1 Raft协议概况

Raft是一种基于Paxos的Consensus算法。相比于Paxos，Raft设计采用了较少的状态，并且是一种更简单、更易于理解的算法。

在讨论Raft前，需要了解一些术语：

Log – Raft系统的基本的工作但是与Log entry。一致性相关的问题可以分解为replicated log。一个log是一个顺序的条目列表（entrylist）。如果所有的成员均同意log的entry和顺序，那么则认为log是一致的。

FSM –有限状态机，有限个状态以及在这些状态之间的转移和动作等行为的数学模型。新log的应用，FSM会发生状态转换，相同的LOG序列的应用必须导致相同的状态，这意味着行为必须是确定性的。

Peer set –参与log replication的成员组成了Peer set，对于Consul而言，所有的server节点均属于本地数据中心的peer set。

Quorum –（汉语可以翻译为法定人数）peer set中成员的最大数。对于N的set，quorum要求至少有(N/2)+1成员。例如，peer set有5个Server节点，就需要至少3个节点才能形成quorum。无论什么原因，只要quorum是无效的，那么cluster就会变为unavailable，并且不会再有log提交。

CommittedEntry –当日志持久地存储在quorum个节点后才能成为commited entry。一旦entry被提交，它才能被使用。

Leader -在任何给定的时间，peer set选举一个节点作为Leader。当logcommited时，Leader负责新entry 处理、复制到Followers、管理条目。

Raft是一个复杂的协议，这里不会详细讨论细节，将不会在这里详细介绍（如果希望更全面的了解，可以参阅Paper）。

本文会从框架上来描述Raft，并构建一个智慧模型。

Raft节点总会是Follower、candidate、Leader三个状态之一。所有的节点最初开始作为一个Follower。在这种状态下，节点可以接受来自Leader的log enties或投票。如果一段时间内没有收到entries，节点自我提升到candidate状态。在candidate状态，节点请求来自peer节点的投票。如果一个candidate节点获得的票数超过quorum，然后该节点会晋升为Leader。Leader必须接受新的日志条目，并复制到所有其他的Follower。此外，如果stale read（过时的读取）是不可接受的，所有的查询也必须在Leader节点执行。

一旦集群有了Leader，并且Leader能够接受新的日志条目。Client节点可以请求Leader追加新的日志条目（从Raft角度看，日志是一个不透明的二进制blob）。然后，Leader将entry写入持久存储，并尝试复制到quorum个Follower节点。一旦logentry被认为commited，那么它就可以应用于FSM。FSM是专用的；在Consul中，我们使用BoltDB维护集群状态。

让Replicatedlog无限制的增加，显然是不可取的方式。Raft提供了一种机制——压缩当前状态的快照和日志。因为FSM是抽象的，重放过去一段时间的旧日志来恢复FSM的状态，必然导致相同的状态。因此，在一个时间点，当Raft采集到FSM状态后，会删除转换到该状态所使用到的所有的旧日志，无需用户干预自动执行，可以防止无限制的磁盘使用，同时也减少了重放日志时间。使用boltdb的优点是，它允许Consul继续接受新的交易，即使旧状态正在创建快照，避免产生任何可用性的问题。

只要有quorum个节点有效，Consensus是容错的。如果有效节点数无法达到的quorum，那么不可能处理log entry或维护成员关系。例如，假设只有2个peer：A和B。quorum也是2，这意味着这两个节点必须同意提交日志条目。如果A或B有一个失败，现在是不可能满足quorum个节点有效的条件。这意味着群集无法添加或删除节点或提交任何额外的日志条目。这样的结果就是集群不可用。这时，需要手动干预，删除A或B，然后以引导模式重新启动剩余节点。

3个节点的Raft集群可以容忍1个节点故障，5节点的集群可以容忍2个节点的故障。因此，Consul推荐部署包含3或5个Server节点的数据中心。这样可以最大限度地提高可用性，而不会大大牺牲性能。下面的表格总结了集群节点数目与容忍的故障节点数目：

| Servers | Quorum Size | Failure Tolerance |
| 1 | 1 | 0 |
| 2 | 2 | 0 |
| 3 | 2 | 1 |
| 4 | 3 | 1 |
| 5 | 3 | 2 |
| 6 | 4 | 2 |
| 7 | 4 | 3 |

在性能方面，对比Raft与Paxos。假设都存在稳定的Leader，提交一个日志条目需要写入到quorum个节点。因此，性能是由磁盘I / O和网络延迟的限制。虽然Consul不是以设计高吞吐量的写系统为目标，能否处理数以百千计的事务还是取决于网络和硬件配置。

1.1 Raft in Consul

只有ConsulServer节点参与Raft、是peer set的一员。所有的Client节点只是转发请求到Server。这种设计的考虑是，当更多的成员加入到peer set中时，quorum的规模也会增加。可能会导致性能问题——等待quorum个节点 log entry。

** 启动Consul时，单个consul节点需要以bootstrap模式运行，该模式运行自我选举为leader。一旦Leader被选出来，其他Server可以添加Peer set中，保持一致性和安全性。最终，一旦一些Server添加到集群，bootstrap模式就需要禁用。**

因为所有Server都是Peer set中的医院，它们都知道谁是Leader。当一个RPC请求到达某个非Leader Server节点，请求就会被转发到Leader。如果RPC是一种query类型，这意味着它是只读的，Leader会基于FSM当前生成相应的结果，如果RPC是一种transaction类型，即修改状态，Leader产生一个新的日志条目，并基于Raft算法进行管理。一旦日志条目应用于有限状态机，transaction完成。

由于Raft的副本性质，性能对网络延迟是非常敏感的。为此，每个数据中心选择独立的Leader和维护一个不相交的peer set。数据按照数据中心进行划分，所以每个Leader只负责在相应数据中心的数据。当接收到一个远程数据中心的请求时，请求会被转发到相应的Leader。这种设计在不牺牲一致性的情况实现较低延迟交易和更高的可用性。

1.2 一致性模式

虽然所有日志副本的写入都是基于Raft，读取更灵活。但为了支持开发人员可能需要的各种权衡，Consul支持3种不同的一致性模式。

三种读模式是：

•Default-Raft采用Leader租赁模式，提供了一个时间窗口，在该时间段内，Leader角色是稳定的。但是，如果Leader从Peers set分裂出去，新的Leader就可能选举出来，而旧Leader持有租赁。这意味着有2个leader节点。因为旧Leader不能提交新日志，就没有脑裂的风险。然而，如果旧Leader执行任何读取操作，其读取到的结果就可能是陈旧的。Default一致性模式只依赖于Leader租赁，Client可能使用过期的数据。之所以这么权衡，因为读取是快速的，通常是采用强一致性模式，比较难以触发的情。并且时间窗口也是有界的，时间到了，leader也会下台。

•consistent，这种模式是无条件一致性。它要求leader必须与quorum个peer校验，虽然它仍然是Leader。这将引入额外的节点轮训，增加了延迟。采用一致性读取，会导致额外的轮训开销。

•stale-这种模式允许在任何Server节点执行读取操作，无论它是不是Leader。这意味着可能读取到旧的数据，但一般而言，速度与leader相比差距在50毫秒内。这种方式，读取速度是非常快的，但可能是旧的数据。这种模式下，即使没有Leader，一样可以相应读取操作。

【Consul】Consul架构-Consensus协议

1 Raft协议概况

1.1 Raft in Consul

1.2 一致性模式

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