Meistern des verteilten Konsenses: Eine detaillierte Betrachtung der Implementierung des Raft-Algorithmus für globale Systeme

In unserer zunehmend vernetzten Welt sind verteilte Systeme das Rückgrat fast jedes digitalen Dienstes, von E-Commerce-Plattformen und Finanzinstituten bis hin zu Cloud-Computing-Infrastrukturen und Echtzeit-Kommunikationstools. Diese Systeme bieten beispiellose Skalierbarkeit, Verfügbarkeit und Resilienz, indem sie Arbeitslasten und Daten auf mehrere Maschinen verteilen. Diese Stärke bringt jedoch eine erhebliche Herausforderung mit sich: die Sicherstellung, dass sich alle Komponenten über den Zustand des Systems einig sind, selbst angesichts von Netzwerkverzögerungen, Knotenausfällen und gleichzeitigen Operationen. Dieses fundamentale Problem ist als verteilter Konsens bekannt.

Einen Konsens in einer asynchronen, fehleranfälligen verteilten Umgebung zu erreichen, ist notorisch komplex. Jahrzehntelang war Paxos der dominante Algorithmus zur Lösung dieser Herausforderung, verehrt für seine theoretische Fundiertheit, aber oft kritisiert für seine Komplexität und Schwierigkeit bei der Implementierung. Dann kam Raft, ein Algorithmus, der mit einem Hauptziel entworfen wurde: Verständlichkeit. Raft zielt darauf ab, Paxos in Bezug auf Fehlertoleranz und Leistung ebenbürtig zu sein, ist aber so strukturiert, dass er für Entwickler weitaus einfacher zu verstehen und darauf aufzubauen ist.

Dieser umfassende Leitfaden taucht tief in den Raft-Algorithmus ein und untersucht seine grundlegenden Prinzipien, operativen Mechanismen, praktischen Implementierungsüberlegungen und seine entscheidende Rolle beim Aufbau robuster, global verteilter Anwendungen. Ob Sie ein erfahrener Architekt, ein Ingenieur für verteilte Systeme oder ein Entwickler sind, der hochverfügbare Dienste erstellen möchte – das Verständnis von Raft ist ein wesentlicher Schritt zur Beherrschung der Komplexität modernen Computings.

Die unverzichtbare Notwendigkeit des verteilten Konsenses in modernen Architekturen

Stellen Sie sich eine globale E-Commerce-Plattform vor, die Millionen von Transaktionen pro Sekunde verarbeitet. Kundendaten, Lagerbestände, Bestellstatus – all dies muss über zahlreiche Rechenzentren hinweg, die sich über Kontinente erstrecken, konsistent bleiben. Das Hauptbuch eines Banksystems, das auf mehreren Servern verteilt ist, kann sich nicht einmal eine vorübergehende Uneinigkeit über einen Kontostand leisten. Diese Szenarien unterstreichen die kritische Bedeutung des verteilten Konsenses.

Die inhärenten Herausforderungen verteilter Systeme

Verteilte Systeme bringen von Natur aus eine Vielzahl von Herausforderungen mit sich, die in monolithischen Anwendungen nicht vorhanden sind. Das Verständnis dieser Herausforderungen ist entscheidend, um die Eleganz und Notwendigkeit von Algorithmen wie Raft zu würdigen:

• Teilausfälle: Im Gegensatz zu einem einzelnen Server, der entweder funktioniert oder komplett ausfällt, kann ein verteiltes System einzelne Knoten ausfallen lassen, während andere weiterarbeiten. Ein Server könnte abstürzen, seine Netzwerkverbindung könnte unterbrochen werden oder seine Festplatte könnte beschädigt werden, alles während der Rest des Clusters funktionsfähig bleibt. Das System muss trotz dieser Teilausfälle korrekt weiterarbeiten.
• Netzwerkpartitionen: Das Netzwerk, das die Knoten verbindet, ist nicht immer zuverlässig. Eine Netzwerkpartition tritt auf, wenn die Kommunikation zwischen Teilmengen von Knoten unterbrochen wird, was den Anschein erweckt, dass bestimmte Knoten ausgefallen sind, obwohl sie noch laufen. Die Lösung dieser „Split-Brain“-Szenarien, bei denen verschiedene Teile des Systems unabhängig voneinander auf der Grundlage veralteter oder inkonsistenter Informationen arbeiten, ist ein zentrales Konsensproblem.
• Asynchrone Kommunikation: Nachrichten zwischen Knoten können verzögert, neu geordnet oder ganz verloren gehen. Es gibt keine globale Uhr oder Garantie für die Zustellzeiten von Nachrichten, was es schwierig macht, eine konsistente Reihenfolge von Ereignissen oder einen endgültigen Systemzustand zu etablieren.
• Gleichzeitigkeit: Mehrere Knoten können versuchen, dasselbe Datenelement zu aktualisieren oder Aktionen gleichzeitig zu initiieren. Ohne einen Mechanismus zur Koordination dieser Operationen sind Konflikte und Inkonsistenzen unvermeidlich.
• Unvorhersehbare Latenz: Besonders in global verteilten Bereitstellungen kann die Netzwerklatenz erheblich variieren. Operationen, die in einer Region schnell sind, können in einer anderen langsam sein, was Entscheidungsprozesse und Koordination beeinflusst.

