Osvojení distribuovaného konsensu: Hloubkový pohled na implementaci algoritmu Raft pro globální systémy

V našem stále více propojeném světě jsou distribuované systémy páteří téměř každé digitální služby, od e-commerce platforem a finančních institucí po cloudovou infrastrukturu a komunikační nástroje v reálném čase. Tyto systémy nabízejí bezkonkurenční škálovatelnost, dostupnost a odolnost distribucí pracovního zatížení a dat napříč více stroji. Tato síla však přináší významnou výzvu: zajistit, aby se všechny komponenty shodly na stavu systému, a to i tváří v tvář zpoždění sítě, selhání uzlů a souběžným operacím. Tento základní problém je znám jako distribuovaný konsensus.

Dosažení konsensu v asynchronním distribuovaném prostředí náchylném k selhání je notoricky složité. Po desetiletí byl Paxos dominantním algoritmem pro řešení této výzvy, uctívaný pro svou teoretickou správnost, ale často kritizovaný pro svou složitost a obtížnost implementace. Pak přišel Raft, algoritmus navržený s primárním cílem: srozumitelnost. Raft se snaží být ekvivalentní Paxosu z hlediska odolnosti proti chybám a výkonu, ale je strukturován tak, že je pro vývojáře mnohem snazší jej pochopit a stavět na něm.

Tento komplexní průvodce se podrobně zabývá algoritmem Raft, zkoumá jeho základní principy, operační mechanismy, praktické aspekty implementace a jeho zásadní roli při konstruování robustních, globálně distribuovaných aplikací. Ať už jste zkušený architekt, inženýr distribuovaných systémů nebo vývojář, který usiluje o vytváření vysoce dostupných služeb, pochopení Raftu je nezbytným krokem k zvládnutí složitosti moderních počítačů.

Nepostradatelná potřeba distribuovaného konsensu v moderních architekturách

Představte si globální e-commerce platformu zpracovávající miliony transakcí za sekundu. Zákaznická data, stav zásob, stavy objednávek – to vše musí zůstat konzistentní napříč mnoha datovými centry rozprostřenými po kontinentech. Účetní kniha bankovního systému, rozprostřená na více serverech, si nemůže dovolit ani chvilkový nesouhlas ohledně zůstatku na účtu. Tyto scénáře zdůrazňují kritickou důležitost distribuovaného konsensu.

Vlastní výzvy distribuovaných systémů

Distribuované systémy svou povahou přinášejí nespočet výzev, které v monolitických aplikacích chybí. Pochopení těchto výzev je klíčové pro ocenění elegance a nezbytnosti algoritmů, jako je Raft:

• Částečná selhání: Na rozdíl od jednoho serveru, který buď funguje, nebo zcela selže, může mít distribuovaný systém některé uzly selhávající, zatímco jiné pokračují v provozu. Server se může zhroutit, jeho síťové připojení může spadnout nebo se jeho disk může poškodit, a to vše, zatímco zbytek clusteru zůstává funkční. Systém musí i přes tato částečná selhání nadále správně fungovat.
• Síťové partitiony: Síť spojující uzly není vždy spolehlivá. K síťové partitioně dochází, když je přerušena komunikace mezi podmnožinami uzlů, což způsobuje, že se zdá, jako by některé uzly selhaly, i když stále běží. Řešení těchto „rozdělených mozků“ scénářů, kde různé části systému fungují nezávisle na základě zastaralých nebo nekonzistentních informací, je základním problémem konsensu.
• Asynchronní komunikace: Zprávy mezi uzly mohou být zpožděny, přehodnoceny nebo zcela ztraceny. Neexistuje žádný globální časovač ani záruka ohledně doby doručení zpráv, což ztěžuje stanovení konzistentního pořadí událostí nebo definitivního stavu systému.
• Souběžnost: Více uzlů se může pokusit aktualizovat stejný kus dat nebo iniciovat akce současně. Bez mechanismu pro koordinaci těchto operací jsou konflikty a nekonzistence nevyhnutelné.
• Nepředvídatelná latence: Zejména v globálně distribuovaných nasazeních se síťová latence může značně lišit. Operace, které jsou rychlé v jedné oblasti, mohou být pomalé v jiné, což ovlivňuje rozhodovací procesy a koordinaci.

