Day431.Raft算法实现分布式系统一致性 -谷粒商城
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Raft 算法实现分布式系统一致性
下面的内容是描述演示动画，
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一、简介
我们来看一下 Raft 算法，它帮我们来理解我们这个分布式系统 Consunsus，这个就是一致性。
首先我们来说它说什么是我们分布式系统的一致性。我们以一个例子来作为示范
那假设我们现在有一个单节点的系统，假设就一个节点我们一台机器，我们现在就一台机器
举一个例子，我们现在就是这个节点，
这个机器想要保存一个数据，那我们就给它保存一个数据，比如我们就叫 x 它保存了一个数据。
然后我们有一个客户端（绿的），还有一个数据库（蓝的），客户端可以让数据库保存数据，可以理解成订单服务让数据库保存一条数据，
这就是非常常见的服务调用 mysql 保存数据
那么现在我们就给它发一个8，我们让它保存为8，
现在必须来同意在我们这个单节点系统里边 很容易达成一致性。
也就是说我只要给我们的数据库发送 insert，比如保存一个9。
数据库能给我返回保存。成功了，那肯定就成功了。
所以这块的一致性是很好做的，因为就不需要一致，就它一个系统。
但是如果我们现在变成多个节点的话，我们怎么让多个节点都能保存相同的数据。因为我们后来要做一个集群，你访问任何节点都行。
就是我们说的分布式一致性问题。
这个 R 它是一个协议。
它可以来实现我们这个分布式系统的这个一致性。
我们站在一个上帝角度，我们来看一下它是怎么样工作的来。
我们现在一个节点node，它有三种状态。
这三种状态我们先来记一下。
第一种叫Follower，就是我们的随从。翻译过来，它叫随从。
第二个状态叫Candidate。这就是我们说的候选者，虚线框表示，我就是一个候选人。
然后还有第三个状态叫Leader。如果是实线，那它就是一个领导。
也就是说任何一个节点都有三种状态：随从、候选人、领导。
二、领导选举
那来看我们现在所有的节点，我们现在一号机器，二号机器，三号机器。
假如我们现在启动，我们都是以一个随从状态启动的，所以默认三个节点都是随从状态。
如果我们的这个随从，没有监听到领导者给它发的消息，那它就会变成一个候选人，也就是它觉得没有领导命令它了，那它就是候选人了，它准备当领导了，假设就是虚线这个随从，它没有听到人命令它，它变成一个候选人，接下来看它怎么工作。
首先我们这个候选者，它会给我们所有的其它节点来发送一个投票。
那发完投票以后，接下来其它节点。就会回复它的这个投票，相当于它要让它们投它为领导。
好，那现在它们都投它，它变成领导了
然后，这个节点只要收到我们大多数节点的投票，像现在这样我们有三个节点。算上候选人自己只要有两个节点能同意它成为领导。那它就是领导。
我们管这个过程叫一个 Leader Election，就是领导的选举过程，就是为了保证分布式系统的一致性，我们先来选一个领导，选一个领导以后，接下来怎么办？
三、日志复制
接下来所有对于我们这个系统的改变，现在都得通过我们这个领导来变。所以你想要修改这两个节点数据，你也得给领导发请求才能修改。
现在假设我们有一个客户端，然后它想要让我们这个分布式系统里面保存一个五，所以它会给领导发送一个保存五的命令。假设领导现在记录了一下，我要保存5，set 5
接下来每一个这个改变的这个命令，它们都会被添加成一个节点日志的方式。所以如果我们这个客户端命令它保存5，我们领导先会给它里边放一个日志，叫 set 5。
然后我们这个日志当前是没提交状态。我们现在看 set 5 的颜色，如果是红色，那就是 uncommitted 没提交。所以我们这个领导其实不会改变它这个节点的数据。比如说客户端命令领导保存五，领导只要没提交，那其它的人从领导这读数据，那就不是5。
那接下来领导提交这个日志，它会将自己的日志 set 5 复制给其它的随从节点，相当于随从节点也收到了日志 set 5
只要随从节点收到了日志并且也写入了，它们就会给领导响应：日志已经写好了，领导就会等待大多数的随同节点，只要把这个日志都写好了。然后领导这一块，只要收到大多数节点说日志写好了。它就提交了，它的 set 5 变成黑色，黑色就代表提交了 committed，
所以我们这个领导节点的这个数据，现在就是一个5。
领导只要一变成5，领导就会通知其它随从节点，只要它自己能提交成功，有可能领导自己刚要提交，自己还炸了。
所以它只要自己提交成功了，它就告诉其它随从节点，我已经提交了，你们也可以提交了。那其它的随从节点，现在都提交成了5。
那至此，客户端命令领导保存一个5，它经过这么一个流程以后，5才算保存成功，才会给我们这个客户端响应保存成功。
只要我们客户端收到了保存成功，那一定是我们分布式系统里面这三个节点全都保存了，这就是领导选举的过程。
