Az elosztott konszenzus mesterfogásai: A Raft algoritmus implementációjának mélyreható vizsgálata globális rendszerekhez

Egyre inkább összekapcsolódó világunkban az elosztott rendszerek képezik szinte minden digitális szolgáltatás gerincét, az e-kereskedelmi platformoktól és pénzintézetektől a felhőalapú infrastruktúráig és a valós idejű kommunikációs eszközökig. Ezek a rendszerek páratlan skálázhatóságot, rendelkezésre állást és ellenálló képességet kínálnak a munkaterhelések és adatok több gép közötti elosztásával. Ez az erő azonban egy jelentős kihívással jár: annak biztosítása, hogy minden komponens egyetértsen a rendszer állapotáról, még a hálózati késések, csomópont-hibák és párhuzamos műveletek esetén is. Ezt az alapvető problémát elosztott konszenzusnak nevezzük.

A konszenzus elérése egy aszinkron, hibákra hajlamos elosztott környezetben hírhedten bonyolult. Évtizedekig a Paxos volt a domináns algoritmus e kihívás megoldására, amelyet elméleti megalapozottsága miatt tiszteltek, de gyakran kritizáltak összetettsége és nehéz implementálhatósága miatt. Aztán jött a Raft, egy olyan algoritmus, amelyet egy elsődleges céllal terveztek: a megérthetőséggel. A Raft célja, hogy a hibatűrés és a teljesítmény tekintetében egyenértékű legyen a Paxosszal, de olyan szerkezetben, amely sokkal könnyebben megérthető és továbbépíthető a fejlesztők számára.

Ez az átfogó útmutató mélyen belemerül a Raft algoritmusba, feltárva annak alapelveit, működési mechanizmusait, gyakorlati implementációs szempontjait és létfontosságú szerepét a robusztus, globálisan elosztott alkalmazások létrehozásában. Legyen szó tapasztalt rendszermérnökről, elosztott rendszerekkel foglalkozó szakemberről vagy magas rendelkezésre állású szolgáltatásokat építeni kívánó fejlesztőről, a Raft megértése elengedhetetlen lépés a modern számítástechnika összetettségének elsajátításához.

Az elosztott konszenzus nélkülözhetetlensége a modern architektúrákban

Képzeljünk el egy globális e-kereskedelmi platformot, amely másodpercenként több millió tranzakciót dolgoz fel. Az ügyféladatoknak, készletszinteknek, rendelési állapotoknak – mindennek konzisztensnek kell maradnia a kontinenseken átívelő számos adatközpontban. Egy banki rendszer főkönyve, amely több szerveren van elosztva, még egy pillanatnyi eltérést sem engedhet meg magának egy számlaegyenlegben. Ezek a forgatókönyvek rávilágítanak az elosztott konszenzus kritikus fontosságára.

Az elosztott rendszerek velejáró kihívásai

Az elosztott rendszerek természetüknél fogva számos olyan kihívást jelentenek, amelyek a monolitikus alkalmazásokban nincsenek jelen. E kihívások megértése kulcsfontosságú a Raft-hoz hasonló algoritmusok eleganciájának és szükségességének értékeléséhez:

• Részleges hibák: Ellentétben egyetlen szerverrel, amely vagy működik, vagy teljesen meghibásodik, egy elosztott rendszerben egyes csomópontok meghibásodhatnak, míg mások tovább működnek. Egy szerver összeomolhat, hálózati kapcsolata megszakadhat, vagy a lemeze megsérülhet, miközben a fürt többi része működőképes marad. A rendszernek e részleges hibák ellenére is helyesen kell működnie.
• Hálózati partíciók: A csomópontokat összekötő hálózat nem mindig megbízható. Hálózati partíció akkor következik be, amikor a csomópontok alcsoportjai közötti kommunikáció megszakad, ami azt a látszatot kelti, hogy bizonyos csomópontok meghibásodtak, még akkor is, ha még mindig futnak. Az ilyen „split-brain” forgatókönyvek feloldása, ahol a rendszer különböző részei elavult vagy inkonzisztens információk alapján önállóan működnek, a konszenzus központi problémája.
• Aszinkron kommunikáció: A csomópontok közötti üzenetek késhetnek, sorrendjük felcserélődhet, vagy teljesen elveszhetnek. Nincs globális óra vagy garancia az üzenetkézbesítési időkre, ami megnehezíti az események konzisztens sorrendjének vagy a rendszer végleges állapotának megállapítását.
• Párhuzamosság: Több csomópont is megpróbálhatja egyszerre frissíteni ugyanazt az adatot vagy kezdeményezni műveleteket. Ezen műveletek koordinálására szolgáló mechanizmus nélkül a konfliktusok és inkonzisztenciák elkerülhetetlenek.
• Kiszámíthatatlan késleltetés: Különösen a globálisan elosztott telepítéseknél a hálózati késleltetés jelentősen változhat. Az egyik régióban gyors műveletek lassúak lehetnek egy másikban, ami befolyásolja a döntéshozatali folyamatokat és a koordinációt.

