浅谈 Raft 分布式一致性协议｜图解 Raft

前言

本篇文章将模拟一个KV数据读写服务，从提供单一节点读写服务，到结合分布式一致性协议（Raft）后，逐步扩展为一个分布式的，满足一致性读写需求的读写服务的过程。

其中将配合引入Raft协议的种种概念：选主、一致性、共识、安全等，通篇阅读之后，将帮助你深刻理解什么是分布式一致性协议。

一、 单机KV数据读写服务

DB Engine这里可以简单看成对数据的状态进行存储（比如B+树型的组织形式），负责存储KV的内容 ，并假设这个KV服务将提供如下接口：

• Get(key) —> value
• Put([key, value])

思考此时KV服务的可靠性：

• 容错：单个数据存储节点，不具备容错能力。
• 高可用：服务部署在单节点上，节点宕机将无法提供服务。

思考此时KV服务的正确性：

• 单进程，所有操作顺序执行，可以保证已经存储的数据是正确的

数据规模不断增加，我们需要扩大这个KV服务的规模，将其构建成一个分布式的系统

二、一致性与共识算法

2.1 从复制开始

既然一个节点会挂，那么我们就多准备一个节点！

我们这里只考虑主副本负责接收数据，而从副本只负责同步接收主副本数据的模式，如果主从都开放数据接收能力，将要考虑更多高可用和数据一致性的问题。

2.2 如何复制

• 主副本定期拷贝全量数据到从副本（代价太高）
• 主副本拷贝操作日志到从副本：如果你了解MySQL的主从同步，你就会想起它也是通过从副本监听主副本当中的bin log操作日志变化，进行集群数据同步的，因此这种方式也是更主流的选择。

2.3 具体的写流程

• 主副本把所有的操作打包成Log

  • 所有的Log写入都是持久化的，保存在磁盘上
• 应用包装成状态机（也就是DB Engine部分），只接收Log作为Input
• 主副本确认Log已经成功写入到从副本机器上，当状态机apply后，返回客户端（关于写入之后，请求返回客户端的时机，是可以由应用控制的，可以是Log写入从副本之后，就从主副本机器返回，也可以等Log完成落盘之后，再返回）

2.4 具体的读流程

• 方案一：直接读状态机（这里指的是DB），要求上一步写操作进入状态机后再返回client（数据已落盘）
• 方案二：写操作复制Log完成后直接返回，读操作Block等待所有pending log进入状态机

• 如果不遵循上述两种方案：可能存在刚刚写入的值读不到的情况（在Log中）

2.5 什么是一致性

对于我们的KV服务，要像操作一台机器一样，对用户来说在写入成功后，就应该能读到最近写入的值，而不关心具体底层是如何分布式实现。

一致性是一种模型（或语义），约定一个分布式系统如何向外界提供服务，KV服务中常见的一致性模型有以下两种：

• 最终一致性：读取可能暂时读不到但是总会读到
• 线性一致性：最严格，线性时间执行（写完KV确保就能读到），是最理想中的状态

2.6 复制协议-当失效发生

上述用到的添加了一个从副本节点的方式，我们暂且将其称为山寨版分布式一致性协议——复制协议（因为它依赖于主从副本间的复制操作）

那么当主副本失效时，以这个复制协议为基础的KV服务的运行情况如何呢：

• 容错能力：没有容错能力，因为主副本停了，KV服务就停了

• 高可用：或许有，取决于我们发现主副本宕机后多快将从副本切换为主副本（手动切换）

• 正确性：正确，因为操作只从一台机器发起，可以控制所有操作返回前都已经复制到另一台机器了

衍生出的一些的问题：

• 如何保证主副本是真的失效了，切换的过程中如果主副本又开始接收client请求，则会出现Log覆盖写的情况
• 如果增加到3个乃至更多的节点，每次PUT数据的请求都等待其他节点操作落盘性能较差
• 能否允许少数节点挂了的情况下，仍然可以保持服务能工作（具备容错能力）

