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图解 Raft 共识算法:如何选举领导者?

2021-04-19
张乘辉

Raft 是通过以领导者为准实现各个节点日志一致的一种共识算法,被越来越多的分布式系统框架应用,比如 Etcd、Consul 等等,Seata 未来也会引用 Raft,即将发布的 Kafka 2.8 也引入了 Raft,在 Raft 的基础上做了一些改版,在 Kafka 2.8 中称作 KRaft。

由此看来,Raft 是目前大部分分布式系统的首选共识算法,学习 Raft 将有助于你在分布式领域中如鱼得水。

本文主要内容为我对 Raft 选举领导者的一些理解总结。

成员

按照我的理解,Raft 是一种强领导者模型,即一切以领导者为准,实现一系列的共识和各个节点日志一致性的一种共识算法。

Raft 一共有三种成员身份,分别是:领导者(Leader)、跟随者(Follower)、候选人(Candidate)。

跟随者:在 Raft 中只有领导者才会与客户端交互,因此在不发生选举时,跟随者仅默默地处理来自领导者发送的消息,充当数据冗余的作用,当领导者心跳超时,跟随者就会主动推荐自己当选候选人。

候选人:成为候选人之后,就会向其他节点发送请求投票消息,以获取其他节点的投票,如果获得了大多数选票,则当选领导者。

领导者:数据一切以领导者为准,它也是与客户端交互的唯一角色,处理请求,管理日志的复制,同时还不断地发送心跳信息给跟随者,不断刷新跟随者节点的超时时间,以防跟随者发起新的选举。

选举过程

下面我以一个刚初始化的 Raft 集群为例:

1、初始状态

Raft 每个节点初始化后的心跳超时时间都是随机的,如上所示,节点 C 的超时时间最短(120ms),任期编号都为 0,角色都是跟随者。

2、请求投票

此时没有一个节点是领导者,节点等待心跳超时后,会推荐自己为候选人,向集群其他节点发起请求投票信息,此时任期编号 +1,自荐会获得自己的一票选票。

3、跟随者投票

跟随者收到请求投票信息后,如果该候选人符合投票要求后,则将自己宝贵(因为每个任期内跟随者只能投给先来的候选人一票,后面来的候选人则不能在投票给它了)的一票投给该候选人,同时更新任期编号。

4、当选领导者

当节点 C 赢得大多数选票后,它会成为本次任期的领导者。

5、领导者与跟随者保持心跳

领导者周期性发送心跳消息给其他节点,告知自己是领导者,同时刷新跟随者的超时时间,防止跟随者发起新的领导者选举。

关于任期

从以上的选举过程看,我们知道在 Raft 中的选举中是有任期机制的,顾名思义,每一任领导者,都有它专属的任期,当领导者更换后,任期也会增加,Raft 中的任期还要注意以下个细节:

  1. 如果某个节点,发现自己的任期编号比其他节点小,则会将自己的任期编号更新比自己更大的值;
  2. 从上面的选举过程看出,每次推荐自己成为候选人,都会得到自身的那一票;
  3. 如果候选人或者领导者发现自己的任期编号比其它节点好要小,则会立即更新自己为跟随者,这点很重要,按照我的理解,这个机制能够解决同一时间内有多个领导者的情况,比如领导者 A 挂了之后,集群其他节点会选举出一个新的领导者 B,在节点 B 恢复之后,会接收来自新领导者的心跳消息,此时节点 A 会立即恢复成跟随者状态;
  4. 如果某个节点接收到比自己任期号小的请求,则会拒绝这个请求。

关于随机超时

跟随者如果没有在某个时间内接收到来自领导者的心跳,则会发起新一轮的领导者选举,试想一下,如果全部跟随者都在同一时间发起领导者选举,这是一种怎样的场景?会不会造成同一时间内造成选举混乱呢?如果同时发起选举,会不会因为选票被瓜分导致选举失败的原因?

感觉会出现很多问题,但是 Raft 它利用随机超时巧妙地避开了这些问题。为此为我还在视频号录制了一段 Raft 选举过程的视频。

如果你想自己亲自调试并观摩 Raft 选举过程,你可以访问以下网址:

https://raft.github.io/


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