日志一致性协议Raft

最新推荐文章于 2025-03-17 09:02:49 发布

懒猫gg

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分类专栏：框架组件文章标签： Raft 一致性协议 paxos zab

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前言

数据一致性是分布式服务的一大难题。假设我们能无成本的保证数据一致性，在分布式环境中就可以使用无限扩容来分发流量。那么数据一致性，何为数据 ？往往日志log是一应用的可靠性的保障，例如 mysql的binlog,redis 的aof日志。通过分析日志从机子可以达到和本机子相同的状态。因此数据一致性的问题，化简为日志一致性问题。Raft则是一个用于管理日志一致性的协议。

Raft简介

Raft又称木筏协议，一种共识算法，旨在替代PaxOS，相比容易理解许多。斯坦福大学的两个博士Diego Ongaro和John Ousterhout两个人以易懂为目标设计的一致性算法，2013以论文方式发布。由于易懂，不从论文发布到不到两年的时间，即出现大量的Raft开源实现。为简化PaxOS的晦涩，它采用分而治之的办法，将算法分为三个子问题：选举（Leader Election）、日志复制（Log Replication）、安全性（Safety）和集群成员动态变更（Cluster Membership Changes）。

Raft选举

Raft 中node 的 3 种角色/状态
在这里插入图片描述

Follower：完全被动，不能发送任何请求，只接受并响应来自 Leader 和 Candidate 的 Message，每个节点启动后的初始状态一定是 Follower；
Leader：处理所有来自客户端的请求，以及复制 Log 到所有 Followers；
Candidate：用来竞选一个新 Leader （Candidate 由 Follower 触发超时而来）。

Follower --> Candidate

Follower没收到心跳的时间 > Heartbeat Timeout

Candidate --> Candidate (选举超时)

处于 Candidate 状态的时间 > Election Timeout

Candidate（选举）

先建个term并投票给自己
Candidate 向其它节点 node发投票请求

Candidate.term小于 node. term，失败并降级为Follower
Candidate.term大于 node. term，成功如果node也是Candidate则降级，并更新term
Candidate.term等于node. term，如果node也是Candidate失败，否则4
比较上一条日志的term,如果node大则失败，小则成功，等于到5
比较上一条日志的index,如果node大则失败，否则成功

Candidate --> Follower

Candidate选举时，发现其它节点term > 自己term.

Candidate --> Leader

Candidate选举结果 > 总节点数/2

获取Leader结点特性
1.有最大的Term；
2. 如果Term相同，则有最大的Index；
3. 如果Term相同，Index也相同，就看谁最先发起；

Leader（维持）

向所有结点发送心跳和日志

Leader --> Follower

发现其它节点term > 自己term.

Raft日志复制

日志复制是分布式一致性算法的核心，所谓的一致性，就是集群多节点的数据一致性。

日志的数据结构

创建日志时的任期号term（用来检查节点日志是否出现不一致的情况）
状态机需要执行的指令（真正的内容）
索引index：整数索引表示日志条目在日志中位置

Raft 把每条日志都附加了任期号和下标来保证日志的唯一性。如果 2 个日志的相同的索引位置的日志条目的任期号相同，那么 Raft 就认为这个日志从头到这个索引之间全部相同。

日志的复制过程

在这里插入图片描述

客户端的向服务端发送请求（指令）。
follower接收到请求转发给leader
leader 把这个指令作为一条新的日志条目添加到日志中，然后并行发起 RPC 给其他的服务器，让他们复制这条信息。
假如这条日志被安全的复制 > 总结点/2，leader就提交这条日志并返回给客户端。
关于日志复制异常的Follower，Raft异步会通过强制 follower 直接复制 leader 的日志解决

日志冲突及解决

下图，所有的 follower 都和 leader 的日志冲突了，leader 的最后一条日志的任期是 6，下标是 10 ，而其他 follower 的日志都与 leader 不匹配。
在这里插入图片描述
一致性操作：

a follower 不需要删除任何条目，
b 也不需要删除
c follower 需要删除最后一个条目
d follower 需要删除最后 2 个任期为 7 的条目，
e 需要删除最后 2 个任期为 4 的条目，
f 则比较厉害，需要删除下标为 3 之后的所有条目。

