分布式系统-Raft算法

Raft 是一种为了管理复制日志的一致性算法

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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

Consensus 一致性这，它是指多个服务器在状态达成一致，但是在一个分布式系统中，因为各种意外可能，有的服务器可能会崩溃或变得不可靠，它就不能和其他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当机，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。

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。 如果在这个过程中，有一个Follower宕机，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. 以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