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1.Raft协议

1.1 Raft简介

Raft是由Stanford提出的一种更易理解的一致性算法，意在取代目前广为使用的Paxos算法。目前，在各种主流语言中都有了一些开源实现，比如本文中将使用的基于JGroups的Raft协议实现。关于Raft的原理，强烈推荐动画版Raft讲解。

1.2 Raft原理

在Raft中，每个结点会处于下面三种状态中的一种：

follower：所有结点都以follower的状态开始。如果没收到leader消息则会变成candidate状态
candidate：会向其他结点“拉选票”，如果得到大部分的票则成为leader。这个过程就叫做Leader选举(Leader Election)
leader：所有对系统的修改都会先经过leader。每个修改都会写一条日志(log entry)。leader收到修改请求后的过程如下，这个过程叫做日志复制(Log Replication)：
1. 复制日志到所有follower结点(replicate entry)
2. 大部分结点响应时才提交日志
3. 通知所有follower结点日志已提交
4. 所有follower也提交日志
5. 现在整个系统处于一致的状态

1.2.1 Leader Election

当follower在选举超时时间(election timeout)内未收到leader的心跳消息(append entries)，则变成candidate状态。为了避免选举冲突，这个超时时间是一个150~300ms之间的随机数。

成为candidate的结点发起新的选举期(election term)去“拉选票”：

重置自己的计时器
投自己一票
发送 Request Vote消息

如果接收结点在新term内没有投过票那它就会投给此candidate，并重置它自己的选举超时时间。candidate拉到大部分选票就会成为leader，并定时发送心跳——Append Entries消息，去重置各个follower的计时器。当前Term会继续直到某个follower接收不到心跳并成为candidate。

如果不巧两个结点同时成为candidate都去“拉票”怎么办？这时会发生Splite Vote情况。两个结点可能都拉到了同样多的选票，难分胜负，选举失败，本term没有leader。之后又有计时器超时的follower会变成candidate，将term加一并开始新一轮的投票。

1.2.2 Log Replication

当发生改变时，leader会复制日志给follower结点，这也是通过Append Entries心跳消息完成的。前面已经列举了Log Replication的过程，这里就不重复了。

Raft能够正确地处理网络分区（“脑裂”）问题。假设A~E五个结点，B是leader。如果发生“脑裂”，A、B成为一个子分区，C、D、E成为一个子分区。此时C、D、E会发生选举，选出C作为新term的leader。这样我们在两个子分区内就有了不同term的两个leader。这时如果有客户端写A时，因为B无法复制日志到大部分follower所以日志处于uncommitted未提交状态。而同时另一个客户端对C的写操作却能够正确完成，因为C是新的leader，它只知道D和E。

当网络通信恢复，B能够发送心跳给C、D、E了，却发现“改朝换代”了，因为C的term值更大，所以B自动降格为follower。然后A和B都回滚未提交的日志，并从新leader那里复制最新的日志。但这样是不是就会丢失更新？

2.JGroups-raft介绍

2.1 JGroups中的Raft

JGroups是Java里比较流行的网络通信框架，近期顺应潮流，它也推出了Raft基于JGroups的实现。简单试用了一下，还比较容易上手，底层Raft的内部机制都被API屏蔽掉了。下面就通过一个分布式计数器的实例来学习一下Raft协议在JGroups中的实际用法。

Maven依赖如下：

Prettyprint代码

<code class="language-xml hljs has-numbering"> <dependency>
<groupId>org.jgroups</groupId>
<artifactId>jgroups-raft</artifactId>
<version>0.2</version>
</dependency></code>

其实JGroups-raft的Jar包中已经自带了一个Counter的Demo，但仔细看了一下，有的地方写的有些麻烦，不太容易把握住Raft这根主线。所以这里就参照官方的例子，进行了简写，突出Raft协议的基本使用方法。JGroups-raft目前资料不多，InfoQ上的这篇文章很不错，还有官方文档。

2.2 核心API

使用JGroups-raft时，我们一般会实现两个接口：RAFT.RoleChange和StateMachine：

实现RAFT.RoleChange接口的方法能通知我们当前哪个结点是leader
实现StateMachine执行要实现一致性的操作

典型单点服务实现方式就是：

Prettyprint代码

<code class="language-java hljs has-numbering">JChannel ch = null;
RaftHandle handle = new RaftHandle(ch, this);
handle.addRoleListener(role -> {
if(role == Role.Leader)
// start singleton services
else
// stop singleton services
});</code>

