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分布式一致性

想象一下,我们有一个单节点系统,且作为数据库服务器,然后存储了一个值(假设为X)。然后,有一个客户端往服务器发送了一个值(假设为8)。只要服务器接受到这个值即可,这个值在单节点上的一致性非常容易保证:

单机环境

但是,如果数据库服务器有多个节点呢?比如,如下图所示,有三个节点:a,b,c。这时候客户端对这个由3个节点组成的数据库集群进行操作时的值一致性如何保证,这就是分布式一致性问题。而Raft就是一种实现了分布式一致性的协议(还有其他一些一致性算法,例如:ZAB、PAXOS等):
分布式环境

一些概念

讲解Raft算法之前,先普及一些Raft协议涉及到的概念:
term:任期,比如新的选举任期,即整个集群初始化时,或者新的Leader选举就会开始一个新的选举任期。
大多数:假设一个集群由N个节点组成,那么大多数就是至少N/2+1。例如:3个节点的集群,大多数就是至少2;5个节点的集群,大多数就是至少3。
状态:每个节点有三种状态,且某一时刻只能是三种状态中的一种:Follower(图左),Candidate(图中),Leader(图右)。假设三种状态不同图案如下所示:
节点状态图

初始化状态时,三个节点都是Follower状态,并且term为0,如下图所示:
初始化

Leader选举

Leader选举需要某个节点发起投票,在确定哪个节点向其他节点发起投票之前,每个节点会分配一个随机的选举超时时间(election timeout)。在这个时间内,节点必须等待,不能成为Candidate状态。现在假设节点a等待168ms , 节点b等待210ms , 节点c等待200ms 。由于a的等待时间最短,所以它会最先成为Candidate,并向另外两个节点发起投票请求,希望它们能选举自己为Leader:
发起投票请求

另外两个节点收到请求后,假设将它们的投票返回给Candidate状态节点a,节点a由于得到了大多数节点的投票,就会从Candidate变为Leader,如下图所示,这个过程就叫做Leader选举(Leader Election)。接下来,这个分布式系统所有的改变都要先经过节点a,即Leader节点:
Leader节点

如果某个时刻,Follower不再收到Leader的消息,它就会变成Candidate。然后请求其他节点给他投票(类似拉票一样)。其他节点就会回复它投票结果,如果它能得到大多数节点的投票,它就能成为新的Leader。

日志复制

假设接下来客户端发起一个SET 5的请求,这个请求会首先由leader即节点a接收到,并且节点a写入一条日志。由于这条日志还没被其他任何节点接收,所以它的状态是uncommitted
sc_20190511173101.png

为了提交这条日志,Leader会将这条日志通过心跳消息复制给其他的Follower节点:
日志复制

一旦有大多数节点成功写入这条日志,那么Leader节点的这条日志状态就会更新为committed状态,并且值更新为5:
sc_20190511173806.png

Leader节点然后通知其他Follower节点,其他节点也会将值更新为5。如下图所示,这个时候集群的状态是完全一致的,这个过程就叫做日志复制(Log Replication):
sc_20190511174011.png

两个超时

接下来介绍Raft中两个很重要的超时设置:选举超时和心跳超时。

  • 选举超时

为了防止3个节点(假设集群由3个节点组成)同时发起投票,会给每个节点分配一个随机的选举超时时间(Election Timeout),即从Follower状态成为Candidate状态需要等待的时间。在这个时间内,节点必须等待,不能成为Candidate状态。如下图所示,节点C优先成为Candidate,而节点A和B还在等待中:
选举超时

  • 心跳超时

如下图所示,节点A和C投票给了B,所以节点B是leader节点。节点B会固定间隔时间向两个Follower节点A和C发送心跳消息,这个固定间隔时间被称为heartbeat timeout。Follower节点收到每一条日志信息都需要向Leader节点响应这条日志复制的结果:
心跳超时

重新选举

选举过程中,如果Leader节点出现故障,就会触发重新选举。如下图所示,Leader节点B故障(灰色),这时候节点A和C就会等待一个随机时间(选举超时),谁等待的时候更短,谁就先成为Candidate,然后向其他节点发送投票请求:
re-election

如果节点A能得得到节点C的投票,加上自己的投票,就有大多数选票。那么节点A将成为新的Leader节点,并且Term即任期的值加1更新到2:
新Leader节点

需要说明的是,每个选举期只会选出一个Leader。假设同一时间有两个节点成为Candidate(它们随机等待选举超时时间刚好一样),如下图所示,并且假设节点A收到了节点B的投票,而节点C收到了节点D的投票:
2个Candidate节点

这种情况下,就会触发一次新的选举,节点A和节点B又等待一个随机的选举超时时间,直到一方胜出:
sc_20190511214801.png

我们假设节点A能得到大多数投票,那么接下来节点A就会成为新的Leader节点,并且任期term加1:
sc_20190511215048.png

网络分区

在发生网络分区的时候,Raft一样能保持一致性。如下图所示,假设我们的集群由5个节点组成,且节点B是Leader节点:
5个节点的集群

我们假设发生了网络分区:节点A和B在一个网络分区,节点C、D和E在另一个网络分区,如下图所示,且节点B和节点C分别是两个网络分区中的Leader节点:
发生网络分区

我们假设还有一个客户端,并且往节点B上发送了一个SET 3,由于网络分区的原因,这个值不能被另一个网络分区中的Leader即节点C拿到,它最多只能被两个节点(节点B和C)感知到,所以它的状态是uncomitted(红色):
操作1

另一个客户端准备执行SET 8的操作,由于可以被同一个分区下总计三个节点(节点C、D和E)感知到,3个节点已经符合大多数节点的条件。所以,这个值的状态就是committed:
操作2

接下来,我们假设网络恢复正常,如下图所示。节点B能感知到C节点这个Leader的存在,它就会从Leader状态退回到Follower状态,并且节点A和B会回滚之前没有提交的日志(SET 3产生的uncommitted日志)。同时,节点A和B会从新的Leader节点即C节点获取最新的日志(SET 8产生的日志),从而将它们的值更新为8。如此以来,整个集群的5个节点数据完全一致了:

分区网络恢复

参考地址:http://thesecretlivesofdata.com/raft/

文章目录
  1. 1. 分布式一致性
  2. 2. 一些概念
  3. 3. Leader选举
  4. 4. 日志复制
  5. 5. 两个超时
  6. 6. 重新选举
  7. 7. 网络分区