Miért a konszenzus a megbízhatóság sarokköve

A konszenzus algoritmusok alapvető építőelemet biztosítanak e kihívások megoldásához. Lehetővé teszik, hogy egy megbízhatatlan komponensekből álló gyűjtemény együttesen egyetlen, rendkívül megbízható és koherens egységként működjön. Konkrétan a konszenzus segít elérni:

• Állapotgép-replikáció (SMR): Sok hibatűrő elosztott rendszer alapötlete. Ha minden csomópont megegyezik a műveletek sorrendjében, és ha minden csomópont ugyanabban a kezdeti állapotban indul és ugyanabban a sorrendben hajtja végre ezeket a műveleteket, akkor minden csomópont ugyanarra a végső állapotra jut. A konszenzus a mechanizmus, amellyel megegyeznek a műveletek globális sorrendjében.
• Magas rendelkezésre állás: Azáltal, hogy lehetővé teszi a rendszer számára, hogy akkor is működjön, ha a csomópontok egy kisebbsége meghibásodik, a konszenzus biztosítja, hogy a szolgáltatások elérhetőek és működőképesek maradjanak, minimalizálva az állásidőt.
• Adatkonzisztencia: Garantálja, hogy az adatok összes replikája szinkronban marad, megelőzve az ütköző frissítéseket és biztosítva, hogy az ügyfelek mindig a legfrissebb és leghelyesebb információkat olvassák.
• Hibatűrés: A rendszer képes elviselni egy bizonyos számú tetszőleges csomópont-hibát (általában összeomlási hibákat), és emberi beavatkozás nélkül tovább haladni.

A Raft bemutatása: Egy érthető megközelítés a konszenzushoz

A Raft a tudományos világból egyértelmű céllal jelent meg: az elosztott konszenzus megközelíthetővé tétele. Szerzői, Diego Ongaro és John Ousterhout, kifejezetten az érthetőség érdekében tervezték a Raftot, azzal a céllal, hogy a konszenzus algoritmusok szélesebb körű elterjedését és helyes implementációját tegyék lehetővé.

A Raft alapvető tervezési filozófiája: Az érthetőség az első

A Raft a konszenzus komplex problémáját több, viszonylag független alproblémára bontja, amelyek mindegyike saját specifikus szabály- és viselkedéskészlettel rendelkezik. Ez a modularitás jelentősen segíti a megértést. A legfontosabb tervezési elvek a következők:

• Vezérközpontú megközelítés: Ellentétben néhány más konszenzus algoritmussal, ahol minden csomópont egyenlően vesz részt a döntéshozatalban, a Raft egyetlen vezért (leader) jelöl ki. A vezér felelős a replikált napló kezeléséért és az összes ügyfélkérés koordinálásáért. Ez leegyszerűsíti a naplókezelést és csökkenti a csomópontok közötti interakciók bonyolultságát.
• Erős vezér: A vezér a végső tekintély az új naplóbejegyzések javaslatára és annak meghatározására, hogy azok mikor kerülnek véglegesítésre (commit). A követők passzívan replikálják a vezér naplóját és válaszolnak a vezér kéréseire.
• Determinisztikus választások: A Raft egy véletlenszerűsített választási időkorlátot alkalmaz annak biztosítására, hogy egy adott választási terminusban általában csak egy jelölt váljon vezérré.
• Naplókonzisztencia: A Raft szigorú konzisztencia tulajdonságokat kényszerít a replikált naplójára, biztosítva, hogy a véglegesített bejegyzéseket soha ne vonják vissza, és hogy minden véglegesített bejegyzés végül megjelenjen az összes elérhető csomóponton.

Rövid összehasonlítás a Paxosszal

A Raft előtt a Paxos volt az elosztott konszenzus de facto szabványa. Bár hatékony, a Paxos hírhedten nehezen érthető és helyesen implementálható. Tervezése, amely szétválasztja a szerepeket (javaslattevő, elfogadó, tanuló) és lehetővé teszi több vezér egyidejű létezését (bár csak egy véglegesíthet egy értéket), bonyolult interakciókhoz és szélsőséges esetekhez vezethet.

A Raft ezzel szemben leegyszerűsíti az állapotteret. Erős vezérmodellt kényszerít ki, ahol a vezér felelős minden naplómódosításért. Világosan definiálja a szerepeket (Vezér, Követő, Jelölt) és a közöttük lévő átmeneteket. Ez a szerkezet intuitívabbá és könnyebben átgondolhatóvá teszi a Raft viselkedését, ami kevesebb implementációs hibához és gyorsabb fejlesztési ciklusokhoz vezet. Sok valós rendszer, amely kezdetben küzdött a Paxosszal, sikert ért el a Raft bevezetésével.

A három alapvető szerep a Raftban

Egy adott időpontban egy Raft fürt minden szervere a három állapot egyikében van: Vezér (Leader), Követő (Follower), vagy Jelölt (Candidate). Ezek a szerepek kizárólagosak és dinamikusak, a szerverek specifikus szabályok és események alapján váltanak közöttük.

1. Követő (Follower)

• Passzív szerep: A követők a legpasszívabb állapot a Raftban. Egyszerűen válaszolnak a vezérek és jelöltek kéréseire.
• Szívverések fogadása: A követő elvárja, hogy rendszeres időközönként szívveréseket (üres AppendEntries RPC-ket) kapjon a vezértől. Ha egy követő egy meghatározott választási időkorlát alatt nem kap szívverést vagy AppendEntries RPC-t, feltételezi, hogy a vezér meghibásodott, és jelölt állapotba lép.
• Szavazás: Egy választás során a követő legfeljebb egy jelöltre szavaz egy terminusban.
• Napló replikáció: A követők a vezér utasításainak megfelelően naplóbejegyzéseket fűznek a helyi naplójukhoz.

