如何理解分布式一致性Raft协议


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Raft协议就是保证多个服务器节点数据一致性的协议。接下来我们看看Raft是怎么工作的。Raft协议中,一个服务器的节点可以是以下三种状态中的任意一个:Follower 状态:跟随者,被动接收数据。我们用实心圆表示。Candidate 状态:候选人,可以被选做Leader。我们用实心圆+虚线边框表示。Leader 状态:领导者,处理所有客户端交互,日志复制等,一般一次只有一个Leader. 我们用实心圆+实线边框表示。所有的节点都是从Follower状态开始的。
如果Follower在一定的时间里面没有收到选举请求或者Leader节点的回复,Follower则会转变为Candidate。
Candidate会发送选举请求给所有的其他节点,收到选举请求的其他节点会反馈回Candidate,当Candidate收到的所有响应数目大于n/2 时,Candidate会认为绝大多数节点已经选我作为Leader了,这时候Candidate就会转变为Leader。接下来所有的数据变化都会经由Leader发起。
在Raft系统中,所有的数据变化都是以日志记录的形式添加到服务节点之中。服务节点会不断的读取日志记录,并将日志记录更新到服务节点的数据中。日志记录最开始的状态是uncommited, 更新之后状态则变为commited.为了实现所有服务节点的一致性更新,步骤如下:client 发送数据更改请求到LeaderLeader复制日志记录到Follower节点Leader等待大多数节点完成复制日志记录。Leader节点commit 当前日志记录,并更新Leader节点的数据。image.pngLeader通知Follower节点该日志记录已经commit.Follower节点commit该日志记录。整个分布式系统实现了数据一致性。在Raft 协议中,有一个term的概念。term是一个选举周期,一个term周期只会产生一个Leader,term连续递增。在Raft协议中,为了保证选举和数据更新的顺利进行,规定了两种类型的timeout:
选举timeout和心跳timeout。每个term开始时,会重置选举timeout。在一个term中,Follower会等待timeout的时间,如果超出这个时间还没有得到其他节点的选举请求,Follower会主动转变为Candidate,并且term+1,意味着开启了新的选举周期。选举timeout是150ms-300ms之间的一个随机数,之所以随机产生timeout,是为了避免同时产生多个Candidate的情况。当Follower转变为Candidate之后,term加1, 然后开始新一轮的选举。Candidate首先会将自己的Vote Count 加1,然后发送请求选举的消息给其他节点。接收节点首先会比较term的大小,如果自己的term小于Candidate的term,则更新自己的term和Candidate的term保持一致,并重置timeout。如果接收节点在这个term中还没有做任何选举,则会返回选举响应消息给Candidate节点。Candidate 节点收到大部分节点的选举响应之后,会变成Leader 节点。一个选举周期完成,接下来Leader 发送更新日志给Follower节点,进入日志更新阶段。值得注意的是Candidate只有得到超出n/2个节点的选举响应才能变为Leader节点。如果两个Follower节点同时变成Candidate节点,则会产生选举分裂的问题。
现在假设我们总共有4个节点,其中两个节点同时变成Candidate节点,并向其余两个节点发送选举请求:
节点B,C成为Candidate节点并行向节点A,D发送选举请求。

节点A,D分别响应节点B,C的请求,这时候两个Candidate节点由于得到的Vote都是2,不满足大于n/2的条件,则其不能转变为Leader节点,继续等待timeout至新的term开始并开启新一轮的选举,只到符合条件为止。
当系统进入到日志复制阶段,Leader节点会以心跳timeout的节奏向Follower节点发送日志记录,并且需要确保所有的节点都能够接受到完整的日志记录。客户发送set 5 给Leader, 在下一个心跳timeout,Leader将set 5的日志记录发给Follower。Leader 收到大部分节点的ack 响应之后,c开发云主机域名ommit 该日志记录。Leader通知Client已经提交该日志记录,同时通知Follower 提交该日志记录。关于“如何理解分布式一致性Raft协议”这篇文章的内容就介绍到这里,感谢各位的阅读!相信大家对“如何理解分布式一致性Raft协议”知识都有一定的了解,大家如果还想学习更多知识,欢迎关注开发云行业资讯频道。

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