复制状态机
共识算法是从复制状态机的背景下提出的。在这种方法中，一组服务器上的状态机产生相同状态的副本，并且在一些机器宕掉的情况下也可以继续运行。复制状态机在分布式系统中被用于解决很多容错的问题。
1.png
复制状态机通常都是基于复制日志实现的，如上图。每一个服务器存储一个包含一系列指令的日志，并且按照日志的顺序进行执行。每一个日志都按照相同的顺序包含相同的指令，所以每一个服务器都执行相同的指令序列。因为每个状态机都是确定的，每一次执行操作都产生相同的状态和同样的序列。
保证复制日志相同就是共识算法的工作了。在一台服务器上，共识模块接收客户端发送来的指令然后增加到自己的日志中去。它和其他服务器上的共识模块进行通信来保证每一个服务器上的日志最终都以相同的顺序包含相同的请求，尽管有些服务器会宕机。一旦指令被正确的复制，每一个服务器的状态机按照日志顺序处理他们，然后输出结果被返回给客户端。因此，服务器集群看起来形成一个高可靠的状态机。
实际系统中使用的共识算法通常含有以下特性：
- 安全性保证（绝对不会返回一个错误的结果）：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。
- 可用性：集群中只要有大多数的机器可运行并且能够相互通信、和客户端通信，就可以保证可用。因此，一个典型的包含 5 个节点的集群可以容忍两个节点的失败。服务器被停止就认为是失败。他们当有稳定的存储的时候可以从状态中恢复回来并重新加入集群。
- 不依赖时序来保证一致性：物理时钟错误或者极端的消息延迟在可能只有在最坏情况下才会导致可用性问题。
- 通常情况下，一条指令可以尽可能快的在集群中大多数节点响应一轮远程过程调用时完成。小部分比较慢的节点不会影响系统整体的性能。
Raft特性
- 强领导者：和其他共识算法相比，Raft 使用一种更强的领导能力形式。比如，日志条目只从领导者发送给其他的服务器。这种方式简化了对复制日志的管理并且使得 Raft 算法更加易于理解。
- 领导选举：Raft 算法使用一个随机计时器来选举领导者。这种方式只是在任何共识算法都必须实现的心跳机制上增加了一点机制。在解决冲突的时候会更加简单快捷。
- 关系调整：Raft 使用一种共同一致的方法来处理集群成员变换的问题，在这种方法中，两种不同的配置都要求的大多数机器会重叠。这就使得集群在成员变换的时候依然可以继续工作。
Raft设计
2.png
Raft 通过选举一个领导人，然后给予他全部的管理复制日志的责任来实现一致性。领导人从客户端接收日志条目，把日志条目复制到其他服务器上，并且当保证安全性的时候告诉其他的服务器应用日志条目到他们的状态机中。
拥有一个领导人大大简化了对复制日志的管理。例如，领导人可以决定新的日志条目需要放在日志中的什么位置而不需要和其他服务器商议，并且数据都从领导人流向其他服务器。而且领导人可以宕机，可以和其他服务器失去连接，这时一个新的领导人会被选举出来。
通过领导人的方式，Raft 将一致性问题分解成了三个相对独立的子问题：
- 领导选举：当先存的领导人宕机的时候，一个新的领导人需要被选举出来
- 日志复制：领导人必须从客户端接收日志然后复制到集群中的其他节点，并且强制要求其他节点的日志保持和自己相同。
- 安全性：在 Raft 中安全性的关键是在下表中展示的状态机安全：如果有任何的服务器节点已经应用了一个确定的日志条目到它的状态机中，那么其他服务器节点不能在同一个日志索引位置应用一个不同的指令。
| 特性 | 解释 |
|---|---|
| 选举安全特性 | 对于一个给定的任期号，最多只会有一个领导人被选举出来 |
| 领导人只附加原则 | 领导人绝对不会删除或者覆盖自己的日志，只会增加 |
| 日志匹配原则 | 如果两个日志在相同的索引位置的日志条目的任期号相同，那么我们就认为这个日志从头到这个索引位置之间全部完全相同 |
| 领导人完全特性 | 如果某个日志条目在某个任期号中已经被提交，那么这个条目必然出现在更大任期号的所有领导人中 |
| 状态机安全特性 | 如果一个领导人已经在给定的索引值位置的日志条目应用到状态机中，那么其他任何的服务器在这个索引位置不会提交一个不同的日志 |
流程.png
状态：
| 状态 | 所有服务器上持久存在的 |
