分布式系统的 Raft 算法

作者: angeChen | 来源:发表于2017-09-27 15:54 被阅读239次

    在了解Raft之前,我们先了解Consensus一致性这个概念

    Consensus(一致性)

    指多个服务器状态达成一致,但是在一个分布式系统中,因为各种意外可能,有的服务器会崩溃或变得不可靠,它就不能和其他的服务器达成一致状态。这样就需要一种Consensus协议,一致性协议是为了确保容错性,也就是即使系统中有一两个服务器宕机,也不会影响其处理过程。

    为了以容错方式达成一致,我们不可能要求所有服务器100%都达成一致状态,只要超过半数的大多数服务器达成一致就可以了,假设有N台服务器,N/2 +1 就超过半数,代表大多数了。

    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。

    Paxos

    过去,Paxos一直是分布式协议的标准,但是Paxos难于理解,更难以实现,Goodle的分布式系统Chubby 作为 Paxos 实现遭遇到很多坑。

    Raft

    Raft 和 Paxos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。


    4. 然后通过心跳进行日志复制的通知


    5. 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


    6. 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

    日志复制(示例)

    下面以日志复制为例子说明Raft算法

    1. 假设Leader领导人已经选出,这时客户端发出增加一个日志的要求,比如日志是"sally":


    2. Leader要求Followe遵从他的指令,都将这个新的日志内容追加到他们各自日志中:


    3. 大多数follower服务器将日志写入磁盘文件后,确认追加成功,发出Commited Ok


    4. 在下一个心跳heartbeat中,Leader会通知所有Follwer更新commited 项目

    对于每个新的日志记录,重复上述过程。

    注意:raft算法基于选举得票数必须N/2 +1,所以一般服务器个数为奇数。(Leader可以投票给自己)

    如果在这一过程中,发生了网络分区或者网络通信故障,使得Leader不能访问大多数Follwers了,那么Leader只能正常更新它能访问的那些Follower服务器,而大多数的服务器Follower因为没有了Leader,他们重新选举一个候选者作为Leader,然后这个Leader作为代表于外界打交道,如果外界要求其添加新的日志,这个新的Leader就按上述步骤通知大多数Followers,如果这时网络故障修复了,那么原先的Leader就变成Follower,在失联阶段这个老Leader的任何更新都不能算commit,都回滚,接受新的Leader的新的更新。

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