来自：指月 https://www.lixueduan.com
原文：https://www.lixueduan.com/post/distributed/raft/
本文主要记录 raft 算法的大致实现，包括 leader 选举、日志复制和安全性等三个子问题。
1、背景本文主要是一些简单的总结，便于新手对 raft 算法有个大致理解，强烈推荐有基础的朋友去看一下 raft 论文,文末有相关资料链接。
什么是 Raft？
Raft 协议是一种共识算法（consensus algorithm）。
Raft is a consensus algorithm for managing a replicated log、It produces a result equivalent to (multi-)Paxos, and it is as efficient as Paxos, but its structure is different from Paxos;
为什么需要 Raft ？
回答该问题之前可以思考一下另一个问题：为什么需要共识算法？
为了解决单点问题，软件系统工程师引入了数据复制技术，实现多副本。而多副本间的数据复制就会出现一致性问题。所以需要共识算法来解决该问题。
共识算法的祖师爷是 Paxos， 但是由于它过于复杂，难于理解，工程实践上也较难落地，导致在工程界落地较慢。 Raft 算法正是为了可理解性、易实现而诞生的。
2、Raft 算法 可理解性设计The first drawback is that Paxos is exceptionally difficult to understand
The second problem with Paxos is that it does not provide a good foundation for building practical implementations.
为了达到易于理解的目标，raft做了很多努力，其中最主要是两件事情：
问题分解状态简化
问题分解是将复杂的问题划分为数个可以被独立解释、理解、解决的子问题。在raft，子问题包括，leader election， log replication，safety，membership changes。
而状态简化更好理解，就是对算法做出一些限制，减少需要考虑的状态数，使得算法更加清晰，更少的不确定性（比如，保证新选举出来的 leader 会包含所有 commited log entry ）
Raft 简介raft 会先选举出 leader，leader 完全负责 replicated log 的管理。leader 负责接受所有客户端更新请求，然后复制到 follower 节点，并在“安全”的时候执行这些请求。如果 leader 故障，followes 会重新选举出新的 leader。
通过 leader，raft 将一致性问题分解成三个相当独立的子问题：
Leader Election：当集群启动或者 leader 失效时必须选出一个新的l eader。Log Replication：leader 必须接收客户端提交的日志，并将其复制到集群中的其他节点，强制其他节点的日志与 leader 一样。Safety：最关键的安全点就是图3.2中的 State Machine Safety Property。如果任何一个 server 已经在它的状态机apply了一条日志，其他的 server 不可能在相同的 index 处 apply 其他不同的日志条目。后面将会讲述 raft 如何实现这一点。
下面两张图包含了 raft 的核心部分：
3、子问题 1、Leader election在 raft 中，一个节点任一时刻都会处于以下三个状态之一：
Leader
leader 处理所有来自客户端的请求(如果客户端访问 follower，会把请求重定向到 leader) Follower
follower 是消极的，他们不会主动发出请求而仅仅对来自 leader 和 candidate 的请求作出回应。 Candidate
Candidate 状态用来选举出一个 leader。
在正常情况下会只有一个 leader，其他节点都是 follower。
Raft 使用心跳机制来触发 leader 选举，具体状态转换流程如图：
可以看到：
所有节点启动时都是follower状态；在一段时间内如果没有收到来自 leader 的心跳，从 follower 切换到 candidate，且 term+1并发起选举；如果收到 majority 的投票（含自己的一票）则切换到 leader 状态；如果发现其他节点 term 比自己更新，则主动切换到 follower。 Term
Raft 将时间划分为任意长度的 term，用连续整数编号。每一个 term都从选举开始，一个或多个 candidate 想要成为 leader，如果一个 candidate 赢得选举，它将会在剩余的 term 中作为 leader。在一些情况下选票可能会被瓜分，导致没有 leader 产生，这个 term 将会以没有 leader 结束，一个新的 term 将会很快产生。Raft 确保每个 term 至多有一个 leader。
term 在 Raft 中起到了逻辑时钟的作用，它可以帮助 server 检测过期信息比如过期的 leader。每一个 server 都存储有 current term 字段，会自动随时间增加。当 server 间通信的时候，会交换 current term，如果一个节点的 current term 比另一个小，它会自动将其更新为较大者。如果c andidate 或者 leader 发现了自己的 term 过期了，它会立刻转为 follower 状态。如果一个节点收到了一个含有过期的 term 的请求，它会拒绝该请求。
election timeout可能会出现的一种情况是，所有 follower 节点，检测到超时后都同时发起选举，因为都会默认投票给自己，这就会导致最终没有节点可能获取到超过半数的选票，最终选举失败，然后选举超时后又开始下一轮选举，进入死循环。
Raft 使用随机选举超时来确保选票被瓜分的情况很少出现。election timeout 的值会在一个固定区间内随机的选取(比如150-300ms)。这使得在大部分情况下仅有一个 server 会检测到超时，它将会在其他节点发现超时前发起选举，则有很大概率赢得选举。
2、Log Replication当有了 leader，系统就可以对外提供服务了。每一个客户端的写请求都包含着一个待状态机执行的命令，leader 会将这个命令作为新的一条日志追加到自己的日志中，然后并行向其他 server 发出AppendEntries RPC 来复制日志。
当日志被安全的复制之后，leader可以将日志 apply 到自己的状态机，并将执行结果返回给客户端。如果 follower 宕机或运行很慢，甚至丢包，leader 会无限的重试RPC (即使已经将结果报告给了客户端)，直到所有的 follower 最终都存储了相同的日志。
Replicated State Machine共识算法的实现一般是基于复制状态机（Replicated state machines）.replicated state machine 用于解决分布式系统中的各种容错问题。
If two identical, deterministic processes begin in the same state and get the same inputs in the same order, they will produce the same output and end in the same state.