2.7 共识算法

什么是共识：一个值一旦确定，所有人都认同

共识协议不等于一致性：

• 应用层面不同的一致性，都可以用共识算法来实现

  • 比如可以故意返回旧的值（共识算法只是一个彼此的约定，只要数据存储与获取符合需求，达成共识即可）
• 简单的复制协议也可以提供线性一致性（虽然不容错）

一般讨论共识协议时提到的一致性，都指线性一致性

• 因为弱一致性往往可以使用相对简单的复制算法实现

三、一致性协议案例：Raft

3.1 Ratf概述

• 2014年发表

• 易于理解作为算法设计的目标

  • 使用了RSM、Log、RPC的概念
  • 直接使用RPC对算法进行了描述
  • Strong Leader-based（所有操作都是Leader发起的）
  • 使用了随机的方法减少约束（比如选主时Follower谁先发现Leader失联就发起选主）

3.2 复制状态机（RSM）

• RSM（replicated state machine）

  • Raft中所有的共识机制（consensus）都是直接使用Log作为载体：简单说就是client将Log提供给Raft（也就是上图的Consensus Module），Raft确定这个Log已经Commit之后（写入Log文件），将Log提供给用户的状态机
  • 注意此时状态机是一个内存中的存储概念，当然后续每个节点数据还涉及到落盘持久化，这是具体应用层面的问题了，这里讨论的更多是Raft协议的原理概念，使用状态机对此进行抽象

• Commited Index（这里先有个概念，用于标识Log中哪些数据可以提交给状态机）

  • 一旦Raft更新Commited Index，意味着这个Index前所有的Log都可以提交给状态机了
  • Commited Index是不持久化的，状态机也是volatile的（断电清空），重启后从第一条Log开始恢复状态机，Raft协议工作过程中每个节点的Commited Index可能是不一致的，但是Ratf可以保证最终所有节点都是一致的

3.3 Raft角色

• Leader是所有操作的发起者，会把Log同步给Follower，确定哪个Log已经Commit了
• 接受Leader的请求，并且在发现Leader消失，则转换为Candidate，向其他Follower申请投票，如果获得票数过半，则晋升为Leader

3.4 Raft日志复制

接下来讲解一下Raft协议中Log是如何在节点间同步的：

1. 第一张图s2是当前Leader，紫色的小箭头指向每个节点已经确认commit的Log位置
2. 第二张图s2又append了一条新的Log，用K标识
3. 第三张图表示，s2将自己收到的K以及自己的Commited Index发送给所有Follower节点。Follower都同步Leader的Log以及Commited Index，并且Follower的状态机检测到自己的Commited Index又向前推进了，说明有新的Log值达成了共识，就会把Commited Index没读取的Log值应用给状态机
4. 第四张图，当Follower完成步骤三的操作之后，会告诉Leader自己已经拿到这个Log值了，Leader在收到多数派的确认消息后，就可以确定这个K已经永远的持久化，也就是已经Commit了，因此将Commited Index向后推一位

这里有一个细节就是，虽然Raft协议使节点间的数据最终达成了一致，但是节点Log数据落盘时间是有先后的（因为Commited Index在各节点之间存在差异，所以Log与状态机是有时差的）

3.5 Raft从节点失效

1. 图一假设s3失效了很久，Log有很多数据没有同步
2. 图二表示此时的Leader是s2，将自己Log中的K和自己的Commited Index复制给s1
3. 图三中s2的K完成了commit（流程参考Raft日志复制），因为s1、s2共两个节点已经形成了多数派（此时已经有容错能力了）
4. 图四中，s3尝试重新同步数据，在Raft协议中，s3会向s2逆向迭代的去获取Log数据（K、QK、TQK、XTQK），直到与s3当前Log相对齐则完成数据同步（当然Raft具体实现中应用对此过程进行了优化）

3.6 Raft Term

Term（周期的概念），在Raft中相当于一个逻辑的时钟，下面介绍：

• 每个Leader服务于一个term：一旦发现更高的term，那么表示我已经不是Leader了
• 每个term至多只有一个leader：选出新的Leader，会使得term增加
• 每个节点存储当前的term
• 每个节点term从一开始，只增不减
• 所有的rpc的request response 都携带term
• 只commit本term内的log

3.7 Raft主节点失效

• Leader定期发送AppendEntries RPCs 给其余所有的节点
• 如果Follower 有一段时间没有收到Leader的AppendEntries，则转换身份为Candidate

