用动图讲解分布式 Raft

原创
01/26 11:50
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这是悟空的第 77 篇原创文章

作者 | 悟空聊架构

来源 | 悟空聊架构(ID:PassJava666)

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动图讲 解分布 式 Raft

一、Raft 概述

Raft 算法是分布式系统开发首选的共识算法。比如现在流行 Etcd、Consul。

如果掌握了这个算法,就可以较容易地处理绝大部分场景的容错一致性需求。比如分布式配置系统、分布式 NoSQL 存储等等,轻松突破系统的单机限制。

Raft 算法是通过一切以领导者为准的方式,实现一系列值的共识和各节点日志的一致。

二、Raft 角色

2.1 角色

跟随者(Follower)普通群众,默默接收和来自领导者的消息,当领导者心跳信息超时的时候,就主动站出来,推荐自己当候选人。

候选人(Candidate)候选人将向其他节点请求投票 RPC 消息,通知其他节点来投票,如果赢得了大多数投票选票,就晋升当领导者。

领导者(Leader)霸道总裁,一切以我为准。处理写请求、管理日志复制和不断地发送心跳信息,通知其他节点“我是领导者,我还活着,你们不要”发起新的选举,不用找新领导来替代我。

如下图所示,分别用三种图代表跟随者、候选人和领导者。

角色

三、单节点系统

3.1 数据库服务器

现在我们想象一下,有一个单节点系统,这个节点作为数据库服务器,且存储了一个值为 X。

数据库服务器

3.2 客户端

左边绿色的实心圈就是客户端,右边的蓝色实心圈就是节点 a(Node a)。Term 代表任期,后面会讲到。

客户端

3.3 客户端向服务器发送数据

客户端向单节点服务器发送了一条更新操作,设置数据库中存的值为 8。单机环境下(单个服务器节点),客户端从服务器拿到的值也是 8。一致性非常容易保证。

客户端向服务器发送数据

3.4 多节点如何保证一致性?

但如果有多个服务器节点,怎么保证一致性呢?比如有三个节点:a,b,c。如下图所示。这三个节点组成一个数据库集群。客户端对这三个节点进行更新操作,如何保证三个节点中存的值一致?这个就是分布式一致性问题。Raft 算法就是来解决这个问题的。当然还有其他协议也可以保证,本篇只针对 Raft 算法。

在多节点集群中,在节点故障、分区错误等异常情况下,Raft 算法如何保证在同一个时间,集群中只有一个领导者呢?下面就开始讲解 Raft 算法选举领导者的过程。

四、选举领导过程

4.1 初始状态

初始状态下,集群中所有节点都是跟随者的状态。

如下图所示,有三个节点(Node) a、b、c,任期(Term)都为 0。

初始状态

4.2 成为候选者

Raft 算法实现了随机超时时间的特性,每个节点等待领导者节点心跳信息的超时时间间隔是随机的。比如 A 节点等待超时的时间间隔 150 ms,B 节点 200 ms,C 节点 300 ms。那么 a 先超时,最先因为没有等到领导者的心跳信息,发生超时。如下图所示,三个节点的超时计时器开始运行。

超时时间

当 A 节点的超时时间到了后,A 节点成为候选者,并增加自己的任期编号,Term 值从 0 更新为 1,并给自己投了一票。

  • Node A:Term = 1, Vote Count = 1。
  • Node B:Term = 0。
  • Node C:Term = 0。
成为候选者

4.3 投票

我们来看下候选者如何成为领导者的。

Leader 选举
  • 第一步:节点 A 成为候选者后,向其他节点发送请求投票 RPC 信息,请它们选举自己为领导者。
  • 第二步:节点 B 和 节点 C 接收到节点 A 发送的请求投票信息后,在编号为 1 的这届任期内,还没有进行过投票,就把选票投给节点 A,并增加自己的任期编号。
  • 第三步:节点 A 收到 3 次投票,得到了大多数节点的投票,从候选者成为本届任期内的 新的领导者
  • 第四步:节点 A 作为领导者,固定的时间间隔给 节点 B 和节点 C 发送心跳信息,告诉节点 B 和 C,我是领导者,组织其他跟随者发起新的选举。
  • 第五步:节点 B 和节点 C 发送响应信息给节点 A,告诉节点 A 我是正常的。

4.4 任期

英文单词是 term,领导者是有任期的。

  • 自动增加:跟随者在等待领导者心跳信息超时后,推荐自己为候选人,会增加自己的任期号,如上图所示,节点 A 任期为 0,推举自己为候选人时,任期编号增加为 1。
  • 更新为较大值:当节点发现自己的任期编号比其他节点小时,会更新到较大的编号值。比如节点 A 的任期为 1,请求投票,投票消息中包含了节点 A 的任期编号,且编号为 1,节点 B 收到消息后,会将自己的任期编号更新为 1。
  • 恢复为跟随者:如果一个候选人或者领导者,发现自己的任期编号比其他节点小,那么它会立即恢复成跟随者状态。这种场景出现在分区错误恢复后,任期为 3 的领导者受到任期编号为 4 的心跳消息,那么前者将立即恢复成跟随者状态。
  • 拒绝消息:如果一个节点接收到较小的任期编号值的请求,那么它会直接拒绝这个请求,比如任期编号为 6 的节点 A,收到任期编号为 5 的节点 B 的请求投票 RPC 消息,那么节点 A 会拒绝这个消息。

4.5 选举规则

  • 一个任期内,领导者一直都会领导者,直到自身出现问题(如宕机),或者网络问题(延迟),其他节点发起一轮新的选举。
  • 在一次选举中,每一个服务器节点最多会对一个任期编号投出一张选票,投完了就没了。

4.6 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 2。

4.7 心跳超时

为了防止多个节点同时发起投票,会给每个节点分配一个随机的选举超时时间。这个时间内,节点不能成为候选者,只能等到超时。比如上述例子,节点 A 先超时,先成为了候选者。这种巧妙的设计,在大多数情况下只有一个服务器节点先发起选举,而不是同时发起选举,减少了因选票瓜分导致选举失败的情况。

成为候选者

五、领导者故障

如果领导者节点出现故障,则会触发新的一轮选举。如下图所示,领导者节点 B 发生故障,节点 A 和 节点 B 就会重新选举 Leader。

领导者故障
  • 第一步 :节点 A 发生 故障,节点 B 和节点 C 没有收到领导者节点 A 的心跳信息,等待超时。
  • 第二步:节点 C 先发生超时,节点 C 成为 候选人
  • 第三步:节点 C 向节点 A 和节点 B 发起请求投票信息。
  • 第四步:节点 C 响应投票,将票投给了 C,而节点 A 因为发生故障了,无法响应 C 的投票请求。
  • 第五步:节点 C 收到两票(大多数票数),成为 领导者
  • 第六步:节点 C 向节点 A 和 B 发送心跳信息,节点 A 响应心跳信息,节点 B 不响应心跳信息。

总结

Raft 算法通过以下几种方式来进行领导选举,保证了一个任期只有一位领导,极大减少了选举失败的情况。

  • 任期
  • 领导者心跳信息
  • 随机选举超时时间
  • 先来先服务的投票原则
  • 大多数选票原则

本篇通过动图的方式来讲解 Raft 算法如何选举领导者,更容易理解和消化。

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