raft论文的英文版：https://raft.github.io/raft.pdf

来源：

别再怀疑自己的智商了，Raft协议本来就不好理解：https://zhuanlan.zhihu.com/p/36547283

raft协议详解：https://www.jianshu.com/p/3c6a4fd6a7cc

Raft协议中文翻译（2）：https://blog.csdn.net/baijiwei/article/details/78760308

Raft协议原理详解：https://zhuanlan.zhihu.com/p/91288179

一文搞懂Raft算法：https://www.cnblogs.com/xybaby/p/10124083.html

raft定义

Raft(Replicated And Fault Tolerant)，raft是工程上使用较为广泛的强一致性、去中心化、高可用的分布式协议。是一种管理复制日志以保障各服务器上副本一致性的一致性算法。

一致性算法允许一组机器成为一个相关的工作组， 即便有一些成员发生故障， 它还能提供服务。因此， 它在构建可靠的大规模软件系统中扮演了关键的角色。Raft产生了一种结果和（multi-)Paxos一样， 并且和Paxos同样有效， 但是结构不同于Paxos的算法；它使得Raft比Paxos更加容易理解， 同时也为构建实际系统提供更好的基础组件。

raft用于分布式系统，分布式系统之于单机系统，优势之一就是有更好的容错性。

• 比如，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）
• 比如，集群中某些机器宕机，整个集群还可以对外提供服务

这是如何做到的？比较容易的一个想法就是备份（backup）。一个系统的工作模是：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

那么一个状态机如何实现呢？如下图所示（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。

上图中有一个模块——Consensus Module刚刚没有提及。这个模块用于保证每个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
• raft就是Consensus Module的一个实现

因此，raft是一致性协议，是用来保障servers上副本一致性的一种算法。

raft算法原理概述

为了达到易于理解的目标，raft做了很多努力，其中最主要是两件事情：

• 问题分解
• 状态简化

   问题分解是将"复制集中节点一致性"这个复杂的问题划分为数个可以被独立解释、理解、解决的子问题。在raft，子问题包括，leader election， log replication，safety，membership changes。而状态简化更好理解，就是对算法做出一些限制，减少需要考虑的状态数，使得算法更加清晰，更少的不确定性（比如，保证新选举出来的leader会包含所有commited log entry）

Raft implements consensus by first electing a distinguished leader, then giving the leader complete responsibility for managing the replicated log. The leader accepts log entries from clients, replicates them on other servers, and tells servers when it is safe to apply log entries to their state machines. A leader can fail or become disconnected from the other servers, in which case a new leader is elected.

   上面的引文对raft协议的工作原理进行了高度的概括：raft会先选举出leader，leader完全负责replicated log的管理。leader负责接受所有客户端更新请求，然后复制到follower节点，并在“安全”的时候执行这些请求。如果leader故障，followes会重新选举出新的leader。

   在Raft体系中，有一个强leader，由它全权负责接收客户端的请求命令，并将命令作为日志条目复制给其他服务器，在确认安全的时候，将日志命令提交执行。当leader故障时，会选举产生一个新的leader。在强leader的帮助下，Raft将一致性问题分解为了三个子问题：

1. leader选举：当已有的leader故障时必须选出一个新的leader。
2. 日志复制：leader接受来自客户端的命令，记录为日志，并复制给集群中的其他服务器，并强制其他节点的日志与leader保持一致。
3. 安全safety措施：通过一些措施确保系统的安全性，如确保所有状态机按照相同顺序执行相同命令的措施。

leader election/投票选举leader

 raft协议中，一个节点任一时刻处于以下三个状态之一：

• leader
• follower
• candidate

   给出状态转移图能很直观的直到这三个状态的区别

  可以看出所有节点启动时都是follower状态；在一段时间内如果没有收到来自leader的心跳，从follower切换到candidate，发起选举；如果收到majority的造成票（含自己的一票）则切换到leader状态；如果发现其他节点比自己更新，则主动切换到follower。

   总之，系统中最多只有一个leader，如果在一段时间里发现没有leader，则大家通过选举-投票选出leader。leader会不停的给follower发心跳消息，表明自己的存活状态。如果leader故障，那么follower会转换成candidate，重新选出leader。

term

从上面可以看出，哪个节点做leader是大家投票选举出来的，每个leader工作一段时间，然后选出新的leader继续负责。这根民主社会的选举很像，每一届新的履职期称之为一届任期，在raft协议中，也是这样的，对应的术语叫term。

   term（任期）以选举（election）开始，然后就是一段或长或短的稳定工作期（normal Operation）。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。

