir /Users/charlie.liu/home/raftDatadir/node2 --joinAddress 192.168.1.42:8000
   

在节点启动之后，就可以在Leader的标准输出中可以看到Raft集群中的成员信息：

[INFO]  raft: updating configuration: command=AddVoter server-id=192.168.1.42:6002 server-addr=192.168.1.42:6002 servers="[{Suffrage:Voter ID:192.168.1.42:6000 Address:192.168.1.42:6000} {Suffrage:Voter ID:192.168.1.42:6001 Address:192.168.1.42:6001} {Suffrage:Voter ID:192.168.1.42:6002 Address:192.168.1.42:6002}]"

使用/api/maintain/stats接口可以查看各个节点的状态，num_peers展示了对端节点数目，state展示了当前节点的角色。

$ curl 0.0.0.0:5000/api/maintain/stats|jq   //node0为Leader
{
  "applied_index": "6",
  "commit_index": "6",
  "fsm_pending": "0",
  "last_contact": "0",
  "last_log_index": "6",
  "last_log_term": "2",
  "last_snapshot_index": "0",
  "last_snapshot_term": "0",
  "latest_configuration": "[{Suffrage:Voter ID:192.168.1.42:6000 Address:192.168.1.42:6000} {Suffrage:Voter ID:192.168.1.42:6001 Address:192.168.1.42:6001} {Suffrage:Voter ID:192.168.1.42:6002 Address:192.168.1.42:6002}]",
  "latest_configuration_index": "0",
  "num_peers": "2",
  "protocol_version": "3",
  "protocol_version_max": "3",
  "protocol_version_min": "0",
  "snapshot_version_max": "1",
  "snapshot_version_min": "0",
  "state": "Leader",
  "term": "2"
}

$ curl 0.0.0.0:5001/api/maintain/stats|jq   //node2为Follower
{
  "applied_index": "6",
  "commit_index": "6",
  "fsm_pending": "0",
  "last_contact": "15.996792ms",
  "last_log_index": "6",
  "last_log_term": "2",
  "last_snapshot_index": "0",
  "last_snapshot_term": "0",
  "latest_configuration": "[{Suffrage:Voter ID:192.168.1.42:6000 Address:192.168.1.42:6000} {Suffrage:Voter ID:192.168.1.42:6001 Address:192.168.1.42:6001} {Suffrage:Voter ID:192.168.1.42:6002 Address:192.168.1.42:6002}]",
  "latest_configuration_index": "0",
  "num_peers": "2",
  "protocol_version": "3",
  "protocol_version_max": "3",
  "protocol_version_min": "0",
  "snapshot_version_max": "1",
  "snapshot_version_min": "0",
  "state": "Follower",
  "term": "2"
}

$ curl 0.0.0.0:5002/api/maintain/stats|jq   //node2为Follower
{
  "applied_index": "6",
  "commit_index": "6",
  "fsm_pending": "0",
  "last_contact": "76.764584ms",
  "last_log_index": "6",
  "last_log_term": "2",
  "last_snapshot_index": "0",
  "last_snapshot_term": "0",
  "latest_configuration": "[{Suffrage:Voter ID:192.168.1.42:6000 Address:192.168.1.42:6000} {Suffrage:Voter ID:192.168.1.42:6001 Address:192.168.1.42:6001} {Suffrage:Voter ID:192.168.1.42:6002 Address:192.168.1.42:6002}]",
  "latest_configuration_index": "0",
  "num_peers": "2",
  "protocol_version": "3",
  "protocol_version_max": "3",
  "protocol_version_min": "0",
  "snapshot_version_max": "1",
  "snapshot_version_min": "0",
  "state": "Follower",
  "term": "2"
}

Leader切换

停掉上述Demo中的Leader节点(node0)，可以看到node1称为新的leader，且term变为4：

$ curl 0.0.0.0:5001/api/maintain/stats|jq  //新的Leader
{
  "applied_index": "15",
  "commit_index": "15",
  "fsm_pending": "0",
  "last_contact": "0",
  "last_log_index": "15",
  "last_log_term": "4",
  "last_snapshot_index": "0",
  "last_snapshot_term": "0",
  "latest_configuration": "[{Suffrage:Voter ID:192.168.1.42:6000 Address:192.168.1.42:6000} {Suffrage:Voter ID:192.168.1.42:6001 Address:192.168.1.42:6001} {Suffrage:Voter ID:192.168.1.42:6002 Address:192.168.1.42:6002}]",
  "latest_configuration_index": "0",
  "num_peers": "2",
  "protocol_version": "3",
  "protocol_version_max": "3",
  "protocol_version_min": "0",
  "snapshot_version_max": "1",
  "snapshot_version_min": "0",
  "state": "Leader",
  "term": "4"
}

