如何理解分布式Raft
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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和一致性需求。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。
到此，相信大家对“如何理解分布式Raft”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！
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