分布式共识算法-Raft

一、Raft介绍

Raft是一种在分布式系统中解决集群中多节点之间数据一致性的算法，Paxos的简易版本。

核心思想

少数服从多数。

作用

集群节点数量超过 n/2+1 的还可以继续提供服务。
即使可能没有Leader，也可以通过再次选举产生。

二、Raft节点角色

• leader 领导者
• follower 跟随者
• candidate 候选者

Leader只有一个，其余全部都是Follower。
Follower只会响应Leader、Candidate的消息，或转发客户端请求给Leader。 Candidate是选举时的一种临时状态。

正常状态：

graph TB
    leader(leader<br>领导者)
    leader <--> f1(follower01<br>跟随者)
    leader <--> f2(follower02<br>跟随者)
    style leader fill:lightgreen
    style f1 fill:lightgreen
    style f2 fill:lightgreen

节点角色属性

Term： 任期，记录节点当Leader的计数。
超时时间： Follower等待Leader心跳的超时时间，每个超时时间是随机的、不一样。 （避免同一时间超时投票）

Leader超时：

graph TB
    leader(leader<br>领导者<br>term:1)
    leader x--超时200ms--x f1(follower01<br>跟随者<br>term:1<br>timeout : 150ms)
    leader x--超时200ms--x f2(follower02<br>跟随者<br>term:1<br>timeout : 300ms)
    style leader fill:red
    style f1 fill:lightgreen
    style f2 fill:lightgreen

三、投票机制

1. 当Follower节点等待Leader领导心跳$\color{red}{超时}$后，自身节点Term+1，$\color{green}{Follower跟随者}$ --变成--> $\color{orange}{Candidate候选人}$，并向其他节点发送投票请求。
2. 其他Follower节点收到投票请求，判断 $\color{orange}{Candidate候选人}$的Term任期是否投过票，没投过就同意 $\color{orange}{Candidate候选人}$的投票请求，并更新自身Term
3. $\color{orange}{Candidate候选人}$收到大多数（n/2+1）投票后，自身成为Leader 。

Follower01投票请求：

graph TB
    leader(leader<br>领导者<br>term:1\n失联)
    f1(follower01->Candidate<br>跟随者->候选人<br>term:2<br>timeout : 150ms)
    f2(follower02<br>跟随者<br>term:1<br>timeout : 300ms)
    f1 --自身term+1, 发送投票申请--> f2
    style leader fill:red
    style f1 fill:lightgreen
    style f2 fill:lightgreen

Follower02同意投票：

graph TB
    leader(leader<br>领导者<br>term:1\n失联)
    f1(Candidate -> Leader<br>候选人 -> 新领导<br>term:2<br>timeout : 150ms)
    f2(follower02<br>跟随者<br>term:2<br>timeout : 300ms)
    f2 --候选人符合投票条件,同意投票,<br> 更新自身term与候选人一致--> f1
    style leader fill:red
    style f1 fill:lightgreen
    style f2 fill:lightgreen

旧Leader重连：
旧leader重连后，发现 自身term小于其他节点term ，会更新自身term，并变成 --> $\color{green}{Follower跟随者}$

心跳机制

1. Leader向其他Follower发送心跳。
2. Follower收到心跳，并响应给Leader。
   相互告知节点是否存活。