Ovladavanje distribuiranim konsenzusom: Detaljan pogled na implementaciju Raft algoritma za globalne sustave

U našem sve povezanijem svijetu, distribuirani sustavi okosnica su gotovo svake digitalne usluge, od platformi za e-trgovinu i financijskih institucija do infrastrukture za računarstvo u oblaku i alata za komunikaciju u stvarnom vremenu. Ovi sustavi nude neusporedivu skalabilnost, dostupnost i otpornost distribuiranjem radnih opterećenja i podataka na više računala. Međutim, ta snaga dolazi sa značajnim izazovom: osigurati da se sve komponente slažu oko stanja sustava, čak i u suočavanju s mrežnim kašnjenjima, kvarovima čvorova i istovremenim operacijama. Ovaj temeljni problem poznat je kao distribuirani konsenzus.

Postizanje konsenzusa u asinkronom, distribuiranom okruženju sklonom pogreškama notorno je složeno. Desetljećima je Paxos bio dominantan algoritam za rješavanje ovog izazova, cijenjen zbog svoje teorijske utemeljenosti, ali često kritiziran zbog svoje složenosti i težine implementacije. Zatim je došao Raft, algoritam dizajniran s primarnim ciljem: razumljivosti. Raft teži biti ekvivalentan Paxosu u smislu otpornosti na pogreške i performansi, ali je strukturiran na način koji je programerima mnogo lakši za shvatiti i nadograđivati.

Ovaj sveobuhvatni vodič duboko uranja u Raft algoritam, istražujući njegova temeljna načela, operativne mehanizme, praktična razmatranja o implementaciji i njegovu vitalnu ulogu u izgradnji robusnih, globalno distribuiranih aplikacija. Bez obzira jeste li iskusni arhitekt, inženjer distribuiranih sustava ili programer koji teži izgradnji visoko dostupnih usluga, razumijevanje Rafta ključan je korak prema ovladavanju složenostima modernog računarstva.

Neizostavna potreba za distribuiranim konsenzusom u modernim arhitekturama

Zamislite globalnu platformu za e-trgovinu koja obrađuje milijune transakcija u sekundi. Podaci o kupcima, razine zaliha, statusi narudžbi—sve mora ostati konzistentno u brojnim podatkovnim centrima koji se protežu na različitim kontinentima. Glavna knjiga bankovnog sustava, raspoređena na više poslužitelja, ne može si priuštiti ni trenutno neslaganje o stanju računa. Ovi scenariji naglašavaju kritičnu važnost distribuiranog konsenzusa.

Inherentni izazovi distribuiranih sustava

Distribuirani sustavi, po svojoj prirodi, uvode mnoštvo izazova koji su odsutni u monolitnim aplikacijama. Razumijevanje ovih izazova ključno je za cijenjenje elegancije i nužnosti algoritama poput Rafta:

• Djelomični kvarovi: Za razliku od jednog poslužitelja koji ili radi ili potpuno zakaže, u distribuiranom sustavu neki čvorovi mogu zakazati dok drugi nastavljaju s radom. Poslužitelj se može srušiti, mrežna veza može puknuti ili se disk može oštetiti, sve dok ostatak klastera ostaje funkcionalan. Sustav mora nastaviti ispravno raditi unatoč tim djelomičnim kvarovima.
• Mrežne particije: Mreža koja povezuje čvorove nije uvijek pouzdana. Mrežna particija događa se kada se komunikacija između podskupova čvorova prekine, zbog čega se čini kao da su određeni čvorovi zakazali, čak i ako još uvijek rade. Rješavanje ovih "split-brain" scenarija, gdje različiti dijelovi sustava rade neovisno na temelju zastarjelih ili nekonzistentnih informacija, temeljni je problem konsenzusa.
• Asinkrona komunikacija: Poruke između čvorova mogu kasniti, biti preuređene ili potpuno izgubljene. Ne postoji globalni sat ili jamstvo o vremenu isporuke poruka, što otežava uspostavljanje dosljednog redoslijeda događaja ili konačnog stanja sustava.
• Istovremenost: Više čvorova može istovremeno pokušati ažurirati isti podatak ili pokrenuti akcije. Bez mehanizma za koordinaciju tih operacija, sukobi i nedosljednosti su neizbježni.
• Nepredvidiva latencija: Posebno u globalno distribuiranim implementacijama, mrežna latencija može značajno varirati. Operacije koje su brze u jednoj regiji mogu biti spore u drugoj, što utječe na procese donošenja odluka i koordinaciju.