Proč je konsensus základem spolehlivosti

Algoritmy konsensu poskytují základní stavební kámen pro řešení těchto výzev. Umožňují kolekci nespolehlivých komponent kolektivně fungovat jako jedna, vysoce spolehlivá a koherentní jednotka. Konkrétně konsensus pomáhá dosáhnout:

• Replikace stavového stroje (SMR): Základní myšlenka mnoha distribuovaných systémů odolných proti chybám. Pokud se všechny uzly shodnou na pořadí operací a pokud každý uzel začne ve stejném počátečním stavu a provádí tyto operace ve stejném pořadí, pak všechny uzly dospějí ke stejnému konečnému stavu. Konsensus je mechanismus pro shodu na tomto globálním pořadí operací.
• Vysoká dostupnost: Tím, že umožňuje systému pokračovat v provozu, i když selže menšina uzlů, konsensus zajišťuje, že služby zůstanou dostupné a funkční, minimalizující prostoje.
• Konzistence dat: Zaručuje, že všechny repliky dat zůstanou synchronizované, zabraňuje konfliktním aktualizacím a zajišťuje, že klienti vždy čtou nejaktuálnější a správné informace.
• Odolnost proti chybám: Systém může tolerovat určitý počet libovolných selhání uzlů (obvykle selhání pádem) a pokračovat v práci bez lidského zásahu.

Představujeme Raft: Srozumitelný přístup ke konsensu

Raft vzešel z akademického světa s jasným cílem: učinit distribuovaný konsensus přístupným. Jeho autoři, Diego Ongaro a John Ousterhout, výslovně navrhli Raft s ohledem na srozumitelnost, s cílem umožnit širší přijetí a správnou implementaci konsensuálních algoritmů.

Klíčová filozofie designu Raftu: Srozumitelnost na prvním místě

• Přístup zaměřený na lídra: Na rozdíl od některých jiných konsensuálních algoritmů, kde se všechny uzly podílejí na rozhodování stejně, Raft určuje jediného lídra. Lídr je zodpovědný za správu replikovaného logu a koordinaci všech klientských požadavků. To zjednodušuje správu logu a snižuje složitost interakcí mezi uzly.
• Silný lídr: Lídr je konečnou autoritou pro navrhování nových záznamů v logu a určování, kdy jsou zapsány. Následovníci pasivně replikují log lídra a reagují na jeho požadavky.
• Deterministické volby: Raft používá náhodný časový limit pro volby, aby zajistil, že se v daném volebním období typicky objeví pouze jeden kandidát jako lídr.
• Konzistence logu: Raft vynucuje silné konzistenční vlastnosti na svém replikovaném logu, zajišťuje, že zapsané záznamy se nikdy nevrátí zpět a že všechny zapsané záznamy se nakonec objeví na všech dostupných uzlech.

Stručné srovnání s Paxosem

Před Raftem byl Paxos de facto standardem pro distribuovaný konsensus. I když je Paxos mocný, je notoricky obtížné ho správně pochopit a implementovat. Jeho design, který odděluje role (navrhovatel, akceptor, učící se) a umožňuje koexistenci více lídrů (ačkoli pouze jeden může zapsat hodnotu), může vést ke složitým interakcím a okrajovým případům.

Raft naopak zjednodušuje stavový prostor. Vynucuje silný model lídra, kde je lídr zodpovědný za všechny mutace logu. Jasně definuje role (Lídr, Následovník, Kandidát) a přechody mezi nimi. Tato struktura činí chování Raftu intuitivnější a snadněji zdůvodnitelné, což vede k menšímu počtu chyb v implementaci a rychlejším vývojovým cyklům. Mnoho reálných systémů, které zpočátku bojovaly s Paxosem, nalezlo úspěch přijetím Raftu.

Tři základní role v Raftu

V každém okamžiku je každý server v clusteru Raft v jednom ze tří stavů: Lídr, Následovník nebo Kandidát. Tyto role jsou exkluzivní a dynamické, přičemž servery mezi nimi přecházejí na základě specifických pravidel a událostí.

1. Následovník

• Pasivní role: Následovníci jsou v Raftu nejpasivnějším stavem. Jednoduše reagují na požadavky od lídrů a kandidátů.
• Přijímání heartbeatů: Následovník očekává pravidelné přijímání heartbeatů (prázdných RPC AppendEntries) od lídra. Pokud následovník neobdrží heartbeat nebo RPC AppendEntries během určitého období election timeout, předpokládá, že lídr selhal, a přechází do stavu kandidáta.
• Hlasování: Během volby bude následovník hlasovat pro maximálně jednoho kandidáta za termín.
• Replikace logu: Následovníci připojují záznamy logu do svého lokálního logu podle pokynů lídra.