Warum Konsens der Grundpfeiler der Zuverlässigkeit ist

Konsensalgorithmen bieten einen fundamentalen Baustein zur Lösung dieser Herausforderungen. Sie ermöglichen es einer Sammlung unzuverlässiger Komponenten, gemeinsam als eine einzige, hochzuverlässige und kohärente Einheit zu agieren. Insbesondere hilft Konsens dabei, Folgendes zu erreichen:

• Zustandsautomatenreplikation (SMR): Die Kernidee hinter vielen fehlertoleranten verteilten Systemen. Wenn sich alle Knoten auf die Reihenfolge der Operationen einigen und wenn jeder Knoten im selben Anfangszustand startet und diese Operationen in derselben Reihenfolge ausführt, dann werden alle Knoten zum selben Endzustand gelangen. Konsens ist der Mechanismus, um sich auf diese globale Reihenfolge von Operationen zu einigen.
• Hochverfügbarkeit: Indem ein System auch dann weiterarbeiten kann, wenn eine Minderheit der Knoten ausfällt, stellt der Konsens sicher, dass Dienste zugänglich und funktionsfähig bleiben, was die Ausfallzeiten minimiert.
• Datenkonsistenz: Er garantiert, dass alle Repliken von Daten synchron bleiben, verhindert widersprüchliche Aktualisierungen und stellt sicher, dass Clients immer die aktuellsten und korrekten Informationen lesen.
• Fehlertoleranz: Das System kann eine bestimmte Anzahl beliebiger Knotenausfälle (normalerweise Absturzausfälle) tolerieren und ohne menschliches Eingreifen Fortschritte machen.

Einführung in Raft: Ein verständlicher Ansatz zum Konsens

Raft entstand aus der akademischen Welt mit einem klaren Ziel: den verteilten Konsens zugänglich zu machen. Seine Autoren, Diego Ongaro und John Ousterhout, entwarfen Raft ausdrücklich für die Verständlichkeit, um eine breitere Akzeptanz und korrekte Implementierung von Konsensalgorithmen zu ermöglichen.

Rafts zentrale Designphilosophie: Verständlichkeit zuerst

Raft zerlegt das komplexe Problem des Konsenses in mehrere relativ unabhängige Teilprobleme, von denen jedes seine eigenen spezifischen Regeln und Verhaltensweisen hat. Diese Modularität hilft erheblich beim Verständnis. Die wichtigsten Designprinzipien umfassen:

• Leader-zentrierter Ansatz: Im Gegensatz zu einigen anderen Konsensalgorithmen, bei denen alle Knoten gleichermaßen an der Entscheidungsfindung beteiligt sind, bestimmt Raft einen einzigen Leader. Der Leader ist für die Verwaltung des replizierten Logs und die Koordination aller Client-Anfragen verantwortlich. Dies vereinfacht die Log-Verwaltung und reduziert die Komplexität der Interaktionen zwischen den Knoten.
• Starker Leader: Der Leader ist die letzte Instanz für das Vorschlagen neuer Log-Einträge und die Festlegung, wann sie committet werden. Follower replizieren passiv das Log des Leaders und reagieren auf die Anfragen des Leaders.
• Deterministische Wahlen: Raft verwendet einen zufälligen Wahl-Timeout, um sicherzustellen, dass typischerweise nur ein Kandidat in einer bestimmten Wahlperiode als Leader hervorgeht.
• Log-Konsistenz: Raft erzwingt starke Konsistenzeigenschaften für sein repliziertes Log und stellt sicher, dass committete Einträge niemals zurückgerollt werden und dass alle committeten Einträge schließlich auf allen verfügbaren Knoten erscheinen.

Ein kurzer Vergleich mit Paxos

Vor Raft war Paxos der De-facto-Standard für verteilten Konsens. Obwohl leistungsstark, ist Paxos notorisch schwer zu verstehen und korrekt zu implementieren. Sein Design, das Rollen (Proposer, Acceptor, Learner) trennt und es mehreren Leadern erlaubt, gleichzeitig zu existieren (obwohl nur einer einen Wert committen kann), kann zu komplexen Interaktionen und Grenzfällen führen.

Raft vereinfacht im Gegensatz dazu den Zustandsraum. Es erzwingt ein starkes Leader-Modell, bei dem der Leader für alle Log-Änderungen verantwortlich ist. Es definiert klar Rollen (Leader, Follower, Kandidat) und die Übergänge zwischen ihnen. Diese Struktur macht das Verhalten von Raft intuitiver und leichter nachvollziehbar, was zu weniger Implementierungsfehlern und schnelleren Entwicklungszyklen führt. Viele reale Systeme, die anfangs mit Paxos zu kämpfen hatten, haben durch die Übernahme von Raft Erfolg gefunden.

Die drei fundamentalen Rollen in Raft

Zu jedem Zeitpunkt befindet sich jeder Server in einem Raft-Cluster in einem von drei Zuständen: Leader, Follower oder Kandidat. Diese Rollen sind exklusiv und dynamisch, wobei Server auf der Grundlage spezifischer Regeln und Ereignisse zwischen ihnen wechseln.

1. Follower

• Passive Rolle: Follower sind der passivste Zustand in Raft. Sie antworten einfach auf Anfragen von Leadern und Kandidaten.
• Empfangen von Heartbeats: Ein Follower erwartet, in regelmäßigen Abständen Heartbeats (leere AppendEntries-RPCs) vom Leader zu erhalten. Wenn ein Follower innerhalb eines bestimmten election timeout-Zeitraums keinen Heartbeat oder AppendEntries-RPC erhält, nimmt er an, dass der Leader ausgefallen ist, und wechselt in den Kandidaten-Zustand.
• Abstimmen: Während einer Wahl stimmt ein Follower für höchstens einen Kandidaten pro Amtszeit.
• Log-Replikation: Follower fügen Log-Einträge gemäß den Anweisungen des Leaders zu ihrem lokalen Log hinzu.