Zašto je konsenzus kamen temeljac pouzdanosti

Algoritmi konsenzusa pružaju temeljni gradivni blok za rješavanje ovih izazova. Omogućuju skupu nepouzdanih komponenti da kolektivno djeluju kao jedinstvena, visoko pouzdana i koherentna cjelina. Konkretno, konsenzus pomaže u postizanju:

• Replikacija stroja stanja (SMR): Temeljna ideja iza mnogih distribuiranih sustava otpornih na pogreške. Ako se svi čvorovi slože oko redoslijeda operacija, i ako svaki čvor započne u istom početnom stanju i izvršava te operacije istim redoslijedom, tada će svi čvorovi doći do istog konačnog stanja. Konsenzus je mehanizam za postizanje dogovora o ovom globalnom redoslijedu operacija.
• Visoka dostupnost: Omogućavanjem sustavu da nastavi s radom čak i ako manjina čvorova zakaže, konsenzus osigurava da usluge ostanu dostupne i funkcionalne, minimizirajući vrijeme zastoja.
• Konzistentnost podataka: Jamči da sve replike podataka ostaju sinkronizirane, sprječavajući sukobljene nadopune i osiguravajući da klijenti uvijek čitaju najnovije i točne informacije.
• Otpornost na pogreške: Sustav može tolerirati određeni broj proizvoljnih kvarova čvorova (obično kvarovi zbog rušenja) i nastaviti s napretkom bez ljudske intervencije.

Predstavljanje Rafta: Razumljiv pristup konsenzusu

Raft je proizašao iz akademskog svijeta s jasnim ciljem: učiniti distribuirani konsenzus pristupačnim. Njegovi autori, Diego Ongaro i John Ousterhout, eksplicitno su dizajnirali Raft radi razumljivosti, s ciljem omogućavanja šireg usvajanja i ispravne implementacije algoritama konsenzusa.

Temeljna filozofija dizajna Rafta: Razumljivost na prvom mjestu

Raft razlaže složeni problem konsenzusa na nekoliko relativno neovisnih potproblema, od kojih svaki ima vlastiti specifičan skup pravila i ponašanja. Ova modularnost značajno pomaže u razumijevanju. Ključna načela dizajna uključuju:

• Pristup usmjeren na vođu: Za razliku od nekih drugih algoritama konsenzusa gdje svi čvorovi jednako sudjeluju u donošenju odluka, Raft imenuje jednog vođu. Vođa je odgovoran za upravljanje repliciranim dnevnikom i koordinaciju svih zahtjeva klijenata. To pojednostavljuje upravljanje dnevnikom i smanjuje složenost interakcija između čvorova.
• Snažan vođa: Vođa je konačni autoritet za predlaganje novih zapisa u dnevnik i određivanje kada su oni potvrđeni. Sljedbenici pasivno repliciraju dnevnik vođe i odgovaraju na zahtjeve vođe.
• Deterministički izbori: Raft koristi nasumično vrijeme čekanja za izbore (election timeout) kako bi osigurao da se obično samo jedan kandidat pojavi kao vođa u danom izbornom terminu.
• Konzistentnost dnevnika: Raft nameće snažna svojstva konzistentnosti na svom repliciranom dnevniku, osiguravajući da se potvrđeni zapisi nikada ne poništavaju i da se svi potvrđeni zapisi na kraju pojave na svim dostupnim čvorovima.

Kratka usporedba s Paxosom

Prije Rafta, Paxos je bio de facto standard za distribuirani konsenzus. Iako moćan, Paxos je notorno težak za razumijevanje i ispravnu implementaciju. Njegov dizajn, koji razdvaja uloge (predlagač, akceptor, učenik) i dopušta postojanje više vođa istovremeno (iako samo jedan može potvrditi vrijednost), može dovesti do složenih interakcija i rubnih slučajeva.

Raft, za razliku od toga, pojednostavljuje prostor stanja. Nameće model snažnog vođe, gdje je vođa odgovoran za sve promjene u dnevniku. Jasno definira uloge (Vođa, Sljedbenik, Kandidat) i prijelaze između njih. Ova struktura čini ponašanje Rafta intuitivnijim i lakšim za razmišljanje, što dovodi do manjeg broja grešaka u implementaciji i bržih razvojnih ciklusa. Mnogi stvarni sustavi koji su se u početku borili s Paxosom postigli su uspjeh usvajanjem Rafta.

Tri temeljne uloge u Raftu

U bilo kojem trenutku, svaki poslužitelj u Raft klasteru nalazi se u jednom od tri stanja: Vođa, Sljedbenik ili Kandidat. Ove uloge su isključive i dinamične, s poslužiteljima koji prelaze između njih na temelju specifičnih pravila i događaja.

1. Sljedbenik

• Pasivna uloga: Sljedbenici su najpasivnije stanje u Raftu. Oni jednostavno odgovaraju na zahtjeve vođa i kandidata.
• Primanje otkucaja srca (heartbeats): Sljedbenik očekuje primanje otkucaja srca (praznih AppendEntries RPC-ova) od vođe u redovitim intervalima. Ako sljedbenik ne primi otkucaj srca ili AppendEntries RPC unutar određenog vremena čekanja za izbore (election timeout), pretpostavlja da je vođa zakazao i prelazi u stanje kandidata.
• Glasovanje: Tijekom izbora, sljedbenik će glasovati za najviše jednog kandidata po terminu.
• Replikacija dnevnika: Sljedbenici dodaju zapise u svoj lokalni dnevnik prema uputama vođe.

