cp分解实现_对标Eureka的AP一致性，Nacos如何实现Raft算法

一、快速了解Raft算法

Raft 适用于一个管理日志一致性的协议，相比于 Paxos 协议 Raft 更易于理解和去实现它。为了提高理解性，Raft 将一致性算法分为了几个部分，包括领导选取（leader selection）、日志复制（log replication）、安全（safety），并且使用了更强的一致性来减少了必须需要考虑的状态。

相比Paxos，Raft算法理解起来更加直观。

Raft算法将Server划分为3种状态，或者也可以称作角色：

Leader
负责Client交互和log复制，同一时刻系统中最多存在1个。

Follower
被动响应请求RPC，从不主动发起请求RPC。

Candidate

一种临时的角色，只存在于leader的选举阶段，某个节点想要变成leader，那么就发起投票请求，同时自己变成candidate。如果选举成功，则变为candidate，否则退回为follower

状态或者说角色的流转如下：

在Raft中，问题分解为：领导选取、日志复制、安全和成员变化。

复制状态机通过复制日志来实现：

日志：每台机器保存一份日志，日志来自于客户端的请求，包含一系列的命令状态机：状态机会按顺序执行这些命令一致性模型：分布式环境下，保证多机的日志是一致的，这样回放到状态机中的状态是一致的

Raft算法选主流程

Raft中有Term的概念，Term类比中国历史上的朝代更替，Raft 算法将时间划分成为任意不同长度的任期（term）。

选举流程

1、follower增加当前的term，转变为candidate。2、candidate投票给自己，并发送RequestVote RPC给集群中的其他服务器。3、收到RequestVote的服务器，在同一term中只会按照先到先得投票给至多一个candidate。且只会投票给log至少和自身一样新的candidate。

关于Raft更详细的描述，可以查看这里，从分布式一致性到共识机制（二）Raft算法

二、Nacos中的CP一致性

Spring Cloud Alibaba Nacos 在 1.0.0 正式支持 AP 和 CP 两种一致性协议，其中的CP一致性协议实现，是基于简化的 Raft 的 CP 一致性。

如何实现Raft算法

Nacos server在启动时，会通过RunningConfig.onApplicationEvent()方法调用RaftCore.init()方法。

启动选举

public static void init() throws Exception {Loggers.RAFT.info("initializing Raft sub-system");// 启动Notifier，轮询Datums，通知RaftListenerexecutor.submit(notifier);// 获取Raft集群节点，更新到PeerSet中peers.add(NamingProxy.getServers());long start = System.currentTimeMillis();// 从磁盘加载Datum和term数据进行数据恢复RaftStore.load();Loggers.RAFT.info("cache loaded, peer count: {}, datum count: {}, current term: {}",peers.size(), datums.size(), peers.getTerm());while (true) {if (notifier.tasks.size() <= 0) {break;}Thread.sleep(1000L);System.out.println(notifier.tasks.size());}Loggers.RAFT.info("finish to load data from disk, cost: {} ms.", (System.currentTimeMillis() - start));GlobalExecutor.register(new MasterElection()); // Leader选举GlobalExecutor.register1(new HeartBeat()); // Raft心跳GlobalExecutor.register(new AddressServerUpdater(), GlobalExecutor.ADDRESS_SERVER_UPDATE_INTERVAL_MS);if (peers.size() > 0) {if (lock.tryLock(INIT_LOCK_TIME_SECONDS, TimeUnit.SECONDS)) {initialized = true;lock.unlock();}} else {throw new Exception("peers is empty.");}Loggers.RAFT.info("timer started: leader timeout ms: {}, heart-beat timeout ms: {}",GlobalExecutor.LEADER_TIMEOUT_MS, GlobalExecutor.HEARTBEAT_INTERVAL_MS);
}

在init方法主要做了如下几件事：

获取Raft集群节点 peers.add(NamingProxy.getServers());

Raft集群数据恢复 RaftStore.load();

Raft选举 GlobalExecutor.register(new MasterElection());

Raft心跳 GlobalExecutor.register(new HeartBeat());

Raft发布内容

Raft保证内容一致性

选举流程

其中，raft集群内部节点间是通过暴露的Restful接口，代码在 RaftController 中。RaftController控制器是raft集群内部节点间通信使用的，具体的信息如下

POST HTTP://{ip:port}/v1/ns/raft/vote : 进行投票请求POST HTTP://{ip:port}/v1/ns/raft/beat : Leader向Follower发送心跳信息GET HTTP://{ip:port}/v1/ns/raft/peer : 获取该节点的RaftPeer信息PUT HTTP://{ip:port}/v1/ns/raft/datum/reload : 重新加载某日志信息POST HTTP://{ip:port}/v1/ns/raft/datum : Leader接收传来的数据并存入DELETE HTTP://{ip:port}/v1/ns/raft/datum : Leader接收传来的数据删除操作GET HTTP://{ip:port}/v1/ns/raft/datum : 获取该节点存储的数据信息GET HTTP://{ip:port}/v1/ns/raft/state : 获取该节点的状态信息{UP or DOWN}POST HTTP://{ip:port}/v1/ns/raft/datum/commit : Follower节点接收Leader传来得到数据存入操作DELETE HTTP://{ip:port}/v1/ns/raft/datum : Follower节点接收Leader传来的数据删除操作GET HTTP://{ip:port}/v1/ns/raft/leader : 获取当前集群的Leader节点信息GET HTTP://{ip:port}/v1/ns/raft/listeners : 获取当前Raft集群的所有事件监听者
RaftPeerSet

心跳机制

Raft中使用心跳机制来触发leader选举。心跳定时任务是在GlobalExecutor 中，通过 GlobalExecutor.register(new HeartBeat())注册心跳定时任务，具体操作包括：

重置Leader节点的heart timeout、election timeout；

sendBeat()发送心跳包

 public class HeartBeat implements Runnable {@Overridepublic void run() {try {if (!peers.isReady()) {return;}RaftPeer local = peers.local();local.heartbeatDueMs -= GlobalExecutor.TICK_PERIOD_MS;if (local.heartbeatDueMs > 0) {return;}local.resetHeartbeatDue();sendBeat();} catch (Exception e) {Loggers.RAFT.warn("[RAFT] error while sending beat {}", e);}}
}

简单说明了下Nacos中的Raft一致性实现，更详细的流程，可以下载源码，查看 RaftCore 进行了解。源码可以通过以下地址检出：

git clone https://github.com/alibaba/nacos.git

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