2. Kandidat

• Einleiten von Wahlen: Wenn ein Follower ein Timeout erleidet (nichts vom Leader hört), wechselt er in den Kandidaten-Zustand, um eine neue Wahl einzuleiten.
• Selbstwahl: Ein Kandidat erhöht seine current term, stimmt für sich selbst und sendet RequestVote-RPCs an alle anderen Server im Cluster.
• Gewinnen einer Wahl: Wenn ein Kandidat von einer Mehrheit der Server im Cluster für dieselbe Amtszeit Stimmen erhält, wechselt er in den Leader-Zustand.
• Zurücktreten: Wenn ein Kandidat einen anderen Server mit einer höheren Amtszeit entdeckt oder einen AppendEntries-RPC von einem legitimen Leader erhält, kehrt er in den Follower-Zustand zurück.

3. Leader

• Alleinige Autorität: Es gibt zu jeder Zeit nur einen Leader in einem Raft-Cluster (für eine gegebene Amtszeit). Der Leader ist für alle Client-Interaktionen, die Log-Replikation und die Gewährleistung der Konsistenz verantwortlich.
• Senden von Heartbeats: Der Leader sendet regelmäßig AppendEntries-RPCs (Heartbeats) an alle Follower, um seine Autorität aufrechtzuerhalten und neue Wahlen zu verhindern.
• Log-Management: Der Leader akzeptiert Client-Anfragen, fügt neue Log-Einträge zu seinem lokalen Log hinzu und repliziert diese Einträge dann an alle Follower.
• Commitment: Der Leader entscheidet, wann ein Eintrag sicher auf einer Mehrheit der Server repliziert wurde und an den Zustandsautomaten committet werden kann.
• Zurücktreten: Wenn der Leader einen Server mit einer höheren term entdeckt, tritt er sofort zurück und kehrt zu einem Follower zurück. Dies stellt sicher, dass das System immer mit der höchsten bekannten Amtszeit Fortschritte macht.

Die Betriebsphasen von Raft: Eine detaillierte exemplarische Vorgehensweise

Raft operiert durch einen kontinuierlichen Zyklus von Leader-Wahl und Log-Replikation. Diese beiden primären Mechanismen, zusammen mit entscheidenden Sicherheitseigenschaften, stellen sicher, dass der Cluster Konsistenz und Fehlertoleranz aufrechterhält.

1. Leader-Wahl

Der Prozess der Leader-Wahl ist fundamental für den Betrieb von Raft und stellt sicher, dass der Cluster immer einen einzigen, autoritativen Knoten zur Koordination von Aktionen hat.

• Wahl-Timeout: Jeder Follower unterhält einen zufälligen election timeout (typischerweise 150-300 ms). Wenn ein Follower innerhalb dieser Timeout-Periode keine Kommunikation (Heartbeat oder AppendEntries-RPC) vom aktuellen Leader erhält, nimmt er an, dass der Leader ausgefallen ist oder eine Netzwerkpartition aufgetreten ist.
• Übergang zum Kandidaten: Bei einem Timeout wechselt der Follower in den Candidate-Zustand. Er erhöht seine current term, stimmt für sich selbst und setzt seinen Wahl-Timer zurück.
• RequestVote-RPC: Der Kandidat sendet dann RequestVote-RPCs an alle anderen Server im Cluster. Dieser RPC enthält die current term des Kandidaten, seine candidateId und Informationen über seinen last log index und last log term (mehr dazu, warum dies für die Sicherheit entscheidend ist, später).
• Abstimmungsregeln: Ein Server gibt einem Kandidaten seine Stimme, wenn:
  1. Seine current term kleiner oder gleich der Amtszeit des Kandidaten ist.
  2. Er in der aktuellen Amtszeit noch für keinen anderen Kandidaten gestimmt hat.
  3. Das Log des Kandidaten mindestens so aktuell ist wie sein eigenes. Dies wird bestimmt, indem zuerst der last log term verglichen wird und dann der last log index, wenn die Amtszeiten gleich sind. Ein Kandidat ist „aktuell“, wenn sein Log alle committeten Einträge enthält, die auch das Log des Wählers enthält. Dies wird als Wahlbeschränkung bezeichnet und ist für die Sicherheit entscheidend.
• Gewinnen der Wahl: Ein Kandidat wird zum neuen Leader, wenn er von einer Mehrheit der Server im Cluster für dieselbe Amtszeit Stimmen erhält. Sobald er gewählt ist, sendet der neue Leader sofort AppendEntries-RPCs (Heartbeats) an alle anderen Server, um seine Autorität zu etablieren und neue Wahlen zu verhindern.
• Stimmensplitting und Wiederholungen: Es ist möglich, dass mehrere Kandidaten gleichzeitig auftreten, was zu einem Stimmensplitting führt, bei dem kein Kandidat eine Mehrheit erhält. Um dies zu lösen, hat jeder Kandidat einen zufälligen Wahl-Timeout. Wenn der Timeout eines Kandidaten abläuft, ohne die Wahl zu gewinnen oder von einem neuen Leader zu hören, erhöht er seine Amtszeit und startet eine neue Wahl. Die Zufälligkeit hilft sicherzustellen, dass Stimmensplittings selten sind und schnell gelöst werden.
• Entdecken höherer Amtszeiten: Wenn ein Kandidat (oder ein beliebiger Server) einen RPC mit einer term erhält, die höher ist als seine eigene current term, aktualisiert er sofort seine current term auf den höheren Wert und kehrt in den follower-Zustand zurück. Dies stellt sicher, dass ein Server mit veralteten Informationen niemals versucht, ein Leader zu werden oder einen legitimen Leader zu stören.

