四、日志复制

4.1 日志格式

日志由含日志索引（log index）的日志条目（log entry）组成。每个日志条目包含它被创建时的 Term 号（下图中方框中的数字），和一个复制状态机需要执行的指令。如果一个日志条目被复制到半数以上的服务器上，就被认为可以提交（Commit）了。

日志条目中的 Term 号被用来检查是否出现不一致的情况。 日志条目中的日志索引（一个整数值）用来表明它在日志中的位置。

Raft 日志同步保证如下两点；图示说明：

如果不同日志中的两个日志条目有着相同的日志索引和 Term，则它们所存储的命令是相同的。

这个特性基于这条原则：Leader 最多在一个 Term 内、在指定的一个日志索引上创建一条日志条目，同时日志条目在日志中的位置也从来不会改变。

如果不同日志中的两个日志条目有着相同的日志索引和 Term，则它们之前的所有条目都是完全一样的。

这个特性由 AppendEntries RPC 的一个简单的一致性检查所保证。在发送 AppendEntries RPC 时，Leader 会把新日志条目之前的日志条目的日志索引和 Term 号一起发送。如果 Follower 在它的日志中找不到包含相同日志索引和 Term 号的日志条目，它就会拒绝接收新的日志条目。

4.2 日志复制流程

Leader 负责处理所有客户端的请求。 Leader 把请求作为日志条目加入到它的日志中，然后并行的向其他服务器发送 AppendEntries RPC 请求，要求 Follower 复制日志条目。 Follower 复制成功后，返回确认消息。 当这个日志条目被半数以上的服务器复制后，Leader 提交这个日志条目到它的复制状态机，并向客户端返回执行结果。

注意：如果 Follower 崩溃或者运行缓慢，再或者网络丢包，Leader 会不断的重复尝试发送 AppendEntries RPC 请求 （尽管已经回复了客户端），直到所有的跟随者都最终复制了所有的日志条目。

下面，通过一组动图来加深认识：

1)来自客户端的修改都会被传入 Leader。注意该修改还未被提交，只是写入日志中。

2)Leader 会把修改复制到所有 Follower。

3)Leader 会等待大多数的 Follower 也进行了修改，然后才将修改提交。

4)此时 Leader 会通知的所有 Follower 让它们也提交修改，此时所有节点的值达成一致。

4.3 日志一致性

一般情况下，Leader 和 Followers 的日志保持一致，因此日志条目一致性检查通常不会失败。然而，Leader 崩溃可能会导致日志不一致：旧的 Leader 可能没有完全复制完日志中的所有条目。

4.3.1 Leader 和 Follower 日志不一致的可能

Leader 和 Follower 可能存在多种日志不一致的可能。

图示说明：上图阐述了 Leader 和 Follower 可能存在多种日志不一致的可能，每一个方框表示一个日志条目，里面的数字表示任期号 。

当一个 Leader 成功当选时，Follower 可能出现以下情况（a-f）：

存在未更新日志条目，如（a、b）。 存在未提交日志条目，如（c、d）。 或两种情况都存在，如（e、f）。

例如，场景 f 可能会这样发生，某服务器在 Term2 的时候是 Leader，已附加了一些日志条目到自己的日志中，但在提交之前就崩溃了；很快这个机器就被重启了，在 Term3 重新被选为 Leader，并且又增加了一些日志条目到自己的日志中；在 Term 2 和 Term 3 的日志被提交之前，这个服务器又宕机了，并且在接下来的几个任期里一直处于宕机状态。

4.3.2 Leader 和 Follower 日志一致的保证

Leader 通过强制 Followers 复制它的日志来处理日志的不一致，Followers 上的不一致的日志会被 Leader 的日志覆盖。

Leader 为了使 Followers 的日志同自己的一致，Leader 需要找到 Followers 同它的日志一致的地方，然后覆盖 Followers 在该位置之后的条目。 Leader 会从后往前试，每次日志条目失败后尝试前一个日志条目，直到成功找到每个 Follower 的日志一致位点，然后向后逐条覆盖 Followers 在该位置之后的条目。

