一、快速了解Raft算法
Raft 适用于一个管理日志一致性的协议，相比于 Paxos 协议 Raft 更易于理解和去实现它。
为了提高理解性，Raft 将一致性算法分为了几个部分，包括领导选取（leader selection）、日志复制（log replication）、安全（safety），并且使用了更强的一致性来减少了必须需要考虑的状态。
相比Paxos，Raft算法理解起来更加直观。
Raft算法将Server划分为3种状态，或者也可以称作角色：
- Leader
负责Client交互和log复制，同一时刻系统中最多存在1个。 - Follower
被动响应请求RPC，从不主动发起请求RPC。 - 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
状态或者说角色的流转如下：
在Raft中，问题分解为：领导选取、日志复制、安全和成员变化。
复制状态机通过复制日志来实现：
日志：每台机器保存一份日志，日志来自于客户端的请求，包含一系列的命令
状态机：状态机会按顺序执行这些命令
一致性模型：分布式环境下，保证多机的日志是一致的，这样回放到状态机中的状态是一致的
Raft算法选主流程
Raft中有Term的概念，Term类比中国历史上的朝代更替，Raft 算法将时间划分成为任意不同长度的任期（term）。
选举流程
1、follower增加当前的term，转变为candidate。
2、candidate投票给自己，并发送RequestVote RPC给集群中的其他服务器。
3、收到RequestVote的服务器，在同一term中只会按照先到先得投票给至多一个candidate。且只会投票给log至少和自身一样新的candidate。
关于Raft更详细的描述，可以查看这里，从分布式一致性到共识机制（二）Raft算法
二、Nacos中的CP一致性
Spring Cloud Alibaba Nacos 在 1.0.0 正式支持 AP 和 CP 两种一致性协议，其中的CP一致性协议实现，是基于简化的 Raft 的 CP 一致性。
如何实现Raft算法
Nacos server在启动时，会通过RunningConfig.onApplicationEvent()方法调用RaftCore.init()方法。
启动选举
public static void init() throws Exception {
Loggers.RAFT.info("initializing Raft sub-system");
// 启动Notifier，轮询Datums，通知RaftListener
executor.submit(notifier);
// 获取Raft集群节点，更新到PeerSet中
peers.add(NamingProxy.getServers());
long start = System.currentTimeMillis();
// 从磁盘加载Datum和term数据进行数据恢复
RaftStore.load();
Loggers.RAFT.info("cache loaded, peer count: {}, datum count: {}, current term: {}",
peers.size(), datums.size(), peers.getTerm());
while (true) {
if (notifier.tasks.size() <= 0) {
break;
}
Thread.sleep(1000L);
System.out.println(notifier.tasks.size());
}
Loggers.RAFT.info("finish to load data from disk, cost: {} ms.", (System.currentTimeMillis() - start));
GlobalExecutor.register(new MasterElection()); // Leader选举
GlobalExecutor.register1(new HeartBeat()); // Raft心跳
GlobalExecutor.register(new AddressServerUpdater(), GlobalExecutor.ADDRESS_SERVER_UPDATE_INTERVAL_MS);
if (peers.size() > 0) {
if (lock.tryLock(INIT_LOCK_TIME_SECONDS, TimeUnit.SECONDS)) {
initialized = true;
lock.unlock();
}
} else {
throw new Exception("peers is empty.");
}
Loggers.RAFT.info("timer started: leader timeout ms: {}, heart-beat timeout ms: {}",
GlobalExecutor.LEADER_TIMEOUT_MS, GlobalExecutor.HEARTBEAT_INTERVAL_MS);
}在init方法主要做了如下几件事：
- 获取Raft集群节点 peers.add(NamingProxy.getServers());
- Raft集群数据恢复 RaftStore.load();
- Raft选举 GlobalExecutor.register(new MasterElection());
- Raft心跳 GlobalExecutor.register(new HeartBeat());
- Raft发布内容
- Raft保证内容一致性
选举流程
其中，raft集群内部节点间是通过暴露的Restful接口，代码在 RaftController 中。
RaftController控制器是raft集群内部节点间通信使用的，具体的信息如下
POST HTTP://{ip:port}/v1/ns/raft/vote : 进行投票请求
POST HTTP://{ip:port}/v1/ns/raft/beat : Leader向Follower发送心跳信息
GET HTTP://{ip:port}/v1/ns/raft/peer : 获取该节点的RaftPeer信息
PUT HTTP://{ip:port}/v1/ns/raft/datum/reload : 重新加载某日志信息
POST HTTP://{ip:port}/v1/ns/raft/datum : Leader接收传来的数据并存入
DELETE HTTP://{ip:port}/v1/ns/raft/datum : Leader接收传来的数据删除操作
GET HTTP://{ip:port}/v1/ns/raft/datum : 获取该节点存储的数据信息
GET HTTP://{ip:port}/v1/ns/raft/state : 获取该节点的状态信息{UP or DOWN}
POST HTTP://{ip:port}/v1/ns/raft/datum/commit : Follower节点接收Leader传来得到数据存入操作
DELETE HTTP://{ip:port}/v1/ns/raft/datum : Follower节点接收Leader传来的数据删除操作
GET HTTP://{ip:port}/v1/ns/raft/leader : 获取当前集群的Leader节点信息
GET HTTP://{ip:port}/v1/ns/raft/listeners : 获取当前Raft集群的所有事件监听者
RaftPeerSet
心跳机制
Raft中使用心跳机制来触发leader选举。心跳定时任务是在GlobalExecutor 中，
通过 GlobalExecutor.register(new HeartBeat())注册心跳定时任务，具体操作包括：
- 重置Leader节点的heart timeout、election timeout；
- sendBeat()发送心跳包
public class HeartBeat implements Runnable {
@Override
public void run() {
try {
if (!peers.isReady()) {
return;
}
RaftPeer local = peers.local();
local.heartbeatDueMs -= GlobalExecutor.TICK_PERIOD_MS;
if (local.heartbeatDueMs > 0) {
return;
}
local.resetHeartbeatDue();
sendBeat();
} catch (Exception e) {
Loggers.RAFT.warn("[RAFT] error while sending beat {}", e);
}
}
}
简单说明了下Nacos中的Raft一致性实现，更详细的流程，可以下载源码，查看 RaftCore 进行了解。源码可以通过以下地址检出：
git clone https://github.com/alibaba/nacos.git
