إتقان الإجماع الموزع: نظرة متعمقة على تنفيذ خوارزمية Raft للأنظمة العالمية

في عالمنا المترابط بشكل متزايد، أصبحت الأنظمة الموزعة هي العمود الفقري لكل خدمة رقمية تقريبًا، بدءًا من منصات التجارة الإلكترونية والمؤسسات المالية ووصولًا إلى البنية التحتية للحوسبة السحابية وأدوات الاتصال في الوقت الفعلي. توفر هذه الأنظمة قابلية توسع وتوافرًا ومرونة لا مثيل لها من خلال توزيع أعباء العمل والبيانات عبر أجهزة متعددة. ومع ذلك، تأتي هذه القوة مع تحدٍ كبير: ضمان اتفاق جميع المكونات على حالة النظام، حتى في مواجهة تأخيرات الشبكة، وأعطال العقد، والعمليات المتزامنة. تُعرف هذه المشكلة الأساسية باسم الإجماع الموزع.

يعد تحقيق الإجماع في بيئة موزعة غير متزامنة وعرضة للأعطال أمرًا معقدًا للغاية. لعقود من الزمان، كانت Paxos هي الخوارزمية المهيمنة لحل هذا التحدي، حيث حظيت بالاحترام لسلامتها النظرية ولكنها غالبًا ما انتُقدت لتعقيدها وصعوبة تنفيذها. ثم جاءت Raft، وهي خوارزمية صُممت بهدف أساسي: قابلية الفهم. تهدف Raft إلى أن تكون مكافئة لـ Paxos من حيث تحمل الأخطاء والأداء ولكنها مُهيكلة بطريقة أسهل بكثير للمطورين لفهمها والبناء عليها.

يتعمق هذا الدليل الشامل في خوارزمية Raft، مستكشفًا مبادئها التأسيسية، وآلياتها التشغيلية، واعتبارات التنفيذ العملي، ودورها الحيوي في بناء تطبيقات قوية وموزعة عالميًا. سواء كنت مهندسًا معماريًا متمرسًا، أو مهندس أنظمة موزعة، أو مطورًا يطمح لبناء خدمات عالية التوافر، فإن فهم Raft هو خطوة أساسية نحو إتقان تعقيدات الحوسبة الحديثة.

الحاجة الماسة للإجماع الموزع في البنى الحديثة

تخيل منصة تجارة إلكترونية عالمية تعالج ملايين المعاملات في الثانية. يجب أن تظل بيانات العملاء، ومستويات المخزون، وحالات الطلبات—كلها—متسقة عبر العديد من مراكز البيانات الممتدة عبر القارات. لا يمكن لسجل نظام مصرفي، موزع عبر خوادم متعددة، أن يتحمل حتى خلافًا لحظيًا على رصيد حساب. تسلط هذه السيناريوهات الضوء على الأهمية الحاسمة للإجماع الموزع.

التحديات الكامنة في الأنظمة الموزعة

تقدم الأنظمة الموزعة بطبيعتها عددًا لا يحصى من التحديات التي لا توجد في التطبيقات المتجانسة. يعد فهم هذه التحديات أمرًا بالغ الأهمية لتقدير أناقة وضرورة الخوارزميات مثل Raft:

• الأعطال الجزئية: على عكس الخادم الفردي الذي إما يعمل أو يفشل تمامًا، يمكن أن يتعطل بعض العقد في النظام الموزع بينما تستمر العقد الأخرى في العمل. قد يتعطل خادم، أو قد ينقطع اتصاله بالشبكة، أو قد يتلف قرصه، كل ذلك بينما يظل باقي الكتلة وظيفيًا. يجب أن يستمر النظام في العمل بشكل صحيح على الرغم من هذه الأعطال الجزئية.
• تجزئة الشبكة: الشبكة التي تربط العقد ليست دائمًا موثوقة. تحدث تجزئة الشبكة عندما ينقطع الاتصال بين مجموعات فرعية من العقد، مما يجعل الأمر يبدو كما لو أن بعض العقد قد فشلت، حتى لو كانت لا تزال قيد التشغيل. يعد حل سيناريوهات "انقسام الدماغ" هذه، حيث تعمل أجزاء مختلفة من النظام بشكل مستقل بناءً على معلومات قديمة أو غير متسقة، مشكلة أساسية في الإجماع.
• الاتصال غير المتزامن: يمكن أن تتأخر الرسائل بين العقد أو يعاد ترتيبها أو تُفقد تمامًا. لا توجد ساعة عالمية أو ضمان حول أوقات تسليم الرسائل، مما يجعل من الصعب إنشاء ترتيب متسق للأحداث أو حالة نظام نهائية.
• التزامن: قد تحاول عدة عقد تحديث نفس الجزء من البيانات أو بدء إجراءات في وقت واحد. بدون آلية لتنسيق هذه العمليات، ستكون النزاعات والتناقضات حتمية.
• كمون غير متوقع: خاصة في عمليات النشر الموزعة عالميًا، يمكن أن يختلف كمون الشبكة بشكل كبير. قد تكون العمليات السريعة في منطقة ما بطيئة في أخرى، مما يؤثر على عمليات صنع القرار والتنسيق.

