一文理解 Raft 分布式一致性算法
The following article is from 云加社区 Author 张辉
在学术理论界，分布式一致性算法的代表还是Paxos。但是少数理解的人觉得很简单，尚未理解的觉得很难，大多数人还是一知半解。Paxos的可理解性和工程落地性的门槛很高。斯坦福学者也花了很多时间理解Paxos，于是他们又研究出Raft。
二、Raft算法基本原理
共识算法就是保证一个集群的多台机器协同工作，在遇到请求时，数据能够保持一致。即使遇到机器宕机，整个系统仍然能够对外保持服务的可用性。
Raft将共识问题分解三个子问题：
Leader election 领导选举：有且仅有一个leader节点，如果leader宕机，通过选举机制选出新的leader； Log replication 日志复制：leader从客户端接收数据更新/删除请求，然后日志复制到follower节点，从而保证集群数据的一致性； Safety 安全性：通过安全性原则来处理一些特殊case，保证Raft算法的完备性；
所以，Raft算法核心流程可以归纳为：
首先选出leader，leader节点负责接收外部的数据更新/删除请求； 然后日志复制到其他follower节点，同时通过安全性的准则来保证整个日志复制的一致性； 如果遇到leader故障，followers会重新发起选举出新的leader；
这里先介绍一下日志同步的概念：服务器接收客户的数据更新/删除请求，这些请求会落地为命令日志。只要输入状态机的日志命令相同，状态机的执行结果就相同。所以Raft的核心就是leader发出日志同步请求，follower接收并同步日志，最终保证整个集群的日志一致性。
1. Leader Election 领导选举
集群中每个节点只能处于Leader、Follower和Candidate三种状态的一种:
（1）follower从节点：
节点默认是follower； 如果刚刚开始或和leader通信超时，follower会发起选举，变成candidate，然后去竞选leader； 如果收到其他candidate的竞选投票请求，按照先来先得 & 每个任期只能投票一次的投票原则投票;
（2）candidate候选者：
follower发起选举后就变为candidate，会向其他节点拉选票。candidate的票会投给自己，所以不会向其他节点投票； 如果获得超过半数的投票，candidate变成leader，然后马上和其他节点通信，表明自己的leader的地位； 如果选举超时，重新发起选举； 如果遇到更高任期Term的leader的通信请求，转化为follower；
（3）leader主节点：
成为leader节点后，此时可以接受客户端的数据请求，负责日志同步； 如果遇到更高任期Term的candidate的通信请求，这说明candidate正在竞选leader，此时之前任期的leader转化为follower，且完成投票； 如果遇到更高任期Term的leader的通信请求，这说明已经选举成功新的leader，此时之前任期的leader转化为follower；
具体的节点状态转换参考下图：
Raft算法把时间轴划分为不同任期Term。每个任期Term都有自己的编号TermId，该编号全局唯一且单调递增。如下图，每个任务的开始都 Leader Election 领导选举。如果选举成功，则进入维持任务Term阶段，此时leader负责接收客户端请求并，负责复制日志。Leader和所有follower都保持通信，如果follower发现通信超时，TermId递增并发起新的选举。如果选举成功，则进入新的任期。如果选举失败，TermId递增，然后重新发起选举直到成功。
举个例子，参考下图，Term N选举成功，Term N+1和Term N+2选举失败，Term N+3重新选举成功。
具体的说，Leader在任期内会周期性向其他follower节点发送心跳来维持地位。follower如果发现心跳超时，就认为leader节点宕机或不存在。随机等待一定时间后，follower会发起选举，变成candidate，然后去竞选leader。选举结果有三种情况：
（1）获取超过半数投票，赢得选举：
当Candidate获得超过半数的投票时，代表自己赢得了选举，且转化为leader。此时，它会马上向其他节点发送请求，从而确认自己的leader地位，从而阻止新一轮的选举； 投票原则：当多个Candidate竞选Leader时 一个任期内，follower只会投票一次票，且投票先来先得； Candidate存储的日志至少要和follower一样新（安全性准则），否则拒绝投票；
（2）投票未超过半数，选举失败：
当Candidate没有获得超过半数的投票时，说明多个Candidate竞争投票导致过于分散，或者出现了丢包现象。此时，认为当期任期选举失败，任期TermId+1，然后发起新一轮选举； 上述机制可能出现多个Candidate竞争投票，导致每个Candidate一直得不到超过半数的票，最终导致无限选举投票循环； 投票分散问题解决：Raft会给每个Candidate在固定时间内随机确认一个超时时间（一般为150-300ms）。这么做可以尽量避免新的一次选举出现多个Candidate竞争投票的现象；
（3）收到其他Leader通信请求：