$ curl 0.0.0.0:5002/api/maintain/stats|jq
{
  "applied_index": "15",
  "commit_index": "15",
  "fsm_pending": "0",
  "last_contact": "42.735ms",
  "last_log_index": "15",
  "last_log_term": "4",
  "last_snapshot_index": "0",
  "last_snapshot_term": "0",
  "latest_configuration": "[{Suffrage:Voter ID:192.168.1.42:6000 Address:192.168.1.42:6000} {Suffrage:Voter ID:192.168.1.42:6001 Address:192.168.1.42:6001} {Suffrage:Voter ID:192.168.1.42:6002 Address:192.168.1.42:6002}]",
  "latest_configuration_index": "0",
  "num_peers": "2",
  "protocol_version": "3",
  "protocol_version_max": "3",
  "protocol_version_min": "0",
  "snapshot_version_max": "1",
  "snapshot_version_min": "0",
  "state": "Follower",
  "term": "4"
}

在本实现中，如果停止一个Raft节点，则Leader节点会一直打印连接该节点失败的日志，原因是在Ctrl+c停止Raft节点的时候没有调用Raft.RemoveServer来移除该节点。这种处理方式是合理的，因为当一个节点重启或故障的时候，不应该从Raft中移除，此时应该查明原因，恢复集群。

本实现中没有主动移除Raft节点的接口，也可以添加一个接口来调用Raft.RemoveServer，进而移除预期的节点，注意只能在Leader节点上执行Raft.RemoveServer。

应用数据的读写

下面我们验证应用数据的写入和读取。

1. 向非Leader节点写入数据，其会将写入请求转发给leader，由leader执行数据写入。下面展示向非Leader节写入数据的场景：

   $ curl 0.0.0.0:5001/api/maintain/stats|jq
   {
     "applied_index": "64",
     "commit_index": "64",
     "fsm_pending": "0",
     "last_contact": "4.312667ms",
     "last_log_index": "64",
     "last_log_term": "137",
     "last_snapshot_index": "0",
     "last_snapshot_term": "0",
     "latest_configuration": "[{Suffrage:Voter ID:0.0.0.0:7000 Address:192.168.1.42:6000} {Suffrage:Voter ID:0.0.0.0:7001 Address:192.168.1.42:6001} {Suffrage:Voter ID:0.0.0.0:7002 Address:192.168.1.42:6002}]",
     "latest_configuration_index": "0",
     "num_peers": "2",
     "protocol_version": "3",
     "protocol_version_max": "3",
     "protocol_version_min": "0",
     "snapshot_version_max": "1",
     "snapshot_version_min": "0",
     "state": "Follower",  #非Leader节点
     "term": "137"
   }
   
   $ curl -XPOST localhost:5001/api/v1/set --header 'Content-Type: application/json' --header 'Content-Type: application/json' -d '
   {
       "key" : "testKey",
       "value" : "testValue"
   }'
   

2. 向所有节点查询写入的数据，可以看到所有节点都可以查询到该数据：

   $ curl -XGET localhost:5000/api/v1/get --header 'Content-Type: application/json' --header 'Content-Type: application/json' -d '
   {
       "key" : "testKey"
   }'
   testValue
   
   $ curl -XGET localhost:5001/api/v1/get --header 'Content-Type: application/json' --header 'Content-Type: application/json' -d '
   {
       "key" : "testKey"
   }'
   testValue
   
   $curl -XGET localhost:5002/api/v1/get --header 'Content-Type: application/json' --header 'Content-Type: application/json' -d '
   {
       "key" : "testKey"
   }'
   testValue
   

TIPS

• 验证场景下，如果节点IP发生变动，可以通过删除--dataDir目录来清除集群元数据
• 如果集群中的节点不足仲裁数目，则节点可能处理candidate状态，无法变为Leader，因此要保证集群中有足够的节点，避免一次停掉过多节点。

参考

• 基于hashicorp/raft的分布式一致性实战教学
• 多图详解分布式Raft算法的一致性保证
• raft-sample
• Discover Services with Serf