2. Kandidat

• Pokretanje izbora: Kada sljedbeniku istekne vrijeme čekanja (ne čuje se s vođom), prelazi u stanje kandidata kako bi pokrenuo nove izbore.
• Glasovanje za sebe: Kandidat povećava svoj trenutni termin, glasa za sebe i šalje RequestVote RPC-ove svim ostalim poslužiteljima u klasteru.
• Pobjeda na izborima: Ako kandidat dobije glasove od većine poslužitelja u klasteru za isti termin, prelazi u stanje vođe.
• Povlačenje: Ako kandidat otkrije drugi poslužitelj s višim terminom, ili ako primi AppendEntries RPC od legitimnog vođe, vraća se u stanje sljedbenika.

3. Vođa

• Jedini autoritet: U Raft klasteru u bilo kojem trenutku postoji samo jedan vođa (za određeni termin). Vođa je odgovoran za sve interakcije s klijentima, replikaciju dnevnika i osiguravanje konzistentnosti.
• Slanje otkucaja srca: Vođa povremeno šalje AppendEntries RPC-ove (otkucaje srca) svim sljedbenicima kako bi održao svoj autoritet i spriječio nove izbore.
• Upravljanje dnevnikom: Vođa prihvaća zahtjeve klijenata, dodaje nove zapise u svoj lokalni dnevnik, a zatim replicira te zapise svim sljedbenicima.
• Potvrđivanje (Commitment): Vođa odlučuje kada je zapis sigurno repliciran na većinu poslužitelja i može biti potvrđen u stroju stanja.
• Povlačenje: Ako vođa otkrije poslužitelj s višim terminom, odmah se povlači i vraća u stanje sljedbenika. To osigurava da sustav uvijek napreduje s najvišim poznatim terminom.

Operativne faze Rafta: Detaljan pregled

Raft djeluje kroz kontinuirani ciklus izbora vođe i replikacije dnevnika. Ova dva primarna mehanizma, uz ključna svojstva sigurnosti, osiguravaju da klaster održava konzistentnost i otpornost na pogreške.

1. Izbor vođe

Proces izbora vođe temelj je rada Rafta, osiguravajući da klaster uvijek ima jedan, autoritativan čvor za koordinaciju akcija.

• Vrijeme čekanja za izbore: Svaki sljedbenik održava nasumično vrijeme čekanja za izbore (obično 150-300ms). Ako sljedbenik ne primi nikakvu komunikaciju (otkucaj srca ili AppendEntries RPC) od trenutnog vođe unutar tog vremenskog okvira, pretpostavlja da je vođa zakazao ili da je došlo do mrežne particije.
• Prijelaz u stanje kandidata: Nakon isteka vremena, sljedbenik prelazi u stanje Kandidata. Povećava svoj trenutni termin, glasa za sebe i resetira svoj tajmer za izbore.
• RequestVote RPC: Kandidat zatim šalje RequestVote RPC-ove svim ostalim poslužiteljima u klasteru. Ovaj RPC uključuje trenutni termin kandidata, njegov candidateId i informacije o njegovom posljednjem indeksu dnevnika i posljednjem terminu dnevnika (kasnije više o tome zašto je ovo ključno za sigurnost).
• Pravila glasovanja: Poslužitelj će dati svoj glas kandidatu ako:
  1. Njegov trenutni termin je manji ili jednak terminu kandidata.
  2. Još nije glasao za drugog kandidata u trenutnom terminu.
  3. Dnevnik kandidata je barem jednako ažuran kao i njegov vlastiti. To se utvrđuje usporedbom posljednjeg termina dnevnika prvo, a zatim posljednjeg indeksa dnevnika ako su termini isti. Kandidat je "ažuran" ako njegov dnevnik sadrži sve potvrđene zapise koje sadrži dnevnik glasača. To je poznato kao ograničenje izbora i ključno je za sigurnost.
• Pobjeda na izborima: Kandidat postaje novi vođa ako dobije glasove od većine poslužitelja u klasteru za isti termin. Jednom izabran, novi vođa odmah šalje AppendEntries RPC-ove (otkucaje srca) svim ostalim poslužiteljima kako bi uspostavio svoj autoritet i spriječio nove izbore.
• Podijeljeni glasovi i ponovni pokušaji: Moguće je da se istovremeno pojavi više kandidata, što dovodi do podijeljenih glasova gdje nijedan kandidat ne dobiva većinu. Da bi se to riješilo, svaki kandidat ima nasumično vrijeme čekanja za izbore. Ako kandidatov tajmer istekne bez pobjede na izborima ili bez da čuje od novog vođe, povećava svoj termin i započinje nove izbore. Nasumičnost pomaže osigurati da su podijeljeni glasovi rijetki i brzo riješeni.
• Otkrivanje viših termina: Ako kandidat (ili bilo koji poslužitelj) primi RPC s terminom višim od vlastitog trenutnog termina, odmah ažurira svoj trenutni termin na višu vrijednost i vraća se u stanje sljedbenika. To osigurava da poslužitelj sa zastarjelim informacijama nikada ne pokuša postati vođa ili poremetiti legitimnog vođu.

