RAFT算法

参考资料: http://thesecretlivesofdata.com/raft/

1. 选举算法:

我们来模拟一下 RAFT算法的 选举过程

1.1. 粗糙的选举过程描述

角色:

• 领导者 leader
• 候选人 candidate
• 跟随者 follower

背景:

• 假设: 此时每个节点记录的任期编号为1, 节点A是leader领导者节点

开始选举:

1. 集群中, A节点leader下线, A节点不再向各个节点发送心跳包
2. 每个节点开始计算leader的心跳包超时时间(每个节点是随机的)
3. B节点第一个到超时时间
4. B节点设置自己的任期编号为2, 发送投票请求给其他所有节点
5. 其他节点如果是发现自己的任期编号小于2, 则将投票给B节点
6. 当B节点接收到的赞同票超过半数, 则选举结束
7. 节点B加冕为王, 开始向其他所有节点发送心跳包, 宣示主权

1.2. 处理冲突

以上的描述过于粗糙, 还有许多细节问题我们需要一一处理

问题1: 如果有多个节点一起发出投票请求, 接受者怎么处理?

• 同一个任期, 我只能投一次票, 谁的请求先发给我我就先给谁投票
• 无论我是什么角色, 如果收到一个投票请求, 比我的任期编号高, 我立刻转换身份变成跟随者, 并给它投票

问题2: 如果没有一个候选者获得半数以上的投票怎么办?

• 如果候选者没有获得半数以上投票, 那么候选者开始计算超时时间(随机时间), 等待下一次发起投票, 候选者超时时间较短, 跟随者超时时间较长

2. 日志同步

日志同步的算法就要简单得多

步骤:

1. 客户端向领导者发起请求,设置a=1
2. 领导者接收请求,修改数据,暂时hold住请求
3. 领导者将修改同步给其他所有节点
4. 跟随者接收到请求之后修改自己节点上的值 a=1, 这只是半提交
5. 跟随者发送修改成功的消息通知领导者
6. 当领导者收到半数以上跟随者修改成功的消息之后, 通知客户端修改成功
7. 同时领导者通知跟随者确认刚才修改的值 a=1 修改成功

• 这里使用了二阶段提交的算法, 3, 7, 两步就是两次提交的步骤

3. 成员变更

成员变更的算法也很简单
为了防止出现脑裂的情况发生, 成员变更, 尤其是增加成员, 我们一般采取单节点变更的方式

• 单节点变更, 就是通过一次变更一个节点实现成员变更
• 如果有多个节点需要变更, 则需要执行多次单成员变更, 多次变更是串行的

步骤:

1. 新节点向集群注册自己
2. leader节点向新节点同步数据
3. 领导者将新节点的配置同步到其他跟随者节点上
4. 完成