理解Raft算法，轻松应对分布式容错和一致性

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作者：悟空聊架构（本文来自作者投稿）

1 Raft 概述

Raft 算法是分布式系统开发首选的共识算法。比如现在流行 Etcd、Consul。

如果掌握了这个算法，就可以较容易地处理绝大部分场景的容错和一致性需求。比如分布式配置系统、分布式 NoSQL 存储等等，轻松突破系统的单机限制。

Raft 算法是通过一切以领导者为准的方式，实现一系列值的共识和各节点日志的一致。

跟随者（Follower）：普通群众，默默接收和来自领导者的消息，当领导者心跳信息超时的时候，就主动站出来，推荐自己当候选人。
候选人（Candidate）：候选人将向其他节点请求投票 RPC 消息，通知其他节点来投票，如果赢得了大多数投票选票，就晋升当领导者。
领导者（Leader）：霸道总裁，一切以我为准。处理写请求、管理日志复制和不断地发送心跳信息，通知其他节点“我是领导者，我还活着，你们不要”发起新的选举，不用找新领导来替代我。

如下图所示，分别用三种图代表跟随者、候选人和领导者。

角色

现在我们想象一下，有一个单节点系统，这个节点作为数据库服务器，且存储了一个值为 X。

数据库服务器

左边绿色的实心圈就是客户端，右边的蓝色实心圈就是节点 a（Node a）。Term 代表任期，后面会讲到。

客户端

客户端向单节点服务器发送了一条更新操作，设置数据库中存的值为 8。单机环境下（单个服务器节点），客户端从服务器拿到的值也是 8。一致性非常容易保证。

客户端向服务器发送数据

但如果有多个服务器节点，怎么保证一致性呢？比如有三个节点：a、b、c。如下图所示。这三个节点组成一个数据库集群。客户端对这三个节点进行更新操作，如何保证三个节点中存的值一致？这个就是分布式一致性问题。Raft 算法就是来解决这个问题的。当然还有其他协议也可以保证，本篇只针对 Raft 算法。

在多节点集群中，在节点故障、分区错误等异常情况下，Raft 算法如何保证在同一个时间，集群中只有一个领导者呢？下面就开始讲解 Raft 算法选举领导者的过程。

初始状态下，集群中所有节点都是跟随者的状态。

如下图所示，有三个节点(Node) a、b、c，任期（Term）都为 0。

初始状态

Raft 算法实现了随机超时时间的特性，每个节点等待领导者节点心跳信息的超时时间间隔是随机的。比如 A 节点等待超时的时间间隔 150 ms、B 节点 200 ms、C 节点 300 ms。那么 A 先超时，最先因为没有等到领导者的心跳信息，发生超时。如下图所示，三个节点的超时计时器开始运行。

超时时间

当 A 节点的超时时间到了后，A 节点成为候选者，并增加自己的任期编号，Term 值从 0 更新为 1，并给自己投了一票。

成为候选者

我们来看看候选者如何成为领导者的。

Leader 选举

第一步：节点 A 成为候选者后，向其他节点发送请求投票 RPC 信息，请它们选举自己为领导者。
第二步：节点 B 和节点 C 接收到节点 A 发送的请求投票信息后，在编号为 1 的这届任期内，还没有进行过投票，就把选票投给节点 A，并增加自己的任期编号。
第三步：节点 A 收到 3 次投票，得到了大多数节点的投票，从候选者成为本届任期内的新的领导者。
第四步：节点 A 作为领导者，固定的时间间隔给节点 B 和节点 C 发送心跳信息，告诉节点 B 和 C，我是领导者，组织其他跟随者发起新的选举。
第五步：节点 B 和节点 C 发送响应信息给节点 A，告诉节点 A 我是正常的。

英文单词是 term，领导者是有任期的。

自动增加：跟随者在等待领导者心跳信息超时后，推荐自己为候选人，会增加自己的任期号，如上图所示，节点 A 任期为 0，推举自己为候选人时，任期编号增加为 1。
更新为较大值：当节点发现自己的任期编号比其他节点小时，会更新到较大的编号值。比如节点 A 的任期为 1，请求投票，投票消息中包含了节点 A 的任期编号，且编号为 1，节点 B 收到消息后，会将自己的任期编号更新为 1。
恢复为跟随者：如果一个候选人或者领导者，发现自己的任期编号比其他节点小，那么它会立即恢复成跟随者状态。这种场景出现在分区错误恢复后，任期为 3 的领导者受到任期编号为 4 的心跳消息，那么前者将立即恢复成跟随者状态。
拒绝消息：如果一个节点接收到较小的任期编号值的请求，那么它会直接拒绝这个请求，比如任期编号为 6 的节点 A，收到任期编号为 5 的节点 B 的请求投票 RPC 消息，那么节点 A 会拒绝这个消息。