这是我参与「第五届青训营 」伴学笔记创作活动的第 8 天

今日继续做分布式理论的笔记，主要是共识协议：raft、paxos协议等。这些也可结合mit6.824课程进行学习。

共识协议

Raft协议：一种分布式一致性算法，即使出现部分节点故障，也不影响各节点，进而提高系统的整体可用性。

三种身份

1. Leader-领导者，通常一个系统中是一主多从。leader负责处理所有的客户端请求，并向follower同步请求日志，当日志同步到大多数节点上后，通知follower提交日志。
2. Follower-跟随者，不会发送任何请求。接受并持久化Leader同步的日志,在leader告知日志可以提交后，提交日志。当Leader出现故障时，主动推荐自己为Candidate（候选人）
3. Candidate-备选者，Leader选举过程中的临时角色。向其他节点发送请求投票信息。如获得多数选票，则晋升为Leader。

raft论文中对这三者进行了详细的阐述。

leader选举过程

1. 初始全部为Follower
2. currentTerm +1
3. 选举自己
4. 向其他参与者发起RequestVote请求，retry直到：
   • 收到多数派投票，成为leader，并发送心跳。
   • 收到其他Leader请求，成为follower，更新自己的term。
   • 收到部分，但是未到多数，选举超时，随机timeout开始下一轮。

Log Replication

新Leader产生，Leader和Follower不一致，Leader强制覆盖follower的日志。

1. Leader收到写请求W
2. 将w写入本地log
3. 向其他Follower发起AppendEntries RPC
4. 等待多数派回复
   • 更新本机状态，返回给客户端
   • 下一个心跳通知Follower上一个Log已经被Committed了。
   • Follower也根据命令应用本地状态机。
5. Follower也有问题，Leader一直Retry。

总结

raft更多的可以去看论文，讲解更为详细。 In Search of an Understandable Consensus Algorithm