Raft 实现原理与踩坑指南

最新推荐文章于 2024-08-08 10:00:00 发布

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分类专栏：分享文章标签： raft算法分布式 go

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/overflow_1/article/details/119140693

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本文详细介绍了Raft分布式共识算法的学习过程、核心机制及实现难点，包括Leader选举、日志复制和安全性保证等方面。作者分享了在实现过程中遇到的坑，并提供了重要的学习资源和踩坑指南，强调了正确实现Raft算法的挑战性。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

前言

因为学习了MIT6.824课程，我对于raft这个分布式算法感到很有兴趣，它宣称自己是容易理解的分布式共识算法，相比之前广泛应用的Paxos，Raft的描述使用的是工程化的语言，引入了RPC，Log等易懂的概念，使得它更加容易被理解。

但是容易被理解并不等于就可以简单地实现正确，实际上，正确地实现Raft —— 甚至只是课程中那个非工业级的，完全按照paper中叙述的那种简单版 —— 也是极为困难的。因为分布式共识算法中一点细节不对，就可能会对整个系统的安全性和活性造成打击。

在长达一周的时间中，踩了无数坑，终于过了6.824 Lab2中提供的所有TestCase。但是需要指出的是，即便如此也不能保证我的Raft实现是正确的。因为我的代码没经过形式化验证。也可能只是问题没被测出来而已，分布式系统的状态太多太庞杂，完全覆盖是不可能的。

但无论如何，我认为有一些东西值得记下来，让后人和之后的自己少走点弯路。

学习资料

想看视频的话推荐MIT 6.824，网上有各种视频可以看，不过翻译可能不全，但是英文也不难。Raft只是这个课程的一部分。我做的Lab就是这个课程提供的

Raft相关的是Lab 2 : 6.824 Lab 2: Raft

Raft的paper ：Paper （很重要，后面要非常仔细地参考这个paper）

还有课程TA的建议： Students' Guide to Raft

以上是我认为最有用的，如果对自己动手实现有兴趣建议仔细读。

Raft概述

首先，Raft是什么呢？Raft是一种分布式共识算法，Paper中这样定义共识算法：公式算法使得一组机器能一致地工作，即便部分成员挂掉也可以继续工作（Consensus algorithms allow a collection of machines to work as a coherent group that can survive the failures of some of its members）

在Raft之前，其实是有别的分布式共识算法的，比如Paxos，但是Paxos太过于晦涩难懂，即便懂了论文，实现到代码中也会有很大的不同，这样一来要保证实现的正确性就非常困难了。同时Paxos的晦涩让教学也很难进行。

这时，Raft就诞生了，其论文标题《In Search of an Understandable Consensus Algorithm》就指明了，它是以可理解性为重要目标的。

在这篇Paper中，没有使用形式化的术语和符号，而是用状态机，Log，RPC等概念来描述算法，开发人员很容易去在代码上实现论文中描述的。