今天在团队内部做了一次分享，给组内的各位大神介绍了raft算法。老实说讲的内容中还是有些欠缺，主要是在内容深度上不够，只能按照论文上的内容讲，没有一些自己的提炼，再多多摸索吧。
这次会议我没有做PPT，只是打了一个文字稿，然后在白板上讲。下面贴的内容是按照文字稿复制过来的，当然和会议上实际讲的所有出入，就当做给没有听说过raft算法的朋友当做一个入门介绍吧。正儿八经学习还是得找其他资源，比如论文原文。
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我会去了解raft是因为在来公司实习，尤其是接触到prometheus之后，就去网上搜了一下学习分布式系统要看哪些东西，然后就搜出了raft。老实说我最开始是一点都看不懂它在讲什么的，而且也看不到它的实际作用，感觉就是没必要整出这么一个东西来。我打印出来的论文也一直放在屋里吃灰。
变化是在体验到influxdb-relay和influxdb集群版的差别后，我开始渐渐意识到一致性算法对于分布式系统的重要性。relay它只是简单得将客户端的数据转发给多个influxdb实例，至于每个实例成不成功，它没法保证。后来我试用了InfluxDB带有集群功能的企业版，那个确实就是我们想要的功能，往任何一个节点写入任何一条数据，只要服务器告诉我写成功了，无论接下来这个集群发生了怎样极端的故障, 我还是基本能相信这个数据是没问题的.而Influxdb的集群版就正是使用了raft算法保证了这种一致性，并且他们用的还是和consul同样的库。这时候我再去学raft就和几个月前的感受不大一样了。
raft的论文是斯坦福一个计算机博士在13年发的,而另外一个一致性算法paxos是1990发的.对比下发现最近几年出来的项目很多都是用了raft而不是paxos,像etcd,consul,tidb这些都是用raft,而ceph用的是paxos,ceph查了下是10年开始的项目.所以还是能看出raft与同类比起来的一些优点的,应该确实是比较容易学.
然后接下来我就讲下raft它的算法过程,其实我也只是看了几遍论文,很多东西我的理解也不是很通透,这个要真正拿去实践下才能做得到.我就大概按照论文的内容讲,会省略掉一些内容.
我们先假设一个场景, 就拿consul来举例, 假设我们现在有一个3节点的consul集群,nodeA,nodeB,nodeC.这3个节点都是运行在consul的server模式下.我们看下raft会怎样处理这3个节点.
在raft里面, 有3种角色, 领导者, 候选者,跟随者.
领导者的负责管理集群,并处理来自用户的请求.
跟随者是领导者的一个副本, 它会在领导者出现故障的时候顶替它.
而从跟随者变成领导者,有一个中间状态,那就是候选者.
以我们上面的3个consul节点来做例子.我们先启动了3个consul,这时候他们都处于跟随者的状态,这也是raft算法中节点启动时的初始状态.跟随者启动之后,他们会等待一段时间,如果这个时间内没有领导者发心跳包给它,那么跟随者就会进入候选者的状态.进入选举阶段,这也是raft算法中3个子问题中的第一个.
如何选举的呢?每个候选者手中都有一张票, 这张牌可以投给集群任意一个节点.比如nodeA可以投给nodeB,nodeC,当然也可以投给自己.只要一个节点能够拿到大多数节点的选票,那么它就当选为leader.比如,nodeA拿到了nodeB,nodeC两张票,那么它就是leader
但是实际上raft的算法的选举没有这么简单,因为这种方法有一个问题,那就是选票可能会被瓜分掉.比如nodeA,nodeB,nodeC,他们分别把票都投给了自己,或者A投给B,B投给C,C投给A,这样谁也当不成leader.
raft是怎么解决这个问题的呢, 它引入两个概念,一个是任期,一个是选举超时时间.任期就是把时间轴切成一个个可以被编号的时间段.比如,我们上面3个节点启动的时候,都会进入第一个任期.而选举的超时时间是定义每个节点等待投票信息的最长时间的
还是拿我们上面的三个节点举例子.A,B,C启动,进入跟随者状态,接下来等不到领导者的心跳过来,都进入候选者状态,开始请求选举leader,这时候任期是1.raft会给每个节点在一个范围内随机设置一个超时时间,比如A是10ms,B是20ms,C是30ms.如果A在10ms内当不成leader, 那么它就给自己的任期号加1,变成任期2,重新开始投票.这时候B和C还是任期1.而且raft有个限制,就是会拒绝来自任期号低于自己的节点的选票,.比如这时候只能A投给B和C, B和C如果投给A那么会被A拒绝掉.并且节点在通讯的时候发现有比自己的任期号更高的,它会也马上提升自己的任期.用这种方法几轮下来,是一定可以选出一个leader的.
上面讲的这个选举问题,是raft三个子问题中的的第一个,领导选举.接下来我们看第二个问题,日志复制.
当leader被选举出来后,我们就假设A当上了leader.集群开始能够处理用户的请求.我们可以把用户的每一个请求都当成是一个指令,leader的一个重要任务,就是要将这些指令复制到集群的其他节点去.raft里面用日志这个词来描述这样一种指令,日志里面会记录一个任期号,一个日志的编号,还有执行的指令.Raft会维护日志,让他们能够满足下面的两个很重要的特性:
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如果两个日志条目拥有相同的日志编号和任期编号,那么两个日志就存储了相同的指令
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如果两个日志条目拥有相同的日志编号和任期编号,那么他们前面的日志所有日志都会相同
leader会决定什么时候可以应用日志中的指令,这种可以被应用的日志的状态在raft里面被描述为commited,所有commited的日志都会持久化存储.一个日志怎样才能算是commited呢.raft里面的定义就是,leader已经能确认这个日志已经被复制到大多数节点上面.
它的流程是这样的:比如我们有一个请求是要存一个kv到consul里面,请求到了leader nodeA这里,nodeA会将包含请求中的指令的日志发送到nodeB和nodeC上面.nodeA会等待他们返回的结果, 如果写入的节点能够超过半数,那么nodeA才会告诉客户端请求是成功的.
如果leader永远正常运行,那么理论上那些能够正常工作的副本的日志是会和leader保持一致的.但现实情况是leader总会有崩溃的那一天.比如NodeA在复制日志给B和C的过程中,B复制好了,但C还没复制好时nodeA就崩溃了,这种情况就会导致集群中的状态不一致,更加极端的是leader可能会在短时间内更换多次,这种情况下,集群内的日志会更加混乱.
(画图)
前面说过一个合格的一致性算法,只要leader告诉我们请求是ok的,那么不管发生什么极端的情况,任何时候任何节点的数据应该都是ok,但是像上面上面这种情况完全是有可能出现的,raft是如何保证数据的安全性呢?接下来就是raft的第三个子问题,安全性.
安全性一:
选举限制:
raft在选择leader的时候还有一个限制,就是这个候选人在选举时要联系集群中的大部分节点,验证这个候选者是不是拥有所有已经提交过的日志.如果没有,那么它就不可能当上leader.
raft的比较规则是这样的:
如果两份日志最后的条目的任期号不同，那么任期号大的日志更加新。如果两份日志最后的条目任期号相同，那么日志比较长的那个就更加新。
安全性二:
对提交旧日志进行限制,在提交当前term的日志之前,不准leader提交当前任期之前的任何日志.
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准备的草稿只有这些了，昨晚准备到12点多，挡不住困意只能作罢，第二天再临场讲了一些内容。
留张照片做个纪念，以后不知道还会不会有。
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