2. Log-Replikation

Sobald ein Leader gewählt ist, besteht seine Hauptverantwortung darin, das replizierte Log zu verwalten und die Konsistenz im gesamten Cluster sicherzustellen. Dies beinhaltet das Akzeptieren von Client-Befehlen, das Anhängen an sein Log und das Replizieren an Follower.

• Client-Anfragen: Alle Client-Anfragen (Befehle, die vom Zustandsautomaten ausgeführt werden sollen) werden an den Leader gerichtet. Wenn ein Client einen Follower kontaktiert, leitet der Follower die Anfrage an den aktuellen Leader weiter.
• Anhängen an das Log des Leaders: Wenn der Leader einen Client-Befehl erhält, fügt er den Befehl als neuen log entry zu seinem lokalen Log hinzu. Jeder Log-Eintrag enthält den Befehl selbst, die term, in der er empfangen wurde, und seinen log index.
• AppendEntries-RPC: Der Leader sendet dann AppendEntries-RPCs an alle Follower und fordert sie auf, den neuen Log-Eintrag (oder eine Reihe von Einträgen) an ihre Logs anzuhängen. Diese RPCs enthalten:
  • term: Die aktuelle Amtszeit des Leaders.
  • leaderId: Die ID des Leaders (damit Follower Clients umleiten können).
  • prevLogIndex: Der Index des Log-Eintrags, der den neuen Einträgen unmittelbar vorausgeht.
  • prevLogTerm: Die Amtszeit des prevLogIndex-Eintrags. Diese beiden (prevLogIndex, prevLogTerm) sind entscheidend für die Log-Übereinstimmungseigenschaft.
  • entries[]: Die zu speichernden Log-Einträge (leer bei Heartbeats).
  • leaderCommit: Der commitIndex des Leaders (Index des höchsten Log-Eintrags, der als committet bekannt ist).
• Konsistenzprüfung (Log-Übereinstimmungseigenschaft): Wenn ein Follower einen AppendEntries-RPC erhält, führt er eine Konsistenzprüfung durch. Er überprüft, ob sein Log einen Eintrag am prevLogIndex mit einer übereinstimmenden prevLogTerm enthält. Wenn diese Prüfung fehlschlägt, lehnt der Follower den AppendEntries-RPC ab und informiert den Leader, dass sein Log inkonsistent ist.
• Auflösen von Inkonsistenzen: Wenn ein Follower einen AppendEntries-RPC ablehnt, dekrementiert der Leader den nextIndex für diesen Follower und versucht den AppendEntries-RPC erneut. nextIndex ist der Index des nächsten Log-Eintrags, den der Leader an einen bestimmten Follower senden wird. Dieser Prozess wird fortgesetzt, bis nextIndex einen Punkt erreicht, an dem die Logs von Leader und Follower übereinstimmen. Sobald eine Übereinstimmung gefunden ist, kann der Follower nachfolgende Log-Einträge akzeptieren und sein Log schließlich mit dem des Leaders konsistent machen.
• Committen von Einträgen: Ein Eintrag gilt als committet, wenn der Leader ihn erfolgreich auf einer Mehrheit der Server (einschließlich sich selbst) repliziert hat. Sobald er committet ist, kann der Eintrag auf den lokalen Zustandsautomaten angewendet werden. Der Leader aktualisiert seinen commitIndex und schließt diesen in nachfolgende AppendEntries-RPCs ein, um Follower über committete Einträge zu informieren. Follower aktualisieren ihren commitIndex basierend auf dem leaderCommit des Leaders und wenden Einträge bis zu diesem Index auf ihren Zustandsautomaten an.
• Leader-Vollständigkeitseigenschaft: Raft garantiert, dass, wenn ein Log-Eintrag in einer bestimmten Amtszeit committet wird, alle nachfolgenden Leader diesen Log-Eintrag ebenfalls haben müssen. Diese Eigenschaft wird durch die Wahlbeschränkung erzwungen: Ein Kandidat kann nur eine Wahl gewinnen, wenn sein Log mindestens so aktuell ist wie das einer Mehrheit der anderen Server. Dies verhindert, dass ein Leader gewählt wird, der committete Einträge überschreiben oder verpassen könnte.

3. Sicherheitseigenschaften und Garantien

Die Robustheit von Raft ergibt sich aus mehreren sorgfältig entworfenen Sicherheitseigenschaften, die Inkonsistenzen verhindern und die Datenintegrität gewährleisten:

• Wahlsicherheit: In einer gegebenen Amtszeit kann höchstens ein Leader gewählt werden. Dies wird durch den Abstimmungsmechanismus erzwungen, bei dem ein Follower höchstens eine Stimme pro Amtszeit vergibt und ein Kandidat eine Mehrheit der Stimmen benötigt.
• Leader-Vollständigkeit: Wenn ein Log-Eintrag in einer gegebenen Amtszeit committet wurde, wird dieser Eintrag in den Logs aller nachfolgenden Leader vorhanden sein. Dies ist entscheidend, um den Verlust von committeten Daten zu verhindern, und wird hauptsächlich durch die Wahlbeschränkung sichergestellt.
• Log-Übereinstimmungseigenschaft: Wenn zwei Logs einen Eintrag mit demselben Index und derselben Amtszeit enthalten, dann sind die Logs in allen vorangehenden Einträgen identisch. Dies vereinfacht die Konsistenzprüfungen des Logs und ermöglicht es dem Leader, die Logs der Follower effizient auf den neuesten Stand zu bringen.
• Commit-Sicherheit: Sobald ein Eintrag committet ist, wird er niemals rückgängig gemacht oder überschrieben. Dies ist eine direkte Konsequenz der Leader-Vollständigkeits- und Log-Übereinstimmungseigenschaften. Sobald ein Eintrag committet ist, gilt er als dauerhaft gespeichert.