لماذا يعتبر الإجماع حجر الزاوية للموثوقية

توفر خوارزميات الإجماع لبنة أساسية لحل هذه التحديات. فهي تمكن مجموعة من المكونات غير الموثوقة من العمل بشكل جماعي كوحدة واحدة، عالية الموثوقية، ومتماسكة. على وجه التحديد، يساعد الإجماع في تحقيق:

• نسخ آلة الحالة (SMR): الفكرة الأساسية وراء العديد من الأنظمة الموزعة التي تتحمل الأخطاء. إذا اتفقت جميع العقد على ترتيب العمليات، وإذا بدأت كل عقدة في نفس الحالة الأولية ونفذت تلك العمليات بنفس الترتيب، فستصل جميع العقد إلى نفس الحالة النهائية. الإجماع هو الآلية للاتفاق على هذا الترتيب العالمي للعمليات.
• التوافر العالي: من خلال السماح للنظام بالاستمرار في العمل حتى لو فشلت أقلية من العقد، يضمن الإجماع بقاء الخدمات متاحة ووظيفية، مما يقلل من وقت التوقف.
• اتساق البيانات: يضمن بقاء جميع نسخ البيانات متزامنة، مما يمنع التحديثات المتضاربة ويضمن أن يقرأ العملاء دائمًا أحدث المعلومات وأكثرها صحة.
• تحمل الأخطاء: يمكن للنظام تحمل عدد معين من أعطال العقد العشوائية (أعطال التوقف، عادةً) والاستمرار في إحراز تقدم دون تدخل بشري.

تقديم Raft: نهج مفهوم للإجماع

ظهرت خوارزمية Raft من العالم الأكاديمي بهدف واضح: جعل الإجماع الموزع سهل المنال. صمم مؤلفوها، دييغو أونجارو وجون أوسترهوت، Raft صراحةً من أجل قابلية الفهم، بهدف تمكين تبني أوسع وتنفيذ صحيح لخوارزميات الإجماع.

فلسفة التصميم الأساسية لـ Raft: قابلية الفهم أولاً

تقوم Raft بتقسيم مشكلة الإجماع المعقدة إلى عدة مشاكل فرعية مستقلة نسبيًا، لكل منها مجموعة محددة من القواعد والسلوكيات. تساعد هذه النمطية بشكل كبير على الفهم. تشمل مبادئ التصميم الرئيسية:

• نهج مركزي للقائد: على عكس بعض خوارزميات الإجماع الأخرى حيث تشارك جميع العقد بالتساوي في صنع القرار، تعين Raft قائدًا واحدًا. القائد مسؤول عن إدارة السجل المنسوخ وتنسيق جميع طلبات العملاء. هذا يبسط إدارة السجل ويقلل من تعقيد التفاعلات بين العقد.
• قائد قوي: القائد هو السلطة النهائية لاقتراح إدخالات سجل جديدة وتحديد متى يتم الالتزام بها. تقوم العقد التابعة بنسخ سجل القائد بشكل سلبي والاستجابة لطلباته.
• انتخابات حتمية: تستخدم Raft مهلة انتخاب عشوائية لضمان ظهور مرشح واحد فقط عادةً كقائد في فترة انتخابية معينة.
• اتساق السجل: تفرض Raft خصائص اتساق قوية على سجلها المنسوخ، مما يضمن عدم التراجع أبدًا عن الإدخالات الملتزم بها وظهور جميع الإدخالات الملتزم بها في النهاية على جميع العقد المتاحة.

مقارنة موجزة مع Paxos

قبل Raft، كانت Paxos هي المعيار الفعلي للإجماع الموزع. على الرغم من قوتها، إلا أن Paxos صعبة الفهم والتنفيذ بشكل صحيح. تصميمها، الذي يفصل الأدوار (المقترح، الموافق، المتعلم) ويسمح بوجود قادة متعددين في وقت واحد (على الرغم من أن واحدًا فقط يمكنه الالتزام بقيمة)، يمكن أن يؤدي إلى تفاعلات معقدة وحالات حافة.

على النقيض من ذلك، تبسط Raft فضاء الحالة. فهي تفرض نموذج قائد قوي، حيث يكون القائد مسؤولاً عن جميع تعديلات السجل. وتحدد بوضوح الأدوار (القائد، التابع، المرشح) والانتقالات بينها. هذا الهيكل يجعل سلوك Raft أكثر سهولة وبديهية، مما يؤدي إلى عدد أقل من أخطاء التنفيذ ودورات تطوير أسرع. وقد وجدت العديد من الأنظمة الواقعية التي عانت في البداية مع Paxos نجاحًا من خلال تبني Raft.

الأدوار الأساسية الثلاثة في Raft

في أي وقت، يكون كل خادم في كتلة Raft في إحدى الحالات الثلاث: القائد (Leader)، أو التابع (Follower)، أو المرشح (Candidate). هذه الأدوار حصرية وديناميكية، حيث تنتقل الخوادم بينها بناءً على قواعد وأحداث محددة.

1. التابع (Follower)

• دور سلبي: التوابع هي الحالة الأكثر سلبية في Raft. فهي تستجيب ببساطة لطلبات القادة والمرشحين.
• استقبال نبضات القلب: يتوقع التابع استقبال نبضات قلب (AppendEntries RPCs فارغة) من القائد على فترات منتظمة. إذا لم يستقبل التابع نبضة قلب أو AppendEntries RPC خلال فترة مهلة الانتخاب (election timeout) المحددة، فإنه يفترض أن القائد قد فشل وينتقل إلى حالة المرشح.
• التصويت: خلال الانتخابات، سيصوت التابع لمرشح واحد على الأكثر في كل فترة.
• نسخ السجل: يضيف التوابع إدخالات السجل إلى سجلهم المحلي حسب تعليمات القائد.

