看动画学会 Raft 算法
作者：HDT3213
分布式和一致性
分布式系统中数据必然会存在于多台机器，一致性简单地说就是分布式系统中的各个部分保持数据一致
但让数据保持一致往往并不像看上去那么简单，假设我们有两台机器 A 与 B，这时 A 更新了数据，A 需要将更新的指令同步到 B，如果 A 到 B 网络传输到 B 数据落地的总时间为 500ms，那么这个 500ms 就是可能造成数据不一致的时间窗口，假如两台机器分属不同机房，甚至分属不同国家的机房，其时间窗口会更大，具体会造成什么影响呢？
在谈分布式一致性之前，我们首先了解一个定理，那就是 CAP 定理，请注意，CAP 是定理而非理论，CAP 定理证明了一个分布式系统只能同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance）这三项中的两项。
一致性（Consistency）：指的就是整个集群的所有节点数据保持一致
可用性（Availability）：在数据同步过程中，集群是否是可用状态
分区容忍性（Partition tolerance）：是否能够容忍网络分区的发生
C 和 A相对好理解，这里着重说一下 P（Partition tolerance）分区容忍性，听着比较拗口，说实话，刚开始看到他的时候也是一脸茫然，分区？什么是分区？其实分区（Partition）简单的说就是服务器之间的网络通信断了，两边的服务器变成两个独立的集群，这就是所谓的分区，断了的原因有很多比如交换机故障，路由器故障，扫地阿姨把网线拔了等等，然后什么是容忍性（tolerance），这个就很好理解了，是不是发生分区了我的服务就不再提供服务了呢，当然不是，否则也就没有高可用一说了，那么我们能否说不做网络故障可能发生的假设呢，答案必然是不能的，首先网络延迟是必然的，网络延迟的过程中也可以将其当做发生分区，另外网络故障也可以说是必然的。
在所有分布式系统中 P 几乎都是不可抛弃的，所以说我们的选择也就只剩两个了 AP 和 CP。（两项）
如何理解 CP 与 AP
举个简单例子，若我们集群有两台机器，而两台机器网络发生中断而导致出现分区:
如果我们在双发无法通信的情况下继续允许两边进行写入，则必然造成数据的不一致，这时我们实现了 AP 而抛弃了C。
但如果我们禁止其中一方进行写入，这样就可以保证系统的一致性了，但我们却因为将一中一个副本置为不可用而导致了A属性的丧失，也是说实现了 CP。
至此分布式和一致性的背景知识就介绍完毕（摘抄自网络），篇幅问题就不展开聊了，下面进入正题。
Raft 算法
分布式一致性是分布式系统中最基本的问题,用来保证分布式系统的高可靠。解决分布式环境下一致性的问题不得不提 Paxos 算法，但由于 Paxos 算法过于晦涩难懂且难以实现，Diego Ongaro 提出了一种更易于理解和实现并能等价于 Paxos 算法的共识算法 —— Raft 算法。
因为 Raft 算法清晰易懂越来越多的开源项目尝试引入 Raft 算法来解决分布式一致性问题。在分布式存储领域基于 Raft 算法构建的项目百花齐放，欣欣向荣。
所以学会 Raft 算法对于理解很多支持分布式的开源项目有很大的帮助，分布式协议和算法这块也是后端程序员进阶必须掌握的知识，所以一起变强吧！
介绍 Raft 算法的文章早已是汗牛充栋，本文先介绍两个非常优秀的网站：
The Secret Lives of Data-CN 以图文方式介绍 Raft 算法，是非常好的入门材料。将其阅读完后您大概率已经了解了 Raft 算法，如果您仍有疑问可以回来继续阅读本文。
https://acehi.github.io/thesecretlivesofdata-cn/raft/
Raft Scope 是 Raft 官方提供的互动式演示程序，它展示了 Raft 集群的工作状态。您可以用它模拟节点宕机、心跳超时等各种情况。有了 Raft Scope 我们可以亲自“动手” 观察 Raft 集群是如何工作、如何处理各种故障的。
https://raft.github.io/raftscope/index.html
遗憾的是这个程序几乎没有任何说明非常难以上手。本文接下来将先介绍如何使用 Raft Scope 然后用它模拟几种 Raft 集群工作中会遭遇的典型状况。
下面就一起通过 Raft Scope 的动画来学习 Raft 算法吧！
Raft Scope 说明
可以看到 Raft Scope 界面由三部分组成。
最下方有两个滑块：上面的是进度条您可以拖动它回看刚刚发生过事件，下面的是变速器滑块越靠左系统运行越慢。
左上角部分是一个由 5 个节点组成的 Raft 集群，每个圆圈代表集群中的一个节点。点击节点可以看到它的状态。对话框的右下角有一些按钮，我们可以点击按钮模拟各种状况。我们直接右键点击节点也可以看到这些按钮