2. Kandidát

• Zahajování voleb: Když následovník vyprší časový limit (neslyší od lídra), přechází do stavu kandidáta, aby zahájil novou volbu.
• Vlastní hlasování: Kandidát inkrementuje svůj current term, hlasuje pro sebe a odesílá RequestVote RPC všem ostatním serverům v clusteru.
• Vyhrávání voleb: Pokud kandidát získá hlasy od většiny serverů v clusteru pro stejný termín, přechází do stavu lídra.
• Ustupování: Pokud kandidát objeví jiný server s vyšším termínem, nebo pokud obdrží RPC AppendEntries od legitimního lídra, vrátí se do stavu následovníka.

3. Lídr

• Výhradní autorita: V clusteru Raft existuje v každém okamžiku pouze jeden lídr (pro daný termín). Lídr je zodpovědný za všechny interakce s klienty, replikaci logu a zajištění konzistence.
• Odesílání heartbeatů: Lídr periodicky odesílá AppendEntries RPC (heartbeaty) všem následovníkům, aby udržel svou autoritu a zabránil novým volbám.
• Správa logu: Lídr přijímá klientské požadavky, připojuje nové záznamy logu do svého lokálního logu a poté tyto záznamy replikuje všem následovníkům.
• Zápis (Commitment): Lídr rozhoduje, kdy je záznam bezpečně replikován většině serverů a může být zapsán do stavového stroje.
• Ustupování: Pokud lídr objeví server s vyšším term, okamžitě ustoupí a vrátí se do stavu následovníka. To zajišťuje, že systém vždy postupuje s nejvyšším známým termínem.

Operační fáze Raftu: Podrobný průchod

Raft funguje prostřednictvím nepřetržitého cyklu volby lídra a replikace logu. Tyto dva primární mechanismy, společně s klíčovými bezpečnostními vlastnostmi, zajišťují, že cluster udržuje konzistenci a odolnost proti chybám.

1. Volba lídra

Proces volby lídra je zásadní pro fungování Raftu a zajišťuje, že cluster má vždy jediný, autoritativní uzel pro koordinaci akcí.

• Časový limit pro volbu: Každý následovník udržuje náhodný election timeout (typicky 150-300 ms). Pokud následovník neobdrží žádnou komunikaci (heartbeat nebo RPC AppendEntries) od současného lídra během tohoto časového limitu, předpokládá, že lídr selhal nebo došlo k síťové partitioně.
• Přechod na kandidáta: Po vypršení časového limitu následovník přejde do stavu Kandidát. Inkrementuje svůj current term, hlasuje pro sebe a resetuje svůj volební časovač.
• RequestVote RPC: Kandidát pak odesílá RequestVote RPC všem ostatním serverům v clusteru. Toto RPC zahrnuje kandidátův current term, jeho candidateId a informace o jeho last log index a last log term (více o tom, proč je to zásadní pro bezpečnost, později).
• Pravidla hlasování: Server udělí svůj hlas kandidátovi, pokud:
  1. Jeho current term je menší nebo roven termínu kandidáta.
  2. Ještě nehlasoval pro jiného kandidáta v aktuálním termínu.
  3. Log kandidáta je alespoň stejně aktuální jako jeho vlastní. To se určuje porovnáním nejprve last log term a poté last log index, pokud jsou termíny stejné. Kandidát je „aktuální“, pokud jeho log obsahuje všechny zapsané záznamy, které obsahuje log hlasujícího. Toto je známo jako volební omezení a je kritické pro bezpečnost.
• Vyhrávání voleb: Kandidát se stane novým lídrem, pokud získá hlasy od většiny serverů v clusteru pro stejný termín. Jakmile je zvolen, nový lídr okamžitě odesílá AppendEntries RPC (heartbeaty) všem ostatním serverům, aby potvrdil svou autoritu a zabránil novým volbám.
• Rozdělené hlasy a opakování: Je možné, že se souběžně objeví více kandidátů, což vede k rozděleným hlasům, kdy žádný kandidát nezíská většinu. K vyřešení tohoto problému má každý kandidát náhodný časový limit pro volby. Pokud časový limit kandidáta vyprší, aniž by vyhrál volby nebo slyšel od nového lídra, inkrementuje svůj termín a zahájí novou volbu. Randomizace pomáhá zajistit, že rozdělené hlasy jsou vzácné a rychle se řeší.
• Objevování vyšších termínů: Pokud kandidát (nebo jakýkoli server) obdrží RPC s term vyšším než jeho vlastní current term, okamžitě aktualizuje svůj current term na vyšší hodnotu a vrátí se do stavu následovníka. To zajišťuje, že server se zastaralými informacemi se nikdy nepokusí stát se lídrem nebo narušit legitimního lídra.

2. Replikace logu

Jakmile je lídr zvolen, jeho hlavní odpovědností je správa replikovaného logu a zajištění konzistence napříč clusterem. To zahrnuje přijímání klientských příkazů, jejich připojování k jeho logu a replikaci k následovníkům.