|---|---|
| currentTerm | 服务器最后一次知道的任期号（初始化为 0，持续递增） |
| votedFor | 在当前获得选票的候选人的 Id |
| log[] | 日志条目集；每一个条目包含一个用户状态机执行的指令，和收到时的任期号 |
| 状态 | 所有服务器上经常变的 |
|---|---|
| commitIndex | 已知的最大的已经被提交的日志条目的索引值 |
| lastApplied | 最后被应用到状态机的日志条目索引值（初始化为 0，持续递增） |
| 状态 | 在领导人里经常改变的 （选举后重新初始化） |
|---|---|
| nextIndex[] | 对于每一个服务器，需要发送给他的下一个日志条目的索引值（初始化为领导人最后索引值加一） |
| matchIndex[] | 对于每一个服务器，已经复制给他的日志的最高索引值 |
附加日志 RPC：
由领导人负责调用来复制日志指令；也会用作heartbeat
| 参数 | 解释 |
|---|---|
| term | 领导人的任期号 |
| leaderId | 领导人的 Id，以便于跟随者重定向请求 |
| prevLogIndex | 新的日志条目上一条的索引值 |
| prevLogTerm | prevLogIndex 条目的任期号 |
| entries[] | 准备存储的日志条目（表示心跳时为空；一次性发送多个是为了提高效率） |
| leaderCommit | 领导人已经提交的日志的索引值 |
| 返回值 | 解释 |
|---|---|
| term | 当前的任期号，用于领导人去更新自己 |
| success | 跟随者包含了匹配上 prevLogIndex 和 prevLogTerm 的日志时为真 |
接收者实现：
- 如果
term < currentTerm就返回 false - 如果日志在 prevLogIndex 位置处的日志条目的任期号和 prevLogTerm 不匹配，则返回 false
- 如果已经已经存在的日志条目和新的产生冲突（相同偏移量但是任期号不同），删除这一条和之后所有的
- 附加任何在已有的日志中不存在的条目
- 如果
leaderCommit > commitIndex，令 commitIndex 等于 leaderCommit 和 新日志条目索引值中较小的一个
请求投票 RPC：
由候选人负责调用用来征集选票（5.2 节）
| 参数 | 解释 |
|---|---|
| term | 候选人的任期号 |
| candidateId | 请求选票的候选人的 Id |
| lastLogIndex | 候选人的最后日志条目的索引值 |
| lastLogTerm | 候选人最后日志条目的任期号 |
| 返回值 | 解释 |
|---|---|
| term | 当前任期号，以便于候选人去更新自己的任期号 |
| voteGranted | 候选人赢得了此张选票时为真 |
接收者实现：
- 如果
term < currentTerm返回 false （5.2 节） - 如果 votedFor 为空或者就是 candidateId，并且候选人的日志也自己一样新，那么就投票给他
所有服务器需遵守的规则：
所有服务器：
- 如果
commitIndex > lastApplied，那么就 lastApplied 加一，并把log[lastApplied]应用到状态机中 - 如果接收到的 RPC 请求中，任期号
T > currentTerm，那么就令 currentTerm 等于 T，并切换状态为跟随者
跟随者：
- 响应来自候选人和领导者的请求
- 如果在超过选举超时时间的情况之前都没有收到领导人的心跳，或者是候选人请求投票的，就自己变成候选人
候选人：
- 在转变成候选人后就立即开始选举过程
- 自增当前的任期号（currentTerm）
- 给自己投票
- 重置选举超时计时器
- 发送请求投票的 RPC 给其他所有服务器
- 如果接收到大多数服务器的选票，那么就变成领导人
- 如果接收到来自新的领导人的附加日志 RPC，转变成跟随者
- 如果选举过程超时，再次发起一轮选举
领导人：