2. المرشح (Candidate)

• بدء الانتخابات: عندما تنتهي مهلة التابع (لا يسمع من القائد)، فإنه ينتقل إلى حالة المرشح لبدء انتخابات جديدة.
• التصويت الذاتي: يزيد المرشح من فترته الحالية (current term)، ويصوت لنفسه، ويرسل RequestVote RPCs إلى جميع الخوادم الأخرى في الكتلة.
• الفوز بالانتخابات: إذا تلقى المرشح أصواتًا من أغلبية الخوادم في الكتلة لنفس الفترة، فإنه ينتقل إلى حالة القائد.
• التنحي: إذا اكتشف المرشح خادمًا آخر له فترة أعلى، أو إذا تلقى AppendEntries RPC من قائد شرعي، فإنه يعود إلى حالة التابع.

3. القائد (Leader)

• السلطة الوحيدة: يوجد قائد واحد فقط في كتلة Raft في أي وقت معين (لفترة معينة). القائد مسؤول عن جميع تفاعلات العملاء، ونسخ السجل، وضمان الاتساق.
• إرسال نبضات القلب: يرسل القائد بشكل دوري AppendEntries RPCs (نبضات القلب) إلى جميع التوابع للحفاظ على سلطته ومنع انتخابات جديدة.
• إدارة السجل: يقبل القائد طلبات العملاء، ويضيف إدخالات سجل جديدة إلى سجله المحلي، ثم ينسخ هذه الإدخالات إلى جميع التوابع.
• الالتزام: يقرر القائد متى يتم نسخ إدخال بأمان إلى أغلبية الخوادم ويمكن الالتزام به في آلة الحالة.
• التنحي: إذا اكتشف القائد خادمًا له فترة (term) أعلى، فإنه يتنحى فورًا ويعود إلى تابع. هذا يضمن أن النظام دائمًا ما يحرز تقدمًا مع أعلى فترة معروفة.

المراحل التشغيلية لـ Raft: شرح مفصل

تعمل Raft من خلال دورة مستمرة من انتخاب القائد ونسخ السجل. هاتان الآليتان الأساسيتان، إلى جانب خصائص السلامة الحاسمة، تضمنان حفاظ الكتلة على الاتساق وتحمل الأخطاء.

1. انتخاب القائد

تعد عملية انتخاب القائد أساسية لتشغيل Raft، مما يضمن أن الكتلة لديها دائمًا عقدة واحدة ذات سلطة لتنسيق الإجراءات.

• مهلة الانتخاب: يحتفظ كل تابع بـ مهلة انتخاب (election timeout) عشوائية (عادة 150-300 مللي ثانية). إذا لم يتلق التابع أي اتصال (نبضة قلب أو AppendEntries RPC) من القائد الحالي خلال فترة المهلة هذه، فإنه يفترض أن القائد قد فشل أو حدثت تجزئة في الشبكة.
• الانتقال إلى مرشح: عند انتهاء المهلة، ينتقل التابع إلى حالة المرشح (Candidate). يزيد من فترته الحالية (current term)، ويصوت لنفسه، ويعيد ضبط مؤقت الانتخاب الخاص به.
• RequestVote RPC: يرسل المرشح بعد ذلك RequestVote RPCs إلى جميع الخوادم الأخرى في الكتلة. يتضمن هذا RPC الفترة الحالية (current term) للمرشح، و معرّفه (candidateId)، ومعلومات حول مؤشر سجله الأخير (last log index) و فترة سجله الأخير (last log term) (المزيد حول سبب أهمية هذا للسلامة لاحقًا).
• قواعد التصويت: سيمنح الخادم صوته للمرشح إذا:
  1. كانت فترته الحالية (current term) أقل من أو تساوي فترة المرشح.
  2. لم يصوت لمرشح آخر في الفترة الحالية بعد.
  3. كان سجل المرشح محدثًا على الأقل مثل سجله. يتم تحديد ذلك من خلال مقارنة فترة السجل الأخير (last log term) أولاً، ثم مؤشر السجل الأخير (last log index) إذا كانت الفترات متماثلة. يعتبر المرشح "محدثًا" إذا كان سجله يحتوي على جميع الإدخالات الملتزم بها التي يحتوي عليها سجل المصوت. يُعرف هذا بـ قيد الانتخاب (election restriction) وهو أمر بالغ الأهمية للسلامة.
• الفوز بالانتخابات: يصبح المرشح القائد الجديد إذا تلقى أصواتًا من أغلبية الخوادم في الكتلة لنفس الفترة. بمجرد انتخابه، يرسل القائد الجديد على الفور AppendEntries RPCs (نبضات القلب) إلى جميع الخوادم الأخرى لتأسيس سلطته ومنع انتخابات جديدة.
• انقسام الأصوات وإعادة المحاولة: من الممكن ظهور عدة مرشحين في وقت واحد، مما يؤدي إلى انقسام في الأصوات حيث لا يحصل أي مرشح على الأغلبية. لحل هذه المشكلة، لكل مرشح مهلة انتخاب عشوائية. إذا انتهت مهلة المرشح دون الفوز بالانتخابات أو السماع من قائد جديد، فإنه يزيد من فترته ويبدأ انتخابات جديدة. تساعد العشوائية على ضمان ندرة انقسام الأصوات وحلها بسرعة.
• اكتشاف فترات أعلى: إذا تلقى مرشح (أو أي خادم) RPC بـ فترة (term) أعلى من فترته الحالية (current term)، فإنه يقوم على الفور بتحديث فترته الحالية إلى القيمة الأعلى ويعود إلى حالة التابع (follower). هذا يضمن أن الخادم الذي لديه معلومات قديمة لا يحاول أبدًا أن يصبح قائدًا أو يعطل قائدًا شرعيًا.

2. نسخ السجل

بمجرد انتخاب قائد، تكون مسؤوليته الأساسية هي إدارة السجل المنسوخ وضمان الاتساق عبر الكتلة. يتضمن ذلك قبول أوامر العملاء، وإضافتها إلى سجله، ونسخها إلى التوابع.

