raft理论知识(网络上有很多,所以理论不是这篇文章的核心)
Raft是一个用于管理日志一致性的协议。它将分布式一致性分解为多个子问题:Leader选举(Leader election)、日志复制(Log replication)、安全性(Safety)、日志压缩(Log compaction)等。同时,Raft算法使用了更强的假设来减少了需要考虑的状态,使之变的易于理解和实现。Raft将系统中的角色分为领导者(Leader)、跟从者(Follower)和候选者(Candidate):
Leader:接受客户端请求,并向Follower同步请求日志,当日志同步到大多数节点上后告诉Follower提交日志。
Follower:接受并持久化Leader同步的日志,在Leader告之日志可以提交之后,提交日志。
Candidate:Leader选举过程中的临时角色。
Raft要求系统在任意时刻最多只有一个Leader,正常工作期间只有Leader和Followers。Raft算法将时间分为一个个的任期(term),每一个term的开始都是Leader选举。在成功选举Leader之后,Leader会在整个term内管理整个集群。如果Leader选举失败,该term就会因为没有Leader而结束。
Leader选举的过程
Raft 使用心跳(heartbeat)触发Leader选举。当服务器启动时,初始化为Follower。Leader向所有Followers周期性发送heartbeat。如果Follower在选举超时时间内没有收到Leader的heartbeat,就会等待一段随机的时间后发起一次Leader选举。
每一个follower都有一个时钟,是一个随机的值,表示的是follower等待成为leader的时间,谁的时钟先跑完,则发起leader选举。
Follower将其当前term加一然后转换为Candidate。它首先给自己投票并且给集群中的其他服务器发送 RequestVote RPC。结果有以下三种情况:
赢得了多数的选票,成功选举为Leader;
收到了Leader的消息,表示有其它服务器已经抢先当选了Leader;
没有服务器赢得多数的选票,Leader选举失败,等待选举时间超时后发起下一次选举。
实现(本文核心)
package main
import (
"fmt"
"log"
"math/rand"
"net/http"
"net/rpc"
"sync"
"time"
)
//模拟三节点的分布式选举
//定义常量3
const raftCount = 3
//声明leader对象
type Leader struct {
//任期
Term int
//领导编号
LeaderId int
}
//创建存储leader的对象
//最初任期为0,-1代表没编号
var leader = Leader{
0, -1}
//声明raft节点类型
type Raft struct {
//锁
mu sync.Mutex
//节点编号
me int
//当前任期
currentTerm int
//为哪个节点投票
votedFor int
//当前节点状态
//0 follower 1 candidate 2 leader
state int
//发送最后一条消息的时间
lastMessageTime int64
//当前节点的领导
currentLeader int
//消息通道
message chan bool
//选举通道
electCh chan bool
//心跳信号
heartBeat chan bool
//返回心跳信号
hearbeatRe chan bool
//超时时间
timeout int
}
func main() {
//过程:创建三个节点,最初是follower状态
//如果出现candidate状态的节点,则开始投票
//产生leader
//创建三个节点
for i := 0; i < raftCount; i++ {
//定义Make() 创建节点
Make(i)
}
//对raft结构体实现rpc注册
rpc.Register(new(Raft))
rpc.HandleHTTP()
err := http.ListenAndServe(":8080", nil)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
//防止选举没完成,main结束了
for {
;
}
}
//创建节点
func Make(me int) *Raft {
rf := &Raft{
}

本文深入探讨了Raft一致性算法的实现细节,包括Leader选举、日志复制等关键流程,并通过Go语言示例代码展示了如何在分布式系统中实现这些功能。
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