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什么是一致性算法

为了避免单个机器可能出现的数据丢失、单点故障等问题，人们想出了通过复制数据到多个机器上的方式来解决。但是有多个机器时，带来的另一个问题就是如何保证这些机器之间的数据是一致的呢？不能因为某个机器故障或错误，导致各个机器之前数据混乱或丢失。这就是分布式一致性算法要解决的问题。

业界比较有名的分布式算法是paxos，不过可惜的是它比较晦涩难懂，难懂的代价就是很少有人能掌握它然后基于它做出可靠的实现。不过幸好raft及时出现，raft的特点是易于理解，并且已经有非常多的实际系统是基于raft算法实现的了，比如tikv、etcd等。文章末尾我们还会解释一下raft的名字。

介绍raft

raft的易懂性的一个重要方式就是对问题进行拆分，让大家能够独立理解每个子问题。raft的分布式一致性问题可以拆分成哪些子问题呢？

可以分为

1. leader选举
2. log复制
3. 安全性保证
4. log compaction、membership change等优化

leader选举

raft把分布式系统抽象成了分布式的状态机，每个状态机有一个log队列，log队列中存放的是状态机的指令，只要保证各个节点的log队列的数据顺序和值一致，就能保证状态机最终的状态是一致的。

在raft，节点一共有3种角色，leader、follower、candidate。在raft系统中，同一时间只会有一个leader，leader负责处理客户端的请求，并且同步log给follower, leader定期通过给follower发送心跳，保持自己的leader地位。

初始时所有的节点都处于follower状态，当follower一段时间(election timeout)内没有接收到leader的请求时(log复制或心跳)，就会把自己转变为candidate角色，candidate是成为leader前的准备状态，candidate会向其他节点发送RequestVote请求，请求其他节点为自己投票，如果某个candidate获得了半数以上（包括自己）的节点的投票支持后，就可以成为这一届的leader。这里为了防止节点可能同时唤醒成为candidate，会增加一个随机机制，让超时时间随机，减少冲突概率，即使出现了冲突（多个candiate且都获得相同的投票），会在一段时间后进行下一轮投票。每一轮的选举会有一个term（任期）的值，term会从1开始递增，每一个follower在一个任期内只会投票给一个节点，这样加上半数以上机制就能保证同一个term内最多只会出现一个leader。

log复制(log replication)

成为leader之后，就可以接收客户端的请求，leader接收客户端请求后，会写入本地log，并同步给所有的follower(通过AppendEntries的RPC请求)，follower会写入本地log，返回给leader成功，leader接收到半数以上（包括自己）的写入成功后，会进行commit，commit后这个修改就会应用到状态机中，并且返回给客户端请求成功。AppendEntries请求中会包含当前leader的term和日志的index。每次AppendEntries请求中会带上leader的commitIndex，这样follower就知道哪些log可以被应用到状态机上了。

raft的安全性关键设计-leader故障重新选举

如果某个时刻leader故障了，而leader刚刚同步的log并没有同步给全部follower，则这时一个没有完成同步的follower如果成为下一个leader，则会导致前一任leader已经commit的数据丢失，这是不能接受的。

在raft中是如何解决这个问题的呢？raft中巧妙的实现了必须拥有已经commit的log的节点才能成为下一个leader，当follower收到一个candidate的RequestVote时，RequestVote中包含term、lastLogTerm、lastLogIndex，term是这个candiate的发起新的leader选举的term，lastLogTerm是candidate上最后一个log的term，lastLogIndex是最后一个log的index，term和index能够共同定位出唯一一个log。如果candidate的lastLogTerm小于当前follower的最后一个log的term,则会拒绝这个RequestVote请求。如果candidate的lastLogIndex小于当前follower的最后一个log的index，则会拒绝这个RequsetVote的请求。

通过这个限制，就能够保证选举出的新leader，是不会丢掉已经commit的数据的。并且当leader给follower同步数据(AppendEntries请求)时，会带上上一个log的term和index，如果follower的上一个log的term和index不相同，follower会返回错误，leader会进行回溯，这样就可以将follower的数据和leader进行校准。

raft优化-log compaction

系统持续运行log可能会持续增加，持续增加的log带来的问题有，1是占用过多的磁盘空间，2是如果有新节点加入，则需要同步的数据会非常多。因此raft中提出了log compaction的机制，就是做快照，这个与mysql中的redo log类似。程序在特定时间（比如定时或log到达一定长度）后会对状态机保存快照，这样这个状态机之前的log就可以丢弃了，只需要持久化、传输这个快照就可以了。一般快照都比log会小很多。

raft优化-membership change

服务在运行过程中，可能出现要添加修改删除节点的情况，比如某个机器坏了，我们就需要给集群换一个机器，再比如我们想提高集群的故障容忍度，可能就需要添加节点。

raft中提出的修改membership的方法为joint（联合） consensus

我们把raft集群节点的列表称为配置，当要进行节点修改时，就是从一个旧的配置(C-old)修改到新的配置(C-new),当leader收到要进行集群配置修改的请求后，会创建一个C old-new的配置（旧集群和新集群合并），作为raft log发送给follower，当follower收到C old-new后，会立刻使用C new配置。一旦C old-new被commit后，Cold和Cnew必须联合起来做决定（包括log复制和leader选举)，两个集群配置不能做单边决定，然后leader会再发送一个C new的配置，C new的配置commit后，old配置就失效了，old配置中的节点也可以安全关闭了。这个机制能够保证C old和C new不会做单边决定，从而保证了安全性。

raft的名字

最后，关于raft这个名字的理解, raft为什么叫raft呢? 官网和google上并没有明确的答案。下面是我的理解。

raft在英文中的名字是木筏的意思，从raft的logo可以看出，它是有三个木头组成，那么木头在英文中有什么名字呢，log的意思也是木头。3个木头代表3个log，分布式的replicate log，是不是很巧妙？

其他参考资料

• raft
• 深入浅出 Raft - 基本概念
• Making sense of the RAFT Distributed Consensus Algorithm