2. Replikacija dnevnika

Nakon što je vođa izabran, njegova primarna odgovornost je upravljanje repliciranim dnevnikom i osiguravanje konzistentnosti u cijelom klasteru. To uključuje prihvaćanje naredbi klijenata, njihovo dodavanje u svoj dnevnik i repliciranje sljedbenicima.

• Zahtjevi klijenata: Svi zahtjevi klijenata (naredbe koje treba izvršiti stroj stanja) usmjereni su na vođu. Ako klijent kontaktira sljedbenika, sljedbenik preusmjerava zahtjev trenutnom vođi.
• Dodavanje u dnevnik vođe: Kada vođa primi naredbu klijenta, dodaje naredbu kao novi zapis u dnevniku u svoj lokalni dnevnik. Svaki zapis u dnevniku sadrži samu naredbu, termin u kojem je primljena i svoj indeks u dnevniku.
• AppendEntries RPC: Vođa zatim šalje AppendEntries RPC-ove svim sljedbenicima, tražeći od njih da dodaju novi zapis (ili skup zapisa) u svoje dnevnike. Ovi RPC-ovi uključuju:
  • term: Trenutni termin vođe.
  • leaderId: ID vođe (kako bi sljedbenici preusmjerili klijente).
  • prevLogIndex: Indeks zapisa u dnevniku koji neposredno prethodi novim zapisima.
  • prevLogTerm: Termin zapisa na prevLogIndex. Ova dva (prevLogIndex, prevLogTerm) su ključna za svojstvo podudaranja dnevnika.
  • entries[]: Zapisi u dnevniku za pohranu (prazno za otkucaje srca).
  • leaderCommit: commitIndex vođe (indeks najvišeg zapisa u dnevniku za koji se zna da je potvrđen).
• Provjera konzistentnosti (svojstvo podudaranja dnevnika): Kada sljedbenik primi AppendEntries RPC, vrši provjeru konzistentnosti. Provjerava sadrži li njegov dnevnik zapis na prevLogIndex s terminom koji odgovara prevLogTerm. Ako ova provjera ne uspije, sljedbenik odbija AppendEntries RPC, obavještavajući vođu da mu je dnevnik nekonzistentan.
• Rješavanje nekonzistentnosti: Ako sljedbenik odbije AppendEntries RPC, vođa smanjuje nextIndex za tog sljedbenika i ponovno pokušava s AppendEntries RPC-om. nextIndex je indeks sljedećeg zapisa u dnevniku koji će vođa poslati određenom sljedbeniku. Ovaj proces se nastavlja dok nextIndex ne dosegne točku gdje se dnevnici vođe i sljedbenika podudaraju. Nakon što se pronađe podudaranje, sljedbenik može prihvatiti sljedeće zapise u dnevniku, čime se njegov dnevnik konačno usklađuje s vođinim.
• Potvrđivanje zapisa: Zapis se smatra potvrđenim kada ga je vođa uspješno replicirao na većinu poslužitelja (uključujući sebe). Jednom potvrđen, zapis se može primijeniti na lokalni stroj stanja. Vođa ažurira svoj commitIndex i uključuje ga u sljedeće AppendEntries RPC-ove kako bi obavijestio sljedbenike o potvrđenim zapisima. Sljedbenici ažuriraju svoj commitIndex na temelju leaderCommit vođe i primjenjuju zapise do tog indeksa na svoj stroj stanja.
• Svojstvo potpunosti vođe: Raft jamči da ako je zapis u dnevniku potvrđen u danom terminu, onda svi sljedeći vođe također moraju imati taj zapis. Ovo svojstvo se nameće ograničenjem izbora: kandidat može pobijediti na izborima samo ako mu je dnevnik barem jednako ažuran kao kod većine drugih poslužitelja. To sprječava da se izabere vođa koji bi mogao prebrisati ili propustiti potvrđene zapise.

3. Svojstva sigurnosti i jamstva

Robusnost Rafta proizlazi iz nekoliko pažljivo dizajniranih svojstava sigurnosti koja sprječavaju nekonzistentnosti i osiguravaju integritet podataka:

• Sigurnost izbora: Najviše jedan vođa može biti izabran u danom terminu. To se nameće mehanizmom glasovanja gdje sljedbenik daje najviše jedan glas po terminu, a kandidat treba većinu glasova.
• Potpunost vođe: Ako je zapis u dnevniku potvrđen u danom terminu, onda će taj zapis biti prisutan u dnevnicima svih sljedećih vođa. To je ključno za sprječavanje gubitka potvrđenih podataka i prvenstveno se osigurava ograničenjem izbora.
• Svojstvo podudaranja dnevnika: Ako dva dnevnika sadrže zapis s istim indeksom i terminom, onda su dnevnici identični u svim prethodnim zapisima. To pojednostavljuje provjere konzistentnosti dnevnika i omogućuje vođi da učinkovito ažurira dnevnike sljedbenika.
• Sigurnost potvrde: Jednom kada je zapis potvrđen, nikada neće biti poništen ili prebrisan. To je izravna posljedica svojstava Potpunosti vođe i Podudaranja dnevnika. Jednom kada je zapis potvrđen, smatra se trajno pohranjenim.