2. Jelölt (Candidate)

• Választások kezdeményezése: Amikor egy követő időtúllépést tapasztal (nem hall a vezérről), jelölt állapotba lép, hogy új választást kezdeményezzen.
• Önmagára szavazás: A jelölt megnöveli a current term (aktuális terminus) értékét, szavaz magára, és RequestVote RPC-ket küld a fürt összes többi szerverének.
• Választás megnyerése: Ha egy jelölt a fürt szervereinek többségétől kap szavazatot ugyanarra a terminusra, vezér állapotba lép.
• Visszalépés: Ha egy jelölt egy magasabb terminusú másik szervert fedez fel, vagy ha egy jogosult vezértől AppendEntries RPC-t kap, visszatér követő állapotba.

3. Vezér (Leader)

• Egyedüli tekintély: Egy Raft fürtben egy adott időpontban (egy adott terminusban) csak egy vezér van. A vezér felelős az összes ügyfélinterakcióért, a napló replikációjáért és a konzisztencia biztosításáért.
• Szívverések küldése: A vezér rendszeresen AppendEntries RPC-ket (szívveréseket) küld minden követőnek, hogy fenntartsa tekintélyét és megakadályozza az új választásokat.
• Naplókezelés: A vezér fogadja az ügyfélkéréseket, új naplóbejegyzéseket fűz a helyi naplójához, majd ezeket a bejegyzéseket replikálja az összes követőre.
• Véglegesítés (Commitment): A vezér dönti el, hogy egy bejegyzés biztonságosan replikálódott-e a szerverek többségére, és véglegesíthető-e az állapotgépben.
• Visszalépés: Ha a vezér egy magasabb terminusú szervert fedez fel, azonnal visszalép és követővé válik. Ez biztosítja, hogy a rendszer mindig a legmagasabb ismert terminussal haladjon előre.

A Raft működési fázisai: Részletes áttekintés

A Raft a vezérválasztás és a napló replikáció folyamatos ciklusán keresztül működik. Ez a két elsődleges mechanizmus, a kulcsfontosságú biztonsági tulajdonságokkal együtt, biztosítja a fürt konzisztenciájának és hibatűrésének fenntartását.

1. Vezérválasztás

A vezérválasztási folyamat alapvető a Raft működéséhez, biztosítva, hogy a fürtnek mindig legyen egyetlen, mérvadó csomópontja a műveletek koordinálására.

• Választási időkorlát: Minden követő egy véletlenszerűsített választási időkorlátot tart fenn (általában 150-300 ms). Ha egy követő ezen időkorláton belül nem kap semmilyen kommunikációt (szívverést vagy AppendEntries RPC-t) az aktuális vezértől, feltételezi, hogy a vezér meghibásodott vagy hálózati partíció történt.
• Átmenet jelölt állapotba: Időtúllépéskor a követő átvált Jelölt állapotba. Megnöveli a current term (aktuális terminus) értékét, szavaz magára, és újraindítja a választási időzítőjét.
• RequestVote RPC: A jelölt ezután RequestVote RPC-ket küld a fürt összes többi szerverének. Ez az RPC tartalmazza a jelölt aktuális terminusát, a jelölt azonosítóját (candidateId), valamint az utolsó naplóindexére (last log index) és az utolsó naplóterminusára (last log term) vonatkozó információkat (később kitérünk arra, miért kulcsfontosságú ez a biztonság szempontjából).
• Szavazási szabályok: Egy szerver akkor adja a szavazatát egy jelöltre, ha:
  1. Az ő aktuális terminusa kisebb vagy egyenlő a jelölt terminusánál.
  2. Még nem szavazott más jelöltre az aktuális terminusban.
  3. A jelölt naplója legalább annyira naprakész, mint a sajátja. Ezt először az utolsó naplóterminus összehasonlításával, majd ha a terminusok megegyeznek, az utolsó naplóindex összehasonlításával határozzák meg. Egy jelölt akkor „naprakész”, ha a naplója tartalmazza az összes olyan véglegesített bejegyzést, amelyet a szavazó naplója is tartalmaz. Ezt választási korlátozásnak (election restriction) nevezik, és kritikus a biztonság szempontjából.
• A választás megnyerése: Egy jelölt akkor válik új vezérré, ha a fürt szervereinek többségétől kap szavazatot ugyanarra a terminusra. A megválasztás után az új vezér azonnal AppendEntries RPC-ket (szívveréseket) küld az összes többi szervernek, hogy megalapozza tekintélyét és megakadályozza az új választásokat.
• Szavazategyenlőség és újrapróbálkozás: Előfordulhat, hogy több jelölt is megjelenik egyszerre, ami szavazategyenlőséghez vezet, ahol egyik jelölt sem szerez többséget. Ennek feloldására minden jelöltnek véletlenszerűsített választási időkorlátja van. Ha egy jelölt időkorlátja lejár anélkül, hogy megnyerné a választást vagy hallana egy új vezérről, megnöveli a terminusát és új választást indít. A véletlenszerűsítés segít biztosítani, hogy a szavazategyenlőség ritka legyen és gyorsan megoldódjon.
• Magasabb terminusok felfedezése: Ha egy jelölt (vagy bármely szerver) olyan RPC-t kap, amelynek terminusa magasabb, mint a saját aktuális terminusa, azonnal frissíti a saját aktuális terminusát a magasabb értékre, és visszatér a követő állapotba. Ez biztosítja, hogy egy elavult információval rendelkező szerver soha ne próbáljon meg vezérré válni vagy megzavarni egy jogosult vezért.

2. Napló replikáció

Miután egy vezért megválasztottak, elsődleges felelőssége a replikált napló kezelése és a fürtön belüli konzisztencia biztosítása. Ez magában foglalja az ügyfélparancsok elfogadását, azok naplójához fűzését és a követők számára történő replikálását.