选举过程详解

   上面已经说过，如果follower在election timeout内没有收到来自leader的心跳，（也许此时还没有选出leader，大家都在等；也许leader挂了；也许只是leader与该follower之间网络故障），则会主动发起选举。步骤如下：

• 增加节点本地的 current term ，切换到candidate状态
• 投自己一票
• 并行给其他节点发送 RequestVote RPCs
• 等待其他节点的回复

   在这个过程中，根据来自其他节点的消息，可能出现三种结果

一.收到多数的投票（含自己的一票），则赢得选举，成为leader

第一种情况，赢得了选举之后，新的leader会立刻给所有节点发消息，广而告之，避免其余节点触发新的选举。在这里，先回到投票者的视角，投票者如何决定是否给一个选举请求投票呢，有以下约束：

• 在任一任期内，单个节点最多只能投一票
• 候选人知道的信息不能比自己的少（这一部分，后面介绍log replication和safety的时候会详细介绍）
• first-come-first-served 先来先得

二.被告知别人已当选，那么自行切换到follower

第二种情况，比如有三个节点A B C。A B同时发起选举，而A的选举消息先到达C，C给A投了一票，当B的消息到达C时，已经不能满足上面提到的第一个约束，即C不会给B投票，而A和B显然都不会给对方投票。A胜出之后，会给B,C发心跳消息，节点B发现节点A的term不低于自己的term，知道有已经有Leader了，于是转换成follower。

三.一段时间内没有收到majority投票，则保持candidate状态，重新发出选举

第三种情况，没有任何节点获得majority投票，比如下图这种情况：

   总共有四个节点，Node C、Node D同时成为了candidate，进入了term 4，但Node A投了NodeD一票，NodeB投了Node C一票，这就出现了平票 split vote的情况。这个时候大家都在等啊等，直到超时后重新发起选举。如果出现平票的情况，那么就延长了系统不可用的时间（没有leader是不能处理客户端写请求的），因此raft引入了randomized election timeouts来尽量避免平票情况。同时，leader-based 共识算法中，节点的数目都是奇数个，尽量保证majority的出现。

log replication/日志复制

   当有了leader，系统应该进入对外工作期了。客户端的一切请求来发送到leader，leader来调度这些并发请求的顺序，并且保证leader与followers状态的一致性。raft中的做法是，将这些请求以及执行顺序告知followers。leader和followers以相同的顺序来执行这些请求，保证状态一致。

Replicated state machines/复制状态机

        共识算法的实现一般是基于复制状态机（Replicated state machines），何为复制状态机：

        简单来说：相同的初识状态 + 相同的输入 = 相同的结束状态。引文中有一个很重要的词deterministic，就是说不同节点要以相同且确定性的函数来处理输入，而不要引入一下不确定的值，比如本地时间等。如何保证所有节点 get the same inputs in the same order，使用replicated log是一个很不错的注意，log具有持久化、保序的特点，是大多数分布式系统的基石。

   因此，可以这么说，在raft中，leader将客户端请求（command）封装到一个个log entry，将这些log entries复制（replicate）到所有follower节点，然后大家按相同顺序应用（apply）log entry中的command，则状态肯定是一致的。

请求完整流程

 当系统（leader）收到一个来自客户端的写请求，到返回给客户端，整个过程从leader的视角来看会经历以下步骤：

• leader append log entry  /  leader追加日志条目
• leader issue AppendEntries RPC in parallel  /  leader并发发送AppendEntries RPC
• leader wait for majority response  /  leader等待大多数相应
• leader apply entry to state machine  /  leader将条目申请到状态机
• leader reply to client  /  leader回复客户
• leader notify follower apply log  /  leader通知follower应用日志

  可以看到日志的提交过程有点类似两阶段提交(2PC)，不过与2PC的区别在于，leader只需要大多数（majority）节点的回复即可，这样只要超过一半节点处于工作状态则系统就是可用的。

那么日志在每个节点上是什么样子的呢

  不难看到，logs由顺序编号的log entry组成 ，每个log entry除了包含command，还包含产生该log entry时的leader term。从上图可以看到，五个节点的日志并不完全一致，raft算法为了保证高可用，并不是强一致性，而是最终一致性，leader会不断尝试给follower发log entries，直到所有节点的log entries都相同。