- 一旦成为领导人：发送空的附加日志 RPC（心跳）给其他所有的服务器；在一定的空余时间之后不停的重复发送，以阻止跟随者超时（5.2 节）
- 如果接收到来自客户端的请求：附加条目到本地日志中，在条目被应用到状态机后响应客户端（5.3 节）
- 如果对于一个跟随者，最后日志条目的索引值大于等于 nextIndex，那么：发送从 nextIndex 开始的所有日志条目：
- 如果成功：更新相应跟随者的 nextIndex 和 matchIndex
- 如果因为日志不一致而失败，减少 nextIndex 重试
- 如果存在一个满足
N > commitIndex的 N，并且大多数的matchIndex[i] ≥ N成立，并且log[N].term == currentTerm成立，那么令 commitIndex 等于这个 N
Raft日志一致性
日志匹配特性
- 如果在不同的日志中的两个条目拥有相同的索引和任期号，那么他们存储了相同的指令。
- 如果在不同的日志中的两个条目拥有相同的索引和任期号，那么他们之前的所有日志条目也全部相同。
第一个特性来自这样的一个事实，领导人最多在指定的一个日志索引位置创建一条日志条目，同时日志条目在日志中的位置也从来不会改变。第二个特性由附加日志 RPC 的一个简单的一致性检查所保证。在发送附加日志 RPC 的时候，领导人会把新的日志条目紧接着之前的条目的索引位置和任期号包含在里面。如果跟随者在它的日志中找不到包含相同索引位置和任期号的条目，那么他就会拒绝接收新的日志条目。一致性检查就像一个归纳步骤：一开始空的日志状态肯定是满足日志匹配特性的，然后一致性检查保护了日志匹配特性当日志扩展的时候。因此，每当附加日志 RPC 返回成功时，领导人就知道跟随者的日志一定是和自己相同的了。
在 Raft 算法中，领导人处理不一致是通过强制跟随者直接复制自己的日志来解决了。这意味着在跟随者中的冲突的日志条目会被领导人的日志覆盖。领导人必须找到最后两者达成一致的地方，然后删除从那个点之后的所有日志条目，发送自己的日志给跟随者。所有的这些操作都在进行附加日志 RPCs 的一致性检查时完成。领导人针对每一个跟随者维护了一个 nextIndex，这表示下一个需要发送给跟随者的日志条目的索引地址。当一个领导人刚获得权力的时候，他初始化所有的 nextIndex 值为自己的最后一条日志的index加1（图 7 中的 11）。如果一个跟随者的日志和领导人不一致，那么在下一次的附加日志 RPC 时的一致性检查就会失败。在被跟随者拒绝之后，领导人就会减小 nextIndex 值并进行重试。最终 nextIndex 会在某个位置使得领导人和跟随者的日志达成一致。当这种情况发生，附加日志 RPC 就会成功，这时就会把跟随者冲突的日志条目全部删除并且加上领导人的日志。一旦附加日志 RPC 成功，那么跟随者的日志就会和领导人保持一致，并且在接下来的任期里一直继续保持。
3.png
领导人知道一条当前任期内的日志记录是可以被提交的，只要它被存储到了大多数的服务器上。如果一个领导人在提交日志条目之前崩溃了，未来后续的领导人会继续尝试复制这条日志记录。然而，一个领导人不能断定一个之前任期里的日志条目被保存到大多数服务器上的时候就一定已经提交了。上图展示了一种情况，一条已经被存储到大多数节点上的老日志条目，也依然有可能会被未来的领导人覆盖掉。
上图的时间序列展示了为什么领导人无法通过老的日志的任期号来判断其提交状态。在 (a) 中，S1 是领导者，部分的复制了索引位置 2 的日志条目。在 (b) 中，S1 崩溃了，然后 S5 在任期 3 里通过 S3、S4 和自己的选票赢得选举，然后从客户端接收了一条不一样的日志条目放在了索引 2 处。然后到 (c)，S5 又崩溃了；S1 重新启动，选举成功，开始复制日志。在这时，来自任期 2 的那条日志已经被复制到了集群中的大多数机器上，但是还没有被提交。如果 S1 在 (d) 中又崩溃了，S5 可以重新被选举成功（通过来自 S2，S3 和 S4 的选票），然后覆盖了他们在索引 2 处的日志。但是，在崩溃之前，如果 S1 在自己的任期里复制了日志条目到大多数机器上，如 (e) 中，然后这个条目就会被提交（S5 就不可能选举成功）。 在这个时候，之前的所有日志就会被正常提交处理。
网友评论