10、分布式服务的共识协调与Raft算法实践

分布式服务的共识协调与Raft算法实践

在分布式服务的构建中，数据的复制和一致性是关键问题。之前我们实现的服务存在服务器相互循环复制数据的问题，为了解决这个问题，我们将引入Raft算法来协调服务，实现领导者 - 追随者关系，确保数据的有效复制和一致性。

1. 现有问题与Raft算法引入

在之前的服务中，服务器发现彼此后会循环复制数据，导致同一数据产生无限副本。为了解决这个问题，我们需要引入共识算法，让服务器形成领导者 - 追随者关系，追随者只复制领导者的数据。Raft是一种易于理解和实现的分布式共识算法，广泛应用于Etcd、Consul等服务中，Kafka团队也正在从ZooKeeper迁移到Raft。

2. Raft算法原理

2.1 领导者选举

Raft集群中有一个领导者和多个追随者。领导者通过向追随者发送心跳请求来维持其地位。如果追随者在等待心跳请求时超时，它将成为候选人并发起选举。候选人会先给自己投票，然后向其他追随者请求投票。如果候选人获得多数选票，它将成为新的领导者，并向追随者发送心跳请求以确立权威。

每个Raft服务器都有一个任期（term），这是一个单调递增的整数，用于表示服务器的权威性和时效性。每次候选人发起选举时，其任期会递增。如果候选人赢得选举成为领导者，追随者会更新自己的任期以匹配领导者。服务器在每个任期内只会为第一个请求投票且任期大于自己的候选人投票，这有助于防止选票分裂，确保选出最新的领导者。

领导者选举在某些场景下可以单独使用，例如在一个作业系统中，使用Raft选举一个领导者来运行作业，当领导者失败时，Raft会选举新的领导者继续运行作业。但大多数情况下，Raft用于