• Klientské požadavky: Všechny klientské požadavky (příkazy k provedení stavovým strojem) jsou směrovány na lídra. Pokud klient kontaktuje následovníka, následovník přesměruje požadavek na aktuálního lídra.
• Připojování do logu lídra: Když lídr obdrží klientský příkaz, připojí příkaz jako nový log entry do svého lokálního logu. Každý záznam logu obsahuje samotný příkaz, term, ve kterém byl přijat, a jeho log index.
• AppendEntries RPC: Lídr poté odesílá AppendEntries RPC všem následovníkům a žádá je, aby připojili nový záznam logu (nebo dávku záznamů) do svých logů. Tyto RPC zahrnují:
  • term: Aktuální termín lídra.
  • leaderId: ID lídra (pro následovníky k přesměrování klientů).
  • prevLogIndex: Index záznamu logu, který bezprostředně předchází novým záznamům.
  • prevLogTerm: Termín záznamu prevLogIndex. Tyto dva (prevLogIndex, prevLogTerm) jsou klíčové pro vlastnost shody logu.
  • entries[]: Záznamy logu k uložení (prázdné pro heartbeaty).
  • leaderCommit: commitIndex lídra (index nejvyššího záznamu logu, o kterém je známo, že je zapsán).
• Kontrola konzistence (vlastnost shody logu): Když následovník obdrží AppendEntries RPC, provede kontrolu konzistence. Ověří, zda jeho log obsahuje záznam na prevLogIndex s termínem odpovídajícím prevLogTerm. Pokud tato kontrola selže, následovník odmítne AppendEntries RPC, informuje lídra, že jeho log je nekonzistentní.
• Řešení nekonzistencí: Pokud následovník odmítne AppendEntries RPC, lídr dekrementuje nextIndex pro tohoto následovníka a zkusí RPC AppendEntries znovu. nextIndex je index dalšího záznamu logu, který lídr odešle konkrétnímu následovníkovi. Tento proces pokračuje, dokud nextIndex nedosáhne bodu, kde se logy lídra a následovníka shodují. Jakmile je shoda nalezena, následovník pak může přijímat následující záznamy logu, čímž nakonec svůj log uvede do souladu s logem lídra.
• Zapisování záznamů: Záznam je považován za zapsaný (committed), když jej lídr úspěšně replikoval většině serverů (včetně sebe). Jakmile je záznam zapsán, může být aplikován na lokální stavový stroj. Lídr aktualizuje svůj commitIndex a zahrnuje jej do následujících AppendEntries RPC, aby informoval následovníky o zapsaných záznamech. Následovníci aktualizují svůj commitIndex na základě lídrového leaderCommit a aplikují záznamy až do tohoto indexu na svůj stavový stroj.
• Vlastnost úplnosti lídra: Raft zaručuje, že pokud je záznam logu zapsán v daném termínu, pak všichni následní lídři musí také mít tento záznam logu. Tato vlastnost je vynucena volebním omezením: kandidát může vyhrát volby pouze tehdy, pokud je jeho log alespoň tak aktuální jako log většiny ostatních serverů. To zabraňuje zvolení lídra, který by mohl přepsat nebo vynechat zapsané záznamy.

3. Bezpečnostní vlastnosti a záruky

Robustnost Raftu pramení z několika pečlivě navržených bezpečnostních vlastností, které zabraňují nekonzistencím a zajišťují integritu dat:

• Bezpečnost volby: V daném termínu může být zvolen nejvýše jeden lídr. To je vynuceno hlasovacím mechanismem, kdy následovník uděluje nejvýše jeden hlas za termín a kandidát potřebuje většinu hlasů.
• Úplnost lídra: Pokud byl záznam logu zapsán v daném termínu, pak bude tento záznam přítomen v logech všech následných lídrů. To je klíčové pro zabránění ztráty zapsaných dat a je primárně zajištěno volebním omezením.
• Vlastnost shody logu: Pokud dva logy obsahují záznam se stejným indexem a termínem, pak jsou logy identické ve všech předchozích záznamech. To zjednodušuje kontroly konzistence logu a umožňuje lídrovi efektivně aktualizovat logy následovníků.
• Bezpečnost zápisu: Jakmile je záznam zapsán, nikdy nebude vrácen zpět nebo přepsán. To je přímý důsledek vlastností úplnosti lídra a shody logu. Jakmile je záznam zapsán, je považován za trvale uložený.

Klíčové koncepty a mechanismy v Raftu

Kromě rolí a operačních fází se Raft spoléhá na několik základních konceptů pro správu stavu a zajištění správnosti.