Log索引结构

  在上面的流程中，leader只需要日志被复制到大多数节点即可向客户端返回，一旦向客户端返回成功消息，那么系统就必须保证log（其实是log所包含的command）在任何异常的情况下都不会发生回滚。这里有两个词：commit（committed），apply(applied)，前者是指日志被复制到了大多数节点后日志的状态；而后者则是节点将日志应用到状态机，真正影响到节点状态。

RaftNode中包含的重要组件都在这张图上了。

首先Local Server接收到请求后，立即将请求日志附加到SegmentedLog中，这个日志会实时存到文件系统中，同时内存里也会保留一份。因为作者考虑到日志文件过大可能会影响性能和安全性（具体原因未知，Redis的aof日志咋就不需要分段呢），所以对日志做了分段处理，顺序分成多个文件，所以叫SegmentedLog。

日志有四个重要的索引，分别是firstLogIndex/lastLogIndex和commitIndex/applyIndex，前两个就是当前内存中日志的开始和结束索引位置，后面两个是日志的提交索引和生效索引。之所以是用firstLogIndex而不是直接用零，是因为日志文件如果无限增长会非常庞大，Raft有策略会定时清理久远的日志，所以日志的起始位置并不是零。commitIndex指的是过半节点都成功同步的日志的最大位置，这个位置之前的日志都是安全的可以应用到状态机中。Raft会将当前已经commit的日志立即应用到状态机中，这里使用applyIndex来标识当前已经成功应用到状态机的日志索引。

该项目示例提供的状态机是RocksDB。RocksDB提供了高效的键值对存储功能。实际使用时还有很多其它选择，比如使用纯内存的kv或者使用leveldb。纯内存的缺点就是数据库的内容都在内存中，Rocksdb/Leveldb的好处就是可以落盘，减轻内存的压力，性能自然也会有所折损。

如果服务器设置了本地落盘即可返回(isAsyncWrite)，那么Local Server将日志塞进SegmentedLog之后就会立即向客户端返回请求成功消息。但是这可能会导致数据安全问题。因为Raft协议要求必须等待过半服务器成功响应后才可以认为数据是安全的，才可以告知客户端请求成功。之所以提供了这样一个配置项，纯粹是为了性能考虑。分布式数据库Kafka同样也有类似的选项。是通过牺牲数据一致性来提高性能的折中方法。

正常情况下，Local Server通过一个Condition变量的await操作悬挂住当前的请求不予返回。

对于每个RPCClient，它也要维护日志的两个索引，一个是matchIndex表示对方节点已经成功同步的位置，可以理解为局部的commitIndex。而nextIndex就是下一个要同步的日志索引位置。随着Leader和Follower之间的消息同步，matchIndex会努力追平nextIndex。同样随着客户端的请求的连续到来，nextIndex也会持续前进。

Local Server在悬挂住用户的请求后，会立即发出一次异步日志同步操作。它会通过RPC Client向其它节点发送一个AppendEntries消息（也是心跳消息），包含当前尚未同步的所有日志数据(从commitIndex到lastLogIndex)。然后等待对方实时反馈。如果反馈成功，就可以前进当前的日志同步位置matchIndex。

matchIndex是每个RPCClient局部的位置，当有过半RPCClient的matchIndex都前进了，那么全局的commitIndex也就可以随之前进，取过半节点的matchIndex最小值即可。

commitIndex一旦前进，意味着前面的日志都已经成功提交了，那么悬挂的客户端也可以继续下去了。所以立即通过Condition变量的signalAll操作唤醒所有正在悬挂住的请求，通知它们马上给客户端响应。

注意日志同步时还得看节点日志是否落后太多，如果落后太多，通过AppendEntries这种方式同步是比较慢的，这时就是要考虑走另一条路线来同步日志，那就是snapshot快照同步。
RaftNode会定时进行快照，将当前的状态机内容序列化到文件系统中，然后清理久远的SegmentedLog日志，给Raft的请求日志瘦身。

快照同步就是Leader将最新的快照文件发送到Follower节点，Follower安装快照后成功后，Leader继续同步SegmentedLog，力图让Follower追平自己。

safety/安全措施

 在上面提到只要日志被复制到majority节点，就能保证不会被回滚，即使在各种异常情况下，这根leader election提到的选举约束有关。在这一部分，主要讨论raft协议在各种各样的异常情况下如何工作的。

衡量一个分布式算法，有许多属性，如

• safety：nothing bad happens,
• liveness： something good eventually happens.