这些按钮的功能是:
stop: 节点停机 resume: 启动停机的节点 restart: 将节点立即重启 time out: 模拟心跳超时，点击按钮后相应节点会认为 Leader 发生了心跳超时。 request: 向集群提交新的数据
节点中间的数字是节点当前的任期号(Term), 节点的颜色似乎同样是用来表示任期的。节点可能处于 Follower、Candidate 或者 Leader 状态。
S2 处于 Candidate 状态，实心原点表示它现在收到的投票。图中的两个原点表示收到了 S2 和 S4 的投票，这 5 个小圆点和集群中节点的位置是对应的，左下角的小圆点表示 S4, 最上面的小圆点表示 S1。在集群选举过程中节点外的动态边框表示 Election Timeout。
黑色实心边框表示 S5 是 Leader。Follower 外面的边框表示 HeartBeat 超时倒计时。
右上角的表格表示各节点的日志，每行表示一个节点。
表格最上面的数字是日志的序号(Log Index)。Log Index 是一个自增且连续的 ID，它可以作为一条日志唯一标识。节点中最大的 Log Index 也反映了这个节点的状态机是否与集群一致。
表格里的单元格表示日志项(Entry)，其中的数字表示提交日志的任期(Term)。虚线框表示日志尚未提交，实线框表示日志已经提交。
我们可以点击 leader 节点的 request 按钮来查看向 Raft 集群提交数据的过程。
Leader 选举
Raft Scope 启动后会立即进行第一次 Leader 选举，在集群运行过程任何一个 Follower 出现心跳超时都会引发新一轮选举。
我们可以点击任意一个 Follower 的 time out 按钮模拟心跳超时，随后此 Follower 会发起新一轮选举。
或者我们可以点击 Leader 的 stop、restart 来模拟 Leader 宕机或者重启，并观察随后的集群选举过程。
比较奇怪的是，Raft Scope 中的 Leader 节点也可以通过点击 time out 来模拟心跳超时，在实际的 Raft 集群中 Leader 节点通常不会对自己进行心跳检测。
Leader 选举的更多介绍可以查看：Leader选举。不过 The Secret Lives of Data 有两处说的可能不太清楚：
这里的选举超时是指新一轮选举开始时，每个节点随机思考要不要竞选 Leader 的时间，这个时间一般100-到200ms，非常短。
Candidate 发起选举时会将自身任期(Term)+1并向其它所有节点发出 RequestVote 消息，这条消息中包含新任期和 Candidate 节点的最新 Log Index
收到 RequestVote 的节点会进行判断:
def onRequestVote(self, request_vote)
if request_vote.term <= self.term:
# 若 RequestVote 中的任期小于或等于(<=)当前任期
# 则继续 Follow 当前 Leader 并拒绝给 RequestVote投票
return False
if request_vote.log_index < self.log_index:
# 若 request_vote 发送者的 log_index 不如自己新，节点也会拒绝给发送者投票
# 这种机制确保了已经提交到集群中的日志不会丢失，即保证 Raft 算法的安全性
return False
if self.voted_for is None:
# 若在本 term 中当前节点还未投票，则给 request_vote 的发送者投票
self.voted_for = request_vote.sender
return True
else:
return False
Follower 超时
现在我们研究一下 The Secret Lives of Data 没有详细说明的 Follower 超时处理过程。
我们可以点击任意一个 Follower 的 time out 按钮模拟心跳超时，随后此 Follower 会发起新一轮选举。
根据上文中的 onRequestVote 逻辑，超时的 Follower 的 Log Index 是否与集群中的大多数节点相同决定了这次选举的不同结果。
首先来看超时 Follower 的 Log Index 与集群中大多数相同的情况：
现在我们点击 S5 的 time out 按钮，随后我们看到 S5 发起了一轮投票。因为 5 个节点的 Log Index 是一致的, 所以包含原 Leader 在内的大多数节点都投票给了 S5。
现在 S5 成为了新一任 Leader.
