ETCD背后的Raft一致性算法原理

项目中使用ETCD来实现服务发现和配置信息的存储，最近我抽空研究了一下ETCD和背后的一致性算法 — Raft算法的逻辑。

ETCD是什么

• ETCD是一个go语言实现的高可靠的KV存储系统，支持HTTP协议的PUT/GET/DELETE操作；
• 为了支持服务注册与发现，支持WATCH接口（通过http long poll实现）；
• 支持KEY持有TTL属性；
• CAS（compare and swap）操作;
• 支持多key的事务操作；
• 支持目录操作

简单的来说，ETCD可以看做是一个no sql的存储，存的是key-value的node，每个node又可以像树形结构一样产生子node。它是集群化的运行状态来保证高可用，并且对外提供了一套简单友好的交互接口。

其实ETCD暂时就想介绍这么多，本文的重点在于Raft算法，只是我机智的考虑到站内的SEO才加上ETCD的名号:smirk:，以后会陆续写一些其他与ETCD相关的内容。

一致性的基础：Raft算法

ETCD实现高可靠的基础在于Raft算法，也是理解ETCD工作原理最重要的一部分。类似于zookeeper的zab协议（Paxos算法），Raft也是用于保证分布式环境下多节点数据的一致性，但更易于理解。

看了很多相关Raft算法的技术文章，要么是介绍的过于简单，要么是过于晦涩难懂。最后看了原始的论文In search of an Understandable Consensus Algorithm和infoQ上对应的中文翻译Raft 一致性算法论文译文才对整个逻辑有细致的理解。

首先来看看Raft大致的原理，这是一个选主（leader selection）思想的算法，集群总每个节点都有三种可能的角色：

• leader
  对客户端通信的入口，对内数据同步的发起者，一个集群通常只有一个leader节点
• follower:
  非leader的节点，被动的接受来自leader的数据请求
• candidate:
  一种临时的角色，只存在于leader的选举阶段，某个节点想要变成leader，那么就发起投票请求，同时自己变成candidate。如果选举成功，则变为candidate，否则退回为follower

数据提交的过程

先看前两种角色，leader扮演的是分布式事务中的协调者，每次有数据更新的时候产生二阶段提交（two-phase commit）。在leader收到数据操作的请求，先不着急更新本地数据（数据是持久化在磁盘上的），而是生成对应的log，然后把生成log的请求广播给所有的follower。

每个follower在收到请求之后有两种选择：一种是听从leader的命令，也写入log，然后返回success回去；另一种情况，在某些条件不满足的情况下，follower认为不应该听从leader的命令，返回false。例如下图，leader收到客户端的写请求，我们暂时不考虑请求的具体值，虚线表示leader先写log，

leader写log

然后告诉所有的follower准备提交数据，先和我一样写log，

同步log

然后回到leader，此时如果超过半数的follower都成功写了log，那么leader开始第二阶段的提交：正式写入数据，然后同样广播给follower，follower也根据自身情况选择写入或者不写入并返回结果给leader。继续上面的例子，leader先写自己的数据，然后告诉follower也开始持久化数据，

leader持久化并同步数据

最终所有节点的数据达成一致，图中用实线表示已提交的数据。

数据一致

这两阶段中如果任意一个都有超过半数的follower返回false或者根本没有返回，那么这个分布式事务是不成功的。此时虽然不会有回滚的过程，但是由于数据不会真正在多数节点上提交，所以会在之后的过程中被覆盖掉。

选举的过程

上面只说了常规时候两种角色是如何协调工作的，还剩下candidate没说，对，就是一个follower是如何逆袭成为leader的。

初始状态下，大家都是平等的follower，那么follow谁呢，总要选个老大吧。大家都蠢蠢欲动，每个follower内部都维护了一个随机的timer。如下图，

每个follower都有timer

在timer时间到了的时候还没有人主动联系它的话，那它就要变成candidate，同时发出投票请求（RequestVote）给其他人。特殊情况如下图，S1和S3都变成了candidate，

转变为candidate

当然选不选就是人家的事了，原则是

每个follower一轮只能投一次票给一个candidate，

对于相同条件的candidate，follower们采取先来先投票的策略。如果超过半数的follower都认为他是合适做领导的，那么恭喜，新的leader产生了，如下图，S3变成了新一届的大哥，又可以很开心的像上一节一样的正常工作了。

所有follower接受candidate的大哥身份

但是如果很不幸，没有人愿意选这个悲剧的candidate，那它只有老老实实的变回小弟的状态。

选举完成之后，leader靠什么来确保小弟是跟着我的呢？答案是定时发送心跳检测(heart beat)。小弟们也是通过心跳来感知大哥的存在的。如下图

leader定期发心跳检测

同样的，如果在timer期间内没有收到大哥的联络，这时很可能大哥已经跪了，如下图，所有小弟又开始蠢蠢欲动，新的一轮(term)选举开始了。

新的一轮选举

好了，Raft算法的大致原理就是这样了，下面我们来说说一些没说到的细节问题。

选举时会产生的问题

之前说过，在选举阶段，每个follower如果在自身的timer到期之后都会变成candidate去参与选举。所以就这个candidate身份而言，是没有特别条件的，每个follower都有机会参选。但是，在分布式的环境里，每个follower节点存储的数据是不一样的，考虑一下下图的情况，在这些节点经历了一些损坏和恢复。此时S4想当leader，