Schlüsselkonzepte und Mechanismen in Raft

Über die Rollen und Betriebsphasen hinaus stützt sich Raft auf mehrere Kernkonzepte, um den Zustand zu verwalten und die Korrektheit zu gewährleisten.

1. Amtszeiten (Terms)

Eine term in Raft ist eine kontinuierlich ansteigende ganze Zahl. Sie fungiert als logische Uhr für den Cluster. Jede Amtszeit beginnt mit einer Wahl, und wenn eine Wahl erfolgreich ist, wird ein einziger Leader für diese Amtszeit gewählt. Amtszeiten sind entscheidend, um veraltete Informationen zu identifizieren und sicherzustellen, dass Server immer den aktuellsten Informationen den Vorzug geben:

• Server tauschen ihre current term in allen RPCs aus.
• Wenn ein Server einen anderen Server mit einer höheren term entdeckt, aktualisiert er seine eigene current term und kehrt in den follower-Zustand zurück.
• Wenn ein Kandidat oder Leader feststellt, dass seine term veraltet ist (niedriger als die term eines anderen Servers), tritt er sofort zurück.

2. Log-Einträge

Das log ist die zentrale Komponente von Raft. Es ist eine geordnete Sequenz von Einträgen, wobei jeder log entry einen Befehl darstellt, der vom Zustandsautomaten ausgeführt werden soll. Jeder Eintrag enthält:

• Befehl: Die tatsächlich auszuführende Operation (z.B. „set x=5“, „create user“).
• Amtszeit (Term): Die Amtszeit, in der der Eintrag auf dem Leader erstellt wurde.
• Index: Die Position des Eintrags im Log. Log-Einträge sind streng nach Index geordnet.

Das Log ist persistent, was bedeutet, dass Einträge auf einen stabilen Speicher geschrieben werden, bevor auf Clients geantwortet wird, um Datenverlust bei Abstürzen zu verhindern.

3. Zustandsautomat

Jeder Server in einem Raft-Cluster unterhält einen state machine. Dies ist eine anwendungsspezifische Komponente, die committete Log-Einträge verarbeitet. Um die Konsistenz zu gewährleisten, muss der Zustandsautomat deterministisch sein (bei gleichem Anfangszustand und gleicher Befehlssequenz erzeugt er immer dieselbe Ausgabe und denselben Endzustand) und idempotent (die mehrfache Anwendung desselben Befehls hat denselben Effekt wie die einmalige Anwendung, was bei der eleganten Handhabung von Wiederholungsversuchen hilft, obwohl die Log-Commitment-Garantie von Raft weitgehend eine einmalige Anwendung sicherstellt).

4. Commit-Index

Der commitIndex ist der höchste Log-Eintragsindex, der als committet bekannt ist. Das bedeutet, dass er sicher auf einer Mehrheit der Server repliziert wurde und auf den Zustandsautomaten angewendet werden kann. Leader bestimmen den commitIndex, und Follower aktualisieren ihren commitIndex basierend auf den AppendEntries-RPCs des Leaders. Alle Einträge bis zum commitIndex gelten als permanent und können nicht zurückgerollt werden.

5. Snapshots

Im Laufe der Zeit kann das replizierte Log sehr groß werden, was erheblichen Speicherplatz verbraucht und die Log-Replikation und -Wiederherstellung verlangsamt. Raft begegnet dem mit snapshots. Ein Snapshot ist eine kompakte Darstellung des Zustands des Zustandsautomaten zu einem bestimmten Zeitpunkt. Anstatt das gesamte Log aufzubewahren, können Server periodisch ihren Zustand „snapshotten“, alle Log-Einträge bis zum Snapshot-Punkt verwerfen und den Snapshot dann an neue oder zurückliegende Follower replizieren. Dieser Prozess verbessert die Effizienz erheblich:

• Kompaktes Log: Reduziert die Menge der persistenten Log-Daten.
• Schnellere Wiederherstellung: Neue oder abgestürzte Server können einen Snapshot erhalten, anstatt das gesamte Log von Anfang an wiederzugeben.
• InstallSnapshot-RPC: Raft definiert einen InstallSnapshot-RPC, um Snapshots vom Leader an Follower zu übertragen.

Obwohl effektiv, fügt das Snapshotting der Implementierung Komplexität hinzu, insbesondere bei der Verwaltung der gleichzeitigen Snapshot-Erstellung, Log-Kürzung und Übertragung.

Implementierung von Raft: Praktische Überlegungen für den globalen Einsatz

Die Umsetzung des eleganten Designs von Raft in ein robustes, produktionsreifes System, insbesondere für ein globales Publikum und unterschiedliche Infrastrukturen, erfordert die Bewältigung mehrerer praktischer technischer Herausforderungen.

1. Netzwerklatenz und Partitionen im globalen Kontext

Für global verteilte Systeme ist die Netzwerklatenz ein wesentlicher Faktor. Ein Raft-Cluster benötigt typischerweise eine Mehrheit der Knoten, um sich auf einen Log-Eintrag zu einigen, bevor dieser committet werden kann. In einem über Kontinente verteilten Cluster kann die Latenz zwischen den Knoten Hunderte von Millisekunden betragen. Dies wirkt sich direkt aus auf:

• Commit-Latenz: Die Zeit, die für das Committen einer Client-Anfrage benötigt wird, kann durch die langsamste Netzwerkverbindung zu einer Mehrheit der Replikate gebremst werden. Strategien wie schreibgeschützte Follower (die für veraltete Lesevorgänge keine Leader-Interaktion erfordern) oder geografisch bewusste Quorum-Konfigurationen (z. B. 3 Knoten in einer Region, 2 in einer anderen für einen 5-Knoten-Cluster, bei dem eine Mehrheit möglicherweise innerhalb einer einzigen schnellen Region liegt) können dies mildern.
• Geschwindigkeit der Leader-Wahl: Hohe Latenz kann RequestVote-RPCs verzögern, was potenziell zu häufigeren Stimmensplittings oder längeren Wahlzeiten führt. Die Anpassung der Wahl-Timeouts, sodass sie deutlich größer als die typische Latenz zwischen den Knoten sind, ist entscheidend.
• Umgang mit Netzwerkpartitionen: Reale Netzwerke sind anfällig für Partitionen. Raft behandelt Partitionen korrekt, indem sichergestellt wird, dass nur die Partition, die eine Mehrheit der Server enthält, einen Leader wählen und Fortschritte machen kann. Die Minderheitspartition kann keine neuen Einträge committen, was Split-Brain-Szenarien verhindert. Längere Partitionen in einem global verteilten Setup können jedoch zu Nichtverfügbarkeit in bestimmten Regionen führen, was sorgfältige architektonische Entscheidungen über die Platzierung des Quorums erfordert.

2. Persistenter Speicher und Langlebigkeit

Die Korrektheit von Raft hängt stark von der Persistenz seines Logs und Zustands ab. Bevor ein Server auf einen RPC antwortet oder einen Eintrag auf seinen Zustandsautomaten anwendet, muss er sicherstellen, dass relevante Daten (Log-Einträge, current term, votedFor) auf stabilen Speicher geschrieben und gesynct (auf die Festplatte geschrieben) werden. Dies verhindert Datenverlust im Falle eines Absturzes. Überlegungen umfassen:

• Leistung: Häufige Festplattenschreibvorgänge können ein Leistungsengpass sein. Das Bündeln von Schreibvorgängen und die Verwendung von Hochleistungs-SSDs sind gängige Optimierungen.
• Zuverlässigkeit: Die Wahl einer robusten und langlebigen Speicherlösung (lokale Festplatte, netzwerkgebundener Speicher, Cloud-Block-Speicher) ist entscheidend.
• WAL (Write-Ahead-Log): Oft verwenden Raft-Implementierungen ein Write-Ahead-Log für die Langlebigkeit, ähnlich wie Datenbanken, um sicherzustellen, dass Änderungen auf die Festplatte geschrieben werden, bevor sie im Speicher angewendet werden.

3. Client-Interaktion und Konsistenzmodelle

Clients interagieren mit dem Raft-Cluster, indem sie Anfragen an den Leader senden. Die Bearbeitung von Client-Anfragen umfasst:

• Leader-Erkennung: Clients benötigen einen Mechanismus, um den aktuellen Leader zu finden. Dies kann durch einen Service-Discovery-Mechanismus, einen festen Endpunkt, der umleitet, oder durch das Ausprobieren von Servern geschehen, bis einer als Leader antwortet.
• Wiederholungsversuche von Anfragen: Clients müssen bereit sein, Anfragen erneut zu versuchen, wenn sich der Leader ändert oder ein Netzwerkfehler auftritt.
• Lesekonsistenz: Raft garantiert primär starke Konsistenz für Schreibvorgänge. Für Lesevorgänge sind mehrere Modelle möglich:
  • Stark konsistente Lesevorgänge: Ein Client kann den Leader bitten, sicherzustellen, dass sein Zustand aktuell ist, indem er einen Heartbeat an eine Mehrheit seiner Follower sendet, bevor er eine Leseanfrage bedient. Dies garantiert Frische, fügt aber Latenz hinzu.
  • Leader-Lease-Lesevorgänge: Der Leader kann für einen kurzen Zeitraum eine „Lease“ von einer Mehrheit der Knoten erwerben, während der er weiß, dass er immer noch der Leader ist, und Lesevorgänge ohne weiteren Konsens bedienen kann. Dies ist schneller, aber zeitlich begrenzt.
  • Veraltete Lesevorgänge (von Followern): Das direkte Lesen von Followern kann eine geringere Latenz bieten, birgt jedoch das Risiko, veraltete Daten zu lesen, wenn das Log des Followers hinter dem des Leaders zurückbleibt. Dies ist für Anwendungen akzeptabel, bei denen für Lesevorgänge eine eventuelle Konsistenz ausreicht.

4. Konfigurationsänderungen (Cluster-Mitgliedschaft)

Das Ändern der Mitgliedschaft eines Raft-Clusters (Hinzufügen oder Entfernen von Servern) ist eine komplexe Operation, die ebenfalls über Konsens durchgeführt werden muss, um Inkonsistenzen oder Split-Brain-Szenarien zu vermeiden. Raft schlägt eine Technik namens Joint Consensus vor:

• Zwei Konfigurationen: Während einer Konfigurationsänderung arbeitet das System vorübergehend mit zwei überlappenden Konfigurationen: der alten Konfiguration (C_old) und der neuen Konfiguration (C_new).
• Joint Consensus State (C_old, C_new): Der Leader schlägt einen speziellen Log-Eintrag vor, der die gemeinsame Konfiguration darstellt. Sobald dieser Eintrag committet ist (was die Zustimmung von Mehrheiten in sowohl C_old als auch C_new erfordert), befindet sich das System in einem Übergangszustand. Nun erfordern Entscheidungen Mehrheiten aus beiden Konfigurationen. Dies stellt sicher, dass während des Übergangs weder die alte noch die neue Konfiguration unilateral Entscheidungen treffen kann, was eine Divergenz verhindert.
• Übergang zu C_new: Sobald der gemeinsame Konfigurations-Log-Eintrag committet ist, schlägt der Leader einen weiteren Log-Eintrag vor, der nur die neue Konfiguration (C_new) darstellt. Sobald dieser zweite Eintrag committet ist, wird die alte Konfiguration verworfen, und das System arbeitet ausschließlich unter C_new.
• Sicherheit: Dieser zweiphasige Commit-ähnliche Prozess stellt sicher, dass zu keinem Zeitpunkt zwei widersprüchliche Leader gewählt werden können (einer unter C_old, einer unter C_new) und dass das System während der Änderung betriebsbereit bleibt.