具体思路：

Leader 为每一个 follower 维护一个下标，称之为 nextIndex，表示下一个需要发送给 follower 的日志条目的索引。
当一个新 leader 刚获得权力的时候，他将自己的最后一条日志的 index + 1，也就是上面提的 nextIndex 值，如果一个 follower 的日志和 leader 不一致，那么在下一次 RPC 附加日志请求中，一致性检查就会失败（不会插入数据）。
如果检查失败，leader 就会把 nextIndex 递减进行重试，直到遇到匹配到正确的日志。当匹配成功之后，follower 就会把冲突的日志全部删除，此时，follower 和 leader 的日志就达成一致。

安全性

Raft在非拜占庭错误情况下，包括网络延迟、分区、丢包、冗余和乱序等错误都可以保证正确，不会返回错误结果，这就是安全性保证。

Leader选举之后，如果Follower与Leader日志有冲突该如何处理？
答：通过强制 follower直接复制 leader 的日志解决，详情见上文。
如果在一个Follower宕机的时候Leader提交了若干的日志条目，然后这个Follower上线后可能会被选举为Leader并且覆盖这些日志条目，如此就会产生不一致？
答：candidate发送出去的投票请求消息必须带上其最后一条日志条目的Index与Term；接收者需要判断该Index与Term至少与本地日志的最后一条日志条目一样新，否则不给投票。因为前一个Leader提交日志条目的条件是日志复制给集群中的过半成员，选举为Leader的条件也是需要过半成员的投票。

在这里插入图片描述

a) S1是Leader，并且部分地复制了index-2；
b) S1宕机，S5得到S3、S4、S5的投票当选为新的Leader（S2不会选择S5，因为S2的日志较S5新），并且在index-2写入到一个新的条目，此时是term=3（注：之所以是term=3，是因为在term-2的选举中，S3、S4、S5至少有一个参与投票，也就是至少有一个知道term-2，虽然他们没有term-2的日志）；
c) S5宕机，S1恢复并被选举为Leader，并且开始继续复制日志（也就是将来自term-2的index-2复制给了S3），此时term-2，index-2已经复制给了多数的服务器，但是还没有提交；
d) S1再次宕机，并且S5恢复又被选举为Leader（通过S2、S3、S4投票，因为S2、S3、S4的term=4<5，且日志条目(为term=2,index=2)并没有S5的日志条目新，所以可以选举成功），然后覆盖Follower中的index-2为来自term-3的index-2；（注：此时出现了，term-2中的index-2已经复制到三台服务器，还是被覆盖掉）；
e) 然而，如果S1在宕机之前已经将其当前任期（term-4）的条目都复制出去，然后该条目被提交（那么S5将不能赢得选举，因为S1、S2、S3的日志term=4比S5都新）。此时所有在前的条目都会被很好地提交。

如果上述情况©中,term=2,index=2的日志条目被复制到大多数后，如果此时当选的S1提交了该日志条目，则后续产生的term=3，index=2会覆盖它，此时就可能会在同一个index位置先后提交一个不同的日志，这就违反了状态机安全性，产生不一致。
答：为了消除上述场景就规定Leader可以复制前面任期的日志，但是不会主动提交前面任期的日志。而是通过提交当前任期的日志，而间接地提交前面任期的日志。
网络分区会不会产生不一致的状况
答：机子是2n+1的个数。如产生分区，机子小于等于n的分区，将不会产生日志数据以及term不再增加。如果分区合并，n分区的机子板本落后也不可能成为Leader

线性一致性

所谓线性一致性，就是在 t1 的时间我们写入了一个值，那么在 t1 之后，我们的读一定能读到这个值，不可能读到 t1 之前的值。

在这里插入图片描述

Mysql 主从异步复制，你t1时间向主库插入数据x，t2时间去从库读数据x,是有可能读不到的。而线性一致性系统则是必须读到，即CAP理论中的C.