那么现在的整个分布式系统就变成了一致性的了。所有的三个节点。现在数据保存的都是五。
所以我们把刚才的这个过程又叫做日志复制。因为我只要有啥变动，我都写一个日志，然后再来通知我的随从，把日志记录一下，我提交了，它们的也得都提交。所以我们把这个过程叫日志复制。
四、小总结
现在我们有两个概念，
- 领导选举，在分布式系统里边，我们得选一个领导，
- 日志复制，所有的改变通过领导，领导写一个日志，让随从也跟着写。
只要按照我们的领导选举加上日志复制，我们就可以保证分布式系统的一致性。
五、领导选举的具体过程
首先我们这个 Raft，它有两个time out 超时时间，这个超时时间是来控制我们整个领导选举过程的
第一个超时时间叫选举超时election time out
这个选举超时是指随从想要变成一个候选者的中间的这一段时间，相当于我这个随从想要变候选者了。有一段间隔时间。
这个间隔时间是什么？一般是一百五十毫秒到三百毫秒，我们一般把这个称为节点的自旋时间，就是一百五十毫秒到三百毫秒之间。
我们自己自旋，比如我们一百五十毫秒过后，还没有领导人给我发命令，我觉得我没领导了，那我就可以变成候选者了，我让其它人选我当领导。
所以相当于每一个节点先得有一个自旋时间。
那接下来我们来看，那现在我们三个节点都自旋，由于它们时间是随机的。假设 C 先结束，结束以后，它就变成了候选人，
然后它先给自己投了一票，Vote Count 变为了1
然后再让另外两个节点过来投票
其它节点收到消息了，然后就开始纷纷把票投给 C
这里有个注意点，如果选民接收到投票要求时，它还没有投过票，那它可以给你投票，如果还有另外一个节点跟你一样，也给它发了投票请求，它投给另一个节点了，那它就不会投给你了。
所以每一个节点可能只能投一票，那就是现在大家都投了 C 。只要大多数人都给 C 节点投票成功，那它就能成为领导。
但是这一块还有个注意点，只要A、B投票一成功以后，它们的这个节点会重置它们的选举超时时间。
就是我们看它们头上都有一个自旋，只要它把票投出去了，它就从零开始又自旋。所以只要它这有收到命令或投了票，它就会重新自旋。
所以我们现在看到就是这个样子，a b 都投票给 c 了，c 现在就变成了领导，
只要 c 变成领导，那接下来这个领导就会给它的随从发日志
接下来再注意我们这个消息的发送，它也有一个超时时间叫 heartbeat timeout，就是心跳时间，相当于 c 每隔一段时间就要给它的随从们发一个消息，相当于我们要维护一个心跳连接。所以我们现在看 c 收到投票以后，在发送下一个心跳之前，会把这些信息发给其它节点。
其它节点一收到消息又自动重置它们的选举时间，就是自旋时间。
所以我们接下来整个节点跟其它节点就一直会维护这个心跳。
当然这个心跳肯定不能超过三百毫秒，一超三百毫秒大家都自旋成候选者了，所以心跳时间很短，比如十毫秒、五毫秒或者一百毫秒。
那现在只要节点系统建立好关系，谁是领导，谁是随从，它们之间就会不断的使用心跳机制来维护它们的关联。
然后，这个领导选举会一直维持到有一个随从节点 stop，我们有一个随从节点停止了接收心跳。并且成为了一个候选者。
什么叫停止接受心跳？来看一下，假设我们现在是这种情况情况，心跳维护的很好，
然后领导节点突然停掉了，相当于这个领导节点干活干的很好的，结果机器突然断电了，那怎么办？
领导节点没了以后，A、B这两个随从会重新自旋，看谁快，结果发现这个A 旋的更快，所以它就变成了候选者，它要让别人给它投票。因为 C 给它投不了票，它自己一票加上 B 一票。两票，已经超过大多数节点了，最终 A 就变成了新领导。
以后，所有的改变跟着这个新领导走。新领导的数据其实就是老领导之前的数据。
所以整个数据是一致的。
新领导的选出还是需要大多数投票，而且每一轮只能选取出一个领导，这是肯定的。
但是现在如果有两个节点都变成了候选者，那就会出现投票分离的现象，
六、什么是投票分离？
现在大家都在这自旋，没有领导人命令了。B、C 会同时旋到时间
B 和 C 现在两个节点同时旋到时间了，它们是第四轮选举，然后 B 先投自己一票，C 也先投自己一票，然后，它们再给其它三个人发命令投票，相当于它们去拉票了
- 那怎么拉票？
B、C 候选人发出拉票请求之后，A 和 D 这两个节点是随从
B 的这个拉票请求先到达了 A ，所以 A 就把票投给了 B，当 C 过来找 A 拉票的时候，发现它把票已经投给 B 了，所以 C 就没拉到票
而 C 的这个拉票请求则是先到达了 D ，所以 D 就把票投给了 C，当 B 找 D 拉票的时候，发现它把票已经投给 C 了 ，所以 B 也没拉到票
相当于每一次的拉票请求只能先到达一个随从节点。
现在它们都投票了以后，假设票数统计还一样。
B 和 C 节点现在假设都投到了两票，那接下来怎么办？它然后又重新来了一轮自旋。
结果 B 执行的比 C 快
B 就变成了领导，这就是领导选举的具体过程
