分布式一致性算法04 RAFT协议
Raft算法是一种用于分布式系统中的一致性算法,它通过选举领导者(Leader)来确保数据的一致性。Raft算法易于理解和实现,并且它通过日志复制(Log Replication)来保持集群中所有节点的状态一致。
Raft算法的关键组件:
领导者(Leader):负责处理所有客户端请求,将日志条目(Log Entries)复制到其他节点。
跟随者(Follower):接收领导者的日志条目并保持与领导者的心跳连接。
候选者(Candidate):当跟随者在一定时间内没有收到领导者的心跳时,它们会变成候选者并尝试成为新的领导者。
日志条目(Log Entries):记录了所有的事务操作,必须在所有节点上顺序一致。
Raft算法的工作流程:
选举领导者:
系统启动或领导者崩溃时,所有跟随者开始新一轮的领导者选举。
日志复制:
领导者接收到客户端的请求后,将其转换为日志条目并追加到自己的日志中。
日志同步:
领导者将新的日志条目发送给所有跟随者,跟随者接收并存储这些日志条目。
日志提交:
当领导者确认日志条目已经被大多数跟随者接收后,它将向跟随者发送提交指令,然后所有节点将日志条目应用到状态机中。
心跳和领导者续租:
领导者定期向跟随者发送心跳以维持其领导者地位,并接收跟随者的确认。
举例说明:
假设我们有一个由三台服务器组成的Raft集群,每台服务器初始状态都是跟随者。
系统启动:
所有跟随者启动后,由于没有领导者,它们开始进入选举超时,并转换为候选者。
选举领导者:
假设服务器A的任期(Term)最大,它收到了超过半数跟随者的投票(服务器B和C的投票),因此服务器A成为领导者。
客户端请求:
客户端向领导者A发送一个写请求,比如设置键值对key1=value1。
日志复制:
领导者A创建一个新的日志条目,包含这个写请求,并将其追加到自己的日志中。
日志同步:
领导者A将这个日志条目发送给跟随者B和C,它们接收并存储这个日志条目。
日志提交:
领导者A等待跟随者B和C的确认,一旦收到大多数确认(这里是B和C),它就向它们发送提交指令。
应用日志:
跟随者B和C接收到提交指令后,将日志条目应用到自己的状态机中,更新键值对。
心跳和续租:
领导者A定期向跟随者B和C发送心跳,以维持其领导者地位,并确保跟随者不会超时转换为候选者。
故障恢复:
如果领导者A发生故障,跟随者B和C会在超时后转换为候选者,并开始新的领导者选举过程。
通过这个例子,我们可以看到Raft算法如何通过领导者选举、日志复制、日志同步、日志提交和心跳机制来确保分布式系统中的数据一致性。
Raft算法中的领导选举过程是其核心机制之一,用于在没有领导者或当前领导者失败时选出新的领导者。以下是Raft算法领导选举过程的示例:
假设我们有一个由五台服务器组成的Raft集群,每台服务器初始状态都是跟随者(Follower)。集群中的每个节点都维护一个当前任期(Term)的记录,任期是一个递增的计数器,每次选举都会增加。
领导选举过程:
选举超时:
每个跟随者节点都有一个随机的选举超时时间,这个时间用来在没有收到领导者的心跳时触发新的选举。假设服务器1、2、3、4、5的超时时间分别随机设置为150ms、300ms、450ms、600ms和750ms。
超时转换:
假设当前没有领导者,并且跟随者节点没有收到任何心跳。当跟随者的选举超时时间到达后,它们会将自己的状态从跟随者转换为候选者(Candidate)。
增加任期:
候选者节点会首先增加自己的当前任期计数(Term),比如从Term 1增加到Term 2。
发送投票请求:
候选者向集群中的所有其他节点(包括其他跟随者和候选者)发送投票请求(RequestVote),包含自己的任期号和自己日志的索引和术语。
收集选票:
收到投票请求的节点会根据以下规则决定是否投票:
如果请求的任期号大于或等于自己的当前任期号,节点会更新自己的任期号并投票给请求者。
如果请求的任期号小于自己的当前任期号,节点会拒绝投票。
确定领导者:
如果一个候选者从集群中大多数节点那里收到投票,它就赢得了选举,成为新的领导者。
发送心跳:
新的领导者会立即向所有节点发送心跳信息,以通知它们自己的存在,并防止它们变成候选者。
跟随者响应:
当跟随者收到心跳信息时,它们会将自己的状态更新为跟随者,并开始接收和复制领导者的日志条目。
示例:
假设在150ms后,服务器1的超时时间最先到达,它变成候选者并开始选举过程。它将自己的任期计数增加到Term 2,并向其他服务器发送投票请求。
服务器2、3、4、5收到投票请求,检查任期计数,发现请求的任期(Term 2)大于它们自己的(Term 1),因此它们投票给服务器1。
服务器1收到超过半数的投票(4票),成为新的领导者。
服务器1开始向所有其他服务器发送心跳,其他服务器收到心跳后,确认服务器1为领导者,并开始跟随它的日志。
通过这个选举过程,Raft算法确保了在没有领导者或领导者失败的情况下,能够快速且一致地选出新的领导者,从而维持集群的一致性和可用性。
Raft算法的日志复制机制通过一系列步骤确保数据的一致性,这些步骤确保了所有跟随者(Follower)节点上的日志与领导者(Leader)节点上的日志保持一致。以下是Raft算法日志复制机制的详细说明:
日志条目的创建:
当领导者接收到来自客户端的请求时,它会创建一个新的日志条目,并将该条目附加到自己的日志末尾。
日志复制:
领导者将新日志条目发送给所有的跟随者。这个过程称为“AppendEntries RPC”,其中包含了日志条目的信息以及领导者的任期号等。
日志存储:
跟随者接收到AppendEntries RPC后,首先会验证领导者的任期号是否有效。如果有效,跟随者会将接收到的日志条目附加到自己的日志末尾。
日志一致性检查:
在存储新日志条目前,跟随者会检查新条目是否与自己日志中的最后一个条目兼容。如果兼容,即前一个日志条目的索引和术语与领导者发送的匹配,跟随者才会继续存储新的日志条目。
日志条目确认:
跟随者在成功存储日志条目后,会向领导者发送一个确认响应(包含当前的任期号和成功标识)。
提交日志条目:
当领导者接收到大多数跟随者的确认响应后,它会将该日志条目标记为“提交”状态,并应用该条目到自己的状态机中。
日志条目应用:
领导者随后会向所有跟随者发送包含已提交日志条目的AppendEntries RPC,指示跟随者也应用这些条目到它们的状态机中。
状态机一致性:
由于所有节点都按照相同的日志条目顺序执行操作,因此所有节点的状态机最终将保持一致。
处理并发日志:
如果领导者在等待日志条目提交的过程中接收到新的客户端请求,它会为每个请求创建新的日志条目,并按照顺序追加到日志中。
日志压缩:
为了减少存储空间的使用,Raft算法会定期进行日志压缩,保留关键的日志信息,而丢弃已经被持久化和应用的日志条目。
通过这个日志复制机制,Raft算法确保了即使在领导者发生故障的情况下,新的领导者也能够从跟随者那里获取完整的日志状态,继续处理客户端请求,并保持集群的数据一致性。
在Raft算法中,如果领导者节点失败,新选举出的领导者将通过以下步骤恢复之前的状态:
日志复制:
一旦新的领导者被选举出来,它将开始向所有跟随者发送心跳信息,同时开始日志复制过程。
日志匹配:
在日志复制之前,新的领导者需要确定自己的日志与跟随者的日志是否一致。它会发送AppendEntries RPC请求给跟随者,并在请求中包含自己日志的最后一条条目的索引和术语。
跟随者的响应:
跟随者接收到AppendEntries RPC后,会检查自己的日志以确定是否可以匹配领导者的日志。如果跟随者的日志在指定索引处的术语和索引与领导者的匹配,它会发送一个成功的响应。
日志不一致的处理:
如果跟随者的日志与领导者的不匹配,它会发送一个失败的响应,并告知领导者自己的日志信息。新的领导者将根据跟随者的响应调整自己的日志,可能会删除或追加日志条目以确保一致性。
日志压缩:
在日志同步过程中,如果发现日志存在空洞(即缺少中间的日志条目),新的领导者将引导跟随者进行日志压缩,删除已经被持久化和应用的日志条目,以减少存储空间并加快同步速度。
日志提交:
新的领导者会等待大多数跟随者确认日志条目的一致性后,才会将日志条目标记为已提交,并应用到状态机。
状态机恢复:
一旦日志同步完成,并且所有已提交的日志条目都已应用到状态机,新的领导者就完全恢复了之前领导者的状态。
继续处理请求:
状态恢复后,新的领导者可以继续处理客户端的请求,并保证集群的数据一致性。
日志的持续同步:
在整个集群运行过程中,领导者会持续地与跟随者同步日志,确保任何时候集群的状态都是一致的。
通过这些步骤,Raft算法确保了即使领导者失败,新的领导者也能够准确地恢复之前的状态,并且继续提供服务。这种机制提高了系统的可靠性和容错能力。