为什么Raft中没有线性一致性

Raft中有一个状态机，专门用来执行日志，相当于Mysql的解析执行器。状态机执行是要花时间的，Follower没这么快。

怎么实现线性一致性

Raft log
- 任何的读请求走一次Leader
- Leader 将读请求也记到log里面（像写请求一样）
- 等这个 log 提交之后，在 apply 的时候从状态机里面读取值

点评：非常方便的实现线性 read，但每次read 都需要走 Raft流程，全部依赖Leader, Follower在浪费。

ReadIndex Read
- 读请进来，将Leader commit index 记录到一个 local 变量 ReadIndex
- 向其他节点发起一次 heartbeat，如果大多数节点返回了对应的 heartbeat response，那么 leader 就能够确定现在自己仍然是 leader。(防止网络分区了，自己不知道)
- 将Leader commit index （Follower通过网络获取）记录到一个 local 变量 ReadIndex
- 等待自己的状态机执行，直到 apply index 超过了 ReadIndex

点评：Follower可通过网络获取ReadIndex。Follower帮助分担了Learder的部份压力，向其他节点发起一次 heartbeat仍是Learder的负担

Lease Read
- 读请进来，将Leader commit index 记录到一个 local 变量 ReadIndex
- heartbeat + election timeout内默认自己是leader。超过时间向其他节点发起一次 heartbeat并刷新heartbeat
- 将Leader commit index （Follower通过网络获取）记录到一个 local 变量 ReadIndex
- 等待自己的状态机执行，直到 apply index 超过了 ReadIndex

点评：优化了ReadIndex Read ，进一步节省了heartbeat对Leader的负担

Raft存储及日志压缩

在这里插入图片描述
在实际的系统中，不能让日志无限增长，否则系统重启时需要花很长的时间进行回放，从而影响可用性。Raft采用对整个系统进行snapshot来解决，snapshot之前的日志都可以丢弃。

集群成员动态变更

集群配额从 3 台机器变成了 5 台，可能存在这样的一个时间点，两个不同的领导者在同一个任期里都可以被选举成功（双主问题），一个是通过旧的配置，一个通过新的配置。
在这里插入图片描述

解决方法

Raft解决方法是每次成员变更只允许增加或删除一个成员（如果要变更多个成员，连续变更多次）。
在这里插入图片描述

Paxos算法

在Paxos base协议中存在3种角色: acceptor, proposer, learner.

Proposer向Acceptor提交提案（proposal），提案中含有决议（value）。
Acceptor审批提案。
Learner执行通过审批的提案中含有的决议。

Client   Proposer      Acceptor     Learner
   |         |          |  |  |       |  |
   X-------->|          |  |  |       |  |  Request
   |         X--------->|->|->|       |  |  Prepare(1)
   |         |<---------X--X--X       |  |  Promise(1,{Va,Vb,Vc})
   |         X--------->|->|->|       |  |  Accept!(1,V)
   |         |<---------X--X--X------>|->|  Accepted(1,V)
   |<---------------------------------X--X  Response
   |         |          |  |  |       |  |

Request, 客户端发送请求
Prepare，Proposer提交提案编号为n；
Promise，Acceptor审核提案，如果Acceptor当前提案内容大于等于n，则不接受，小于则成功。
Promise sucess, Proposer结果成功数是多数，进行Accept
Promise fail, Proposer结果成功数是少数，提案编号n+1跳回Prepare
Accept, Proposer将编号为n的提案内容发过去
Accepted，如果Acceptor中最大编号没超过n，则写入提案及Learner做备份。否则重新到Prepare
Response，返回结果。

点评：

当Proposer高并发的时候，可能出现活锁的现象，谁也提交不了？当发生冲突的时候，进行编号小的进行休眼，迟点发起。影响效率。
每次请求都要经2轮RPC通信，影响效率。

因为上述的问题，对Paxos base进行优化变成 Multi Paxos

项目启动时，通上Paxos base流程，先对Proposer选出Leader。
之前client语法只通过Leader来提案，流程如下

Client     P（leader）   Acceptor     Learner
   |         |          |  |  |       |  |
   X-------->|          |  |  |       |  |  Request
   |         X--------->|->|->|       |  |  Accept!(1,V)
   |         |<---------X--X--X------>|->|  Accepted(1,V)
   |<---------------------------------X--X  Response
   |         |          |  |  |       |  |

点评：
Proposer，Acceptor，Learner可以合到一个Server里面,然后通过状态来区分他们。这样Multi Paxos 和Raft模式已经很接近了

ZAB算法

zab同raft一样，也是由Multi Paxos变型过来的。也有三个状态LOOKING/FOLLOWING/LEADING。

LOOKING: 节点正处于选主状态，不对外提供服务，直至选主结束；
FOLLOWING: 作为系统的从节点，接受主节点的更新并写入本地日志；
LEADING: 作为系统主节点，接受客户端更新，写入本地日志并复制到从节点