七、小总结
自旋的过程中，可能会同时有多个节点同时变为候选者，候选者会不断的让选民为其投票，每个选民只能投一个候选人，
候选者们会不断的尝试，假设第一次两个候选人票数一致，也就是都失败了，那么就重新投第二次，再失败了，再重新投，
直到最终有一个候选人的票数多于其他候选人，那么这个人就会成为一个新的领导。
以后就跟着这个领导人来同步它的状态，这就是领导选举
八、日志复制的具体过程
我们假设B 节点它现在是领导，A 和 C 都是随从。
也就是说我们这个领导人，它必须把我们所有的这个改变，我们都得复制给我们这个节点系统的其它节点。
那怎么复制？我们就是使用这个日志的方式，而且这个日志是在每一个心跳的时候发出去的。
假设我们这有一个客户端，让领导变成一个5，那这个五的日志写到这以后，不是说领导收到请求立马发出去。
而是在它下一个心跳该发请求的时候，那就把下一个心跳来发给其它所有的节点。
那所有的节点带上我们这个日志。
所有的节点现在都同步了，有一个set 5日志，而且大多数节点，只要都给它回复了，那么这个领导就觉得大多数人都跟它，那我们就可以提交了。
那领导在下一个心跳时间，只要一提交，它就会响应给客户端。告诉客户端它已经变成5了，
在下一个心跳时间，告诉其它的系统，再去提交一下。
所以其它的系统，其他系统就提交了，并且会把将提交后的消息重新通知一次 B
假设我们客户端又要让它保存5，那还是与上面一样的流程
所以我们现在整个系统就是我们这么一个流程，我们是通过在心跳时间给它发送日志的时候，我们让其它的节点同步我们这个改变日志。这是我们说的日志复制。
九、Raft 可以保持一致性
首先我们处于这样一个场景，
在面临我们这个网络分区的时候，如果我们先发生了这个网络故障，假设我们现在来分割 A B 和 C D E，那就是 A B 这两个节点。
假设我们把它放到了一个机房，C D E 这几个在一个机房，本来两个机房之间有连线，结果这个线突然断了
现在出现了分区，一出现分区以后，就各自选领导了。那我们上边儿的这一块儿，也得选领导。下边原来 B 是领导则不变，
而上面的 C D E 则重新投了一个领导，就是 C，这个 C 就是上面这个区域的领导，所有上面的数据都要通过它来改变
如果我们现在有两个客户端都想要操作我们这个集群。
我们第一个客户端，假设它命令我们这个 B 节点去来改成3，B 节点让 A 节点同步保存3。
然后，A节点给它回复，由于我们这个 B 节点它之前总共有 A B C D E 五个节点。所以它想要提交它的这个保存三请求，那必须得大多数节点同意才行
但是现在算上 B 它自己，再加上 A 也才两个节点。
所以它做的任何事情都不能收到大多数人的响应。这样的话，我们这个 B 节点的这个三就是一直没有提交的。
不管客户端给它发命令保存什么，它都告诉你没有保存成功，没有提交。
那接下来，假设上面的客户端，让 C 节点保存八，C 节点保存8以后，C 节点又让其它人同步好，因为 C 会收到大多数人的请求，所以最终会保存成功，C 会通知客户端
此时需要注意，B 节点是在·第一轮选举产生的领导。C 是分区之后，上边的这个分区选出来的新领导，
那一恢复分区以后，我们现在有两个领导。然后我们的 B 领导由于它是老领导，他会跟新领导作比较，如果新领导之前领导的随从比他多，那它会退位
然后 A、B因为更换了新领导，那它两个节点中没提交的那些日志，全部都会回滚。
回滚了以后，再来匹配新领导的日志，相当于把新领导的 set 8 拿过来同步，同步以后，我们整个系统都变成了 set 8
所以这就是我们说的，它能容忍我们这个分区错误。整个容忍过程就是这样子的。那现在我们所有的这个日志就都是一个一致性状态。我们整个节点集群现在都是一致的。
十、大总结
这个 Raft 算法有两个核心
-
第一个是
领导选举， -
第二个是
日志复制。
通过它们来保证我们整个集群的一致性，即使有分区错误，我们也能产生一致性。
当然，领导选举以及发送这些日志牵扯到两个时间，一个自旋时间，决定我们要不要变成候选人当领导，另外一个心跳时间，我们在心跳时间把日志发出去，所以这是我们说的 Raft 算法。
通过 Raft，我们更应该深刻的理解什么叫一致性，特别是分布式系统里面的一致性。
一旦网络分区出现错误以后，它又怎么样去来恢复这个一致性。
其实我们这个分布式的事务就是想要这样，A B C 三个节点，系统、订单、库存，以及我们的用户系统。
它倒不是说只保存一个八这个数据这么简单。
它们想要达成一个一致状态，三个都成功了。那就算成功，有一个失败了，都得失败。而且就算不失败，有两个成功了，另一个服务期间宕机了，那也也要保证它只要启动起来了，就得跟其他人保持一致。
要么成功，要么失败。所以这是我们分布式事务要做的事情，在分布式系统里边，保证我们这些数据的一致性
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