简单来说：相同的初始状态 + 相同的输入 = 相同的结束状态。
通常使用 replicated log 来实现 Replicated state machine ，如下图所示：
每一个 server 都有一个日志保存了一系列的指令，state machine 会顺序执行这些指令。每一个日志都以相同顺序保存着相同的指令，因此每一个 state machine 处理相同的指令，state machine 是一样的，所以最终会达到相同的状态及输出。
共识算法的任务则是保证 replicated log 的一致。server 中的一致性模块接收客户端传来的指令并添加到自己的日志中，它也可以和其他 server 中的一致性模块沟通来确保每一条 log 都能有相同的内容和顺序，即使其中一些 server 宕机。 一旦指令被正确复制，就可以称作committed。每一个 server 中的状态机按日志顺序处理committed 指令，并将输出返回客户端。
请求完整流程当系统（leader）收到一个来自客户端的写请求，到返回给客户端，整个过程从leader的视角来看会经历以下步骤：
1）leader append log entry2）leader issue AppendEntries RPC in parallel3）leader wait for majority response4）leader apply entry to state machine5）leader reply to client6）leader notify follower apply log
可以看到日志的提交过程有点类似两阶段提交(2PC)，不过与2PC的区别在于，leader只需要大多数（majority）节点的回复即可，这样只要超过一半节点处于工作状态则系统就是可用的。
在上面的流程中，leader只需要日志被复制到大多数节点即可向客户端返回，一旦向客户端返回成功消息，那么系统就必须保证log（其实是log所包含的command）在任何异常的情况下都不会发生回滚。这里有两个词：
commit(committed)：指日志被复制到了大多数节点后日志的状态apply(applied)：指节点将日志应用到状态机，真正影响到节点状态
日志按下图的方式进行组织：
每条日志储存了一条命令和 leader 接收到该指令时的 term 序号。日志中的 term 序号可以用来检测不一致的情况，每一条日志也拥有一个整数索引用于定位。
从上图可以看到，五个节点的日志并不完全一致，raft算法为了保证高可用，并不是强一致性，而是最终一致性，leader会不断尝试给follower发log entries，直到所有节点的log entries都相同。
3、Safety衡量一个分布式算法，有许多属性，如
safety：nothing bad happens,liveness： something good eventually happens、
在任何系统模型下，都需要满足safety属性，即在任何情况下，系统都不能出现不可逆的错误，也不能向客户端返回错误的内容。比如，raft保证被复制到大多数节点的日志不会被回滚，那么就是safety属性。而raft最终会让所有节点状态一致，这属于liveness属性。
raft 会保证以下属性：
Election safety选举安全性，即任一任期内最多一个leader被选出。这一点非常重要，在一个复制集中任何时刻只能有一个leader。系统中同时有多余一个leader，被称之为脑裂（brain split），这是非常严重的问题，会导致数据的覆盖丢失。在raft中，两点保证了这个属性：
一个节点某一任期内最多只能投一票；只有获得majority投票的节点才会成为leader。
因此，某一任期内一定只有一个leader。
Leader Append-onlyleader 不允许覆盖或删除日志条目，只能在后面进行追加。
这个限制比较简单容易实现。
Log Matchinglog匹配特性， 就是说如果两个节点上的某个log entry的log index相同且term相同，那么在该index之前的所有log entry应该都是相同的。
依赖于以下两点：
首先，leader 在某一 term 的任一位置只会创建一个 log entry，且 log entry 是 append-only；其次，consistency check。leader在AppendEntries中包含最新log entry之前的一个log 的term和index，如果follower在对应的term index找不到日志，那么就会告知leader不一致。
在没有异常的情况下，log matching是很容易满足的，但如果出现了node crash，情况就会变得复杂=，比如下图：
上图的a-f是某个follower可能存在的六个状态
leader、follower都可能crash，那么follower维护的日志与leader相比可能出现以下情况
比leader日志少，如上图中的ab比leader日志多，如上图中的cd某些位置比leader多，某些日志比leader少，如ef（多少是针对某一任期而言）
当出现了leader与follower不一致的情况，leader强制让follower保持和自己一致。
为了使得follower的日志和leader的日志一致，leader必须找到自己和follower最后一致的日志索引，然后删掉在那之后follower的日志，并将leader在那之后的日志全部发送给follower。所有的这些操作都发生在AppendEntries RPC的一致性检查中。