2.3 默认配置

jgroups-raft.jar中已经带了一个raft.xml配置文件，作为实例程序我们可以直接使用它。

简要解释一下最核心的几个配置项，参照GitHub上的文档：

UDP：IP多播配置
raft.NO_DUPES：是否检测新加入结点的ID与老结点有重复
raft.ELECTION：选举超时时间的随机化范围
raft.RAFT：所有Raft集群的成员必须在这里声明，也可以在运行时通过addServer/removeServer动态修改
raft.REDIRECT：是否转发请求给leader
raft.CLIENT：在哪个IP和端口上接收客户端请求

Prettyprint代码

<code class="language-xml hljs has-numbering"><!--
Default stack using IP multicasting. It is similar to the "udp"
stack in stacks.xml, but doesn't use streaming state transfer and flushing
author: Bela Ban
-->
<config xmlns="urn:org:jgroups"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="urn:org:jgroups http://www.jgroups.org/schema/jgroups.xsd">
<UDP
mcast_addr="228.5.5.5"
mcast_port="${jgroups.udp.mcast_port:45588}"
... />
...
<raft.NO_DUPES/>
<raft.ELECTION election_min_interval="100" election_max_interval="500"/>
<raft.RAFT members="A,B,C" raft_id="${raft_id:undefined}"/>
<raft.REDIRECT/>
<raft.CLIENT bind_addr="0.0.0.0" />
</config></code>

3.JGroups-raft实例

实例很简单，只有JGroupsRaftTest和CounterService两个类组成。JGroupsRaftTest是测试启动类，而CounterService就是利用Raft协议实现的分布式计数服务类。

3.1 JGroupsRaftTest

JGroupsRaftTest的职责主要有三个：

创建Raft协议的JChannel
创建CounterService
循环读取用户输入

目前简单实现了几种操作包括：初始化计数器、加一、减一、读取计数器、查看Raft日志、做Raft快照（用于压缩日志文件）等。其中对计数器的操作，因为要与其他Raft成员进行分布式通信，所以当前集群必须要多于一个结点时才能进行操作。如果要支持单结点时的操作，需要做特殊处理。

Prettyprint代码

<code class="language-java hljs has-numbering">import org.jgroups.JChannel;
import org.jgroups.protocols.raft.RAFT;
import org.jgroups.util.Util;
/**
* Test jgroups raft algorithm implementation.
*/
public class JGroupsRaftTest {
private static final String CLUSTER_NAME = "ctr-cluster";
private static final String COUNTER_NAME = "counter";
private static final String RAFT_XML = "raft.xml";
public static void main(String[] args) throws Exception {
JChannel ch = new JChannel(RAFT_XML).name(args[0]);
CounterService counter = new CounterService(ch);
try {
doConnect(ch, CLUSTER_NAME);
doLoop(ch, counter);
} finally {
Util.close(ch);
}
}
private static void doConnect(JChannel ch, String clusterName) throws Exception {
ch.connect(clusterName);
}
private static void doLoop(JChannel ch, CounterService counter) {
boolean looping = true;
while (looping) {
int key = Util.keyPress("\n[0] Create [1] Increment [2] Decrement [3] Dump log [4] Snapshot [x] Exit\n" +
"first-applied=" + ((RAFT) ch.getProtocolStack().findProtocol(RAFT.class)).log().firstApplied() +
", last-applied=" + counter.lastApplied() +
", commit-index=" + counter.commitIndex() +
", log size=" + Util.printBytes(counter.logSize()) + ": ");
if ((key == '0' || key == '1' || key == '2') && !counter.isLeaderExist()) {
System.out.println("Cannot perform cause there is no leader by now");
continue;
}
long val;
switch (key) {
case '0':
counter.getOrCreateCounter(COUNTER_NAME, 1L);
break;
case '1':
val = counter.incrementAndGet(COUNTER_NAME);
System.out.printf("%s: %s\n", COUNTER_NAME, val);
break;
case '2':
val = counter.decrementAndGet(COUNTER_NAME);
System.out.printf("%s: %s\n", COUNTER_NAME, val);
break;
case '3':
counter.dumpLog();
break;
case '4':
counter.snapshot();
break;
case 'x':
looping = false;
break;
case '\n':
System.out.println(COUNTER_NAME + ": " + counter.get(COUNTER_NAME) + "\n");
break;
}
}
}
}</code>