不适合的candidate

但是如果S4成功当选的话，根据leader为上的原则，S4的log在index为4-7的数据，会覆盖掉S2和S3的8。如何解决这样的冲突的问题呢？有两种方法：第一种是S4在变为大哥之前，先向所有的小弟拿数据来保证自己数据是最全的；第二种方法是其他小弟遇到这样资历不足的大哥想上位的时候，完全不予以理睬。Raft算法认为第一种策略过于复杂，所以选择了第二种，保证数据只从leader流向follower。S4在vote请求中会带上自身数据的描述信息，包括：

1. term，自身处于的选举周期
2. lastLogIndex，log中最新的index值
3. lastLogTerm，log中最近的index是在哪个term中产生的

S2和S3在收到vote请求时候会和自身的情况进行对比，每个节点保存的数据信息包括：

1. currentTerm，节点处于的term号
2. log[ ]，自身的log集合
3. commitIndex，log中最后一个被提交的index值

对比的原则有：

1. 如果term < currentTerm，也就是说candidate的版本还没我新，返回 false
2. 如果已经投票给别的candidate了（votedFor），则返回false
3. log匹配，如果和自身的log匹配上了，则返回true

这个log匹配原则（Log Matching Property）具体是：

如果在不同日志中的两个条目有着相同的索引和任期号，则它们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的索引和任期号，则它们之间的所有条目都是完全一样的。

这样就可以一直等到含有最新数据的candidate被选上，从而保证领导人完全原则（Leader Completeness）：

如果一个日志的index在一个给定term内被提交，那么这个index一定会出现在所有term号更大的领导人中。

好了，继续看图说话。S4的vote请求，

term	lastLogIndex	lastLogTerm
10	6	7

被无情的拒绝。接下来S3也变成了candidate，

S3变成candidate

一直等到S3变成了candidate，发出vote请求。

term	lastLogIndex	lastLogTerm
11	6	8

被S4和S10接受，变成新的leader，并初始化两个数组：

1. nextIndex[ ]，表示需要发给每个follower的下一个日志条目的索引（初始化为leader最新log的index+1，因为leader总是先假定所有的follower和自己是一致的，后面说明当有不一致的时候是如何协商的）
2. matchIndex[ ]，表示已经复制到每个follower的log的最高index值（从0开始递增）

在这个例子中，S3中的这两个数组会初始化为，

	S1	S2	S4	S5
nextIndex	7	7	7	7
matchIndex	0	0	0	0

数据更新的问题

现在新的一届leader选举出来了，虽然选举的过程保证了leader的数据是最新的，但是follower中的数据还是可能存在不一致的情况。比如下图的S4，这就需要一个补偿机制来纠正这个问题。

在正常情况下，S3会给S4发心跳请求(一种名叫AppendEntries请求的特殊格式，entries为空)，其中携带一些数据信息，包括，

term	prevIndex	prevTerm	entries	commitIndex
11	6	8	[ ]	6

commitIndex之前已经解释过了，是log中最后一个被提交的index值。prevIndex与lastLogIndex类似，都是最新的日志的index值，只是属于不同的请求类型。
prevTerm也与lastLogTerm类似，是prevLogIndex对应的term号。

S4在接收到该请求之后会做一致性的判断，规则包括，

1. 如果 term < currentTerm返回 false
2. 如果在prevLogIndex处的log的term号与prevLogTerm不匹配时，返回 false
3. 如果一条已经存在的log与新的冲突（index相同但是term号不同），则删除已经存在的日志和它之后所有的日志，返回true
4. 添加任何在已有的log中不存在的index，返回true
5. 如果请求中leader的commitIndex > 自身的commitIndex，则比较leader的commitIndex和最新log index，将其中较小的赋给自身的commitIndex

结果与规则2不符合，返回false给S3。这时S3需要做一次退让，修改保存的nextIndex数组，将S4的nextIndex退化为6

S4的nextIndex退化为6

再次发送AppendEntries询问S4

term	prevIndex	prevTerm	entries	commitIndex
11	5	8	[ ]	5

如此循环的退让，一直到nextIndex减小到4

nextIndex减小到4

S3此时发送的请求为，

term	prevIndex	prevTerm	entries	commitIndex
11	3	3	[ ]	3

S4和自己的log匹配成功，返回true，并告诉leader，当前的matchIndex等于3。S3收到之后更新matchIndex数组，

	S1	S2	S4	S5
nextIndex	7	7	4	7
matchIndex	0	6	3	0

并发送从nextIndex之后的数据(entries)，

term	prevIndex	prevTerm	entries	commitIndex
11	3	3	[8]	4

S4再根据覆盖的原则，把自身的数据追平leader，并抛弃之后的数据。

S4的index4同步为leader的内容

这样消息往复，数据最终一致。

一些其他的问题

还有一些值得注意的特殊情况，比如log的清理。log是以追加的方式递增的，随着系统的不断运行，log会越来越大。Raft通过log的snapshot方式，可以定期压缩log为一个snapshot，并且清除之前的log。压缩的具体策略可以参考原论文。

还有集群节点的增减。当网络发生波动的时候，节点可能需要增减甚至发生网络分区。具体参考：ETCD系列之二：部署集群

总结

Raft是一种基于leader选举的算法，用于保证分布式数据的一致性。所有节点在三个角色（leader, follower和candidate）之中切换。选举阶段candidate向其他节点发送vote请求，但是只有包括所有最新数据的节点可以变为leader。

在数据同步阶段，leader通过一些标记（commitIndex，term，prevTerm，prevIndex等等）与follower不断协商最终达成一致。当有新的数据产生时，采用二阶段（twp-phase）提交，先更新log，等大多数节点都做完之后再正式提交数据。

以上的图片来自github上raft算法的算法动画的截图。

作者：11舍的华莱士
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来源：简书
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