leader持有针对每一个follower的nextIndex索引，代表下一条要发送给对应follower的日志索引。当leader刚上任时，它会初始化所有的nextIndex值为最后一条日志的下一个索引，如图中的11。如果follower的日志和leader的不一致，下一次AppendEntries的一致性检查就会失败。在遭到拒绝后， leader就会降低该follower的nextIndex并进行重试。最终nextIndex会到达leader和follower一致的位置。这条AppendEntries RPC会执行成功，并覆盖follower在这之后原有的日志，之后follower的日志会保持和leader一致，直到这个term结束。
Leader Completeness在任何基于leader的一致性算法中，leader必须最终存有全部committed日志。
在一些一致性算法（如Viewstamped Replication），节点 即使不包含全部 committed 日志也能被选举为 leader，这些算法通过其他的机制来定位缺失的日志，并将其转移给新的 leader。然而这增加了系统的复杂度，raft 使用了更加简单的方法来确保所有 committed 的日志存在于每个新选举出来的 leader，不需要转移日志。因此日志只需要从 leader 流向 follower 即可，而且不需要重写自己的日志。
Raft 使用投票过程来确保选举成为 leader 的 candidate 一定包含全部committed 的日志。
具体如下：
1）选举时，各个节点只会投票给 commited 日志大于等于自己的节点；
2）Candidate 必须获得超过半数的选票才能赢得选举；
3）Leader 复制日志时也需要复制给超过半数的节点。
这也就意味着，每次选举出来的 leader 一定包含最新的 committed 日志。
State Machine Safety如果一条日志成功复制到大多数节点上，leader就知道可以commit了。如果leader在commit之前崩溃了，新的leader将会尝试完成复制这条日志。然而一个leader不可能立刻推导出之前term的entry已经commit了。
上图是一个较为复杂的情况：
在时刻(a), s1是leader，在term2提交的日志只复制到了s1 s2两个节点就crash了。在时刻(b), s5成为了term 3的leader，日志只复制到了s5，然后crash。然后在©时刻，s1又成为了term 4的leader，开始复制日志，于是把term2的日志复制到了s3，此刻，可以看出term2对应的日志已经被复制到了majority，因此是committed，可以被状态机应用。不幸的是，接下来（d）时刻，s1又crash了，s5重新当选，然后将term3的日志复制到所有节点，这就出现了一种奇怪的现象：被复制到大多数节点（或者说可能已经应用）的日志（term 2 的日志）被回滚。
究其根本，是因为term4时的leader s1在（C）时刻提交了之前term2任期的日志。为了杜绝这种情况的发生，raft 做了以下限制：
某个leader选举成功之后，不会直接提交前任leader时期的日志，而是通过提交当前任期的日志的时候“顺手”把之前的日志也提交了，具体怎么实现了，在log matching部分有详细介绍。
为了避免leader在整个任期中都没有收到客户端请求，导致日志一直没有被提交的情况，leader 会在在任期开始的时候发立即尝试复制、提交一条空的log。
因此，在上图中，不会出现（C）时刻的情况，即term4任期的leader s1不会复制term2的日志到s3。而是如同(e)描述的情况，通过复制-提交 term4的日志顺便提交term2的日志。如果term4的日志提交成功，那么term2的日志也一定提交成功，此时即使s1 crash，s5也不会重新当选。
4、小结raft将共识问题分解成三个相对独立的问题，leader election，log replication 以及 safety。
流程是先选举出leader，然后leader负责复制、提交log（log中包含command），最后通过 safety 中的各种限制保证了 raft 不会出现或者能够应对各种异常情况。
leader election约束：
同一任期内最多只能投一票；只会投票给日志和自己一样，或者比自己新的节点
log replication约束：
一个log被复制到大多数节点，就是committed，保证不会回滚leader一定包含最新的committed log，因此leader只会追加日志，不会删除覆盖日志不同节点，某个位置上日志相同，那么这个位置之前的所有日志一定是相同的Raft never commits log entries from previous terms by counting replicas、5、相关资料
# raft 论文 中英文https://raft.github.io/raft.pdfhttps://github.com/maemual/raft-zh_cn# raft 动画 中英文http://thesecretlivesofdata.com/raft/http://kailing.pub/raft/index.html