五、安全性

前面描述了 Raft 算法是如何选举 Leader 和复制日志的。

Raft 还增加了一些限制来完善 Raft 算法，以保证安全性：保证了任意 Leader 对于给定的 Term，都拥有了之前 Term 的所有被提交的日志条目。

5.1 选举限制

拥有最新的已提交的日志条目的 Follower 才有资格成为 Leader。

Raft 使用投票的方式来阻止一个 Candidate 赢得选举除非这个 Candidate 包含了所有已经提交的日志条目。Candidate 为了赢得选举必须联系集群中的大部分节点，这意味着每一个已经提交的日志条目在这些服务器节点中肯定存在于至少一个节点上。如果 Candidate 的日志至少和大多数的服务器节点一样新（这个新的定义会在下面讨论），那么他一定持有了所有已经提交的日志条目。

RequestVote RPC 实现了这样的限制：RequestVote RPC 中包含了 Candidate 的日志信息， Follower 会拒绝掉那些日志没有自己新的投票请求。

5.1.1 场如何判断哪个日志条目比较新？

Raft 通过比较两份日志中最后一条日志条目的日志索引和 Term 来判断哪个日志比较新。

先判断 Term，哪个数值大即代表哪个日志比较新。 如果 Term 相同，再比较 日志索引，哪个数值大即代表哪个日志比较新。

5.1.2 提交旧任期的日志条目

一个当前 Term 的日志条目被复制到了半数以上的服务器上，Leader 就认为它是可以被提交的。如果这个 Leader 在提交日志条目前就下线了，后续的 Leader 可能会覆盖掉这个日志条目。

图示说明：上图解释了为什么 Leader 无法对旧 Term 的日志条目进行提交。

• 阶段 (a) ，S1 是 Leader，且 S1 写入日志条目为 (Term 2，日志索引 2），只有 S2 复制了这个日志条目。
• 阶段 (b)，S1 下线，S5 被选举为 Term3 的 Leader。S5 写入日志条目为 (Term 3，日志索引 2）。
• 阶段 (c)，S5 下线，S1 重新上线，并被选举为 Term4 的 Leader。此时，Term 2 的那条日志条目已经被复制到了集群中的大多数节点上，但是还没有被提交。
• 阶段 (d)，S1 再次下线，S5 重新上线，并被重新选举为 Term3 的 Leader。然后 S5 覆盖了日志索引 2 处的日志。
• 阶段 (e)，如果阶段 (d) 还未发生，即 S1 再次下线之前，S1 把自己主导的日志条目复制到了大多数节点上，那么在后续 Term 里面这些新日志条目就会被提交。这样在同一时刻就同时保证了，之前的所有旧日志条目就会被提交。

Raft 永远不会通过计算副本数目的方式去提交一个之前 Term 内的日志条目。只有 Leader 当前 Term 里的日志条目通过计算副本数目可以被提交；一旦当前 Term 的日志条目以这种方式被提交，那么由于日志匹配特性，之前的日志条目也都会被间接的提交。

当 Leader 复制之前任期里的日志时，Raft 会为所有日志保留原始的 Term，这在提交规则上产生了额外的复杂性。在其他的一致性算法中，如果一个新的领导人要重新复制之前的任期里的日志时，它必须使用当前新的任期号。

Raft 使用的方法更加容易辨别出日志，因为它可以随着时间和日志的变化对日志维护着同一个任期编号。另外，和其他的算法相比，Raft 中的新领导人只需要发送更少日志条目（其他算法中必须在他们被提交之前发送更多的冗余日志条目来为他们重新编号）。

六、日志压缩

在实际的系统中，不能让日志无限膨胀，否则系统重启时需要花很长的时间进行恢复，从而影响可用性。Raft 采用对整个系统进行快照来解决，快照之前的日志都可以丢弃。

每个副本独立的对自己的系统状态生成快照，并且只能对已经提交的日志条目生成快照。快照包含以下内容：

日志元数据。最后一条已提交的日志条目的日志索引和 Term。这两个值在快照之后的第一条日志条目的 AppendEntries RPC 的完整性检查的时候会被用上。 系统当前状态。

当 Leader 要发送某个日志条目，落后太多的 Follower 的日志条目会被丢弃，Leader 会将快照发给 Follower。或者新上线一台机器时，也会发送快照给它。

生成快照的频率要适中，频率过高会消耗大量 I/O 带宽；频率过低，一旦需要执行恢复操作，会丢失大量数据，影响可用性。推荐当日志达到某个固定的大小时生成快照。

生成一次快照可能耗时过长，影响正常日志同步。可以通过使用 copy-on-write 技术避免快照过程影响正常日志同步。

说明：本文仅阐述 Raft 算法的核心内容，不包括算法论证、评估等