文章目錄
- 1、什么是Raft
- 2、Raft相關概念
- 3、原理決議
- 3.1、日志復制
- 3.2、Leader選舉
- 3.3、Leader節點宕機
- 3.4、多個Candidate競爭選舉
- 3.5、網路磁區處理
- 4、總結
- 5、參考
1、什么是Raft
Paxos 是論證了一致性協議的可行性，但是論證的程序據說晦澀難懂，缺少必要的實作細節，而且
工程實作難度比較高, 廣為人知實作只有 zk 的實作 zab 協議，
Paxos協議的出現為分布式強一致性提供了很好的理論基礎，但是Paxos協議理解起來較為困難，
實作比較復雜，
然后斯坦福大學RamCloud專案中提出了易實作，易理解的分布式一致性復制協議 Raft，Java，
C++，Go 等都有其對應的實作之后出現的Raft相對要簡潔很多，引入主節點，通過競選確定主節點，節
點型別：Follower、Candidate 和 Leader，
- Leader 會周期性的發送心跳包給 Follower，每個 Follower 都設定了一個隨機的競選超時時間（我想稱它為“靜默時間”），一般為 150ms~300ms；
- 如果在這個時間內沒有收到 Leader 的心跳包，就會變成 Candidate（靜默期已到，哥們我要出山了），進入競選階段；
- 通過競選階段的投票多的人成為Leader（當老大了），
2、Raft相關概念
節點狀態：
- Leader（主節點）：接受 Client 更新請求，寫入本地后，然后同步到其他副本中，
- Follower（從節點）：從 Leader 中接受更新請求，然后寫入本地日志檔案，對客戶端提供讀
請求， - Candidate（候選節點）：如果 Follower 在一段時間內未收到 leader 心跳，則判斷 leader
可能故障，發起選主提議，節點狀態從 Follower 變為 Candidate 狀態，直到選主結束，
Election Timeout：
選舉超時時間（可以被重置），是節點狀態從Follower變為Candidate的時間，是一個150ms～300ms的隨機值，
Heartbeat Timeout：
心跳超時時間，Leader節點會以固定的時間間隔定時給Follower節點發送心跳，
Election Term：
選舉輪次，初始值為0，當某個節點從Follower 變為 Candidate時該節點的Term會加1，Term值越大表示當前leader越新，
Request Vote：
請求投票，Candidate 在選舉程序中發起，收到多數派回應后，成為 Leader，
3、原理決議
Raft提供兩個核心程序：日志復制和Leader選舉，
3.1、日志復制
1、來自客戶端的修改都會被傳入 Leader，注意該修改還未被提交，只是寫入日志中，
2、Leader 會把修改復制到所有 Follower，
3、Leader 會等待大多數的 Follower 也進行了修改，然后才將修改提交，
4、此時 Leader 會通知的所有 Follower 讓它們也提交修改，此時所有節點的值達成一致，
3.2、Leader選舉
1、初始階段，只有 Follower，沒有 Leader，Follower A 優先等待一個隨機的Election Timeout（競選超時時間）之后，沒收到 Leader 發來的心跳包，因此進入競選階段，
2、A 發送投票請求給其它所有節點，
3、其它節點如果在當前Term沒有投過票則會對請求進行回復，如果超過一半的節點回復了，那么該 Candidate 就會變成 Leader，
4、之后 Leader 會根據Heartbeat Timeout周期性地發送心跳包給 Follower，Follower 接收到心跳包，會重置Election Timeout，
3.3、Leader節點宕機
當之前選舉的Leader A宕機，節點B和節點C在選舉超時時間內沒有收到Leader的心跳續約包，其中節點B優先結束選舉超時時間即變為Candidate，
后續的流程和之前一樣，只不過宕機的節點A不會做出任何回應，
3.4、多個Candidate競爭選舉
1、如果有多個 Follower 成為 Candidate，并且所獲得票數相同，那么就需要重新開始投票，
2、當重新開始投票時，由于每個節點設定的隨機競選超時時間不同，因此下一次再次出現多個Candidate 并獲得同樣票數的概率很低，
3.5、網路磁區處理
1、當出現網路磁區后，如果某個磁區沒有Leader則會進行Leader選舉，
2、當網路磁區恢復后，多個磁區里面的Leader取Term最大的一個作為磁區恢復以后整個集群的Leader，然后向其他節點同步自己的資料，
4、總結
Raft是在Paxos協議基礎上的一個便于理解，便于實作的分布式一致性協議，也經常被用在分布式系統和軟體當中，其中就包括了大名鼎鼎的Redis，兩者都是保證了CAP理論中的“AP”，
通過了解也發現Raft的Leader選舉和日志復制程序巧妙又有趣，對于入門分布式，以及了解分布式系統面臨的問題有很大的幫助，
5、參考
Raft影片演示：http://thesecretlivesofdata.com/raft/#home，
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