Die korrekte Implementierung von Konfigurationsänderungen ist aufgrund der zahlreichen Grenzfälle und Ausfallszenarien während des Übergangszustands einer der anspruchsvollsten Teile einer Raft-Implementierung.

5. Testen verteilter Systeme: Ein rigoroser Ansatz

Das Testen eines verteilten Konsensalgorithmus wie Raft ist aufgrund seiner nicht-deterministischen Natur und der Vielzahl von Ausfallmodi außerordentlich anspruchsvoll. Einfache Unit-Tests sind unzureichend. Rigoroses Testen umfasst:

• Fehlerinjektion: Systematisches Einführen von Fehlern wie Knotenausfällen, Netzwerkpartitionen, Nachrichtenverzögerungen und Nachrichten-Umsortierungen. Werkzeuge wie Jepsen sind speziell für diesen Zweck konzipiert.
• Eigenschaftsbasiertes Testen: Definieren von Invarianten und Sicherheitseigenschaften (z.B. höchstens ein Leader pro Amtszeit, committete Einträge gehen nie verloren) und Testen, dass die Implementierung diese unter verschiedenen Bedingungen einhält.
• Modellprüfung: Für kritische Teile des Algorithmus können formale Verifikationstechniken verwendet werden, um die Korrektheit zu beweisen, obwohl dies hochspezialisiert ist.
• Simulierte Umgebungen: Ausführen von Tests in Umgebungen, die Netzwerkbedingungen (Latenz, Paketverlust) simulieren, die für globale Bereitstellungen typisch sind.

Anwendungsfälle und reale Anwendungen

Die Praktikabilität und Verständlichkeit von Raft haben zu seiner weit verbreiteten Anwendung in verschiedenen kritischen Infrastrukturkomponenten geführt:

1. Verteilte Key-Value-Stores und Datenbankreplikation

• etcd: Als grundlegende Komponente von Kubernetes verwendet etcd Raft, um Konfigurationsdaten, Service-Discovery-Informationen zu speichern und zu replizieren und den Zustand des Clusters zu verwalten. Seine Zuverlässigkeit ist für das korrekte Funktionieren von Kubernetes von größter Bedeutung.
• Consul: Entwickelt von HashiCorp, verwendet Consul Raft für sein verteiltes Speicher-Backend, was Service Discovery, Health Checking und Konfigurationsmanagement in dynamischen Infrastrukturumgebungen ermöglicht.
• TiKV: Der verteilte transaktionale Key-Value-Store, der von TiDB (einer verteilten SQL-Datenbank) verwendet wird, implementiert Raft für seine Datenreplikation und Konsistenzgarantien.
• CockroachDB: Diese global verteilte SQL-Datenbank verwendet Raft ausgiebig zur Replikation von Daten über mehrere Knoten und Regionen hinweg und gewährleistet so hohe Verfügbarkeit und starke Konsistenz selbst bei regionenweiten Ausfällen.

2. Service Discovery und Konfigurationsmanagement

Raft bietet eine ideale Grundlage für Systeme, die kritische Metadaten über Dienste und Konfigurationen in einem Cluster speichern und verteilen müssen. Wenn sich ein Dienst registriert oder seine Konfiguration ändert, stellt Raft sicher, dass sich alle Knoten schließlich auf den neuen Zustand einigen, was dynamische Updates ohne manuellen Eingriff ermöglicht.

3. Verteilte Transaktionskoordinatoren

Für Systeme, die Atomizität über mehrere Operationen oder Dienste hinweg erfordern, kann Raft verteilte Transaktionskoordinatoren untermauern und sicherstellen, dass Transaktionsprotokolle konsistent repliziert werden, bevor Änderungen über die Teilnehmer hinweg committet werden.

4. Cluster-Koordination und Leader-Wahl in anderen Systemen

Über die explizite Nutzung in Datenbanken oder Key-Value-Stores hinaus wird Raft oft als Bibliothek oder Kernkomponente eingebettet, um Koordinationsaufgaben zu verwalten, Leader für andere verteilte Prozesse zu wählen oder eine zuverlässige Steuerungsebene in größeren Systemen bereitzustellen. Beispielsweise nutzen viele cloud-native Lösungen Raft zur Verwaltung des Zustands ihrer Steuerungsebenenkomponenten.

Vorteile und Nachteile von Raft

Obwohl Raft erhebliche Vorteile bietet, ist es wichtig, seine Kompromisse zu verstehen.

Vorteile:

• Verständlichkeit: Sein primäres Designziel, was es einfacher macht, ihn zu implementieren, zu debuggen und darüber nachzudenken als ältere Konsensalgorithmen wie Paxos.
• Starke Konsistenz: Bietet starke Konsistenzgarantien für committete Log-Einträge und gewährleistet so Datenintegrität und Zuverlässigkeit.
• Fehlertoleranz: Kann den Ausfall einer Minderheit von Knoten (bis zu (N-1)/2 Ausfälle in einem N-Knoten-Cluster) tolerieren, ohne an Verfügbarkeit oder Konsistenz zu verlieren.
• Leistung: Unter stabilen Bedingungen (keine Leader-Wechsel) kann Raft einen hohen Durchsatz erzielen, da der Leader alle Anfragen sequenziell verarbeitet und parallel repliziert, wodurch die Netzwerkbandbreite effizient genutzt wird.
• Klar definierte Rollen: Klare Rollen (Leader, Follower, Kandidat) und Zustandsübergänge vereinfachen das mentale Modell und die Implementierung.
• Konfigurationsänderungen: Bietet einen robusten Mechanismus (Joint Consensus) zum sicheren Hinzufügen oder Entfernen von Knoten aus dem Cluster, ohne die Konsistenz zu gefährden.