  在任何系统模型下，都需要满足safety属性，即在任何情况下，系统都不能出现不可逆的错误，也不能向客户端返回错误的内容。比如，raft保证被复制到大多数节点的日志不会被回滚，那么就是safety属性。而raft最终会让所有节点状态一致，这属于liveness属性。

raft协议会保证以下属性：

Election safety

  选举安全性，即任一任期内最多一个leader被选出。这一点非常重要，在一个复制集中任何时刻只能有一个leader。系统中同时有多余一个leader，被称之为脑裂（brain split），这是非常严重的问题，会导致数据的覆盖丢失。在raft中，两点保证了这个属性：

• 一个节点某一任期内最多只能投一票；
• 只有获得majority投票的节点才会成为leader。

  因此，某一任期内一定只有一个leader。

log matching

  很有意思，log匹配特性， 就是说如果两个节点上的某个log 条目的log index相同且term相同，那么在该index之前的所有log 条目应该都是相同的。如何做到的？依赖于以下两点

• If two entries in different logs have the same index and term, then they store the same command.
• If two entries in different logs have the same index and term, then the logs are identical in all preceding entries.

  首先，leader在某一term的任一位置只会创建一个log entry，且log entry是append-only。其次，consistency check。leader在AppendEntries中包含最新log entry之前的一个log 的term和index，如果follower在对应的term index找不到日志，那么就会告知leader不一致。

在没有异常的情况下，log matching是很容易满足的，但如果出现了node crash，情况就会变得复杂。比如下图：

  注意：上图的a-f不是6个follower，而是某个follower可能存在的六个状态

  leader、follower都可能崩溃，那么follower维护的日志与leader相比可能出现以下情况

• 比leader日志少，如上图中的ab
• 比leader日志多，如上图中的cd
• 某些位置比leader多，某些日志比leader少，如ef（多少是针对某一任期而言）

  当出现了leader与follower不一致的情况，leader强制follower复制自己的log

        leader会维护一个nextIndex[]数组，记录了leader可以发送每一个follower的log index，初始化为leader最后一个log index加1， 前面也提到，leader选举成功之后会立即给所有follower发送AppendEntries RPC（不包含任何log entry， 也充当心跳消息）,那么流程总结为：

s1  leader 初始化nextIndex[x]为 leader最后一个log index + 1
s2  AppendEntries里prevLogTerm prevLogIndex来自 logs[nextIndex[x] - 1]
s3  如果follower判断prevLogIndex位置的log term不等于prevLogTerm，那么返回 False，否则返回True
s4  leader收到follower的回复，如果返回值是False，则nextIndex[x] -= 1, 跳转到s2. 否则
s5  同步nextIndex[x]后的所有log entries

leader completeness vs elcetion restriction

leader完整性：如果一个log entry在某个任期被提交（committed），那么这条日志一定会出现在所有更高term的leader的日志里面。这个跟leader election、log replication都有关。

• 一个日志被复制到majority节点才算committed
• 一个节点得到majority的投票才能成为leader，而节点A给节点B投票的其中一个前提是，B的日志不能比A的日志旧。下面的引文指处了如何判断日志的新旧

voter denies its vote if its own log is more up-to-date than that of the candidate.

If the logs have last entries with different terms, then the log with the later term is more up-to-date. If the logs end with the same term, then whichever log is longer is more up-to-date.

上面两点都提到了majority：commit majority and vote majority，根据数目，这两个majority一定是有重合的，因此被选举出的leader一定包含了最新的committed的日志。（感觉这段有问题）

还可能会出现另外一个问题, 如果命令已经被复制到了大部分节点上,但是还没来的及提交就崩溃了,这样后来的leader应该完成之前term未完成的提交. Raft通过让leader统计当前term内还未提交的命令已经被复制的数量是否半数以上, 然后进行提交.

corner case

stale leader

raft保证Election safety，即一个任期内最多只有一个leader，但在网络分割（network partition）的情况下，可能会出现两个leader，但两个leader所处的任期是不同的。如下图所示

  系统有5个节点ABCDE组成，在term1，Node B是leader，但Node A、B和Node C、D、E之间出现了网络分割，因此Node C、D、E无法收到来自leader（Node B）的消息，在election time之后，Node C、D、E会分期选举，由于满足majority条件，Node E成为了term 2的leader。因此，在系统中貌似出现了两个leader：term 1的Node B， term 2的Node E, Node B的term更旧，但由于无法与Majority节点通信，NodeB仍然会认为自己是leader。

