raft协议初识
raft协议初识
什么是Raft协议？
- 对于分布式系统而言，与单机系统相比优势之一就是有更好的容错性。比如当一台机器上的磁盘损坏，数据丢失，可以从另一台机器上的磁盘恢复（分布式系统会对数据做备份），集群中某些机器宕机，整个集群还可以对外提供服务。实现的方法很自然的想到的就是备份。
- 一个系统的工作模式：接受客户端的command，系统进行处理，将处理的结果返回给客户端。由此可见，系统里的数据可能会因为command而变化。
- 实现备份的做法之一就是复制状态机（Repilcated State Machine，RSM），它有- 一个很重要的性质——确定性（deterministic）：如果两个相同的、确定性的状态从同一状态开始，并且以相同的顺序获得相同的输入，那么这两个状态机将会生成相同的输出，并且结束在相同的状态.
也就是说，如果我们能按顺序将command作用于状态机，它就可以产生相同的状态和相同的输出。
那么，状态机该如何实现？见下图（来自raft协议）
上图中，每个RSM都有一个replicated log，存储的是来自客户端的commands。每个RSM中replicate log中commads的顺序都是相同的，状态机按顺序处理replicate log中的command,并将处理的结果返回给客户端。由于状态机具有确定性，因此每个状态机的输出和状态都是相同的。
Consensus Module模块的作用是：保证每个server上Log的一致性！ 如果不做任何保障，直接将commad暴力写入，一旦服务器宕机或者出现什么其他故障，就会导致这个Log丢失，并且无法恢复。而出现故障的可能性是很高的，这就导致系统不可用。
因此，raft就是Consensus Module的一个实现，是用来保障servers上副本一致性的一种算法，它是一个为真实世界应用建立的协议，主要注重协议的落地性和可理解性。
Consensus一致性
再了解raft协议之前，首先了解一下一致性这个概念。Consensus一致性是指多个服务器在状态达成一致，但是在一个分布式系统中，因为各种意外可能，有的服务器可能会崩溃或变得不可靠，它就不能和其他服务器达成一致状态。这样就需要一种Consensus协议，一致性协议是为了确保容错性，也就是即使系统中有一两个服务器当机，也不会影响其处理过程。
Raft为了实现Consensus一致性这个目标，过程如同选举一样，参选者需要说服大多数选民(服务器)投票给他，一旦选定后就跟随其操作。在Raft中，任何时候一个服务器可以扮演下面角色之一：
- Leader: 处理所有客户端交互，日志复制等，一般一次只有一个Leader.
- Follower: 类似选民，完全被动
- Candidate候选人: 类似Proposer律师，可以被选为一个新的领导人
通常情况下（无主备切换时），一个leader, 其他是follower。Follower处于被动的状态，它不能发起任何请求，只能回应leader和candidate的请求。Leader处理客户端的请求，如果客户端请求发到了follower，follower负责将请求重定向到leader。candidate作用是：选主过程中用于选出新主。
Term
Raft将时间划分为Term。Term可以是任意长度的时间段。Term有一个连续递增的id。每个term以选主开始，选主过程中，若干candidate尝试成为leader。选主过程成功之后进到normal operation的阶段，leader开始提供服务。选主可能因为选票分裂而失败，此时在当前term没有leader，在下一个term继续选主。
从上图可以看到，任期是递增的，这就充当了逻辑时钟的作用；另外，term 3展示了一种情况，就是说没有选举出leader就结束了，然后会发起新的选举，后面会解释这种split vote的情况。
选举过程
…
参考
未完待续。