• Ügyfélkérések: Minden ügyfélkérés (az állapotgép által végrehajtandó parancs) a vezérhez irányul. Ha egy ügyfél egy követővel lép kapcsolatba, a követő átirányítja a kérést az aktuális vezérhez.
• Hozzáfűzés a vezér naplójához: Amikor a vezér egy ügyfélparancsot kap, a parancsot új naplóbejegyzésként hozzáfűzi a helyi naplójához. Minden naplóbejegyzés tartalmazza magát a parancsot, a terminust, amelyben fogadták, és a naplóindexét.
• AppendEntries RPC: A vezér ezután AppendEntries RPC-ket küld minden követőnek, kérve őket, hogy fűzzék hozzá az új naplóbejegyzést (vagy bejegyzések egy csoportját) a naplójukhoz. Ezek az RPC-k a következőket tartalmazzák:
  • term: A vezér aktuális terminusa.
  • leaderId: A vezér azonosítója (hogy a követők átirányíthassák az ügyfeleket).
  • prevLogIndex: Az új bejegyzéseket közvetlenül megelőző naplóbejegyzés indexe.
  • prevLogTerm: A prevLogIndex bejegyzés terminusa. Ez a kettő (prevLogIndex, prevLogTerm) kulcsfontosságú a napló-egyeztetési tulajdonság (log matching property) szempontjából.
  • entries[]: A tárolandó naplóbejegyzések (szívverések esetén üres).
  • leaderCommit: A vezér commitIndex-e (a legmagasabb ismert véglegesített naplóbejegyzés indexe).
• Konzisztencia-ellenőrzés (Napló-egyeztetési tulajdonság): Amikor egy követő AppendEntries RPC-t kap, konzisztencia-ellenőrzést végez. Ellenőrzi, hogy a naplója tartalmaz-e egy bejegyzést a prevLogIndex-en, amelynek terminusa megegyezik a prevLogTerm-mel. Ha ez az ellenőrzés sikertelen, a követő elutasítja az AppendEntries RPC-t, tájékoztatva a vezért, hogy a naplója inkonzisztens.
• Inkonzisztenciák feloldása: Ha egy követő elutasít egy AppendEntries RPC-t, a vezér csökkenti a nextIndex értékét az adott követő számára, és újrapróbálja az AppendEntries RPC-t. A nextIndex annak a következő naplóbejegyzésnek az indexe, amelyet a vezér egy adott követőnek küldeni fog. Ez a folyamat addig folytatódik, amíg a nextIndex el nem ér egy olyan pontot, ahol a vezér és a követő naplói megegyeznek. Amint egyezést találnak, a követő elfogadhatja a további naplóbejegyzéseket, végül összhangba hozva a naplóját a vezérével.
• Bejegyzések véglegesítése: Egy bejegyzés akkor tekinthető véglegesítettnek (committed), amikor a vezér sikeresen replikálta azt a szerverek többségére (beleértve önmagát is). Miután véglegesítették, a bejegyzés alkalmazható a helyi állapotgépre. A vezér frissíti a commitIndex-ét, és ezt belefoglalja a következő AppendEntries RPC-kbe, hogy tájékoztassa a követőket a véglegesített bejegyzésekről. A követők frissítik a commitIndex-üket a vezér leaderCommit-ja alapján, és alkalmazzák a bejegyzéseket egészen addig az indexig az állapotgépükön.
• Vezér teljességi tulajdonsága (Leader Completeness Property): A Raft garantálja, hogy ha egy naplóbejegyzést egy adott terminusban véglegesítenek, akkor az összes későbbi vezérnek is rendelkeznie kell azzal a naplóbejegyzéssel. Ezt a tulajdonságot a választási korlátozás kényszeríti ki: egy jelölt csak akkor nyerhet választást, ha a naplója legalább annyira naprakész, mint a többi szerver többségének naplója. Ez megakadályozza, hogy olyan vezért válasszanak, amely felülírhatná vagy kihagyhatná a véglegesített bejegyzéseket.

3. Biztonsági tulajdonságok és garanciák

A Raft robusztussága számos gondosan megtervezett biztonsági tulajdonságból fakad, amelyek megakadályozzák az inkonzisztenciákat és biztosítják az adatintegritást:

• Választási biztonság (Election Safety): Egy adott terminusban legfeljebb egy vezér választható. Ezt a szavazási mechanizmus kényszeríti ki, ahol egy követő terminusonként legfeljebb egy szavazatot ad, és egy jelöltnek a szavazatok többségére van szüksége.
• Vezér teljessége (Leader Completeness): Ha egy naplóbejegyzést egy adott terminusban véglegesítettek, akkor az a bejegyzés jelen lesz az összes későbbi vezér naplójában. Ez kulcsfontosságú a véglegesített adatok elvesztésének megakadályozásához, és elsősorban a választási korlátozás biztosítja.
• Napló-egyeztetési tulajdonság (Log Matching Property): Ha két napló tartalmaz egy bejegyzést ugyanazzal az indexszel és terminussal, akkor a naplók az összes megelőző bejegyzésben azonosak. Ez leegyszerűsíti a naplókonzisztencia-ellenőrzéseket, és lehetővé teszi a vezér számára, hogy hatékonyan naprakésszé tegye a követők naplóit.
• Véglegesítési biztonság (Commit Safety): Miután egy bejegyzést véglegesítettek, azt soha nem vonják vissza vagy írják felül. Ez a Vezér teljessége és a Napló-egyeztetési tulajdonságok közvetlen következménye. Miután egy bejegyzést véglegesítettek, az véglegesen tároltnak minősül.