• Candidate自增自己的term，同时使用RequestVote PRCs 向剩余节点请求投票

  • raft在检查是否可以投票时，会检查log是否outdated，至少不比本身旧才会投票给对应的Candidate
• 如果多数派投给它，则成为该term的leader

3.8 Raft Leader failure

接下来模拟一下主节点失效后的流程，并且注意此时图一当中，s1的Log内容比较特殊，为XW，这个场景是可以实现的，比如一开始有s1、s2、s3，其中s1是Leader，首先将X同步给了s2和s3，并且接受到了新的W，但是突然s1节点卡死了，s2和s3重新开始选举Leader为s2，最终s2和s3的Log变成了XTQ（这只是一种情况，一切皆有可能），然后s1又恢复了。

关于为什么s3落后s2两条Commited Index，有可能是s2一次同步了两条Log给s3，而s3的状态机还没来得及同步数据，但是s3接收到在标识TQ的Log后，将其commit到自己的Log之中，就返回确认响应给了s2，s2将自己的Commited Index向后推进到Q的位置。

• 从图二开始，s3发现s2挂了，没有Leader，则将自己的term+1变为3，并且向s1请求Vote
• 图三中，s1发现RequestVote是来自term等于3的，大于自己的term，因此将自己的term也更新为3，同时答应给s3投票，达成多数派条件，s3成为新的Leader
• 图四，s3开始同步自己的Log给s1，但是发现s1中的Log起初为XW，而s3中为XTQY，因此还是会按照从后往前迭代的方式将数据同步给s1（Y、QY、TQY、XTQY），最后s1虽然与同步状态发生了冲突，但是由于Raft是Strong Leader-based的，会完全按照Leader的内容覆盖自己的Log

3.9 Raft 安全性 - 同 Term

• 对于Term内的安全性

  • 目标：对于所有已经commited的<term, index>位置上至多只有一条log

• 由于Raft的多数派选举，我们可以保证在一个term中只有一个leader

  • 我们可以证明一条更严格的声明：在任何<term, index>位置上，至多只有一条log

3.10 Raft 安全性 - 跨 Term

• 对于跨Term的安全性

  • 目标：如果一个log被标记commited，那这个log一定会在未来所有的leader中出现

• 可以证明这个property：

  • Raft选举时会检查Log是否outdated，只有最新的才能当选Leader
  • 选举需要多数派投票，而commited log也已经在多数派当中（必有overlap）
  • 新Leader一定持有commited log，且Leader永远不会overwrite log

四、回到KV

4.1 重新打造KV服务

结合Raft算法，更新一下我们的KV

回顾一下一致性读写的定义：

• 方案一：

  • 写log被commit了，返回客户端成功
  • 读操作也写入一条log（因为读的数据可能还没从Log写入状态机，无法读取状态机数据），状态机apply log后返回client
  • 增加Log量

• 方案二：

  • 写log被commit了，返回客户端成功
  • 读操作先等待所有commited log apply，再读取状态机
  • 优化写时延

• 方案三：

  • 写log被状态机apply，返回给client
  • 读操作直接读状态机
  • 优化读时延

多个副本只有单个副本可以提供服务（一个Leader万一忙不过来怎么办）

• 服务无法水平扩展

• 增加更多Raft组（不多展开）

  • 如果操作跨Raft组（对key进行分组，每一个Raft负责读写一个range的key）

4.2 回到共识算法

• Raft：关于log

  • 论文中就给出的方案，当过多的Log产生后，启动snapshot，替换掉Log
  • 如果对于持久化的状态机，如何快速的产生Snapshot（略）
  • 多组Raft的应用中，Log如何合流（略）

• 关于configuration change（节点规模变化）

  • 论文中就给出的joint-consensus以及单一节点变更两种方案（很复杂，略）

4.3 共识算法的未来

• Raft Paxos相互移植

  • Raft有很多成熟的实现
  • 研究主要关注在Paxos上

  • 如何关联两种算法：

    • On the Parallels between Paxos and Raft, and how to Port Optimizations[1]
    • Paxos vs Raft: Have we reached consensus on distributed consensus?[2]

小结

本文根据字节青训课程中一节针对《分布式数据一致性》的课程内容的进行总结与整理，希望可以帮助大家加深对以Raft为代表的分布式一致性协议的理解。