10、分布式日志服务中的Raft算法实现

分布式日志服务中的Raft算法实现

1. 分布式服务中的共识问题

分布式服务在运行过程中，服务器之间的数据复制可能会出现循环复制的问题，导致同一数据产生无限副本。例如，当服务器发现其他服务器时，它们会相互复制数据，形成循环。可以通过以下代码验证：

consumeResponse, err = leaderClient.Consume(
    context.Background(),
    &api.ConsumeRequest{
        Offset: produceResponse.Offset + 1,
    },
)
require.Nil(t, consumeResponse)
require.Error(t, err)
got := grpc.Code(err)
want := grpc.Code(api.ErrOffsetOutOfRange{}.GRPCStatus().Err())
require.Equal(t, got, want)

为了解决这个问题，需要将服务器设置为领导者 - 追随者关系，让追随者复制领导者的数据。

2. Raft算法概述

Raft是一种分布式共识算法，易于理解和实现。它是Etcd、Consul等服务背后的共识算法，Kafka团队也正在从ZooKeeper迁移到Raft。Raft将共识分为两个部分：领导者选举和日志复制。

2.1 领导者选举

• 角色与机制 ：Raft集群中有一个领导者和多个追随者。领导者通过向追