Nachteile:

• Leader-Engpass: Alle Schreibanfragen von Clients müssen über den Leader laufen. In Szenarien mit extrem hohem Schreibdurchsatz oder wenn Leader geografisch weit von den Clients entfernt sind, kann dies zu einem Leistungsengpass werden.
• Leselatenz: Das Erreichen stark konsistenter Lesevorgänge erfordert oft eine Kommunikation mit dem Leader, was potenziell Latenz hinzufügt. Das Lesen von Followern birgt das Risiko veralteter Daten.
• Quorum-Anforderung: Erfordert, dass eine Mehrheit der Knoten für das Committen neuer Einträge verfügbar ist. In einem 5-Knoten-Cluster sind 2 Ausfälle tolerierbar. Wenn 3 Knoten ausfallen, wird der Cluster für Schreibvorgänge nicht mehr verfügbar. Dies kann in stark partitionierten oder geografisch verstreuten Umgebungen, in denen die Aufrechterhaltung einer Mehrheit über Regionen hinweg schwierig ist, eine Herausforderung sein.
• Netzwerkempfindlichkeit: Sehr empfindlich gegenüber Netzwerklatenz und Partitionen, was sich auf die Wahlzeiten und den Gesamtdurchsatz des Systems auswirken kann, insbesondere in weit verteilten Bereitstellungen.
• Komplexität von Konfigurationsänderungen: Obwohl robust, ist der Joint-Consensus-Mechanismus einer der komplizierteren Teile des Raft-Algorithmus, der korrekt implementiert und gründlich getestet werden muss.
• Single Point of Failure (für Schreibvorgänge): Obwohl fehlertolerant bei Leader-Ausfällen, kann das System bei Schreibvorgängen keine Fortschritte machen, wenn der Leader dauerhaft ausfällt und kein neuer Leader gewählt werden kann (z.B. aufgrund von Netzwerkpartitionen oder zu vielen Ausfällen).

Fazit: Meistern des verteilten Konsenses für resiliente globale Systeme

Der Raft-Algorithmus ist ein Zeugnis für die Kraft durchdachten Designs bei der Vereinfachung komplexer Probleme. Seine Betonung der Verständlichkeit hat den verteilten Konsens demokratisiert und ermöglicht es einem breiteren Spektrum von Entwicklern und Organisationen, hochverfügbare und fehlertolerante Systeme zu bauen, ohne den obskuren Komplexitäten früherer Ansätze zu erliegen.

Von der Orchestrierung von Container-Clustern mit Kubernetes (über etcd) bis zur Bereitstellung resilienter Datenspeicherung für globale Datenbanken wie CockroachDB ist Raft ein stiller Arbeiter, der sicherstellt, dass unsere digitale Welt konsistent und betriebsbereit bleibt. Die Implementierung von Raft ist kein triviales Unterfangen, aber die Klarheit seiner Spezifikation und der Reichtum des umgebenden Ökosystems machen es zu einem lohnenden Unterfangen für diejenigen, die sich dem Aufbau der nächsten Generation robuster, skalierbarer Infrastruktur verschrieben haben.

Handlungsorientierte Einblicke für Entwickler und Architekten:

• Priorisieren Sie das Verständnis: Bevor Sie eine Implementierung versuchen, investieren Sie Zeit, um jede Regel und jeden Zustandsübergang von Raft gründlich zu verstehen. Das Originalpapier und visuelle Erklärungen sind unschätzbare Ressourcen.
• Nutzen Sie vorhandene Bibliotheken: Für die meisten Anwendungen sollten Sie die Verwendung gut geprüfter, vorhandener Raft-Implementierungen (z.B. von etcd, HashiCorps Raft-Bibliothek) in Betracht ziehen, anstatt von Grund auf neu zu bauen, es sei denn, Ihre Anforderungen sind hochspezialisiert oder Sie führen akademische Forschung durch.
• Rigoroses Testen ist nicht verhandelbar: Fehlerinjektion, eigenschaftsbasiertes Testen und umfangreiche Simulation von Ausfallszenarien sind für jedes verteilte Konsenssystem von größter Bedeutung. Gehen Sie niemals davon aus, dass „es funktioniert“, ohne es gründlich zu zerlegen.
• Entwerfen Sie für globale Latenz: Bei globaler Bereitstellung sollten Sie Ihre Quorum-Platzierung, Netzwerktopologie und Client-Lesestrategien sorgfältig abwägen, um sowohl Konsistenz als auch Leistung in verschiedenen geografischen Regionen zu optimieren.
• Persistenz und Langlebigkeit: Stellen Sie sicher, dass Ihre zugrunde liegende Speicherschicht robust ist und dass fsync oder gleichwertige Operationen korrekt verwendet werden, um Datenverlust bei Absturzszenarien zu verhindern.

Während sich verteilte Systeme weiterentwickeln, werden die von Raft verkörperten Prinzipien – Klarheit, Robustheit und Fehlertoleranz – Eckpfeiler zuverlässiger Softwareentwicklung bleiben. Indem Sie Raft meistern, statten Sie sich mit einem mächtigen Werkzeug aus, um resiliente, global skalierbare Anwendungen zu bauen, die dem unvermeidlichen Chaos des verteilten Computings standhalten können.