如果Candidate收到其他声称自己是Leader的请求的时候，通过任期TermId来判断是否处理； 如果请求的任期TermId不小于Candidate当前任期TermId，那么Candidate会承认该Leader的合法地位并转化为Follower； 否则，拒绝这次请求，并继续保持Candidate；
简单地说，Leader Election 领导选举通过若干的投票原则，保证一次选举有且仅可能最多选出一个leader，从而解决了脑裂问题。
2. Log Replication 日志复制
选举leader成功后，整个集群就可以正常对外提供服务了。Leader接收所有客户端请求，然后转化为log复制命令，发送通知其他节点完成日志复制请求。每个日志复制请求包括状态机命令 & 任期号，同时还有前一个日志的任期号和日志索引。状态机命令表示客户端请求的数据操作指令，任期号表示leader的当前任期。
follower收到日志复制请求的处理流程：
如果相同，接收复制请求，回复ok； 否则回拒绝复制当前日志，回复error；
（2）leader收到拒绝复制的回复后，继续发送节点日志复制请求，不过这次会带上更前面的一个日志任期号和索引；
（3）如此循环往复，直到找到一个共同的任期号&日志索引。此时follower从这个索引值开始复制，最终和leader节点日志保持一致；
（4）日志复制过程中，Leader会无限重试直到成功。如果超过半数的节点复制日志成功，就可以任务当前数据请求达成了共识，即日志可以commite提交了；
综上，Log Replication 日志复制有两个特点：
（1）如果在不同日志中的两个条目有着相同索引和任期号，则所存储的命令是相同的，这点是由leader来保证的；
（2）如果在不同日志中的两个条目有着相同索引和任期号，则它们之间所有条目完全一样，这点是由日志复制的规则来保证的；
举个例子，最上面表示日志索引，这个是保证唯一性。每个方块代表指定任期内的数据操作，目前来看，LogIndex 1-4的日志已经完成同步，LogIndex 5的正在同步，LogIndex6还未开始同步。Raft 日志提交的过程有点类似两阶段原子提交协议2PC，不过和2PC的最大区别是，Raft要求超过一般节点同意即可commited，2PC要求所有节点同意才能commited。
日志不一致问题：在正常情况下，leader和follower的日志复制能够保证整个集群的一致性，但是遇到leader崩溃的时候，leader和follower日志可能出现了不一致的状态，此时follower相比leader缺少部分日志。
为了解决数据不一致性，Raft算法规定follower强制复制leader节日的日志，即follower不一致日志都会被leader的日志覆盖，最终follower和leader保持一致。简单的说，从前向后寻找follower和leader第一个公共LogIndex的位置，然后从这个位置开始，follower强制复制leader的日志。但是这么多还有其他的安全性问题，所以需要引入Safety 安全性规则。
3. Safety 安全性
当前的Leader election 领导选举和Log replication 日志复制并不能保证Raft算法的安全性，在一些特殊情况下，可能导致数据不一致，所以需要引入下面安全性规则。
（1）Election Safety 选举安全性：避免脑裂问题
选举安全性要求一个任期Term内只能有一个leader，即不能出现脑裂现象，否者raft的日志复制原则很可能出现数据覆盖丢失的问题。Raft算法通过规定若干投票原则来解决这个问题：
一个任期内，follower只会投票一次票，且先来先得； Candidate存储的日志至少要和follower一样新； 只有获得超过半数投票才有机会成为leader；
（2）Leader Append-Only 日志只能由leader添加修改
Raft算法规定，所有的数据请求都要交给leader节点处理，要求：
leader只能日志追加日志，不能覆盖日志； 只有leader的日志项才能被提交，follower不能接收写请求和提交日志； 只有已经提交的日志项，才能被应用到状态机中； 选举时限制新leader日志包含所有已提交日志项；
（3）Log Matching 日志匹配特性
这点主要是为了保证日志的唯一性，要求：
如果在不同日志中的两个条目有着相同索引和任期号，则所存储的命令是相同的； 如果在不同日志中的两个条目有着相同索引和任期号，则它们之间所有条目完全一样；
（4）Leader Completeness 选举完备性：leader必须具备最新提交日志
Raft规定：只有拥有最新提交日志的follower节点才有资格成为leader节点。具体做法：candidate竞选投票时会携带最新提交日志，follower会用自己的日志和candidate做比较。
如果follower的更新，那么拒绝这次投票； 否则根据前面的投票规则处理。这样就可以保证只有最新提交节点成为leader；
因为日志提交需要超过半数的节点同意，所以针对日志同步落后的follower（还未同步完全部日志，导致落后于其他节点）在竞选leader的时候，肯定拿不到超过半数的票，也只有那些完成同步的才有可能获取超过半数的票成为leader。