Ključni koncepti i mehanizmi u Raftu

Osim uloga i operativnih faza, Raft se oslanja na nekoliko temeljnih koncepata za upravljanje stanjem i osiguravanje ispravnosti.

1. Termini

Termin u Raftu je kontinuirano rastući cijeli broj. Djeluje kao logički sat za klaster. Svaki termin započinje izborima, a ako su izbori uspješni, za taj se termin bira jedan vođa. Termini su ključni za identificiranje zastarjelih informacija i osiguravanje da se poslužitelji uvijek povode za najnovijim informacijama:

• Poslužitelji razmjenjuju svoj trenutni termin u svim RPC-ovima.
• Ako poslužitelj otkrije drugi poslužitelj s višim terminom, ažurira vlastiti trenutni termin i vraća se u stanje sljedbenika.
• Ako kandidat ili vođa otkrije da je njegov termin zastario (niži od termina drugog poslužitelja), odmah se povlači.

2. Zapisi u dnevniku

Dnevnik je središnja komponenta Rafta. To je uređeni slijed zapisa, gdje svaki zapis u dnevniku predstavlja naredbu koju treba izvršiti stroj stanja. Svaki zapis sadrži:

• Naredba: Stvarna operacija koju treba izvršiti (npr. "postavi x=5", "kreiraj korisnika").
• Termin: Termin u kojem je zapis stvoren na vođi.
• Indeks: Položaj zapisa u dnevniku. Zapisi u dnevniku su strogo poredani po indeksu.

Dnevnik je trajan, što znači da se zapisi zapisuju na stabilnu pohranu prije odgovaranja klijentima, štiteći od gubitka podataka tijekom rušenja.

3. Stroj stanja

Svaki poslužitelj u Raft klasteru održava stroj stanja. To je komponenta specifična za aplikaciju koja obrađuje potvrđene zapise u dnevniku. Kako bi se osigurala konzistentnost, stroj stanja mora biti deterministički (s obzirom na isto početno stanje i slijed naredbi, uvijek proizvodi isti izlaz i konačno stanje) i idempotentan (primjena iste naredbe više puta ima isti učinak kao i primjena jednom, što pomaže u gracioznom rukovanju ponovnim pokušajima, iako Raftova potvrda dnevnika uglavnom jamči jednokratnu primjenu).

4. Indeks potvrde (Commit Index)

commitIndex je najviši indeks zapisa u dnevniku za koji se zna da je potvrđen. To znači da je sigurno repliciran na većinu poslužitelja i može se primijeniti na stroj stanja. Vođe određuju commitIndex, a sljedbenici ažuriraju svoj commitIndex na temelju AppendEntries RPC-ova vođe. Svi zapisi do commitIndex smatraju se trajnim i ne mogu se poništiti.

5. Snimke stanja (Snapshots)

S vremenom, replicirani dnevnik može postati vrlo velik, trošeći značajan prostor na disku i čineći replikaciju i oporavak dnevnika sporim. Raft to rješava pomoću snimki stanja. Snimka stanja je kompaktna reprezentacija stanja stroja stanja u određenom trenutku. Umjesto čuvanja cijelog dnevnika, poslužitelji mogu povremeno "snimiti" svoje stanje, odbaciti sve zapise u dnevniku do točke snimanja, a zatim replicirati snimku novim ili zaostalim sljedbenicima. Ovaj proces značajno poboljšava učinkovitost:

• Kompaktan dnevnik: Smanjuje količinu trajno pohranjenih podataka dnevnika.
• Brži oporavak: Novi ili srušeni poslužitelji mogu primiti snimku umjesto ponovnog reproduciranja cijelog dnevnika od početka.
• InstallSnapshot RPC: Raft definira InstallSnapshot RPC za prijenos snimki s vođe na sljedbenike.

Iako učinkovito, snimanje stanja dodaje složenost implementaciji, posebno u upravljanju istovremenim stvaranjem snimki, skraćivanjem dnevnika i prijenosom.

Implementacija Rafta: Praktična razmatranja za globalnu implementaciju

Pretvaranje elegantnog dizajna Rafta u robustan, produkcijski spreman sustav, posebno za globalnu publiku i raznoliku infrastrukturu, uključuje rješavanje nekoliko praktičnih inženjerskih izazova.

1. Mrežna latencija i particije u globalnom kontekstu

Za globalno distribuirane sustave, mrežna latencija je značajan faktor. Raft klaster obično zahtijeva da se većina čvorova složi oko zapisa u dnevniku prije nego što se on može potvrditi. U klasteru raspoređenom po kontinentima, latencija između čvorova može biti stotine milisekundi. To izravno utječe na:

• Latencija potvrde: Vrijeme potrebno da se zahtjev klijenta potvrdi može biti usko grlo zbog najsporije mrežne veze do većine replika. Strategije poput sljedbenika samo za čitanje (koji ne zahtijevaju interakciju s vođom za zastarjela čitanja) ili geografski svjesne konfiguracije kvoruma (npr. 3 čvora u jednoj regiji, 2 u drugoj za klaster od 5 čvorova, gdje većina može biti unutar jedne brze regije) mogu to ublažiti.
• Brzina izbora vođe: Visoka latencija može odgoditi RequestVote RPC-ove, potencijalno dovodeći do češćih podijeljenih glasova ili duljeg vremena izbora. Prilagođavanje vremena čekanja za izbore da bude značajno veće od tipične latencije između čvorova je ključno.
• Rukovanje mrežnim particijama: Stvarne mreže sklone su particijama. Raft ispravno rukuje particijama osiguravajući da samo particija koja sadrži većinu poslužitelja može izabrati vođu i napredovati. Manjinska particija neće moći potvrditi nove zapise, čime se sprječavaju "split-brain" scenariji. Međutim, dugotrajne particije u globalno distribuiranom postavu mogu dovesti do nedostupnosti u određenim regijama, što zahtijeva pažljive arhitektonske odluke o smještaju kvoruma.

2. Trajna pohrana i trajnost

Ispravnost Rafta uvelike se oslanja na trajnost njegovog dnevnika i stanja. Prije nego što poslužitelj odgovori na RPC ili primijeni zapis na svoj stroj stanja, mora osigurati da su relevantni podaci (zapisi u dnevniku, trenutni termin, votedFor) zapisani na stabilnu pohranu i sinkronizirani (fsync'd - isprani na disk). To sprječava gubitak podataka u slučaju rušenja. Razmatranja uključuju:

• Performanse: Česta pisanja na disk mogu biti usko grlo u performansama. Grupiranje pisanja i korištenje SSD-ova visokih performansi uobičajene su optimizacije.
• Pouzdanost: Odabir robusnog i trajnog rješenja za pohranu (lokalni disk, mrežno priključena pohrana, pohrana u oblaku) je ključan.
• WAL (Write-Ahead Log): Često, implementacije Rafta koriste dnevnik s upisivanjem unaprijed (write-ahead log) za trajnost, slično bazama podataka, kako bi se osiguralo da su promjene zapisane na disk prije nego što se primijene u memoriji.

3. Interakcija s klijentima i modeli konzistentnosti

Klijenti komuniciraju s Raft klasterom slanjem zahtjeva vođi. Rukovanje zahtjevima klijenata uključuje:

• Otkrivanje vođe: Klijenti trebaju mehanizam za pronalaženje trenutnog vođe. To može biti putem mehanizma za otkrivanje servisa, fiksne krajnje točke koja preusmjerava, ili pokušavanjem poslužitelja dok jedan ne odgovori kao vođa.
• Ponovni pokušaji zahtjeva: Klijenti moraju biti spremni ponovno pokušati s zahtjevima ako se vođa promijeni ili ako dođe do mrežne pogreške.
• Konzistentnost čitanja: Raft prvenstveno jamči jaku konzistentnost za pisanja. Za čitanja, mogući su različiti modeli:
  • Jako konzistentna čitanja: Klijent može zatražiti od vođe da osigura da je njegovo stanje ažurno slanjem otkucaja srca većini svojih sljedbenika prije posluživanja čitanja. To jamči svježinu, ali dodaje latenciju.
  • Čitanja temeljena na najmu vođe (Leader-Lease Reads): Vođa može dobiti 'najam' od većine čvorova na kratko vrijeme, tijekom kojeg zna da je još uvijek vođa i može posluživati čitanja bez daljnjeg konsenzusa. To je brže, ali vremenski ograničeno.
  • Zastarjela čitanja (od sljedbenika): Čitanje izravno od sljedbenika može ponuditi nižu latenciju, ali riskira čitanje zastarjelih podataka ako dnevnik sljedbenika zaostaje za vođom. To je prihvatljivo za aplikacije gdje je konačna konzistentnost dovoljna za čitanja.

4. Promjene konfiguracije (članstvo u klasteru)

Promjena članstva u Raft klasteru (dodavanje ili uklanjanje poslužitelja) je složena operacija koja se također mora obaviti putem konsenzusa kako bi se izbjegle nekonzistentnosti ili "split-brain" scenariji. Raft predlaže tehniku zvanu Zajednički konsenzus (Joint Consensus):

• Dvije konfiguracije: Tijekom promjene konfiguracije, sustav privremeno radi s dvije preklapajuće konfiguracije: starom konfiguracijom (C_old) i novom konfiguracijom (C_new).
• Stanje zajedničkog konsenzusa (C_old, C_new): Vođa predlaže poseban zapis u dnevniku koji predstavlja zajedničku konfiguraciju. Jednom kada je ovaj zapis potvrđen (zahtijevajući suglasnost većina u i C_old i C_new), sustav je u prijelaznom stanju. Sada, odluke zahtijevaju većine iz obje konfiguracije. To osigurava da tijekom prijelaza ni stara ni nova konfiguracija ne mogu donositi odluke jednostrano, sprječavajući razilaženje.
• Prijelaz na C_new: Jednom kada je zapis zajedničke konfiguracije potvrđen, vođa predlaže drugi zapis u dnevniku koji predstavlja samo novu konfiguraciju (C_new). Jednom kada je ovaj drugi zapis potvrđen, stara konfiguracija se odbacuje, a sustav radi isključivo pod C_new.
• Sigurnost: Ovaj dvofazni proces sličan potvrdi (two-phase commit) osigurava da ni u jednom trenutku ne mogu biti izabrana dva sukobljena vođe (jedan pod C_old, jedan pod C_new) i da sustav ostaje operativan tijekom promjene.