• طلبات العملاء: يتم توجيه جميع طلبات العملاء (الأوامر التي ستنفذها آلة الحالة) إلى القائد. إذا اتصل عميل بتابع، يقوم التابع بإعادة توجيه الطلب إلى القائد الحالي.
• الإضافة إلى سجل القائد: عندما يتلقى القائد أمرًا من عميل، فإنه يضيف الأمر كـ إدخال سجل (log entry) جديد إلى سجله المحلي. يحتوي كل إدخال سجل على الأمر نفسه، و الفترة (term) التي تم استلامه فيها، و مؤشر السجل (log index) الخاص به.
• AppendEntries RPC: يرسل القائد بعد ذلك AppendEntries RPCs إلى جميع التوابع، طالبًا منهم إضافة إدخال السجل الجديد (أو مجموعة من الإدخالات) إلى سجلاتهم. تتضمن هذه RPCs:
  • الفترة (term): فترة القائد الحالية.
  • معرّف القائد (leaderId): معرّف القائد (ليقوم التوابع بإعادة توجيه العملاء).
  • مؤشر السجل السابق (prevLogIndex): مؤشر إدخال السجل الذي يسبق الإدخالات الجديدة مباشرة.
  • فترة السجل السابق (prevLogTerm): فترة إدخال prevLogIndex. هذان (prevLogIndex, prevLogTerm) حاسمان لخاصية مطابقة السجل.
  • الإدخالات[] (entries[]): إدخالات السجل المراد تخزينها (فارغة لنبضات القلب).
  • التزام القائد (leaderCommit): مؤشر الالتزام (commitIndex) الخاص بالقائد (مؤشر أعلى إدخال سجل معروف أنه تم الالتزام به).
• فحص الاتساق (خاصية مطابقة السجل): عندما يتلقى التابع AppendEntries RPC، فإنه يجري فحصًا للاتساق. يتحقق مما إذا كان سجله يحتوي على إدخال في prevLogIndex بفترة تطابق prevLogTerm. إذا فشل هذا الفحص، يرفض التابع AppendEntries RPC، ويبلغ القائد بأن سجله غير متسق.
• حل التناقضات: إذا رفض تابع AppendEntries RPC، يقوم القائد بتخفيض nextIndex لذلك التابع ويعيد محاولة AppendEntries RPC. nextIndex هو مؤشر إدخال السجل التالي الذي سيرسله القائد إلى تابع معين. تستمر هذه العملية حتى يصل nextIndex إلى نقطة تتطابق فيها سجلات القائد والتابع. بمجرد العثور على تطابق، يمكن للتابع بعد ذلك قبول إدخالات السجل اللاحقة، مما يجعل سجله متسقًا في النهاية مع سجل القائد.
• الالتزام بالإدخالات: يعتبر الإدخال ملتزمًا به (committed) عندما ينجح القائد في نسخه إلى أغلبية الخوادم (بما في ذلك نفسه). بمجرد الالتزام به، يمكن تطبيق الإدخال على آلة الحالة المحلية. يقوم القائد بتحديث commitIndex الخاص به ويدرج هذا في AppendEntries RPCs اللاحقة لإبلاغ التوابع بالإدخالات الملتزم بها. يقوم التوابع بتحديث commitIndex الخاص بهم بناءً على leaderCommit الخاص بالقائد ويطبقون الإدخالات حتى هذا المؤشر على آلة الحالة الخاصة بهم.
• خاصية اكتمال القائد: تضمن Raft أنه إذا تم الالتزام بإدخال سجل في فترة معينة، فيجب أن يكون لدى جميع القادة اللاحقين هذا الإدخال أيضًا. يتم فرض هذه الخاصية من خلال قيد الانتخاب: لا يمكن للمرشح الفوز في الانتخابات إلا إذا كان سجله محدثًا على الأقل مثل أغلبية الخوادم الأخرى. هذا يمنع انتخاب قائد قد يقوم بالكتابة فوق الإدخالات الملتزم بها أو تفويتها.

3. خصائص وضمانات السلامة

تنبع متانة Raft من عدة خصائص سلامة مصممة بعناية تمنع التناقضات وتضمن سلامة البيانات:

• سلامة الانتخابات: يمكن انتخاب قائد واحد على الأكثر في فترة معينة. يتم فرض ذلك من خلال آلية التصويت حيث يمنح التابع صوتًا واحدًا على الأكثر لكل فترة ويحتاج المرشح إلى أغلبية الأصوات.
• اكتمال القائد: إذا تم الالتزام بإدخال سجل في فترة معينة، فسيكون هذا الإدخال موجودًا في سجلات جميع القادة اللاحقين. هذا أمر بالغ الأهمية لمنع فقدان البيانات الملتزم بها ويتم ضمانه بشكل أساسي من خلال قيد الانتخاب.
• خاصية مطابقة السجل: إذا كان هناك سجلان يحتويان على إدخال بنفس المؤشر والفترة، فإن السجلين متطابقان في جميع الإدخالات السابقة. هذا يبسط عمليات فحص اتساق السجل ويسمح للقائد بتحديث سجلات التوابع بكفاءة.
• سلامة الالتزام: بمجرد الالتزام بإدخال، لن يتم التراجع عنه أو الكتابة فوقه أبدًا. هذه نتيجة مباشرة لخصائص اكتمال القائد ومطابقة السجل. بمجرد الالتزام بإدخال، يعتبر مخزنًا بشكل دائم.

المفاهيم والآليات الرئيسية في Raft

إلى جانب الأدوار والمراحل التشغيلية، تعتمد Raft على عدة مفاهيم أساسية لإدارة الحالة وضمان الصحة.

