Raft分布式系统算法

 

Consensus一致性

    指多个服务器在状态达成一致。但是在一个分布式系统中，因为各种意外，有的机器宕机，无法和其他服务器达成一致状态的时候，通过这个一致性协议确保容错性，即使系统中有个别服务器宕机，也不影响其处理过程。

    为了使容错方式达成一致，我们不可能要求所有服务器都达成一致性状态，只要超过半数的服务器达成一致就可以了。假设有N台服务器，只要有N/2+1台达成一致就不影响系统。

 

Timeout/HeartBeat 心跳周期

    从选民中选出候选者，会有一个Timeout。候选者中选出领导者也会有一个Timeout，选民投票也会有Timeout。每个Timeout内只能执行一次操作，比如选民投票只能投一次，候选者只能发一次消息叫选民投它们。等到当前Timeout结束，第二个Timeout才可以进行二次操作。

 

在Raft中，任何时候一个服务器可以扮演以下角色之一：

    1）Leader：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。当部分机器宕机，所有服务器被分成了N部分，那么就会选举出N个Leader。当网络恢复，旧的Leader会降级为Follower，留下最新那个Leader，执行Commit操作。

    2）Follower：选民，完全被动，负责投票和听Leader的命令。

    3）Candidate：候选者，在Leader宕机或者没有Leader的时候，在Timeout内，系统自动选出来的Candidate候选者，可以有多个。C候选者选出来后，会向F选民发出消息：“投票给我！”在同一Timeoue内，F选民就会给它投票，只要超过半数的服务器投给它，那这个C候选者就可以变成L领导者。如果有多个候选者得到的票数一样，那么这几个候选者在它们的Timeout就会重新发起投票消息，选民在它们的Timeout结束后，就会给收到的最早的候选者消息投票。重复这个过程，直到某一候选者得到超过半数的投票。当然，在这个过程中，候选者也可以投票给自己。

 

执行日志复制操作

    1）领导者发出消息让选民复制日志：“请复制”，选民复制完成之后回复领导者：“已复制”，此时是uncommit状态。当领导者收到超过一半的选民回复，就会把状态改成Commit

    2）如果领导者在发出让选民复制日志消息之后，领导者挂了，那选民就重新选领导者，然后执行操作1。如果是部分选民挂了，那这部分选民就自主选一个新领导者，执行操作1。当网络恢复了，服务器修好了，两个领导者碰到，旧的领导者就会降级成选民，然后新领导者把uncommit状态改为commit