Raft协议分析

概述

分布式系统作为一致性协议较为常用的有两种:raft协议和paxos 协议。两种协议实现的复杂度不同，paxos相对于raft的复杂难度要高出好几个级别，而目前只有zookeeper实现了paxos的简化版本；而使用raft协议的中间件则相对多很多，例如：etcd和consul。raft协议中有三种角色:Leader、Follower和Candidate，类似于现实中的选举体制，所有角色都需要投票，当一个节点票数过半时，则它会成为leader。

算法细节

在极简的思维下，一个最小的 Raft 民主集群需要三个参与者（如下图：A、B、C），这样才可能投出多数票。初始状态 ABC 都是 Follower，然后发起选举这时有三种可能情形发生。下图中前二种都能选出 Leader，第三种则表明本轮投票无效（Split Votes），每方都投给了自己，结果没有任何一方获得多数票。之后每个参与方随机休息一阵（Election Timeout）重新发起投票直到一方获得多数票。这里的关键就是随机 timeout，最先从 timeout 中恢复发起投票的一方向还在 timeout 中的另外两方请求投票，这时它们就只能投给对方了，很快达成一致。选出 Leader 后，Leader 通过定期向所有 Follower 发送心跳信息维持其统治。若 Follower 一段时间未收到 Leader 的心跳则认为 Leader 可能已经挂了再次发起选主过程。

当一个集群处于就绪状态（即leader已选出时），则客户端可以向集群提交数据，所有的数据提交都会先转发到leader，当 Client 向集群 Leader 节点提交数据后，Leader 节点接收到的数据处于未提交状态（Uncommitted），接着 Leader 节点会并发向所有 Follower 节点复制数据并等待接收响应，确保至少集群中超过半数节点已接收到数据后再向 Client 确认数据已接收。一旦向 Client 发出数据接收 Ack 响应后，表明此时数据状态进入已提交（Committed），Leader 节点再向 Follower 节点发通知告知该数据状态已提交。

脑裂问题

首先先解释下脑裂：脑裂是指​一个集群中有两个leader。发生这种现象通常是因为：原先的leader因为网络原因和follower 无法通信，出现了网络分区，这时候follower重新选取一个新的leader，当原先的leader网络恢复，会发现集群中有一个​选举轮次更新的leader则他会自动降级成follower。但是如果在它降级为follower之前有client​去访问它获取数据则会拿到错误的数据，这是该如何解决？网络分区后，拥有多数节点的分区会继续工作，其它分区暂停工作；如果没有多数节点的分区，则都不工作（即不写入也不会返回查询数据）
参考​：https://blog.youkuaiyun.com/z69183787/article/details/103880551