选主过程：

LOOKING向其它机子发送（sid,zxid）

sid：机子编号。不同机子不同的编号
zxid：高32为epoch 轮数，相当于Raft中的term；低32位表示自增ID由0开始,相当于Raft中的Index.每次选出新的Leader，epoch会递增，同时zxid的低32位清0。

集群其他节点，这些节点会为发起选主的节点进行投票

zxid(A) > zxid(B)
sid(A) > sid(B)

点评：
ZAB和Raft在选主上面不是极其相似的。估计日志复制的细节上面有所差异

我的RaftDemo

/**
 *
 * 1.electionTime最终时间短的会选为主
 * 2.日志存储和读取
 */
public class RaftTest {

    public static void main(String[] args) {

        List<String> list = Lists.newArrayList("localhost:8771", "localhost:8772", "localhost:8773", "localhost:8774", "localhost:8775");

        List<RpcServer> ss = Lists.newArrayList();

        for (int i = 0; i < list.size(); i++) {

            String url = list.get(i);

            RpcServer server = new RpcServer(url);

            ss.add(server);
            if (i == 0) {
                server.setElectionTime(500l);
            }
            server.start();
        }

        ThreadUtil.sleep(3000);

        //结果大概率是8771
        for (int i = 0; i < ss.size(); i++) {

            if(i == ss.size() -1) {
                i = 0;
                ThreadUtil.sleep(2000);
            }
            RpcServer server = ss.get(i);
            if(server.isLeader()){
                System.out.println("leader node is " + server.getUrl());
                break;
            }

        }

        //让node结点接收一波心跳新
        ThreadUtil.sleep(2000);

        RpcClient rpcClient = new RpcClient();
        ClientKVReq putReq = ClientKVReq.newBuilder()
                .type(0)
                .key("yoyo")
                .value("eee")
                .build();
        ClientKVAck putRes = rpcClient.sendMassage(putReq);
        System.out.println(putRes.getResult());


        //让node结点接收一波心跳新
        //ThreadUtil.sleep(20000);


        ClientKVReq getReq = ClientKVReq.newBuilder()
                .type(1)
                .key("yoyo")
                .build();
        ClientKVAck getRes = rpcClient.sendMassage(getReq);
        System.out.println(getRes.getResult());

    }
}

运行结果：

[localhost:8771] electionTime:500
[localhost:8774] electionTime:6785
[localhost:8772] electionTime:4948
[localhost:8775] electionTime:3759
[localhost:8773] electionTime:4643
[localhost:8772] stepDown become FOLLOWER
[localhost:8774] stepDown become FOLLOWER
[localhost:8774] agree [localhost:8771]
[localhost:8775] stepDown become FOLLOWER
[localhost:8775] agree [localhost:8771]
[localhost:8772] agree [localhost:8771]
[localhost:8773] stepDown become FOLLOWER
[localhost:8773] agree [localhost:8771]
[localhost:8771] become leader
leader node is localhost:8771
LEADER[localhost:8771]  write [{index=0, term=2, command=Command(key=yoyo, value=eee)}]
FOLLOWER[localhost:8772]  write [{index=0, term=2, command=Command(key=yoyo, value=eee)}]
FOLLOWER[localhost:8773]  write [{index=0, term=2, command=Command(key=yoyo, value=eee)}]
FOLLOWER[localhost:8774]  write [{index=0, term=2, command=Command(key=yoyo, value=eee)}]
FOLLOWER[localhost:8775]  write [{index=0, term=2, command=Command(key=yoyo, value=eee)}]
LEADER[localhost:8771]  apply [{index=0, term=2, command=Command(key=yoyo, value=eee)}]
ok
FOLLOWER[localhost:8772]  apply [{index=0, term=2, command=Command(key=yoyo, value=eee)}]
FOLLOWER[localhost:8774]  apply [{index=0, term=2, command=Command(key=yoyo, value=eee)}]
FOLLOWER[localhost:8773]  apply [{index=0, term=2, command=Command(key=yoyo, value=eee)}]
FOLLOWER[localhost:8775]  apply [{index=0, term=2, command=Command(key=yoyo, value=eee)}]
FOLLOWER[localhost:8772]  ReadIndex to [0] with value:eee
eee