一前言

分布式系统中，一致性指的是数据在多个副本之间是否能够保持一致性的特性。当一个系统数据在一致性的状态下进行更新后，应该保证系统的数据仍然处于一致性。如何来保证分布式系统中数据的一致性呢？这需要一致性协议来保证。

二 Raft协议简介

Raft协议：是Replication And Fault Tolerant的缩写，即复制和容错协议，是一种强一致性协议，在RAFT中，有三种类型的节点：

# Leader: 处理客户端交互和日志复制操作等，一般只有一个Leader节点

# Follower: 群众节点，类似于选民，需要同步数据

# Candidate: 候选者节点，有可能成为Leader的节点，一般条件是由超过大多数的投票

系统在运行的时候，只有Leader和Follower两种状态，只有在系统不稳定的时候，才有Candidate临时的状态节点，当一个Follower对Leader节点的心跳出现异常，就会转变为Candidate，Candidate就会去竞选Leader，它会主动向其他节点发送竞选投票，如果大多数节点店铺把票投给他，它就会替代原来的Leader，成为新的Leader。

raft协议主要干三件事情：

# 竞选Leader

# 日志复制

# 安全

三 Raft协议工作流程

需求：我们假设客户端需要设置或者更新数据库的值X

3.1 单节点情况

3.2 多节点的情况

3.3 正常的选举Leader过程

3.4 日志复制过程

# 一旦集群选举出来了Leader,我们需要将所有改变复制到集群中其他节点，它是通过Leader节点的心跳来发送需要添加到其他节点的Entry（改变信息），也就是改变的信息会放在心跳包里发送到其他节点。

# 等待下一次心跳的时候，就发出去

# 各个节点将新的改变信息写入本地，并且响应Leader

# 如果超半数的节点反馈写入成功，则Leader开始进行改变消息的提交

# Leader提交之后，向其他节点发送通知，并且向客户端响应

四 Raft的选举详细流程分析

Raft选举会通过timeout 和 term来控制Leader的选举。

timeout: 是一个150-300ms的随机值，是Follower等待转变为Candidate的时间，即等待再次参加选举的超时时间，可以理解为一个时钟，跑完了一圈后，检查Leader是否存在，如果存在重置timeout;如果没有Leader则，Follower转变为竞选Leader

term：主要控制选举的轮次，每一个轮次只能有一个Leader,即只要Follower转变为Candidate，就会增加1

4.1 集群初始状态下的选举

每一个节点启动之后，都有一个随机超时变量timeout, 一般随机值为150-300ms

因为timeout是随机的，所以有点超时长有的超时短，如果timeout小的话，即他会先将自己置为Candidate状态，这时候term值会加1.

Candidate节点此时会向给自己投一票，并且向其他Follower发送投票选举请求

如果其余节点在这个轮次内（term）没有挂掉或者还没有为自己或者其他节点投票，然后将会对这个请求进行投票,并且会重置自己的选举超时时间timeout，term也会加1；如果超半数的Follower节点选举该节点, 则该节点成为Leader。

然后Leader节点开始发送Append Entry的消息到Follower节点，而且Leader发送是以一定时间间隔发送的，这个时间间隔不能超过心跳超时时间（heartbeat timeout）,也可以理解为Leader发送的Append Entry的消息是随着心跳一起发送的。

Follower节点响应Leader的Append Entry的请求，并将Entry写入本地

Leader收到Follower节点响应，将客户端的系统变量的更新的Entry进行提交；提交完成后通知其他Follower节点，至此集群系统变量处于一致性状态

4.2 如果Leader不可用状态下的选举

如果Leader发生故障，Follower没有接受到Leader的心跳请求，然后最先超时的变成Candidate状态,此时其term会加1

然后Leader停止，集群会重新进行选举，Candidate节点会像其他节点发送选举请求；并且首先会投自己一票，即Vote Count =1

如果Follower还没有开始投票，则Follower节点对Candidate节点的请求进行响应投票

但是之前的Leader节点已经挂掉了，所以不会响应Candidate的请求

Candidate节点的Vote Count =2, 因为满足大多数的原则，即使Leader没有响应，Candidate依然可以被选举为Leader

Leader然后在指定的心跳间隔时间向Follower节点发送Append Entry消息，Follower节点进行Append Entry响应

4.3 如果两个节点同时变为Candidate，选举可能会分裂

选举分裂场景如图示：

很明显，此时此刻，Node A 和 Node C的投票数量不满足大多数，即（4/2+1=3），怎么办呢？

这时候的解决办法是，等待所有节点谁最先超时，即等待Follower和Candidate的timeout超时时间, 谁最先超时，谁开始作为Candidate，然后更新Term。其余的作为Follower，即便之前是Candidate状态，也需要恢复成Follower状态。后面的流程就和前面的一样了，不再赘述。

五网络分区情况下的处理

如果出现网络分区的时候，raft协议怎么处理呢？

5.1 正常情况下的处理流程

Node B现在是Leader, 所有的客户端请求会先走Leader，然后复制到其他Follower节点

5.2 出现分区的情况

假设C,D和E三台机器在中国，A和 B在美国，然后电缆坏了，那么就分成了2个partition，如图示：

这个时候会出现什么事情呢？

第一：经过Leader的请求不能提交，因为下面的分区只有2个节点，没有超过半数，所以不能提交

第二：由于上面的分区某个Follower最先超时，没有获取到Leader的心跳请求，则会将自己转变为Candidate;然后term值加1;分区中其他节点发送竞选请求，并且重置自己的timeout。如果竞选成功，则当选为Leader

第三：另外一个客户端写入请求X=10, 上面的分区顺利复制，，Leade进行了提交，达到了一致性

5.3 分区恢复后，各节点是怎么处理

我们知道，分区恢复后明显有2个Leader节点，这肯定是有问题的，raft是怎么处理的呢？

#1 第一轮的主节点（term=1）Node B 向集群中所有节点发送心跳

#2 下面分区的节点发现自己的term和别人的term小，则辞去Leader工作，转变为Follower；并且回滚之前未提交的日志，使用集群中最新的日志

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二 Raft协议简介

三 Raft协议工作流程

3.1 单节点情况

3.2 多节点的情况

3.3 正常的选举Leader过程

3.4 日志复制过程

四 Raft的选举详细流程分析

4.1 集群初始状态下的选举

4.2 如果Leader不可用状态下的选举

4.3 如果两个节点同时变为Candidate，选举可能会分裂

五网络分区情况下的处理

5.1 正常情况下的处理流程

5.2 出现分区的情况

5.3 分区恢复后，各节点是怎么处理

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