Ispravna implementacija promjena konfiguracije jedan je od najizazovnijih dijelova implementacije Rafta zbog brojnih rubnih slučajeva i scenarija kvara tijekom prijelaznog stanja.

5. Testiranje distribuiranih sustava: Rigorozan pristup

Testiranje distribuiranog algoritma konsenzusa poput Rafta iznimno je izazovno zbog njegove nedeterminističke prirode i mnoštva načina kvara. Jednostavni jedinični testovi nisu dovoljni. Rigorozno testiranje uključuje:

• Ubrizgavanje grešaka (Fault Injection): Sustavno uvođenje kvarova poput rušenja čvorova, mrežnih particija, kašnjenja poruka i preuređivanja poruka. Alati poput Jepsena posebno su dizajnirani za tu svrhu.
• Testiranje temeljeno na svojstvima (Property-Based Testing): Definiranje invarijanti i sigurnosnih svojstava (npr. najviše jedan vođa po terminu, potvrđeni zapisi se nikada ne gube) i testiranje da implementacija to poštuje pod različitim uvjetima.
• Provjera modela (Model Checking): Za kritične dijelove algoritma, mogu se koristiti tehnike formalne verifikacije za dokazivanje ispravnosti, iako je to vrlo specijalizirano.
• Simulirana okruženja: Pokretanje testova u okruženjima koja simuliraju mrežne uvjete (latencija, gubitak paketa) tipične za globalne implementacije.

Slučajevi upotrebe i primjene u stvarnom svijetu

Praktičnost i razumljivost Rafta dovele su do njegove široke primjene u raznim ključnim infrastrukturnim komponentama:

1. Distribuirane key-value pohrane i replikacija baza podataka

• etcd: Temeljna komponenta Kubernetesa, etcd koristi Raft za pohranu i replikaciju konfiguracijskih podataka, informacija o otkrivanju servisa i upravljanje stanjem klastera. Njegova pouzdanost je ključna za ispravno funkcioniranje Kubernetesa.
• Consul: Razvijen od strane HashiCorpa, Consul koristi Raft za svoju distribuiranu pozadinsku pohranu, omogućujući otkrivanje servisa, provjeru zdravlja i upravljanje konfiguracijom u dinamičnim infrastrukturnim okruženjima.
• TiKV: Distribuirana transakcijska key-value pohrana koju koristi TiDB (distribuirana SQL baza podataka) implementira Raft za replikaciju podataka i jamstva konzistentnosti.
• CockroachDB: Ova globalno distribuirana SQL baza podataka ekstenzivno koristi Raft za repliciranje podataka preko više čvorova i geografskih područja, osiguravajući visoku dostupnost i jaku konzistentnost čak i u slučaju kvarova na razini cijele regije.

2. Otkrivanje servisa i upravljanje konfiguracijom

Raft pruža idealan temelj za sustave koji trebaju pohranjivati i distribuirati kritične metapodatke o servisima i konfiguracijama unutar klastera. Kada se servis registrira ili se njegova konfiguracija promijeni, Raft osigurava da se svi čvorovi na kraju slože oko novog stanja, omogućujući dinamičke nadopune bez ručne intervencije.

3. Koordinatori distribuiranih transakcija

Za sustave koji zahtijevaju atomičnost preko više operacija ili servisa, Raft može biti temelj distribuiranih koordinatora transakcija, osiguravajući da su transakcijski dnevnici dosljedno replicirani prije potvrđivanja promjena među sudionicima.

4. Koordinacija klastera i izbor vođe u drugim sustavima

Osim eksplicitne upotrebe u bazama podataka ili key-value pohranama, Raft se često ugrađuje kao biblioteka ili temeljna komponenta za upravljanje koordinacijskim zadacima, izbor vođa za druge distribuirane procese ili pružanje pouzdane kontrolne ravnine u većim sustavima. Na primjer, mnoga rješenja prilagođena oblaku koriste Raft za upravljanje stanjem svojih komponenti kontrolne ravnine.

Prednosti i nedostaci Rafta

Iako Raft nudi značajne prednosti, bitno je razumjeti njegove kompromise.