1. Termíny

Termín v Raftu je nepřetržitě rostoucí celé číslo. Funguje jako logické hodiny pro cluster. Každý termín začíná volbou, a pokud je volba úspěšná, je pro daný termín zvolen jediný lídr. Termíny jsou kritické pro identifikaci zastaralých informací a zajištění, že se servery vždy řídí nejaktuálnějšími informacemi:

• Servery si vyměňují svůj current term ve všech RPC.
• Pokud server objeví jiný server s vyšším termínem, aktualizuje svůj vlastní current term a vrátí se do stavu následovníka.
• Pokud kandidát nebo lídr zjistí, že jeho termín je zastaralý (nižší než termín jiného serveru), okamžitě ustoupí.

2. Záznamy v logu

Log je centrální komponenta Raftu. Je to uspořádaná sekvence záznamů, kde každý log entry představuje příkaz, který má být proveden stavovým strojem. Každý záznam obsahuje:

• Příkaz: Skutečná operace, která má být provedena (např. „set x=5“, „create user“).
• Termín: Termín, ve kterém byl záznam vytvořen na lídrovi.
• Index: Pozice záznamu v logu. Záznamy logu jsou striktně uspořádány podle indexu.

Log je perzistentní, což znamená, že záznamy jsou zapsány do stabilního úložiště před odpovědí klientům, což chrání před ztrátou dat během pádů.

3. Stavový stroj

Každý server v clusteru Raft udržuje stavový stroj. Jedná se o komponentu specifickou pro aplikaci, která zpracovává zapsané záznamy logu. Pro zajištění konzistence musí být stavový stroj deterministický (s ohledem na stejný počáteční stav a sekvenci příkazů vždy produkuje stejný výstup a konečný stav) a idempotentní (aplikace stejného příkazu vícekrát má stejný účinek jako jeho jednorázová aplikace, což pomáhá při elegantním zpracování opakování, ačkoli Raftův log commitment z velké části zaručuje jednorázovou aplikaci).

4. Index zápisu (Commit Index)

CommitIndex je index nejvyššího záznamu v logu, o kterém je známo, že je zapsán. To znamená, že byl bezpečně replikován většině serverů a může být aplikován na stavový stroj. Lídři určují commitIndex a následovníci aktualizují svůj commitIndex na základě lídrových AppendEntries RPC. Všechny záznamy až do commitIndex jsou považovány za trvalé a nemohou být vráceny zpět.

5. Snímky (Snapshots)

Postupem času se replikovaný log může velmi rozrůst, spotřebovávat značné místo na disku a zpomalovat replikaci a obnovu logu. Raft to řeší pomocí snímků (snapshots). Snímek je kompaktní reprezentace stavu stavového stroje v konkrétním časovém okamžiku. Namísto uchovávání celého logu mohou servery pravidelně „pořídit snímek“ svého stavu, zahodit všechny záznamy logu až do bodu snímku a poté replikovat snímek novým nebo zaostávajícím následovníkům. Tento proces výrazně zlepšuje efektivitu:

• Kompaktní log: Snižuje množství trvalých dat logu.
• Rychlejší obnova: Nové nebo havarované servery mohou obdržet snímek namísto přehrávání celého logu od začátku.
• InstallSnapshot RPC: Raft definuje InstallSnapshot RPC pro přenos snímků z lídra na následovníky.

I když je efektivní, vytváření snímků přidává složitost implementaci, zejména při správě souběžného vytváření snímků, zkracování logu a přenosu.

Implementace Raftu: Praktické aspekty pro globální nasazení

Převod elegantního návrhu Raftu do robustního systému připraveného pro produkční prostředí, zejména pro globální publikum a různorodou infrastrukturu, zahrnuje řešení několika praktických inženýrských výzev.

1. Síťová latence a partitiony v globálním kontextu

Pro globálně distribuované systémy je síťová latence významným faktorem. Cluster Raft typicky vyžaduje, aby se většina uzlů shodla na záznamu v logu, než může být zapsán. V clusteru rozprostřeném přes kontinenty může latence mezi uzly činit stovky milisekund. To přímo ovlivňuje:

• Latence zápisu: Doba potřebná k zapsání klientského požadavku může být omezena nejpomalejším síťovým spojením k většině replik. Strategie jako read-only následovníci (kteří nevyžadují interakci s lídrem pro čtení zastaralých dat) nebo geograficky uvědomělá konfigurace kvora (např. 3 uzly v jedné oblasti, 2 v jiné pro 5-uzlový cluster, kde většina může být v rámci jedné rychlé oblasti) mohou tento problém zmírnit.
• Rychlost volby lídra: Vysoká latence může zdržet RequestVote RPC, což potenciálně vede k častějším rozděleným hlasům nebo delším dobám volby. Úprava časových limitů pro volby tak, aby byly výrazně delší než typická latence mezi uzly, je klíčová.
• Řešení síťových partition: Reálné sítě jsou náchylné k partitionám. Raft řeší partitiony správně tím, že zajišťuje, že pouze partition obsahující většinu serverů může zvolit lídra a pokračovat v práci. Partition menšiny nebude schopna zapisovat nové záznamy, čímž se zabrání scénářům rozděleného mozku. Dlouhodobé partitiony v globálně distribuovaném nastavení však mohou vést k nedostupnosti v určitých oblastech, což si vyžádá pečlivá architektonická rozhodnutí ohledně umístění kvora.

2. Trvalé úložiště a odolnost

Správnost Raftu silně závisí na perzistenci jeho logu a stavu. Předtím, než server odpoví na RPC nebo aplikuje záznam na svůj stavový stroj, musí zajistit, aby relevantní data (záznamy logu, current term, votedFor) byla zapsána do stabilního úložiště a fsync'd (uložena na disk). Tím se zabrání ztrátě dat v případě pádu. Úvahy zahrnují:

• Výkon: Časté zápisy na disk mohou být úzkým hrdlem výkonu. Batchování zápisů a používání vysoce výkonných SSD jsou běžné optimalizace.
• Spolehlivost: Volba robustního a odolného úložného řešení (lokální disk, síťové úložiště, cloudové blokové úložiště) je kritická.
• WAL (Write-Ahead Log): Implementace Raftu často používají write-ahead log pro trvanlivost, podobně jako databáze, aby zajistily, že změny jsou zapsány na disk předtím, než jsou aplikovány do paměti.

3. Interakce s klientem a modely konzistence

Klienti interagují s clusterem Raft odesíláním požadavků lídrovi. Zpracování klientských požadavků zahrnuje:

• Objevování lídra: Klienti potřebují mechanismus pro nalezení aktuálního lídra. To může být prostřednictvím mechanismu service discovery, pevného koncového bodu, který přesměrovává, nebo zkoušením serverů, dokud jeden neodpoví jako lídr.
• Opakování požadavků: Klienti musí být připraveni opakovat požadavky, pokud se lídr změní nebo dojde k síťové chybě.
• Konzistence čtení: Raft primárně zaručuje silnou konzistenci pro zápisy. Pro čtení je možné několik modelů:
  • Silně konzistentní čtení: Klient může požádat lídra, aby zajistil aktuálnost jeho stavu, odesláním heartbeatu většině svých následovníků před obsloužením čtení. To zaručuje aktuálnost, ale přidává latenci.
  • Čtení s lídrovou licencí (Leader-Lease Reads): Lídr může získat „licenci“ od většiny uzlů na krátkou dobu, během které ví, že je stále lídrem a může obsluhovat čtení bez dalšího konsensu. To je rychlejší, ale časově omezené.
  • Zastaralé čtení (od následovníků): Čtení přímo od následovníků může nabídnout nižší latenci, ale riskuje čtení zastaralých dat, pokud log následovníka zaostává za lídrem. To je přijatelné pro aplikace, kde je pro čtení dostatečná eventuální konzistence.

4. Změny konfigurace (Členství v clusteru)

Změna členství v clusteru Raft (přidávání nebo odebírání serverů) je komplexní operace, která musí být také provedena prostřednictvím konsensu, aby se předešlo nekonzistencím nebo scénářům rozděleného mozku. Raft navrhuje techniku nazvanou Společný konsensus:

• Dvě konfigurace: Během změny konfigurace systém dočasně pracuje se dvěma překrývajícími se konfiguracemi: starou konfigurací (C_old) a novou konfigurací (C_new).
• Stav společného konsensu (C_old, C_new): Lídr navrhne speciální záznam do logu, který představuje společnou konfiguraci. Jakmile je tento záznam zapsán (vyžadující souhlas většiny z obou C_old a C_new), systém je v přechodném stavu. Nyní rozhodnutí vyžadují většinu z obou konfigurací. To zajišťuje, že během přechodu ani stará, ani nová konfigurace nemůže přijímat rozhodnutí jednostranně, čímž se zabrání rozbíhavosti.
• Přechod na C_new: Jakmile je záznam společné konfigurace zapsán, lídr navrhne další záznam do logu, který představuje pouze novou konfiguraci (C_new). Jakmile je tento druhý záznam zapsán, stará konfigurace je zrušena a systém pracuje výhradně pod C_new.
• Bezpečnost: Tento dvoufázový proces podobný commitu zajišťuje, že v žádném okamžiku nemohou být zvoleni dva konfliktní lídři (jeden pod C_old, jeden pod C_new) a že systém zůstane funkční po celou dobu změny.

