raft-基本术语介绍

Posted 2021-04-27 taocoding

raft是一个管理复制日志的算法，通过选举一个leader，并赋予其足够的权力来管理日志的复制。

• 选举leader

• leader接受client的请求，并将其写入本地的日志

• 并行复制该日志到其他节点

• 得到大多数节点成功写入日志的回应后，leader将该日志应用到状态机（通常由上次服务实现），并响应给client

通过单一的leader进行管理，raft算法可以简化日志复制的管理，同时整个集群的数据流也很简单：由leader->follower。

有了leader这个路子，raft将共识算法按照分而治之的套路分为了几个相对无关的子问题：

• leader选主

• 日志复制

• 保证上述问题的一些安全限制

• 在一个给定的term内只能有一个leader

• leader除了追加log外，绝不会覆盖或者删除它的log

• 如果两个log包含相同的index和term，在这个index之前的所有log也保证一致

• 如果log在一个给定的term中被提交了，那这个log必定出现在所有更大的term任期的leader中

• 如果一个节点在给定的index应用了一条log，其他server必定不会在该index应用不同的log

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role

不管是选主还是日志复制都需要大数据节点达成一致，因此raft通常的节点数目为3个或者5个，所有节点在给定时间内都处于以下角色之一：

• leader：处理client请求，复制日志

• follower：被动接受leader或者candidate的请求

• candidate：主要用于选举阶段，当接收到大多数投票（包括自己）的回应后就转为leader

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term

raft将时间分为任意长度的任期（term），term是一个连续的整数，每次发起选主就递增；每个候选者在成为leader之后都会记录它当前的term，通过term在后续的通信过程中能根据该值的大小做一些逻辑：

• 发现过期的leader（比如网络分区）

• candidate或者leader发现自己的term过期了，会转化为follower

• 如果一个节点收到过期的term，会拒绝该请求

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state，以下状态在raft的选举和日志复制过程中会逐步体现

• 需要在所有角色的server上持久化

• currentTerm，当前可以看到的最新的term，初始化为0，单调递增

• votedFor，接收到投票的候选者id，如果没有投给其他server则为null

• log[], 日志条目，每个条目包含两个部分：需要被状态机执行的指令；接受该条目时的leader的term（第一个条目的index为1）

• 在所有角色的server上变化的状态

• commitIndex，已知最大的被commited（还没有被应用到状态机）的log索引，初始化为0，单调递增

• lastApplied，已知最大的被applied（被应用到状态机）的log的索引，初始化为0，单调递增

• 在leader上变化的状态（选举后需要重新初始化）

• nextIndex[]，每个需要复制给follower的下一条log的index，初始化为leader存储的log[]状态中的index+1

• matchIndex[]，每个follower已经完成复制的log的最大index，初始化为0，单调递增

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所有的server之间通信都是通过rpc方式完成，基本上的raft算法只要求RequestVote和AppendEntries两个rpc，其中AppendEntries也可以作为心跳来用。