A Raft kulcsfogalmai és mechanizmusai

A szerepeken és működési fázisokon túl a Raft számos alapkoncepcióra támaszkodik az állapot kezeléséhez és a helyesség biztosításához.

1. Terminusok (Terms)

A Raftban a terminus egy folyamatosan növekvő egész szám. Logikai óraként működik a fürt számára. Minden terminus egy választással kezdődik, és ha a választás sikeres, egyetlen vezért választanak arra a terminusra. A terminusok kritikusak az elavult információk azonosításához és annak biztosításához, hogy a szerverek mindig a legfrissebb információkhoz igazodjanak:

• A szerverek minden RPC-ben kicserélik az aktuális terminusukat (current term).
• Ha egy szerver egy magasabb terminusú másik szervert fedez fel, frissíti a saját aktuális terminusát, és visszatér a követő állapotba.
• Ha egy jelölt vagy vezér felfedezi, hogy a terminusa elavult (alacsonyabb, mint egy másik szerver terminusa), azonnal visszalép.

2. Naplóbejegyzések (Log Entries)

A napló a Raft központi komponense. Ez egy rendezett bejegyzéssorozat, ahol minden naplóbejegyzés egy, az állapotgép által végrehajtandó parancsot képvisel. Minden bejegyzés tartalmazza:

• Parancs: A végrehajtandó tényleges művelet (pl. „set x=5”, „create user”).
• Terminus: Az a terminus, amelyben a bejegyzés a vezéren létrejött.
• Index: A bejegyzés pozíciója a naplóban. A naplóbejegyzések szigorúan index szerint rendezettek.

A napló perzisztens, ami azt jelenti, hogy a bejegyzéseket stabil tárolóra írják, mielőtt válaszolnának az ügyfeleknek, védve az adatvesztéstől összeomlás esetén.

3. Állapotgép (State Machine)

Minden szerver egy Raft fürtben fenntart egy állapotgépet. Ez egy alkalmazásspecifikus komponens, amely a véglegesített naplóbejegyzéseket dolgozza fel. A konzisztencia biztosítása érdekében az állapotgépnek determinisztikusnak kell lennie (ugyanazt a kezdeti állapotot és parancssorozatot kapva mindig ugyanazt a kimenetet és végső állapotot produkálja) és idempotensnek (ugyanazt a parancsot többször alkalmazva ugyanaz a hatása, mintha egyszer alkalmaznánk, ami segít az újrapróbálkozások elegáns kezelésében, bár a Raft naplóvéglegesítése nagyrészt garantálja az egyszeri alkalmazást).

4. Véglegesítési Index (Commit Index)

A commitIndex a legmagasabb naplóbejegyzés-index, amelyről ismert, hogy véglegesítették. Ez azt jelenti, hogy biztonságosan replikálták a szerverek többségére, és alkalmazható az állapotgépre. A vezérek határozzák meg a commitIndex-et, a követők pedig a vezér AppendEntries RPC-i alapján frissítik a saját commitIndex-üket. A commitIndex-ig terjedő összes bejegyzés véglegesnek tekintendő, és nem vonható vissza.

5. Pillanatképek (Snapshots)

Idővel a replikált napló nagyon nagyra nőhet, jelentős lemezterületet fogyasztva, és lelassítva a napló replikációját és helyreállítását. A Raft ezt pillanatképekkel (snapshots) oldja meg. A pillanatkép az állapotgép állapotának kompakt reprezentációja egy adott időpontban. A teljes napló megtartása helyett a szerverek rendszeresen „pillanatképet” készíthetnek az állapotukról, eldobhatják az összes naplóbejegyzést a pillanatkép pontjáig, majd a pillanatképet replikálhatják az új vagy lemaradó követőkre. Ez a folyamat jelentősen javítja a hatékonyságot:

• Kompakt napló: Csökkenti a perzisztens naplóadatok mennyiségét.
• Gyorsabb helyreállítás: Az új vagy összeomlott szerverek kaphatnak egy pillanatképet ahelyett, hogy a teljes naplót újra lejátszanák az elejétől.
• InstallSnapshot RPC: A Raft definiál egy InstallSnapshot RPC-t a pillanatképek átvitelére a vezértől a követőkhöz.

Bár hatékony, a pillanatképezés bonyolítja az implementációt, különösen a párhuzamos pillanatkép-készítés, a napló csonkolása és az átvitel kezelésében.

A Raft implementálása: Gyakorlati megfontolások globális telepítéshez

A Raft elegáns tervezésének átültetése egy robusztus, gyártásra kész rendszerbe, különösen globális közönség és változatos infrastruktúra esetén, számos gyakorlati mérnöki kihívás megoldását jelenti.

