Raft算法

作者: 丹之 | 来源:发表于2018-11-18 16:34 被阅读48次

    Raft

    Paxos和Raft都是为了实现Consensus一致性这个目标,这个过程如同选举一样,参选者需要说服大多数选民(服务器)投票给他,一旦选定后就跟随其操作。Paxos和Raft的区别在于选举的具体过程不同。

    在Raft中,任何时候一个服务器可以扮演下面角色之一:

    • Leader: 处理所有客户端交互,日志复制等,一般一次只有一个Leader.
    • Follower: 类似选民,完全被动
    • Candidate候选人: 类似Proposer律师,可以被选为一个新的领导人。
      Raft阶段分为两个,首先是选举过程,然后在选举出来的领导人带领进行正常操作,比如日志复制等。下面用图示展示这个过程:
    1. 任何一个服务器都可以成为一个候选者Candidate,它向其他服务器Follower发出要求选举自己的请求:


    2. 其他服务器同意了,发出OK。



      注意如果在这个过程中,有一个Follower当机,没有收到请求选举的要求,因此候选者可以自己选自己,只要达到N/2 + 1 的大多数票,候选人还是可以成为Leader的。
      3.这样这个候选者就成为了Leader领导人,它可以向选民也就是Follower们发出指令,比如进行日志复制。


    3. 以后通过心跳进行日志复制的通知


    4. 如果一旦这个Leader当机崩溃了,那么Follower中有一个成为候选者,发出邀票选举。


    5. Follower同意后,其成为Leader,继续承担日志复制等指导工作:



      值得注意的是,整个选举过程是有一个时间限制的,如下图:



      Splite Vote是因为如果同时有两个候选人向大家邀票,这时通过类似加时赛来解决,两个候选者在一段timeout比如300ms互相不服气的等待以后,因为双方得到的票数是一样的,一半对一半,那么在300ms以后,再由这两个候选者发出邀票,这时同时的概率大大降低,那么首先发出邀票的的候选者得到了大多数同意,成为领导者Leader,而另外一个候选者后来发出邀票时,那些Follower选民已经投票给第一个候选者,不能再投票给它,它就成为落选者了,最后这个落选者也成为普通Follower一员了。

    英文动画演示Raft

    CAP定理

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    分布式事务

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