1. الفترات (Terms)

الفترة (term) في Raft هي عدد صحيح متزايد باستمرار. تعمل كساعة منطقية للكتلة. تبدأ كل فترة بانتخاب، وإذا نجح الانتخاب، يتم انتخاب قائد واحد لتلك الفترة. الفترات حاسمة لتحديد المعلومات القديمة وضمان أن الخوادم دائمًا ما تذعن لأحدث المعلومات:

• تتبادل الخوادم فترتها الحالية (current term) في جميع RPCs.
• إذا اكتشف خادم خادمًا آخر له فترة (term) أعلى، فإنه يقوم بتحديث فترته الحالية الخاصة به ويعود إلى حالة التابع (follower).
• إذا اكتشف مرشح أو قائد أن فترته (term) قديمة (أقل من فترة (term) خادم آخر)، فإنه يتنحى فورًا.

2. إدخالات السجل (Log Entries)

السجل (log) هو المكون المركزي لـ Raft. وهو عبارة عن تسلسل مرتب من الإدخالات، حيث يمثل كل إدخال سجل (log entry) أمرًا ستنفذه آلة الحالة. يحتوي كل إدخال على:

• الأمر: العملية الفعلية التي سيتم تنفيذها (على سبيل المثال، "set x=5"، "create user").
• الفترة: الفترة التي تم فيها إنشاء الإدخال على القائد.
• المؤشر: موضع الإدخال في السجل. يتم ترتيب إدخالات السجل بدقة حسب المؤشر.

السجل دائم، مما يعني أن الإدخالات تُكتب إلى تخزين مستقر قبل الاستجابة للعملاء، مما يحمي من فقدان البيانات أثناء الأعطال.

3. آلة الحالة (State Machine)

يحتفظ كل خادم في كتلة Raft بـ آلة حالة (state machine). هذا مكون خاص بالتطبيق يعالج إدخالات السجل الملتزم بها. لضمان الاتساق، يجب أن تكون آلة الحالة حتمية (بالنظر إلى نفس الحالة الأولية وتسلسل الأوامر، فإنها تنتج دائمًا نفس المخرجات والحالة النهائية) و متكررة التأثير (idempotent) (تطبيق نفس الأمر عدة مرات له نفس تأثير تطبيقه مرة واحدة، مما يساعد في التعامل مع عمليات إعادة المحاولة بأمان، على الرغم من أن التزام سجل Raft يضمن إلى حد كبير التطبيق الفردي).

4. مؤشر الالتزام (Commit Index)

مؤشر الالتزام (commitIndex) هو أعلى مؤشر لإدخال السجل المعروف أنه تم الالتزام به. هذا يعني أنه تم نسخه بأمان إلى أغلبية الخوادم ويمكن تطبيقه على آلة الحالة. يحدد القادة commitIndex، ويقوم التوابع بتحديث commitIndex الخاص بهم بناءً على AppendEntries RPCs الخاصة بالقائد. تعتبر جميع الإدخالات حتى commitIndex دائمة ولا يمكن التراجع عنها.

5. اللقطات (Snapshots)

بمرور الوقت، يمكن أن ينمو السجل المنسوخ ليصبح كبيرًا جدًا، مما يستهلك مساحة كبيرة على القرص ويجعل نسخ السجل والاسترداد بطيئًا. تعالج Raft هذا الأمر باستخدام اللقطات (snapshots). اللقطة هي تمثيل مضغوط لحالة آلة الحالة في نقطة زمنية معينة. بدلاً من الاحتفاظ بالسجل بأكمله، يمكن للخوادم بشكل دوري "أخذ لقطة" لحالتها، وتجاهل جميع إدخالات السجل حتى نقطة اللقطة، ثم نسخ اللقطة إلى التوابع الجدد أو المتأخرين. هذه العملية تحسن الكفاءة بشكل كبير:

• ضغط السجل: يقلل من كمية بيانات السجل الدائمة.
• استرداد أسرع: يمكن للخوادم الجديدة أو المعطلة تلقي لقطة بدلاً من إعادة تشغيل السجل بأكمله من البداية.
• InstallSnapshot RPC: تعرف Raft InstallSnapshot RPC لنقل اللقطات من القائد إلى التوابع.

على الرغم من فعاليتها، تضيف عملية أخذ اللقطات تعقيدًا إلى التنفيذ، خاصة في إدارة إنشاء اللقطات المتزامنة، وبتر السجل، والنقل.

تنفيذ Raft: اعتبارات عملية للنشر العالمي

يتضمن ترجمة تصميم Raft الأنيق إلى نظام قوي وجاهز للإنتاج، خاصة للجماهير العالمية والبنية التحتية المتنوعة، معالجة العديد من التحديات الهندسية العملية.

1. كمون الشبكة والتجزئة في سياق عالمي

بالنسبة للأنظمة الموزعة عالميًا، يعد كمون الشبكة عاملاً مهمًا. تتطلب كتلة Raft عادةً موافقة أغلبية العقد على إدخال سجل قبل أن يتم الالتزام به. في كتلة موزعة عبر القارات، يمكن أن يصل الكمون بين العقد إلى مئات المللي ثانية. يؤثر هذا بشكل مباشر على:

• كمون الالتزام: يمكن أن يكون الوقت الذي يستغرقه الالتزام بطلب العميل مقيدًا بأبطأ رابط شبكة إلى أغلبية النسخ. يمكن لاستراتيجيات مثل التوابع للقراءة فقط (التي لا تتطلب تفاعل القائد للقراءات القديمة) أو تكوين النصاب المدرك جغرافيًا (على سبيل المثال، 3 عقد في منطقة واحدة، و 2 في أخرى لكتلة من 5 عقد، حيث قد تكون الأغلبية داخل منطقة سريعة واحدة) التخفيف من هذا.
• سرعة انتخاب القائد: يمكن أن يؤدي الكمون العالي إلى تأخير RequestVote RPCs، مما قد يؤدي إلى تصويتات منقسمة أكثر تكرارًا أو أوقات انتخاب أطول. من الضروري تعديل مهلات الانتخاب لتكون أكبر بكثير من الكمون المعتاد بين العقد.
• معالجة تجزئة الشبكة: الشبكات الواقعية عرضة للتجزئة. تتعامل Raft مع التجزئة بشكل صحيح من خلال ضمان أن الجزء الذي يحتوي على أغلبية الخوادم فقط هو الذي يمكنه انتخاب قائد وإحراز تقدم. لن يتمكن الجزء الأقلية من الالتزام بإدخالات جديدة، وبالتالي منع سيناريوهات انقسام الدماغ. ومع ذلك، يمكن أن تؤدي التجزئة المطولة في إعداد موزع عالميًا إلى عدم التوافر في مناطق معينة، مما يستلزم قرارات معمارية دقيقة حول وضع النصاب.

2. التخزين الدائم والمتانة

تعتمد صحة Raft بشكل كبير على استمرارية سجلها وحالتها. قبل أن يستجيب الخادم لـ RPC أو يطبق إدخالًا على آلة الحالة الخاصة به، يجب عليه التأكد من أن البيانات ذات الصلة (إدخالات السجل، الفترة الحالية (current term)، التصويت_لـ (votedFor)) قد تمت كتابتها على تخزين مستقر و تمت مزامنتها (fsync'd) (تم تفريغها على القرص). هذا يمنع فقدان البيانات في حالة حدوث عطل. تشمل الاعتبارات:

• الأداء: يمكن أن تكون عمليات الكتابة المتكررة على القرص عنق زجاجة في الأداء. يعد تجميع عمليات الكتابة واستخدام محركات أقراص الحالة الصلبة (SSDs) عالية الأداء من التحسينات الشائعة.
• الموثوقية: يعد اختيار حل تخزين قوي ودائم (قرص محلي، تخزين متصل بالشبكة، تخزين كتل سحابي) أمرًا بالغ الأهمية.
• سجل الكتابة المسبقة (WAL): غالبًا ما تستخدم تطبيقات Raft سجل الكتابة المسبقة للمتانة، على غرار قواعد البيانات، لضمان كتابة التغييرات على القرص قبل تطبيقها في الذاكرة.

3. تفاعل العميل ونماذج الاتساق

يتفاعل العملاء مع كتلة Raft عن طريق إرسال الطلبات إلى القائد. تتضمن معالجة طلبات العملاء:

• اكتشاف القائد: يحتاج العملاء إلى آلية للعثور على القائد الحالي. يمكن أن يكون ذلك من خلال آلية اكتشاف الخدمة، أو نقطة نهاية ثابتة تعيد التوجيه، أو عن طريق محاولة الخوادم حتى يستجيب أحدهم كقائد.
• إعادة محاولة الطلب: يجب أن يكون العملاء مستعدين لإعادة محاولة الطلبات إذا تغير القائد أو إذا حدث خطأ في الشبكة.
• اتساق القراءة: تضمن Raft بشكل أساسي الاتساق القوي للكتابات. بالنسبة للقراءات، هناك عدة نماذج ممكنة:
  • قراءات متسقة بقوة: يمكن للعميل أن يطلب من القائد التأكد من أن حالته محدثة عن طريق إرسال نبضة قلب إلى أغلبية توابعه قبل تقديم القراءة. هذا يضمن الحداثة ولكنه يضيف كمونًا.
  • قراءات بعقد إيجار القائد: يمكن للقائد الحصول على 'عقد إيجار' من أغلبية العقد لفترة قصيرة، يعرف خلالها أنه لا يزال القائد ويمكنه خدمة القراءات دون مزيد من الإجماع. هذا أسرع ولكنه محدود بالوقت.
  • قراءات قديمة (من التوابع): يمكن أن توفر القراءة مباشرة من التوابع كمونًا أقل ولكنها تخاطر بقراءة بيانات قديمة إذا كان سجل التابع متأخراً عن القائد. هذا مقبول للتطبيقات التي يكون فيها الاتساق النهائي كافيًا للقراءات.

4. تغييرات التكوين (عضوية الكتلة)

يعد تغيير عضوية كتلة Raft (إضافة أو إزالة الخوادم) عملية معقدة يجب أن تتم أيضًا عبر الإجماع لتجنب التناقضات أو سيناريوهات انقسام الدماغ. تقترح Raft تقنية تسمى الإجماع المشترك (Joint Consensus):

• تكوينان: أثناء تغيير التكوين، يعمل النظام مؤقتًا بتكوينين متداخلين: التكوين القديم (C_old) والتكوين الجديد (C_new).
• حالة الإجماع المشترك (C_old, C_new): يقترح القائد إدخال سجل خاص يمثل التكوين المشترك. بمجرد الالتزام بهذا الإدخال (مما يتطلب موافقة من الأغلبية في كل من C_old و C_new)، يكون النظام في حالة انتقالية. الآن، تتطلب القرارات أغلبية من كلا التكوينين. هذا يضمن أنه أثناء الانتقال، لا يمكن لأي من التكوينين القديم أو الجديد اتخاذ قرارات من جانب واحد، مما يمنع التباعد.
• الانتقال إلى C_new: بمجرد الالتزام بإدخال سجل التكوين المشترك، يقترح القائد إدخال سجل آخر يمثل التكوين الجديد فقط (C_new). بمجرد الالتزام بهذا الإدخال الثاني، يتم تجاهل التكوين القديم، ويعمل النظام فقط بموجب C_new.
• السلامة: تضمن هذه العملية الشبيهة بالالتزام على مرحلتين عدم إمكانية انتخاب قائدين متعارضين في أي وقت (أحدهما تحت C_old، والآخر تحت C_new) وأن يظل النظام يعمل طوال فترة التغيير.