1. Hálózati késleltetés és partíciók globális kontextusban

Globálisan elosztott rendszerek esetében a hálózati késleltetés jelentős tényező. Egy Raft fürtnek általában a csomópontok többségének egyetértésére van szüksége egy naplóbejegyzés véglegesítéséhez. Egy kontinenseken átívelő fürtben a csomópontok közötti késleltetés több száz milliszekundum is lehet. Ez közvetlenül befolyásolja:

• Véglegesítési késleltetés (Commit Latency): Az az idő, amíg egy ügyfélkérést véglegesítenek, a replikák többségéhez vezető leglassabb hálózati kapcsolaton akadhat el. Olyan stratégiák, mint a csak olvasható követők (amelyek nem igényelnek vezérinterakciót az elavult olvasásokhoz) vagy a földrajzilag tudatos kvórumkonfiguráció (pl. 3 csomópont egy régióban, 2 egy másikban egy 5 csomópontos fürt esetén, ahol a többség egyetlen gyors régión belül lehet), enyhíthetik ezt.
• Vezérválasztás sebessége: A magas késleltetés késleltetheti a RequestVote RPC-ket, ami potenciálisan gyakoribb szavazategyenlőséghez vagy hosszabb választási időkhöz vezethet. A választási időkorlátok beállítása, hogy jelentősen nagyobbak legyenek a tipikus csomópontok közötti késleltetésnél, kulcsfontosságú.
• Hálózati partíciók kezelése: A valós hálózatok hajlamosak a partíciókra. A Raft helyesen kezeli a partíciókat azáltal, hogy biztosítja, hogy csak a szerverek többségét tartalmazó partíció választhasson vezért és haladhasson előre. A kisebbségi partíció nem tud új bejegyzéseket véglegesíteni, így megakadályozza a split-brain forgatókönyveket. Azonban a hosszan tartó partíciók egy globálisan elosztott rendszerben bizonyos régiókban elérhetetlenséghez vezethetnek, ami gondos architektúrális döntéseket tesz szükségessé a kvórum elhelyezésével kapcsolatban.

2. Perzisztens tárolás és tartósság

A Raft helyessége nagyban függ a naplója és állapotának perzisztenciájától. Mielőtt egy szerver válaszolna egy RPC-re vagy alkalmazna egy bejegyzést az állapotgépén, biztosítania kell, hogy a releváns adatok (naplóbejegyzések, current term, votedFor) stabil tárolóra kerüljenek és fsync-elve legyenek (lemezre ürítve). Ez megakadályozza az adatvesztést összeomlás esetén. Megfontolások:

• Teljesítmény: A gyakori lemezírások teljesítménybeli szűk keresztmetszetet jelenthetnek. Az írások kötegelése és a nagy teljesítményű SSD-k használata gyakori optimalizáció.
• Megbízhatóság: Egy robusztus és tartós tárolási megoldás (helyi lemez, hálózati tároló, felhőalapú blokktároló) kiválasztása kritikus.
• WAL (Write-Ahead Log): A Raft implementációk gyakran előreíró naplót (write-ahead log) használnak a tartósság érdekében, hasonlóan az adatbázisokhoz, hogy biztosítsák a változások lemezre írását, mielőtt azokat a memóriában alkalmaznák.

3. Ügyfélinterakció és konzisztenciamodellek

Az ügyfelek a Raft fürttel a vezérhez küldött kérésekkel lépnek kapcsolatba. Az ügyfélkérések kezelése magában foglalja:

• Vezér felderítése: Az ügyfeleknek szükségük van egy mechanizmusra az aktuális vezér megtalálásához. Ez lehet egy szolgáltatásfelderítő mechanizmus, egy fix végpont, amely átirányít, vagy a szerverek próbálgatása, amíg az egyik vezérként nem válaszol.
• Kérések újrapróbálása: Az ügyfeleknek fel kell készülniük a kérések újrapróbálására, ha a vezér megváltozik, vagy ha hálózati hiba történik.
• Olvasási konzisztencia: A Raft elsősorban az írások erős konzisztenciáját garantálja. Az olvasásokhoz több modell lehetséges:
  • Erősen konzisztens olvasások: Az ügyfél kérheti a vezért, hogy biztosítsa állapotának naprakészségét egy szívverés küldésével a követői többségének, mielőtt az olvasást kiszolgálná. Ez garantálja a frissességet, de növeli a késleltetést.
  • Vezér-lízing olvasások (Leader-Lease Reads): A vezér egy rövid időre „lízinget” szerezhet a csomópontok többségétől, amely alatt tudja, hogy még mindig ő a vezér, és további konszenzus nélkül szolgálhat ki olvasásokat. Ez gyorsabb, de időhöz kötött.
  • Elavult olvasások (követőktől): Közvetlenül a követőktől való olvasás alacsonyabb késleltetést kínálhat, de fennáll az elavult adatok olvasásának kockázata, ha a követő naplója lemarad a vezérétől. Ez elfogadható olyan alkalmazásoknál, ahol az olvasásokhoz elegendő a végül konzisztens állapot (eventual consistency).

4. Konfigurációváltozások (Fürt tagsága)

A Raft fürt tagságának megváltoztatása (szerverek hozzáadása vagy eltávolítása) egy összetett művelet, amelyet szintén konszenzuson keresztül kell végrehajtani az inkonzisztenciák vagy a split-brain forgatókönyvek elkerülése érdekében. A Raft egy Közös Konszenzus (Joint Consensus) nevű technikát javasol:

• Két konfiguráció: Egy konfigurációváltozás során a rendszer ideiglenesen két átfedő konfigurációval működik: a régi konfigurációval (C_old) és az új konfigurációval (C_new).
• Közös Konszenzus állapot (C_old, C_new): A vezér egy speciális naplóbejegyzést javasol, amely a közös konfigurációt képviseli. Miután ezt a bejegyzést véglegesítették (amihez a többség egyetértése szükséges mind a C_old, mind a C_new konfigurációban), a rendszer átmeneti állapotba kerül. Mostantól a döntésekhez mindkét konfigurációból többségre van szükség. Ez biztosítja, hogy az átmenet során sem a régi, sem az új konfiguráció nem hozhat egyoldalú döntéseket, megakadályozva a divergenciát.
• Átmenet a C_new-ra: Miután a közös konfigurációs naplóbejegyzést véglegesítették, a vezér egy másik naplóbejegyzést javasol, amely csak az új konfigurációt (C_new) képviseli. Miután ezt a második bejegyzést véglegesítették, a régi konfigurációt elvetik, és a rendszer kizárólag a C_new alatt működik.
• Biztonság: Ez a kétfázisú véglegesítéshez hasonló folyamat biztosítja, hogy egyetlen ponton sem választható két ellentmondó vezér (egy a C_old, egy a C_new alatt), és hogy a rendszer működőképes marad a változás során.