3.2 CounterService

CounterService是我们的核心类，利用Raft实现了分布式的计数器操作，它的API主要由四部分组成：

Raft Local API：操作本地Raft的状态，像日志大小、做快照等
Raft API：实现Raft的监听器和状态机的方法
- roleChanged：本地Raft的角色发生变化
- apply：分布式通信消息
- readContentFrom/writeContentTo：读写快照
Counter API：计数器的分布式API
Counter Native API：计数器的本地API。直接使用的话相当于脏读

Prettyprint代码

<code class="language-java hljs has-numbering">import org.jgroups.Channel;
import org.jgroups.protocols.raft.RAFT;
import org.jgroups.protocols.raft.Role;
import org.jgroups.protocols.raft.StateMachine;
import org.jgroups.raft.RaftHandle;
import org.jgroups.util.AsciiString;
import org.jgroups.util.Bits;
import org.jgroups.util.ByteArrayDataInputStream;
import org.jgroups.util.ByteArrayDataOutputStream;
import org.jgroups.util.Util;
import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
/**
* Distribute counter service based on Raft consensus algorithm.
*/
class CounterService implements StateMachine, RAFT.RoleChange {
private RaftHandle raft;
private final Map<String, Long> counters;
private enum Command {
CREATE, INCREMENT_AND_GET, DECREMENT_AND_GET, GET, SET
}
public CounterService(Channel ch) {
this.raft = new RaftHandle(ch, this);
this.counters = new HashMap<>();
raft.raftId(ch.getName())
.addRoleListener(this);
}
// ===========================================
// Raft Status API
// ===========================================
public int lastApplied() {
return raft.lastApplied();
}
public int commitIndex() {
return raft.commitIndex();
}
public int logSize() {
return raft.logSize();
}
public void dumpLog() {
System.out.println("\nindex (term): command\n---------------------");
raft.logEntries((entry, index) -> {
StringBuilder log = new StringBuilder()
.append(index)
.append(" (").append(entry.term()).append("): ");
if (entry.command() == null ) {
System.out.println(log.append("<marker record>"));
return;
} else if (entry.internal()) {
System.out.println(log.append("<internal command>"));
return;
}
ByteArrayDataInputStream in = new ByteArrayDataInputStream(
entry.command(), entry.offset(), entry.length()
);
try {
Command cmd = Command.values()[in.readByte()];
String name = Bits.readAsciiString(in).toString();
switch (cmd) {
case CREATE:
log.append(cmd)
.append("(").append(name).append(", ")
.append(Bits.readLong(in))
.append(")");
break;
case GET:
case INCREMENT_AND_GET:
case DECREMENT_AND_GET:
log.append(cmd)
.append("(").append(name).append(")");
break;
default:
throw new IllegalArgumentException("Command " + cmd + "is unknown");
}
System.out.println(log);
}
catch (IOException e) {
throw new IllegalStateException("Error when dump log", e);
}
});
System.out.println();
}
public void snapshot() {
try {
raft.snapshot();
} catch (Exception e) {
throw new IllegalStateException("Error when snapshot", e);
}
}
public boolean isLeaderExist() {
return raft.leader() != null;
}
// ===========================================
// Raft API
// ===========================================
@Override
public void roleChanged(Role role) {
System.out.println("roleChanged to: " + role);
}
@Override
public byte[] apply(byte[] data, int offset, int length) throws Exception {
ByteArrayDataInputStream in = new ByteArrayDataInputStream(data, offset, length);
Command cmd = Command.values()[in.readByte()];
String name = Bits.readAsciiString(in).toString();
System.out.println("[" + new SimpleDateFormat("HH:mm:ss.SSS").format(new Date())
+ "] Apply: cmd=[" + cmd + "]");
long v1, retVal;
switch (cmd) {
case CREATE:
v1 = Bits.readLong(in);
retVal = create0(name, v1);
return Util.objectToByteBuffer(retVal);
case GET:
retVal = get0(name);
return Util.objectToByteBuffer(retVal);
case INCREMENT_AND_GET:
retVal = add0(name, 1L);
return Util.objectToByteBuffer(retVal);
case DECREMENT_AND_GET:
retVal = add0(name, -1L);
return Util.objectToByteBuffer(retVal);
default:
throw new IllegalArgumentException("Command " + cmd + "is unknown");
}
}
@Override
public void readContentFrom(DataInput in) throws Exception {
int size = in.readInt();
System.out.println("ReadContentFrom: size=[" + size + "]");
for (int i = 0; i < size; i++) {
AsciiString name = Bits.readAsciiString(in);
Long value = Bits.readLong(in);
counters.put(name.toString(), value);
}
}
@Override
public void writeContentTo(DataOutput out) throws Exception {
synchronized (counters) {
int size = counters.size();
System.out.println("WriteContentFrom: size=[" + size + "]");
out.writeInt(size);
for (Map.Entry<String, Long> entry : counters.entrySet()) {
AsciiString name = new AsciiString(entry.getKey());
Long value = entry.getValue();
Bits.writeAsciiString(name, out);
Bits.writeLong(value, out);
}
}
}
// ===========================================
// Counter API
// ===========================================
public void getOrCreateCounter(String name, long initVal) {
Object retVal = invoke(Command.CREATE, name, false, initVal);
counters.put(name, (Long) retVal);
}
public long incrementAndGet(String name) {
return (long) invoke(Command.INCREMENT_AND_GET, name, false);
}
public long decrementAndGet(String name) {
return (long) invoke(Command.DECREMENT_AND_GET, name, false);
}
public long get(String name) {
return (long) invoke(Command.GET, name, false);
}
private Object invoke(Command cmd, String name, boolean ignoreRetVal, long... values) {
ByteArrayDataOutputStream out = new ByteArrayDataOutputStream(256);
try {
out.writeByte(cmd.ordinal());
Bits.writeAsciiString(new AsciiString(name), out);
for (long val : values) {
Bits.writeLong(val, out);
}
byte[] rsp = raft.set(out.buffer(), 0, out.position());
return ignoreRetVal ? null : Util.objectFromByteBuffer(rsp);
}
catch (IOException ex) {
throw new RuntimeException("Serialization failure (cmd="
+ cmd + ", name=" + name + ")", ex);
}
catch (Exception ex) {
throw new RuntimeException("Raft set failure (cmd="
+ cmd + ", name=" + name + ")", ex);
}
}
// ===========================================
// Counter Native API
// ===========================================
public synchronized Long create0(String name, long initVal) {
counters.putIfAbsent(name, initVal);
return counters.get(name);
}
public synchronized Long get0(String name) {
return counters.getOrDefault(name, 0L);
}
public synchronized Long add0(String name, long delta) {
Long oldVal = counters.getOrDefault(name, 0L);
return counters.put(name, oldVal + delta);
}
}</code>

