【分布式系统数据一致性算法】Raft算法

数据一致性算法即共识算法，共识就是多个节点对某一个事件达成一致的看法，即使出现部分节点故障、网络分割、网络延时等情况，也不影响各节点。

加密货币（比特币、区块链）的应用就需要共识算法，在分布式系统中，共识算法更多用于提高系统的容错性

raft是使用较为广泛的分布式协议，具有强一致性、去中心化以及高可用性。是一个leader-based算法。

raft算法提供三种成员身份：

领导者（leader）：处理写请求，管理日志复制、发送心跳消息

跟随者（follower）：相当于paxos中的acceptor，接收处理leader的消息，当leader出现故障时，主动推荐自己为候选人

候选人（candidate）：向其他节点发送请求投票消息（Request Vote）,如果获得大多数选票，则晋升为leader。

Raft算法将分布式系统的一致性问题主要分解成为三个子模块即Leader选举、日志同步和安全性。

leader选举

Leader选举时使用了一个随机定时器，这个随机时钟设定的时间一般是在150ms-300ms中的随机值。节点刚启动时其状态为Follower，等待Leader心跳消息的随机超时由每个节点自己设置，因此每个节点的超时时间不同。Follower节点在这个超时时间内没有收到Leader的心跳消息或者Canditate的请求投票消息时，便自荐成为Candidate，随后增加自己的任期编号term并以Candidate身份向系统中的其他节点发送请求投票消息，请求晋升为Leader，在自己设定的随机超时时间内若收到大多数选票时，则晋升为Leader开始向集群中其他节点持续发送心跳消息来维持自己的Leader身份。

日志同步

Raft算法实现日志同步的具体过程如下：

• Leader收到来自客户端的事务操作，将之封装成log entry并追加到自己的日志中；
• Leader并行地向系统中所有节点发送日志复制消息；
• 接收到消息的节点确认消息没有问题，则将log entry追加到自己的日志中，并向Leader返回ACK表示接收成功；
• Leader若在随机超时时间内收到大多数节点的ACK,则将该log entry应用到状态机并向客户端返回成功。

最后

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