用動圖講解分散式 Raft
一、Raft 概述
Raft 演算法是分散式系統開發首選的共識演算法。比如現在流行 Etcd、Consul。
如果掌握了這個演算法，就可以較容易地處理絕大部分場景的容錯和一致性需求。比如分散式配置系統、分散式 NoSQL 存儲等等，輕鬆突破系統的單機限制。
Raft 演算法是通過一切以領導者為準的方式，實現一系列值的共識和各節點日誌的一致。
二、Raft 角色
2.1 角色
跟隨者（Follower）：普通群眾，默默接收和來自領導者的消息，當領導者心跳資訊超時的時候，就主動站出來，推薦自己當候選人。
候選人（Candidate）：候選人將向其他節點請求投票 RPC 消息，通知其他節點來投票，如果贏得了大多數投票選票，就晉陞當領導者。
領導者（Leader）：霸道總裁，一切以我為準。處理寫請求、管理日誌複製和不斷地發送心跳資訊，通知其他節點「我是領導者，我還活著，你們不要」發起新的選舉，不用找新領導來替代我。
如下圖所示，分別用三種圖代表跟隨者、候選人和領導者。
三、單節點系統
3.1 資料庫伺服器
現在我們想像一下，有一個單節點系統，這個節點作為資料庫伺服器，且存儲了一個值為 X。
3.2 客戶端
左邊綠色的實心圈就是客戶端，右邊的藍色實心圈就是節點 a（Node a）。Term 代表任期，後面會講到。
3.3 客戶端向伺服器發送數據
客戶端向單節點伺服器發送了一條更新操作，設置資料庫中存的值為 8。單機環境下（單個伺服器節點），客戶端從伺服器拿到的值也是 8。一致性非常容易保證。
3.4 多節點如何保證一致性？
但如果有多個伺服器節點，怎麼保證一致性呢？比如有三個節點：a，b，c。如下圖所示。這三個節點組成一個資料庫集群。客戶端對這三個節點進行更新操作，如何保證三個節點中存的值一致？這個就是分散式一致性問題。Raft 演算法就是來解決這個問題的。當然還有其他協議也可以保證，本篇只針對 Raft 演算法。
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在多節點集群中，在節點故障、分區錯誤等異常情況下，Raft 演算法如何保證在同一個時間，集群中只有一個領導者呢？下面就開始講解 Raft 演算法選舉領導者的過程。
四、選舉領導過程
4.1 初始狀態
初始狀態下，集群中所有節點都是跟隨者的狀態。
如下圖所示，有三個節點(Node) a、b、c，任期（Term）都為 0。
4.2 成為候選者
Raft 演算法實現了隨機超時時間的特性，每個節點等待領導者節點心跳資訊的超時時間間隔是隨機的。比如 A 節點等待超時的時間間隔 150 ms，B 節點 200 ms，C 節點 300 ms。那麼 a 先超時，最先因為沒有等到領導者的心跳資訊，發生超時。如下圖所示，三個節點的超時計時器開始運行。
當 A 節點的超時時間到了後，A 節點成為候選者，並增加自己的任期編號，Term 值從 0 更新為 1，並給自己投了一票。
- Node A：Term = 1, Vote Count = 1。
- Node B：Term = 0。
- Node C：Term = 0。
4.3 投票
我們來看下候選者如何成為領導者的。
- 第一步：節點 A 成為候選者後，向其他節點發送請求投票 RPC 資訊，請它們選舉自己為領導者。
- 第二步：節點 B 和 節點 C 接收到節點 A 發送的請求投票資訊後，在編號為 1 的這屆任期內，還沒有進行過投票，就把選票投給節點 A，並增加自己的任期編號。
- 第三步：節點 A 收到 3 次投票，得到了大多數節點的投票，從候選者成為本屆任期內的新的領導者。
- 第四步：節點 A 作為領導者，固定的時間間隔給 節點 B 和節點 C 發送心跳資訊，告訴節點 B 和 C，我是領導者，組織其他跟隨者發起新的選舉。
- 第五步：節點 B 和節點 C 發送響應資訊給節點 A，告訴節點 A 我是正常的。
4.4 任期
英文單詞是 term，領導者是有任期的。
- 自動增加：跟隨者在等待領導者心跳資訊超時後，推薦自己為候選人，會增加自己的任期號，如上圖所示，節點 A 任期為 0，推舉自己為候選人時，任期編號增加為 1。
- 更新為較大值：當節點發現自己的任期編號比其他節點小時，會更新到較大的編號值。比如節點 A 的任期為 1，請求投票，投票消息中包含了節點 A 的任期編號，且編號為 1，節點 B 收到消息後，會將自己的任期編號更新為 1。
- 恢復為跟隨者：如果一個候選人或者領導者，發現自己的任期編號比其他節點小，那麼它會立即恢復成跟隨者狀態。這種場景出現在分區錯誤恢復後，任期為 3 的領導者受到任期編號為 4 的心跳消息，那麼前者將立即恢復成跟隨者狀態。
- 拒絕消息：如果一個節點接收到較小的任期編號值的請求，那麼它會直接拒絕這個請求，比如任期編號為 6 的節點 A，收到任期編號為 5 的節點 B 的請求投票 RPC 消息，那麼節點 A 會拒絕這個消息。
4.5 選舉規則
- 一個任期內，領導者一直都會領導者，直到自身出現問題（如宕機），或者網路問題（延遲），其他節點發起一輪新的選舉。
- 在一次選舉中，每一個伺服器節點最多會對一個任期編號投出一張選票，投完了就沒了。
4.6 大多數
假設一個集群由 N 個節點組成，那麼大多數就是至少 N/2+1。例如： 3 個節點的集群，大多數就是 2。
4.7 心跳超時
為了防止多個節點同時發起投票，會給每個節點分配一個隨機的選舉超時時間。這個時間內，節點不能成為候選者，只能等到超時。比如上述例子，節點 A 先超時，先成為了候選者。這種巧妙的設計，在大多數情況下只有一個伺服器節點先發起選舉，而不是同時發起選舉，減少了因選票瓜分導致選舉失敗的情況。
五、領導者故障
如果領導者節點出現故障，則會觸發新的一輪選舉。如下圖所示，領導者節點 B 發生故障，節點 A 和 節點 B 就會重新選舉 Leader。
- 第一步 ：節點 A 發生故障，節點 B 和節點 C 沒有收到領導者節點 A 的心跳資訊，等待超時。
- 第二步：節點 C 先發生超時，節點 C 成為候選人。
- 第三步：節點 C 向節點 A 和 節點 B 發起請求投票資訊。
- 第四步：節點 C 響應投票，將票投給了 C，而節點 A 因為發生故障了，無法響應 C 的投票請求。
- 第五步：節點 C 收到兩票（大多數票數），成為領導者。
- 第六步：節點 C 向節點 A 和 B 發送心跳資訊，節點 B 響應心跳資訊，節點 A 不響應心跳資訊。
總結
Raft 演算法通過以下幾種方式來進行領導選舉，保證了一個任期只有一位領導，極大減少了選舉失敗的情況。
- 任期
- 領導者心跳資訊
- 隨機選舉超時時間
- 先來先服務的投票原則
- 大多數選票原則
本篇通過動圖的方式來講解 Raft 演算法如何選舉領導者，更容易理解和消化。