يعد تنفيذ تغييرات التكوين بشكل صحيح أحد أصعب أجزاء تنفيذ Raft بسبب العديد من الحالات الحافة وسيناريوهات الفشل أثناء الحالة الانتقالية.

5. اختبار الأنظمة الموزعة: نهج صارم

يعد اختبار خوارزمية إجماع موزعة مثل Raft أمرًا صعبًا للغاية بسبب طبيعتها غير الحتمية والعديد من أنماط الفشل. الاختبارات الوحدوية البسيطة غير كافية. يتضمن الاختبار الصارم:

• حقن الأخطاء: إدخال الأخطاء بشكل منهجي مثل تعطل العقد، وتجزئة الشبكة، وتأخير الرسائل، وإعادة ترتيب الرسائل. تم تصميم أدوات مثل Jepsen خصيصًا لهذا الغرض.
• الاختبار القائم على الخصائص: تحديد الثوابت وخصائص السلامة (على سبيل المثال، قائد واحد على الأكثر لكل فترة، وعدم فقدان الإدخالات الملتزم بها أبدًا) واختبار أن التنفيذ يحافظ عليها تحت ظروف مختلفة.
• فحص النموذج: بالنسبة للأجزاء الحرجة من الخوارزمية، يمكن استخدام تقنيات التحقق الرسمي لإثبات الصحة، على الرغم من أن هذا متخصص للغاية.
• البيئات المحاكاة: تشغيل الاختبارات في بيئات تحاكي ظروف الشبكة (الكمون، وفقدان الحزم) النموذجية لعمليات النشر العالمية.

حالات الاستخدام والتطبيقات الواقعية

أدت عملية Raft وسهولة فهمها إلى اعتمادها على نطاق واسع عبر مختلف مكونات البنية التحتية الحيوية:

1. مخازن القيمة-المفتاح الموزعة ونسخ قواعد البيانات

• etcd: مكون أساسي في Kubernetes، يستخدم etcd خوارزمية Raft لتخزين ونسخ بيانات التكوين، ومعلومات اكتشاف الخدمة، وإدارة حالة الكتلة. موثوقيتها أمر بالغ الأهمية لكي تعمل Kubernetes بشكل صحيح.
• Consul: تم تطويره بواسطة HashiCorp، ويستخدم Consul خوارزمية Raft لواجهته الخلفية للتخزين الموزع، مما يتيح اكتشاف الخدمة، وفحص الصحة، وإدارة التكوين في بيئات البنية التحتية الديناميكية.
• TiKV: مخزن القيمة-المفتاح الموزع للمعاملات الذي تستخدمه TiDB (قاعدة بيانات SQL موزعة) ينفذ Raft لنسخ بياناته وضمانات الاتساق.
• CockroachDB: تستخدم قاعدة بيانات SQL الموزعة عالميًا هذه Raft على نطاق واسع لنسخ البيانات عبر عقد ومناطق جغرافية متعددة، مما يضمن التوافر العالي والاتساق القوي حتى في مواجهة حالات الفشل على مستوى المنطقة.

2. اكتشاف الخدمة وإدارة التكوين

توفر Raft أساسًا مثاليًا للأنظمة التي تحتاج إلى تخزين وتوزيع بيانات التعريف الهامة حول الخدمات والتكوينات عبر كتلة. عندما تسجل خدمة أو يتغير تكوينها، تضمن Raft أن تتفق جميع العقد في النهاية على الحالة الجديدة، مما يتيح التحديثات الديناميكية دون تدخل يدوي.

3. منسقو المعاملات الموزعة

بالنسبة للأنظمة التي تتطلب الذرية عبر عمليات أو خدمات متعددة، يمكن أن تدعم Raft منسقي المعاملات الموزعة، مما يضمن نسخ سجلات المعاملات بشكل متسق قبل الالتزام بالتغييرات عبر المشاركين.

4. تنسيق الكتلة وانتخاب القائد في أنظمة أخرى

بالإضافة إلى استخدامها الصريح في قواعد البيانات أو مخازن القيمة-المفتاح، غالبًا ما يتم تضمين Raft كمكتبة أو مكون أساسي لإدارة مهام التنسيق، أو انتخاب قادة لعمليات موزعة أخرى، أو توفير مستوى تحكم موثوق في الأنظمة الأكبر. على سبيل المثال، تستفيد العديد من الحلول السحابية الأصلية من Raft لإدارة حالة مكونات مستوى التحكم الخاصة بها.

مزايا وعيوب Raft

بينما تقدم Raft فوائد كبيرة، فمن الضروري فهم مقايضاتها.

المزايا:

• قابلية الفهم: هدف تصميمها الأساسي، مما يجعلها أسهل في التنفيذ والتصحيح والتفكير فيها من خوارزميات الإجماع الأقدم مثل Paxos.
• الاتساق القوي: توفر ضمانات اتساق قوية لإدخالات السجل الملتزم بها، مما يضمن سلامة البيانات وموثوقيتها.
• تحمل الأخطاء: يمكن أن تتحمل فشل أقلية من العقد (حتى (N-1)/2 فشل في كتلة من N عقدة) دون فقدان التوافر أو الاتساق.
• الأداء: في الظروف المستقرة (لا توجد تغييرات في القائد)، يمكن لـ Raft تحقيق إنتاجية عالية لأن القائد يعالج جميع الطلبات بشكل تسلسلي وينسخها بالتوازي، مستفيدًا من عرض النطاق الترددي للشبكة بكفاءة.
• أدوار محددة جيدًا: الأدوار الواضحة (القائد، التابع، المرشح) وانتقالات الحالة تبسط النموذج الذهني والتنفيذ.
• تغييرات التكوين: تقدم آلية قوية (الإجماع المشترك) لإضافة أو إزالة العقد من الكتلة بأمان دون المساس بالاتساق.

