使用C++ 20协程实现Raft共识算法

本文描述了如何在不使用任何额外库的情况下在c++ 20中实现Raft Server共识模块。文章分为三个主要部分:

1. Raft算法的全面概述
2. 关于Raft服务器开发的详细说明
3. 对基于协程的自定义网络库的描述

该实现利用了C++ 20的强大功能，特别是协同程序，为构建分布式系统的关键组件提供了一种有效而现代的方法。本文会不仅展示了C++ 20协程在复杂编程环境中的实际应用和优点，而且还深入探讨了从头开始构建共识模块(如Raft Server)时遇到的挑战和解决方案。可以参考开源项目：miniraft-cpp 和 coroio 进一步探索和实际应用。

简介

在深入研究Raft算法的复杂性之前，让我们考虑一个现实世界的例子。我们的目标是开发一个网络键值存储(K/V)系统。在C++中，这可以通过使用unordered_map<string, string>轻松实现。然而，在实际应用程序中，对容错存储系统的需求增加了复杂性。一种看似简单的方法可能需要部署三台(或更多)机器，每台机器托管该服务的一个副本。用户可能期望管理数据复制和一致性。然而，这种方法可能导致不可预测的行为。例如，可以使用特定的键更新数据，然后稍后检索旧版本。

用户真正想要的是一个分布式系统，可能分布在多台机器上，运行起来像单主机系统一样流畅。为了满足这一需求，共识模块通常被放置在K/V存储(或任何类似的服务，以下称为“状态机”)的前面。此配置确保与状态机的所有用户交互都通过共识模块路由，而不是直接访问。考虑到这个上下文，现在让我们看看如何实现这样一个共识模块，以Raft算法为例。 

Raft概述

在Raft算法中，有奇数个参与者称为peers。每个peers都有自己的记录日志。有一个同侪领袖，其他人都是追随者。用户将所有请求(读和写)直接发送给leader。当接收到更改状态机的写请求时，leader首先将其记录下来，然后再将其转发给follower，后者也将其记录下来。一旦大多数peers成功响应，leader就认为该条目已提交，将其应用于状态机，并通知用户其成功。

Term是Raft中的一个关键概念，它只会不断发展。当系统发生变化时，例如领导层的变化，Term也会发生变化。Raft中的日志具有特定的结构，每个条目由Term和Payload组成。这个词指的是写最初条目的领导者。Payload表示要对状态机进行的更改。Raft保证具有相同索引和Term的两个条目是相同的。Raft日志不只是附加的，可以被截断。例如，在下面的场景中，leader S1在崩溃之前复制了两个条目。S2率先开始复制条目，S1的log与S2和S3的log不同。因此，S1日志中的最后一个条目将被删除并替换为一个新条目。

Raft RPC API

让我们再看一下一下Raft RPC。值得注意的是，Raft API非常简单，只有两个调用。我们将从查看领导人选举API开始。重要的是要注意，Raft确保每学期只能有一个领导者。如果选举失败，也可能出现没有领导人的任期。为了确保只发生一次选举，对peers将其投票保存在名为VotedFor的持久变量中。选举RPC称为RequestVote，它有三个参数:Term、LastLogIndex和LastLogTerm。响应包含Term和votegranting。值得注意的是，每个请求都包含Term，在Raft中，peer只有在它们的Terms兼容的情况下才能有效地通信。

当一个peer发起选举时，它向其他peer发送RequestVote请求并收集他们的投票。如果大多数人的回答都是积极的，这个伙计就晋升为领导者。

现在让我们看一下AppendEntries请求。它接受参数Term、PrevLogIndex、PrevLogTerm和Entries，响应包含Term和Success。如果请求中的Entries字段为空，则充当Heartbeat。

当接收到AppendEntries请求时，follower会检查PrevLogIndex中的Term。如果匹配到PrevLogTerm, follower会在其日志中添加以PrevLogIndex + 1开头的条目(如果存在，则删除在PrevLogIndex之后的条目)：

如果条件不匹配，则follower返回Success=false。在这种情况下，leader会重新发送请求，并将PrevLogIndex降低1。

当peer接收到RequestVote请求时，它将其LastTerm和LastLogIndex对与最近的日志条目进行比较。如果这对小于或等于请求者的，peer返回votegranting =true。

Raft中的状态转换

Raft的状态转换是这样的。每个peer从Follower状态开始。如果Follower在设定的超时时间内没有收到AppendEntries，则扩展其Term并移动到Candidate状态，从而触发选举。如果赢得选举，对等体可以从Candidate状态移动到Leader状态，如果收到AppendEntries请求，则返回到Follower状态。如果在超时时间内没有转换为Follower或Leader, Candidate也可以恢复为Candidate。如果处于任何状态的peer接收到具有大于其当前状态的Term的RPC请求，则它将移动到Follower状态。

安全提交

现在让我们考虑一个示例，该示例演示了Raft并不像看起来那么简单。我从Diego Ongaro的论文中选取了这个例子。S1在第2项中处于领先地位，它在崩溃之前复制了两个条目。在此之后，S5在第三学期领先，增加了一个条目，然后崩溃了。接下来，S2接管了Term 4的领导权，复制了Term 2的条目，为Term 4添加了自己的条目，然后崩溃了。这导致两种可能的结果:S5重新获得领导地位并截断Term 2中的条目，或者S1重新获得领导地位并提交Term 2中的条目。Term 2中的条目只有在被新leader的后续条目覆盖后才会被安全提交。