日志更新判断方式是比较日志项的term和index：
如果TermId不同，选择TermId最大的； 如果TermId相同，选择Index最大的；
下面举个例子来解释为什么需要这个原则，如下图，假如集群中follower4在LogIndex3 故障宕机，经过一段时间间，任期Term3的leader接收并提交了很多日志（LogIndex1-5已经提交，LogIndex6正在复制中）。然后follower4恢复正常，在没有和leader完成同步日志的情况下，如果leader突然宕机，此时开始领导选举。再假设在Term4 follower4当选leader。根据日志复制的规则，其他follower强制复制leader的日志，那么已经提交却没完成同步的日志将会被强制覆盖掉，这回导致已提交日志被覆盖。
（5）State Machine Safety 状态机安全性：确保当前任期日志提交
考虑到当前的日志复制规则：
当前follower节点强制复制leader节点； 假如以前Term日志复制超过半数节点，在面对当前任期日志的节点比较中，很明显当前任期节点更新，有资格成为leader；
上述两条就可能出现已有任期日志被覆盖的情况，这意味着已复制超过半数的以前任期日志被强制覆盖了，和前面提到的日志安全性矛盾。
所以，Raft对日志提交有额外安全机制：leader只能提交当前任期Term的日志，旧任期Term（以前的数据）只能通过当前任期Term的数据提交来间接完成提交。简单的说，日志提交有两个条件需要满足：
当前任期； 复制结点超过半数；
下面举个例子来解释为什么需要这个原则，如下图：
任期Term2： follower1是leader，此时LogIndex3已经复制到follower2，且正在给follower3复制，此时follower突然宕机；
任期Term3：
leader选举。follower5发起投票，可以得到自己、follower3、follower4的票（3/5），最终成为leader； 在任期Term3内，提交接收客户请求并提交LogIndex3-5，但是暂时未复制到其他节点，然后宕机；
任期Term4： leader选举，follower1发起选举，可以得到自己、follower2、follower3、follower4的票（4/5），最终成为leader； 此时follower1将LogIndex3复制到follower3，此时LogIndex3复制超过半数，接着在本地提交了LogIndex4，然后宕机；
任期Term4： leader选举：follower5发起选举，可以得到自己、follower2、follower3、follower4的票（4/5），最终成为leader； 此时其他节点需要强制复制follower5的日志，那么follower1、follower2、follower3的日志被强制覆盖掉。即虽然LogIndex3被复制到了超过半数节点，但也有可能被覆盖掉；
如何解决这个问题呢？Raft在日志项提交上增加了限制：只有当前任期且复制超过半数的日志才可以提交。即只有LogIndex4提交后，LogIndex3才会被提交。
三、Paxos VS Raft
这个世界上只有一种一致性算法，那就是 Paxos。
Basic Paxos算法没有leader proposer角色，是一个纯粹的去中心化的分布式算法，但是它存在若干不足（只能单值共识 & 活锁 & 网络开销大）。所以才有了以leader proposer为核心的Multi Paxos算法（由一个去中心化的算法变为leader-based的算法）。Raft算法相当于Multi Paxos的进一步优化，主要通过增加两个限制：
（1）日志添加次序性：
Raft要求日志必须要串行连续添加的； Multi Paxos可以并发添加日志，没有顺序性要求，所以日志可能存在空洞现象；
（2）选主限制：
Raft要求只有拥有最新日志的节点才有资格当选leader，因为日志是串行连续添加的，所以Raft能够根据日志确认最新节点； 在Multi Paxos算法中由于日志是并发添加的，所以无法确认最新日志的节点，所以Multi Paxos可以选择任意节点作为了leader proposer节点，成为leader节点后需要把其他日志补全；
下面是我个人的理解：
作为分布式算法，Raft的规则限制很多，但是每个规则都简单易懂，最重要的是leader-based的，整个程序是一个串行的流程，这使得更加容易理解和实现； 作为对比，Multi Paxos的限制就很少了，每个节点都可以成为leader，并发添加日志，这使得理解和落地就没那么简单； 不同业务场景下有着不同的述求，所以一致性算法选择Multi Paxos还是Raft看各自需求。
毕竟程序员更容易理解串行程序。
四、总结
Raft协议就是一种leader-based的共识算法，算法设计出发点就是可理解性以及工程的落地性，它在性能、可靠性、可用性方面是不输于Paxos的。
学习总结分布式一致性算法Paxos和Raft对我们理解、设计、实现、部署、测试分布式系统都大有益处，希望本文能与大家共同商榷。
作者简介
张辉，腾讯后台开发工程师，主要负责腾讯雾计算平台PCDN SDK相关的业务，毕业于南京大学计算机系。
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