العيوب:

• عنق زجاجة القائد: يجب أن تمر جميع طلبات الكتابة من العملاء عبر القائد. في السيناريوهات ذات الإنتاجية العالية جدًا للكتابة أو حيث يكون القادة بعيدين جغرافيًا عن العملاء، يمكن أن يصبح هذا عنق زجاجة في الأداء.
• كمون القراءة: يتطلب تحقيق قراءات متسقة بقوة غالبًا اتصالًا بالقائد، مما قد يضيف كمونًا. القراءة من التوابع تخاطر ببيانات قديمة.
• متطلب النصاب: يتطلب توفر أغلبية العقد للالتزام بإدخالات جديدة. في كتلة من 5 عقد، يمكن تحمل فشلين. إذا فشلت 3 عقد، تصبح الكتلة غير متاحة للكتابة. يمكن أن يكون هذا تحديًا في البيئات شديدة التجزئة أو المشتتة جغرافيًا حيث يكون الحفاظ على أغلبية عبر المناطق أمرًا صعبًا.
• حساسية الشبكة: حساسة للغاية لكمون الشبكة والتجزئة، مما يمكن أن يؤثر على أوقات الانتخاب والإنتاجية الإجمالية للنظام، خاصة في عمليات النشر الموزعة على نطاق واسع.
• تعقيد تغييرات التكوين: على الرغم من متانتها، فإن آلية الإجماع المشترك هي واحدة من أكثر أجزاء خوارزمية Raft تعقيدًا لتنفيذها بشكل صحيح واختبارها بدقة.
• نقطة فشل واحدة (للكتابات): على الرغم من أنها تتحمل فشل القائد، إذا تعطل القائد بشكل دائم ولم يتمكن من انتخاب قائد جديد (على سبيل المثال، بسبب تجزئة الشبكة أو عدد كبير جدًا من حالات الفشل)، فلن يتمكن النظام من إحراز تقدم في الكتابات.

الخلاصة: إتقان الإجماع الموزع للأنظمة العالمية المرنة

تقف خوارزمية Raft كدليل على قوة التصميم المدروس في تبسيط المشاكل المعقدة. لقد أدى تركيزها على قابلية الفهم إلى دمقرطة الإجماع الموزع، مما سمح لمجموعة أوسع من المطورين والمؤسسات ببناء أنظمة عالية التوافر ومقاومة للأخطاء دون الاستسلام للتعقيدات الغامضة للنهج السابقة.

من تنظيم مجموعات الحاويات باستخدام Kubernetes (عبر etcd) إلى توفير تخزين بيانات مرن لقواعد البيانات العالمية مثل CockroachDB، تُعد Raft حصان عمل صامت، يضمن أن عالمنا الرقمي يظل متسقًا وعاملاً. إن تنفيذ Raft ليس مهمة تافهة، ولكن وضوح مواصفاتها وثراء نظامها البيئي المحيط بها يجعلها مسعى مجزيًا لأولئك الملتزمين ببناء الجيل التالي من البنية التحتية القوية والقابلة للتطوير.

رؤى قابلة للتنفيذ للمطورين والمهندسين المعماريين:

• إعطاء الأولوية للفهم: قبل محاولة التنفيذ، استثمر الوقت في فهم كل قاعدة وانتقال حالة في Raft بشكل كامل. تعد الورقة البحثية الأصلية والشروحات المرئية موارد لا تقدر بثمن.
• الاستفادة من المكتبات الموجودة: بالنسبة لمعظم التطبيقات، فكر في استخدام تطبيقات Raft الحالية التي تم فحصها جيدًا (على سبيل المثال، من etcd، مكتبة Raft من HashiCorp) بدلاً من البناء من الصفر، ما لم تكن متطلباتك متخصصة للغاية أو كنت تجري بحثًا أكاديميًا.
• الاختبار الصارم غير قابل للتفاوض: يعد حقن الأخطاء والاختبار القائم على الخصائص والمحاكاة الشاملة لسيناريوهات الفشل أمرًا بالغ الأهمية لأي نظام إجماع موزع. لا تفترض أبدًا أنه "يعمل" دون تحطيمه بشكل شامل.
• التصميم للكمون العالمي: عند النشر عالميًا، فكر بعناية في وضع النصاب، وطوبولوجيا الشبكة، واستراتيجيات قراءة العميل لتحسين الاتساق والأداء عبر المناطق الجغرافية المختلفة.
• الاستمرارية والمتانة: تأكد من أن طبقة التخزين الأساسية لديك قوية وأن عمليات fsync أو ما يعادلها تُستخدم بشكل صحيح لمنع فقدان البيانات في سيناريوهات الأعطال.

مع استمرار تطور الأنظمة الموزعة، ستظل المبادئ التي تجسدها Raft - الوضوح والمتانة وتحمل الأخطاء - حجر الزاوية في هندسة البرمجيات الموثوقة. من خلال إتقان Raft، فإنك تزود نفسك بأداة قوية لبناء تطبيقات مرنة وقابلة للتطوير عالميًا يمكنها تحمل الفوضى الحتمية للحوسبة الموزعة.