A konfigurációváltozások helyes implementálása a Raft implementáció egyik legnehezebb része a számos szélsőséges eset és hibaforgatókönyv miatt az átmeneti állapotban.

5. Elosztott rendszerek tesztelése: Szigorú megközelítés

Egy olyan elosztott konszenzus algoritmus tesztelése, mint a Raft, rendkívül kihívást jelent a nem-determinisztikus természete és a hibamódok sokasága miatt. Az egyszerű egységtesztek nem elegendőek. A szigorú tesztelés magában foglalja:

• Hibainjektálás (Fault Injection): Hibák szisztematikus bevezetése, mint például csomópont-összeomlások, hálózati partíciók, üzenetkésések és üzenet-újrarendezések. Az olyan eszközök, mint a Jepsen, kifejezetten erre a célra készültek.
• Tulajdonságalapú tesztelés (Property-Based Testing): Invariánsok és biztonsági tulajdonságok (pl. terminusonként legfeljebb egy vezér, a véglegesített bejegyzések soha nem vesznek el) definiálása és annak tesztelése, hogy az implementáció ezeket fenntartja-e különböző körülmények között.
• Modellellenőrzés (Model Checking): Az algoritmus kritikus részeihez formális verifikációs technikák használhatók a helyesség bizonyítására, bár ez rendkívül speciális terület.
• Szimulált környezetek: Tesztek futtatása olyan környezetekben, amelyek a globális telepítésekre jellemző hálózati körülményeket (késleltetés, csomagvesztés) szimulálják.

Felhasználási esetek és valós alkalmazások

A Raft praktikussága és érthetősége széles körű elterjedéséhez vezetett számos kritikus infrastrukturális komponensben:

1. Elosztott kulcs-érték tárolók és adatbázis-replikáció

• etcd: A Kubernetes alapvető komponense, az etcd a Raftot használja a konfigurációs adatok, szolgáltatásfelderítési információk tárolására és replikálására, valamint a fürt állapotának kezelésére. Megbízhatósága elengedhetetlen a Kubernetes helyes működéséhez.
• Consul: A HashiCorp által fejlesztett Consul a Raftot használja elosztott tároló háttérrendszeréhez, lehetővé téve a szolgáltatásfelderítést, állapotellenőrzést és konfigurációkezelést dinamikus infrastrukturális környezetekben.
• TiKV: A TiDB (egy elosztott SQL adatbázis) által használt elosztott tranzakciós kulcs-érték tároló a Raftot implementálja az adatreplikációhoz és a konzisztenciagaranciákhoz.
• CockroachDB: Ez a globálisan elosztott SQL adatbázis széles körben használja a Raftot az adatok több csomóponton és földrajzi helyen történő replikálásához, biztosítva a magas rendelkezésre állást és az erős konzisztenciát még régiószintű hibák esetén is.

2. Szolgáltatásfelderítés és konfigurációkezelés

A Raft ideális alapot biztosít olyan rendszerek számára, amelyeknek kritikus metaadatokat kell tárolniuk és elosztaniuk a szolgáltatásokról és konfigurációkról egy fürtben. Amikor egy szolgáltatás regisztrál vagy konfigurációja megváltozik, a Raft biztosítja, hogy minden csomópont végül megegyezzen az új állapotban, lehetővé téve a dinamikus frissítéseket kézi beavatkozás nélkül.

3. Elosztott tranzakció-koordinátorok

Olyan rendszerek számára, amelyek atomicitást igényelnek több művelet vagy szolgáltatás között, a Raft támogathatja az elosztott tranzakció-koordinátorokat, biztosítva, hogy a tranzakciós naplók konzisztensen replikálódjanak, mielőtt a változásokat a résztvevők között véglegesítenék.

4. Fürtkoordináció és vezérválasztás más rendszerekben

Az explicit adatbázis- vagy kulcs-érték tároló használatán túl a Raftot gyakran beágyazzák könyvtárként vagy alapkomponensként a koordinációs feladatok kezelésére, más elosztott folyamatokhoz vezérek választására, vagy egy megbízható vezérlősík biztosítására nagyobb rendszerekben. Például sok felhőnatív megoldás a Raftot használja a vezérlősík-komponenseik állapotának kezelésére.

A Raft előnyei és hátrányai

Bár a Raft jelentős előnyöket kínál, fontos megérteni a kompromisszumait.

Előnyök:

• Érthetőség: Elsődleges tervezési célja, ami könnyebbé teszi az implementálást, hibakeresést és az átgondolást, mint a régebbi konszenzus algoritmusok, például a Paxos esetében.
• Erős konzisztencia: Erős konzisztenciagaranciákat nyújt a véglegesített naplóbejegyzésekre, biztosítva az adatintegritást és a megbízhatóságot.
• Hibatűrés: Képes elviselni a csomópontok kisebbségének hibáját (legfeljebb (N-1)/2 hiba egy N csomópontos fürtben) a rendelkezésre állás vagy a konzisztencia elvesztése nélkül.
• Teljesítmény: Stabil körülmények között (nincs vezérváltás) a Raft magas áteresztőképességet érhet el, mert a vezér az összes kérést sorban dolgozza fel és párhuzamosan replikál, hatékonyan kihasználva a hálózati sávszélességet.
• Jól definiált szerepek: A tiszta szerepek (Vezér, Követő, Jelölt) és állapotátmenetek leegyszerűsítik a mentális modellt és az implementációt.
• Konfigurációváltozások: Robusztus mechanizmust (Közös Konszenzus) kínál a csomópontok biztonságos hozzáadásához vagy eltávolításához a fürtből a konzisztencia veszélyeztetése nélkül.