  在这样的情况下，我们来考虑读写。

  首先，如果客户端将请求发送到了NodeB，NodeB无法将log entry 复制到majority节点，因此不会告诉客户端写入成功，这就不会有问题。

  对于读请求，stale leader可能返回stale data，比如在read-after-write的一致性要求下，客户端写入到了term2任期的leader Node E，但读请求发送到了Node B。如果要保证不返回stale data，leader需要check自己是否过时了，办法就是与大多数节点通信一次，这个可能会出现效率问题。另一种方式是使用lease，但这就会依赖物理时钟。

  从raft的论文中可以看到，leader转换成follower的条件是收到来自更高term的消息，如果网络分割一直持续，那么stale leader就会一直存在。而在raft的一些实现或者raft-like协议中，leader如果收不到majority节点的消息，那么可以自己step down，自行转换到follower状态。

State Machine Safety

 前面在介绍safety的时候有一条属性没有详细介绍，那就是State Machine Safety：

State Machine Safety: if a server has applied a log entry at a given index to its state machine, no other server will ever apply a different log entry for the same index.

  如果节点将某一位置的log entry应用到了状态机，那么其他节点在同一位置不能应用不同的日志。简单点来说，所有节点在同一位置（index in log entries）应该应用同样的日志。但是似乎有某些情况会违背这个原则：

  上图是一个较为复杂的情况。在时刻(a), s1是leader，在term2提交的日志只赋值到了s1 s2两个节点就crash了。在时刻（b), s5成为了term 3的leader，日志只赋值到了s5，然后crash。然后在(c)时刻，s1又成为了term 4的leader，开始赋值日志，于是把term2的日志复制到了s3，此刻，可以看出term2对应的日志已经被复制到了majority，因此是committed，可以被状态机应用。不幸的是，接下来（d）时刻，s1又crash了，s5重新当选，然后将term3的日志复制到所有节点，这就出现了一种奇怪的现象：被复制到大多数节点（或者说可能已经应用）的日志被回滚。

  究其根本，是因为term4时的leader s1在（C）时刻提交了之前term2任期的日志。为了杜绝这种情况的发生：

Raft never commits log entries from previous terms by counting replicas.
Only log entries from the leader’s current term are committed by counting replicas; once an entry from the current term has been committed in this way, then all prior entries are committed indirectly because of the Log Matching Property.

  也就是说，某个leader选举成功之后，不会直接提交前任leader时期的日志，而是通过提交当前任期的日志的时候“顺手”把之前的日志也提交了，具体怎么实现了，在log matching部分有详细介绍。那么问题来了，如果leader被选举后没有收到客户端的请求呢，论文中有提到，在任期开始的时候发立即尝试复制、提交一条空的log

Raft handles this by having each leader commit a blank no-op entry into the log at the start of its term.

  因此，在上图中，不会出现（C）时刻的情况，即term4任期的leader s1不会复制term2的日志到s3。而是如同(e)描述的情况，通过复制-提交 term4的日志顺便提交term2的日志。如果term4的日志提交成功，那么term2的日志也一定提交成功，此时即使s1crash，s5也不会重新当选。

leader crash

  follower的crash处理方式相对简单，leader只要不停的给follower发消息即可。当leader crash的时候，事情就会变得复杂。在这篇文章中，作者就给出了一个更新请求的流程图。

我们可以分析leader在任意时刻crash的情况，有助于理解raft算法的容错性。

总结

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  raft将共识问题分解成两个相对独立的问题，leader election，log replication。流程是先选举出leader，然后leader负责复制、提交log（log中包含command）

  为了在任何异常情况下系统不出错，即满足safety属性，对leader election，log replication两个子问题有诸多约束

leader election约束：

• 同一任期内最多只能投一票，先来先得
• 选举人必须比自己知道的更多（比较term，log index）

log replication约束：

• 一个log被复制到大多数节点，就是committed，保证不会回滚
• leader一定包含最新的committed log，因此leader只会追加日志，不会删除覆盖日志
• 不同节点，某个位置上日志相同，那么这个位置之前的所有日志一定是相同的
• Raft never commits log entries from previous terms by counting replicas.

  本文是在看完raft论文后自己的总结，不一定全面。个人觉得，如果只是相对raft协议有一个简单了解，看这个动画演示就足够了，如果想深入了解，还是要看论文，论文中Figure 2对raft算法进行了概括。最后，还是找一个实现了raft算法的系统来看看更好。