11、分布式服务的Raft实现与端口复用

分布式服务的Raft实现与端口复用

在分布式系统的开发中，协调服务和高效利用资源是至关重要的。本文将介绍如何使用Raft算法来协调分布式服务，并实现端口复用，以运行多个服务。

1. 分布式服务中的共识问题

分布式服务就像一个繁忙的商业厨房。起初，一个小餐馆只有一个炉灶和一个厨师，随着生意的增长，顾客增多，厨房开始面临压力，甚至炉灶故障会导致餐馆停业。于是，餐馆增加了厨师和炉灶，但新的问题出现了，厨师之间缺乏协调，导致订单处理混乱。为了解决这个问题，餐馆聘请了一位厨师长来协调厨房的工作，确保订单能够及时、正确地处理。

在分布式服务中，共识算法就像这位厨师长，它能让分布式服务在面对故障时就共享状态达成一致。之前我们在服务中简单实现了复制功能，但服务器之间会形成循环复制，导致同一数据产生无限副本。因此，我们需要引入Raft算法，通过领导者 - 追随者关系来解决这个问题。

2. Raft算法简介

Raft是一种分布式共识算法，旨在易于理解和实现。它是Etcd、Consul等服务背后的共识算法，Kafka团队也计划从ZooKeeper迁移到Raft。

2.1 领导者选举

Raft集群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。候选人会给自己投票，并请求其他追随者投票。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，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。服务器在每个任期内只会为第一个请求投票的候选人投票，前提是候选人的任期