聊聊Raft一致性协议以及Apache Ratis

前言

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在分布式系统中，有一类经典的问题经常会被提起：一致性问题。在单机环境中，这看起来根本不是一个问题。但是在多机，多服务，不同网络环境下时，一致性问题就是一个典型的问题了。在分布式系统中，当我们提到一致性问题时，我们立马想到的是Paxos协议。而对此协议的一个开源的实现框架是目前被广泛使用的组件Zookeeper。但是所说Paxos比较成熟，但是它比较晦涩难懂，实现起来也比较复杂。于是另外一种逻辑比较清晰的一致性算法出现了：Raft算法。本文笔者来简单阐述此协议算法的内容以及对应的工具库实现Apache Ratis。

分布式系统中的经典问题：Consensus问题

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首先，我们还是需要了解下Raft要解决的问题：Consensus问题。Consensus是一个在具有容错能力的分布式系统中需要去解决的一个基本问题（因为不同服务状态能达成一致，所以系统才有容错能力）。这里需要多系统服务之间通信协调来达成具有一致性的状态或值。这里面还包括于说不同服务在所经历的transaction操作以及所更新的状态值也应该是完全一致的。这里其实我们提到的里面的状态机（State Machine）的情况了

Raft一致性算法的使用场景

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基于Raft的一致性，我们可以有哪些使用场景呢，这里主要有以下2个：

• Log Replication。我们可以理解为一个Log代表的是一次transaction操作记录。
• Replicated state machines，副本状态机。它能保证所有的服务间的状态的同步性。

Raft算法原理

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OK，此处我们开始正式地来了解Raft协议。
前面也已经提到过，Raft相比较于Paxos，它的实现过程更加简洁一些，逻辑也更加清晰一些。相比较于Paxos每个阶段复杂的操作步骤，Raft的步骤可以用下面简单的文字进行概括。</