Správná implementace změn konfigurace je jednou z nejnáročnějších částí implementace Raftu kvůli četným okrajovým případům a scénářům selhání během přechodného stavu.

5. Testování distribuovaných systémů: Důsledný přístup

Testování algoritmu distribuovaného konsensu, jako je Raft, je mimořádně náročné kvůli jeho nedeterministické povaze a mnoha režimům selhání. Jednoduché jednotkové testy jsou nedostatečné. Důsledné testování zahrnuje:

• Vstřikování chyb: Systematické zavádění selhání, jako jsou pády uzlů, síťové partitiony, zpoždění zpráv a přehazování zpráv. Nástroje jako Jepsen jsou k tomuto účelu speciálně navrženy.
• Testování založené na vlastnostech: Definování invariantů a bezpečnostních vlastností (např. nejvýše jeden lídr na termín, zapsané záznamy se nikdy neztratí) a testování, zda implementace tyto vlastnosti dodržuje za různých podmínek.
• Kontrola modelu: Pro kritické části algoritmu lze použít techniky formální verifikace k prokázání správnosti, ačkoli to je vysoce specializované.
• Simulovaná prostředí: Spouštění testů v prostředích, která simulují síťové podmínky (latence, ztráta paketů) typické pro globální nasazení.

Případy použití a reálné aplikace

Praktičnost a srozumitelnost Raftu vedly k jeho širokému přijetí napříč různými kritickými infrastrukturními komponentami:

1. Distribuované úložiště klíč-hodnota a replikace databází

• etcd: Základní komponenta Kubernetes, etcd používá Raft k ukládání a replikaci konfiguračních dat, informací o detekci služeb a ke správě stavu clusteru. Jeho spolehlivost je pro správné fungování Kubernetes prvořadá.
• Consul: Vyvinutý společností HashiCorp, Consul používá Raft pro své distribuované úložiště backendu, což umožňuje detekci služeb, kontrolu stavu a správu konfigurace v dynamických infrastrukturních prostředích.
• TiKV: Distribuované transakční úložiště klíč-hodnota používané TiDB (distribuovanou SQL databází) implementuje Raft pro replikaci dat a záruky konzistence.
• CockroachDB: Tato globálně distribuovaná SQL databáze rozsáhle používá Raft pro replikaci dat napříč více uzly a geografickými oblastmi, což zajišťuje vysokou dostupnost a silnou konzistenci i tváří v tvář selháním celých regionů.

2. Detekce služeb a správa konfigurace

Raft poskytuje ideální základ pro systémy, které potřebují ukládat a distribuovat kritická metadata o službách a konfiguracích napříč clusterem. Když se služba zaregistruje nebo se změní její konfigurace, Raft zajistí, že se všechny uzly nakonec shodnou na novém stavu, což umožňuje dynamické aktualizace bez ručního zásahu.

3. Koordinátoři distribuovaných transakcí

Pro systémy vyžadující atomicitu napříč více operacemi nebo službami může Raft tvořit základ koordinátorů distribuovaných transakcí, zajišťující, že transakční logy jsou konzistentně replikovány před zapsáním změn napříč účastníky.

4. Koordinace clusteru a volba lídra v jiných systémech

Kromě explicitního použití v databázích nebo úložištích klíč-hodnota je Raft často vkládán jako knihovna nebo základní komponenta pro správu koordinačních úloh, volbu lídrů pro jiné distribuované procesy nebo poskytování spolehlivé řídicí roviny ve větších systémech. Například mnoho cloud-nativních řešení využívá Raft pro správu stavu svých komponent řídicí roviny.

Výhody a nevýhody Raftu

Zatímco Raft nabízí významné výhody, je nezbytné porozumět jeho kompromisům.

Výhody:

• Srozumitelnost: Jeho primární cíl návrhu, což usnadňuje implementaci, ladění a zdůvodňování než u starších konsensuálních algoritmů, jako je Paxos.
• Silná konzistence: Poskytuje silné záruky konzistence pro zapsané záznamy logu, zajišťující integritu a spolehlivost dat.
• Odolnost proti chybám: Může tolerovat selhání menšiny uzlů (až (N-1)/2 selhání v clusteru s N uzly) bez ztráty dostupnosti nebo konzistence.
• Výkon: Za stabilních podmínek (bez změn lídra) může Raft dosáhnout vysoké propustnosti, protože lídr zpracovává všechny požadavky sekvenčně a replikuje je paralelně, efektivně využívajíc síťovou šířku pásma.
• Dobře definované role: Jasné role (Lídr, Následovník, Kandidát) a přechody stavů zjednodušují mentální model a implementaci.
• Změny konfigurace: Nabízí robustní mechanismus (Společný konsensus) pro bezpečné přidávání nebo odebírání uzlů z clusteru bez ohrožení konzistence.