3.3 运行测试

我们分别以A、B、C为参数，启动三个JGroupsRaftTest服务。这样会自动在C:\Users\cdai\AppData\Local\Temp下生成A.log、B.log、C.log三个日志文件夹。

Prettyprint代码

<code class="hljs livecodeserver has-numbering">cdai@vm /cygdrive/c/Users/cdai/AppData/Local/Temp
$ tree A.log/ B.log/ C.log/
A.log/
|-- 000005.sst
|-- 000006.log
|-- CURRENT
|-- LOCK
|-- LOG
|-- LOG.old
`-- MANIFEST-000004
B.log/
|-- 000003.log
|-- CURRENT
|-- LOCK
|-- LOG
`-- MANIFEST-000002
C.log/
|-- 000003.log
|-- CURRENT
|-- LOCK
|-- LOG
`-- MANIFEST-000002
0 directories, 17 files</code>

3.3.1 分布式一致性

首先A创建计数器，B“加一”，C“减一”。可以看到尽管我们是分别在A、B、C上执行这三个操作，但三个结点都先后（leader提交日志后通知follower）通过apply()方法收到消息，并在本地的计数器Map上同步执行操作，保证了数据的一致性。最后停掉A服务，可以看到B通过roleChanged()得到消息，提升为新的Leader，并与C一同继续提供服务。