Prednosti:

• Razumljivost: Njegov primarni cilj dizajna, što ga čini lakšim za implementaciju, otklanjanje grešaka i razmišljanje o njemu u usporedbi sa starijim algoritmima konsenzusa poput Paxosa.
• Jaka konzistentnost: Pruža jaka jamstva konzistentnosti za potvrđene zapise u dnevniku, osiguravajući integritet i pouzdanost podataka.
• Otpornost na pogreške: Može tolerirati kvar manjine čvorova (do (N-1)/2 kvarova u klasteru od N čvorova) bez gubitka dostupnosti ili konzistentnosti.
• Performanse: U stabilnim uvjetima (bez promjena vođe), Raft može postići visoku propusnost jer vođa obrađuje sve zahtjeve sekvencijalno i replicira paralelno, učinkovito koristeći mrežnu propusnost.
• Dobro definirane uloge: Jasne uloge (Vođa, Sljedbenik, Kandidat) i prijelazi stanja pojednostavljuju mentalni model i implementaciju.
• Promjene konfiguracije: Nudi robustan mehanizam (Zajednički konsenzus) za sigurno dodavanje ili uklanjanje čvorova iz klastera bez ugrožavanja konzistentnosti.

Nedostaci:

• Usko grlo vođe: Svi zahtjevi klijenata za pisanje moraju proći kroz vođu. U scenarijima s izuzetno visokom propusnošću pisanja ili gdje su vođe geografski udaljeni od klijenata, to može postati usko grlo u performansama.
• Latencija čitanja: Postizanje jako konzistentnih čitanja često zahtijeva komunikaciju s vođom, potencijalno dodajući latenciju. Čitanje od sljedbenika riskira zastarjele podatke.
• Zahtjev za kvorumom: Zahtijeva da većina čvorova bude dostupna za potvrđivanje novih zapisa. U klasteru od 5 čvorova, 2 kvara su podnošljiva. Ako 3 čvora zakažu, klaster postaje nedostupan za pisanja. To može biti izazovno u visoko particioniranim ili geografski raspršenim okruženjima gdje je održavanje većine između regija teško.
• Osjetljivost na mrežu: Izuzetno osjetljiv na mrežnu latenciju i particije, što može utjecati na vrijeme izbora i ukupnu propusnost sustava, posebno u široko distribuiranim implementacijama.
• Složenost promjena konfiguracije: Iako robustan, mehanizam Zajedničkog konsenzusa jedan je od složenijih dijelova Raft algoritma za ispravnu implementaciju i temeljito testiranje.
• Jedna točka kvara (za pisanja): Iako je otporan na kvar vođe, ako je vođa trajno nedostupan i novi vođa ne može biti izabran (npr. zbog mrežnih particija ili previše kvarova), sustav ne može napredovati s pisanjima.

Zaključak: Ovladavanje distribuiranim konsenzusom za otporne globalne sustave

Raft algoritam stoji kao svjedočanstvo moći promišljenog dizajna u pojednostavljivanju složenih problema. Njegov naglasak na razumljivosti demokratizirao je distribuirani konsenzus, omogućujući širem krugu programera i organizacija da grade visoko dostupne i otporne sustave bez podlijeganja tajanstvenim složenostima prethodnih pristupa.

Od orkestracije kontejnerskih klastera s Kubernetesom (putem etcd-a) do pružanja otporne pohrane podataka za globalne baze podataka poput CockroachDB-a, Raft je tihi radnik, osiguravajući da naš digitalni svijet ostane dosljedan i operativan. Implementacija Rafta nije trivijalan pothvat, ali jasnoća njegove specifikacije i bogatstvo okolnog ekosustava čine ga isplativim naporom za one koji su posvećeni izgradnji sljedeće generacije robusne, skalabilne infrastrukture.

Praktični uvidi za programere i arhitekte:

• Prioritet dajte razumijevanju: Prije pokušaja implementacije, uložite vrijeme u temeljito razumijevanje svakog pravila i prijelaza stanja Rafta. Izvorni rad i vizualna objašnjenja su neprocjenjivi resursi.
• Koristite postojeće biblioteke: Za većinu aplikacija, razmislite o korištenju dobro provjerenih postojećih implementacija Rafta (npr. iz etcd-a, HashiCorpove Raft biblioteke) umjesto izgradnje od nule, osim ako su vaši zahtjevi visoko specijalizirani ili provodite akademsko istraživanje.
• Rigorozno testiranje je neupitno: Ubrizgavanje grešaka, testiranje temeljeno na svojstvima i opsežna simulacija scenarija kvara su od presudne važnosti za bilo koji sustav distribuiranog konsenzusa. Nikada ne pretpostavljajte "radi" bez da ste ga temeljito pokvarili.
• Dizajnirajte za globalnu latenciju: Kada implementirate globalno, pažljivo razmotrite smještaj kvoruma, mrežnu topologiju i strategije čitanja klijenata kako biste optimizirali i konzistentnost i performanse u različitim geografskim regijama.
• Trajnost i postojanost: Osigurajte da je vaš temeljni sloj za pohranu robustan i da se fsync ili ekvivalentne operacije ispravno koriste za sprječavanje gubitka podataka u scenarijima rušenja.

Kako se distribuirani sustavi nastavljaju razvijati, načela utjelovljena u Raftu—jasnoća, robusnost i otpornost na pogreške—ostat će kamen temeljac pouzdanog softverskog inženjerstva. Ovladavanjem Raftom, opremate se moćnim alatom za izgradnju otpornih, globalno skalabilnih aplikacija koje mogu izdržati neizbježni kaos distribuiranog računarstva.