接下来我们看另外一种情况。S5 由于网络问题没有收到带有 Log Entry 1 的心跳包并导致心跳超时，S5 随后会发起一次投票:
由于 S5 的 Log Index 比较小其它节点拒绝投票给他，集群 Leader 和任期不变：
日志复制
日志复制的介绍您可以查看：日志复制
现在我们进一步探究日志复制的过程:
客户端将更改提交给 Leader, Leader 会在自己的日志中写入一条未提交的记录(Entry) 在下一次心跳时 Leader 会将更改发送给所有 Follower 一旦收到过半节点的确认 Leader 就会提交自己日志中的记录4 并向客户端返回写入成功 Leader 会在下一次心跳时通知所有节点提交日志
这里比较复杂的情况是在第 4 步完成之后 Leader 崩溃。由于此时客户端已经收到了写入成功的回复，所以在选出新的 Leader 之后要继续完成提交。
在 Leader 提交了自己的日志后我们立即关掉 Leader:
随后集群发起了一次选举，S3 成为新任 Leader:
可能是因为 Raft Scope 存在 Bug, S3 本应该当选后立即完成提交工作。但是实际上需要我们再一次 Request 之后，日志1 和日志 2 才会被一起提交。
脑裂问题
在 Leader 崩溃时可能会有多个节点近乎同时发现心跳超时并转变为 Candidate 开始选举：
其它节点投票情况多种多样，但只要保证获只有得到过半投票的候选人才能成为 Leader。那么选举结果只有两种可能：
有且只有一个候选人获得过半投票成为 Leader 并开始新的任期 没有一个候选人获得过半投票，没有选出 Leader 进入下一轮投票
绝对不会选出多个 Leader
网络分区问题
Raft 甚至可以在网络分区的情况下正常工作：
在发生网络分区后可能存在 3 种情况:
任意分区中的节点数都不超过一半：这种情况只有集群被分成 3 个或更多分区时才会出现，十分罕见。因为 Leader 选举和 Commit Log 都需要超过一半节点确认才可以进行，在这种情况下 Raft 集群不能正常工作。
leader 所在的分区有超过一半的节点：这种情况视作其它分区中的 Follower 宕机，系统仍然可以继续工作。在分区修复后，Follower 节点会重新与 Leader 同步。
leader 所在分区中节点数不超过一半，但存在节点数超过一半的分区。这种情况最为复杂:
C、D、E 所在的分区节点数超过一半且与原来的 Leader 无法通信，随后 C、D、E 在心跳超时后会发起新一轮投票选出新的 Leader 并恢复工作。
原领导者 Node B 仍然会认为自己是集群的 Leader，但是由于只能与两个节点通信(包括自己)无法得到过半节点同意，所以无法完成日志提交。
在分区修复后 Node B 会收到 Node C 的心跳并发现对方的任期（Term）比自己高，Node B 会放弃 Leader 身份转为 Node C 的 Follower 与它保持同步。
总结
经过本文探讨我们可以总结一下 Raft 的一些特性:
只要集群中有超过一半的节点可以正常工作，集群就可以工作 只要写入成功的数据就不会再丢失 任意节点上保存的状态可能会落后于集群共识但是永远不会出现错误的提交。只要系统仍然在正常工作，节点上的状态一定会在某个时间后与系统共识达成同步，即保证最终一致性 只要在某个节点上读到了某个变更, 在此之后这个节点上永远可以读到该变更，即保证单调一致性
兴趣是最好的老师，HelloGitHub 发现编程的乐趣