Raft算法 -- 初识算法

毕设设计涉及区块链的共识算法，需要理论支撑，所以找了一篇Raft算法的文章来看。看完之后，对Raft算法有了初步的认识，在此记录一下Raft算法解决的问题，以及如何解决问题的方法。

 

1. 关于分布式共识（consensus）和分布式一致性(consistency)

分布式共识和CAP理论中的一致性（C）其实是异曲同工的，他们的含义是：在分布式系统中，所有节点对同一份数据的认知能够达成一致。

 

2. Raft解决一致性问题的方法？

首先，将一致性问题拆分成了三个子问题，分别是：

• 领导选举 --- Leader Election；
• 日志复制 ---log replication ；
• 安全性 --- safety。

其次，是通过压缩状态空间（这个说法太官方了，我暂时理解不深）。

 

想要直观地看Raft是如何实现数据一致性的话，文章里有一个动画，生动地展示了Raft的过程。

 

3. 个人理解：

Raft运行领导选举机制，选择出一个领导节点，这个领导节点在分布式系统中充当临时的中心管理者，他的职责是全权管理分布式系统的日志。具体来说就是：接收客户端请求，将其复制到跟随节点，告诉跟随节点什么时候可以处理这些请求。如果领导节点发生故障或者断开连接（简称挂掉），那么Raft将会重新进行领导选举机制。

 

至于日志复制机制，我认为就是在领导节点在进行日志的管理，即通过临时的领导节点与其他所有跟随节点之间进行日志的通信，从而实现数据一致性。

 

详细内容参考之前提到的文章，动画，论文。