Nevýhody:

• Úzké hrdlo lídra: Všechny klientské požadavky na zápis musí procházet lídrem. Ve scénářích s extrémně vysokou propustností zápisu nebo tam, kde jsou lídři geograficky vzdáleni od klientů, se to může stát úzkým hrdlem výkonu.
• Latence čtení: Dosažení silně konzistentního čtení často vyžaduje komunikaci s lídrem, což potenciálně přidává latenci. Čtení od následovníků riskuje zastaralá data.
• Požadavek kvora: Vyžaduje, aby většina uzlů byla k dispozici pro zapisování nových záznamů. V 5-uzlovém clusteru jsou tolerovatelné 2 selhání. Pokud selžou 3 uzly, cluster se stane nedostupným pro zápisy. To může být náročné ve vysoce rozdělených nebo geograficky rozptýlených prostředích, kde je obtížné udržet většinu napříč regiony.
• Citlivost sítě: Vysoce citlivý na síťovou latenci a partitiony, což může ovlivnit časy voleb a celkovou propustnost systému, zejména v široce distribuovaných nasazeních.
• Složitost změn konfigurace: Ačkoli je mechanismus Společného konsensu robustní, je jednou z nejsložitějších částí algoritmu Raft, kterou je třeba správně implementovat a důkladně otestovat.
• Jediný bod selhání (pro zápisy): Ačkoli je odolný proti selhání lídra, pokud je lídr trvale mimo provoz a nemůže být zvolen nový lídr (např. kvůli síťovým partitionám nebo příliš mnoha selháním), systém nemůže pokračovat v zápisech.

Závěr: Osvojení distribuovaného konsensu pro odolné globální systémy

Algoritmus Raft je svědectvím síly promyšleného návrhu při zjednodušování složitých problémů. Jeho důraz na srozumitelnost demokratizoval distribuovaný konsensus, což umožňuje širšímu okruhu vývojářů a organizací budovat vysoce dostupné a odolné systémy bez podlehnutí záhadným složitostem předchozích přístupů.

Od orchestrace kontejnerových clusterů s Kubernetes (prostřednictvím etcd) po poskytování odolného úložiště dat pro globální databáze jako CockroachDB, Raft je tichý tahoun, zajišťující, že náš digitální svět zůstane konzistentní a funkční. Implementace Raftu není triviální záležitostí, ale jasnost jeho specifikace a bohatost jeho okolního ekosystému z ní činí odměňující úsilí pro ty, kteří se zavázali k budování příští generace robustní a škálovatelné infrastruktury.

Praktické poznatky pro vývojáře a architekty:

• Prioritizujte pochopení: Před pokusem o implementaci investujte čas do důkladného pochopení každého pravidla a přechodu stavu Raftu. Původní práce a vizuální vysvětlení jsou neocenitelnými zdroji.
• Využijte stávající knihovny: Pro většinu aplikací zvažte použití dobře prověřených stávajících implementací Raftu (např. z etcd, Raft knihovny HashiCorp) namísto budování od nuly, pokud vaše požadavky nejsou vysoce specializované nebo neprovádíte akademický výzkum.
• Důsledné testování je nezbytné: Vstřikování chyb, testování založené na vlastnostech a rozsáhlá simulace scénářů selhání jsou prvořadé pro jakýkoli distribuovaný konsensuální systém. Nikdy nepředpokládejte, že „to funguje“, aniž byste to důkladně nerozbili.
• Navrhujte s ohledem na globální latenci: Při globálním nasazení pečlivě zvažte umístění kvora, síťovou topologii a strategie čtení klientů, abyste optimalizovali jak konzistenci, tak výkon napříč různými geografickými regiony.
• Perzistence a trvanlivost: Zajistěte, aby vaše podkladová úložná vrstva byla robustní a aby byly operace fsync nebo ekvivalentní operace správně používány k zabránění ztráty dat ve scénářích pádu.

Jak se distribuované systémy neustále vyvíjejí, principy ztělesněné Raftem – jasnost, robustnost a odolnost proti chybám – zůstanou základními kameny spolehlivého softwarového inženýrství. Osvojením si Raftu se vybavíte mocným nástrojem k budování odolných, globálně škálovatelných aplikací, které dokážou odolat nevyhnutelnému chaosu distribuovaných výpočtů.