Hátrányok:

• Vezér szűk keresztmetszete: Minden ügyfél írási kérésének a vezéren kell keresztülmennie. Rendkívül magas írási áteresztőképességű forgatókönyvekben, vagy ahol a vezérek földrajzilag távol vannak az ügyfelektől, ez teljesítménybeli szűk keresztmetszetté válhat.
• Olvasási késleltetés: Az erősen konzisztens olvasások elérése gyakran kommunikációt igényel a vezérrel, ami potenciálisan növeli a késleltetést. A követőktől való olvasás elavult adatok kockázatával jár.
• Kvórum követelmény: A csomópontok többségének elérhetőnek kell lennie az új bejegyzések véglegesítéséhez. Egy 5 csomópontos fürtben 2 hiba tolerálható. Ha 3 csomópont meghibásodik, a fürt elérhetetlenné válik az írások számára. Ez kihívást jelenthet erősen particionált vagy földrajzilag szétszórt környezetekben, ahol nehéz fenntartani a többséget a régiók között.
• Hálózati érzékenység: Nagyon érzékeny a hálózati késleltetésre és partíciókra, amelyek befolyásolhatják a választási időket és a rendszer teljes áteresztőképességét, különösen a széles körben elosztott telepítéseknél.
• A konfigurációváltozások bonyolultsága: Bár robusztus, a Közös Konszenzus mechanizmus a Raft algoritmus egyik legbonyolultabb része a helyes implementáláshoz és alapos teszteléshez.
• Egyetlen meghibásodási pont (írásoknál): Bár hibatűrő a vezér meghibásodására, ha a vezér véglegesen leáll, és nem lehet új vezért választani (pl. hálózati partíciók vagy túl sok hiba miatt), a rendszer nem tud előrehaladni az írásokkal.

Konklúzió: Az elosztott konszenzus elsajátítása a reziliens globális rendszerekért

A Raft algoritmus a gondos tervezés erejének bizonyítéka a komplex problémák egyszerűsítésében. Az érthetőségre helyezett hangsúlya demokratizálta az elosztott konszenzust, lehetővé téve a fejlesztők és szervezetek szélesebb körének, hogy magas rendelkezésre állású és hibatűrő rendszereket építsenek anélkül, hogy a korábbi megközelítések rejtélyes bonyolultságainak áldozatául esnének.

A konténerfürtök Kubernetes-szel (az etcd-n keresztül) történő vezénylésétől a globális adatbázisok, mint a CockroachDB, reziliens adattárolásának biztosításáig a Raft egy csendes igásló, amely biztosítja, hogy digitális világunk konzisztens és működőképes maradjon. A Raft implementálása nem triviális feladat, de specifikációjának világossága és a körülötte lévő ökoszisztéma gazdagsága kifizetődő vállalkozássá teszi azok számára, akik elkötelezettek a robusztus, skálázható infrastruktúra következő generációjának építése mellett.

Hasznosítható tanácsok fejlesztőknek és rendszermérnököknek:

• Prioritás a megértésen: Mielőtt implementációba kezdene, szánjon időt a Raft minden szabályának és állapotátmenetének alapos megértésére. Az eredeti tanulmány és a vizuális magyarázatok felbecsülhetetlen értékű források.
• Használjon meglévő könyvtárakat: A legtöbb alkalmazáshoz fontolja meg jól bevált, meglévő Raft implementációk (pl. az etcd-ből, a HashiCorp Raft könyvtárából) használatát a nulláról való építés helyett, hacsak a követelményei nem rendkívül speciálisak, vagy tudományos kutatást nem végez.
• A szigorú tesztelés nem alku tárgya: A hibainjektálás, a tulajdonságalapú tesztelés és a hibaforgatókönyvek kiterjedt szimulációja elengedhetetlen minden elosztott konszenzus rendszer esetében. Soha ne feltételezze, hogy „működik”, anélkül, hogy alaposan tönkre ne tenné.
• Tervezzen a globális késleltetésre: Globális telepítéskor gondosan fontolja meg a kvórum elhelyezését, a hálózati topológiát és az ügyfél olvasási stratégiáit, hogy optimalizálja mind a konzisztenciát, mind a teljesítményt a különböző földrajzi régiókban.
• Perzisztencia és tartósság: Győződjön meg róla, hogy az alapul szolgáló tároló réteg robusztus, és hogy az fsync vagy azzal egyenértékű műveleteket helyesen használják az adatvesztés megelőzésére összeomlási forgatókönyvekben.

Ahogy az elosztott rendszerek tovább fejlődnek, a Raft által megtestesített elvek – a világosság, a robusztusság és a hibatűrés – a megbízható szoftverfejlesztés sarokkövei maradnak. A Raft elsajátításával egy erőteljes eszközzel ruházza fel magát, amellyel reziliens, globálisan skálázható alkalmazásokat építhet, amelyek képesek ellenállni az elosztott számítástechnika elkerülhetetlen káoszának.