A的控制台输出：

Prettyprint代码

<code class="hljs asciidoc has-numbering">-------------------------------------------------------------------
GMS: address=A, cluster=ctr-cluster, physical address=2001:0:9d38:6abd:cbb:1f78:3f57:50f6:50100
-------------------------------------------------------------------
[0] Create [1] Increment [2] Decrement [3] Dump log [4] Snapshot [x] Exit
first-applied=0, last-applied=0, commit-index=0, log size=0b:
roleChanged to: Candidate
roleChanged to: Leader
0
[14:16:00.744] Apply: cmd=[CREATE]
[0] Create [1] Increment [2] Decrement [3] Dump log [4] Snapshot [x] Exit
first-applied=0, last-applied=1, commit-index=1, log size=1b:
[14:16:07.002] Apply: cmd=[INCREMENT_AND_GET]
[14:16:14.264] Apply: cmd=[DECREMENT_AND_GET]
3
index (term): command
---------------------
1 (29): CREATE(counter, 1)
2 (29): INCREMENT_AND_GET(counter)
3 (29): DECREMENT_AND_GET(counter)</code>

B的控制台输出：

Prettyprint代码

<code class="hljs sql has-numbering">-------------------------------------------------------------------
GMS: address=B, cluster=ctr-cluster, physical address=2001:0:9d38:6abd:cbb:1f78:3f57:50f6:50101
-------------------------------------------------------------------
[0] Create [1] Increment [2] Decrement [3] Dump log [4] Snapshot [x] Exit
first-applied=0, last-applied=0, commit-index=0, log size=0b:
[14:16:01.300] Apply: cmd=[CREATE]
1
counter: 2
[0] Create [1] Increment [2] Decrement [3] Dump log [4] Snapshot [x] Exit
first-applied=0, last-applied=2, commit-index=1, log size=2b:
[14:16:07.299] Apply: cmd=[INCREMENT_AND_GET]
[14:16:14.304] Apply: cmd=[DECREMENT_AND_GET]
roleChanged to: Candidate
roleChanged to: Leader</code>

C的控制台输出：

Prettyprint代码

<code class="hljs sql has-numbering">-------------------------------------------------------------------
GMS: address=C, cluster=ctr-cluster, physical address=2001:0:9d38:6abd:cbb:1f78:3f57:50f6:55800
-------------------------------------------------------------------
[0] Create [1] Increment [2] Decrement [3] Dump log [4] Snapshot [x] Exit
first-applied=0, last-applied=0, commit-index=0, log size=0b:
[14:16:01.300] Apply: cmd=[CREATE]
[14:16:07.299] Apply: cmd=[INCREMENT_AND_GET]
2
counter: 3
[0] Create [1] Increment [2] Decrement [3] Dump log [4] Snapshot [x] Exit
first-applied=0, last-applied=3, commit-index=2, log size=3b:
[14:16:14.304] Apply: cmd=[DECREMENT_AND_GET]</code>

3.3.2 服务恢复

在只有B和C的集群中，我们执行了一次“加一”。当我们重新启动A服务时，它会自动执行这条日志，保持与B和C的一致。从日志的index能够看出，69是一个Term，也就是A为Leader时的“任期”，而70也就是B为Leader时。

A的控制台输出：

Prettyprint代码

<code class="hljs asciidoc has-numbering">-------------------------------------------------------------------
GMS: address=A, cluster=ctr-cluster, physical address=2001:0:9d38:6abd:cbb:1f78:3f57:50f6:53237
-------------------------------------------------------------------
[0] Create [1] Increment [2] Decrement [3] Dump log [4] Snapshot [x] Exit
first-applied=0, last-applied=3, commit-index=3, log size=3b:
[14:18:45.275] Apply: cmd=[INCREMENT_AND_GET]
[14:18:45.277] Apply: cmd=[GET]
3
index (term): command
---------------------
1 (69): CREATE(counter, 1)
2 (69): INCREMENT_AND_GET(counter)
3 (69): DECREMENT_AND_GET(counter)
4 (70): INCREMENT_AND_GET(counter)
5 (70): GET(counter)</code>

http://blog.csdn.net/dc_726/article/details/48832405

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分布式一致性协议Raft原理与实例

1.Raft协议

1.1 Raft简介

1.2 Raft原理

1.2.1 Leader Election

1.2.2 Log Replication

2.JGroups-raft介绍

2.1 JGroups中的Raft

2.2 核心API

2.3 默认配置

3.JGroups-raft实例

3.1 JGroupsRaftTest

3.2 CounterService

3.3 运行测试

3.3.1 分布式一致性

3.3.2 服务恢复

分布式一致性协议Raft原理与实例相关推荐

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