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怎么理解协议流程,很多新手对此不是很清楚,为了帮助大家解决这个难题,下面小编将为大家详细讲解,有这方面需求的人可以来学习下,希望你能有所收获。
- 引文 -
咱们上文整体的介绍了下Raft协议,Raft协议分区容忍的一致性协议的核心思想:一致性的保证不一定非要所有节点都保持一致,只要大多数节点更新了,对于整个分布式系统来说数据也是一致性的。Raft 协议将概念分解成:Leader election、Log replication、Safety。Raft 把一致性协议划分为 Leader 选举、MemberShip 变更、日志复制、Snapshot 等几个几乎完全解耦的模块,实现了模块化设计。
Raft 设计原则是通过减少状态数量将状态空间简化:
- 领袖选举 -
Raft协议为了保证Leader的健壮性,使用了以下技术保证选举的简单化实现:
超时驱动:Heartbeat/Election timeout
随机的超时时间:降低选举碰撞导致选票被瓜分的概率
Raft协议为了保证选举投票的有效性,规定了一系列的投票原则:
Raft 整体选举流程如下:
Candidate发起投票时将自身当前任期加1(NewTerm),并向集群中所有节点发起投票请求(RequestVote RPC:请求中包含新的任期值);
- 日志复制 -
Raft 协议定义的日志格式如下:
(TermId, LogIndex, LogValue)其中 (TermId, LogIndex) 能确定唯一一条日志
Raft 协议 复制策略规定一系列的原则:
Followers 日志有效性检查:
Followers 日志恢复:
Raft协议的日志复制完整流程如下:
- 安全性 -
Radt协议通过一系列的规范定义,保证了整个Raft机制的数据的顺序一致性。整体原则如下:
通过上述的规范定义,我们可以通过一些异常场景来突出Raft协议的安全性:
当某台追随者死机时,所有给它的转发指令和拉票的消息都会因没有回应而失败,此时发送端会持续重送。当这台追随者引导重新加入集群,就会收到这些消息,追随者会重新回应,如果转发的指令已经写入,不会重复写入。
领袖死机或断线时,每个已存储指令必定已经写入到过半的服务器中,此时选举流程会让记录最完整的服务器胜选。其中一个因素是Raft候选人拉票时会揭露自己记录最新一笔的信息,如果服务器自己的记录比较新,就不会投票给候选人。
因为Raft引导选举是基于超时,使得超时期限的选择至为关键。若遵守算法的时限需求:广播时间 << 超时期限 << 平均故障间隔。这三个时间定义如下:
广播时间典型是 0.5ms 到 20ms,平均故障间隔通常是用周或月来计算的,所以可以将超时期限设在 10ms 到 500ms。
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