10、分布式服务中的Raft共识算法实现

分布式服务中的Raft共识算法实现

1. 分布式服务与共识问题

分布式服务在实际运行中常面临协调难题，就像一家小餐馆，起初只有一个炉灶和一名厨师，随着生意火爆，增加厨师和炉灶后却出现了协调问题，如订单混淆、重复制作等。分布式服务也类似，在之前的服务中，服务器之间的复制存在循环复制问题，导致同一数据产生无限副本。

为解决此问题，需要引入共识算法，让分布式服务在面对故障时也能就共享状态达成一致。这里我们选择Raft算法进行领导者选举和日志复制，使服务器形成领导者 - 追随者关系，追随者复制领导者的数据。

2. Raft算法概述

Raft是一种易于理解和实现的分布式共识算法，是Etcd、Consul等服务背后的共识算法，Kafka团队也正从ZooKeeper迁移到Raft。

2.1 领导者选举

• 选举机制 ：Raft集群中有一个领导者和多个追随者。领导者通过向追随者发送心跳请求来维持权威，若追随者在等待心跳请求时超时，就会成为候选人并发起选举。候选人先给自己投票，再向其他追随者请求投票，若获得多数票则成为新领导者，并向追随者发送心跳请求确立权威。
• 任期机制 ：每个Raft服务器都有一个任期，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，任期会递增。追随者会根据候选人的任期更新自己的任期，且每个任期内只对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。
• 应用场景 ：Raft的领导者