Menguasai Konsensus Terdistribusi: Tinjauan Mendalam Implementasi Algoritma Raft untuk Sistem Global

Di dunia kita yang semakin terhubung, sistem terdistribusi adalah tulang punggung dari hampir setiap layanan digital, mulai dari platform e-commerce dan lembaga keuangan hingga infrastruktur komputasi awan dan alat komunikasi waktu nyata. Sistem ini menawarkan skalabilitas, ketersediaan, dan ketahanan yang tak tertandingi dengan mendistribusikan beban kerja dan data ke beberapa mesin. Namun, kekuatan ini datang dengan tantangan signifikan: memastikan bahwa semua komponen menyetujui status sistem, bahkan di hadapan penundaan jaringan, kegagalan node, dan operasi bersamaan. Masalah mendasar ini dikenal sebagai konsensus terdistribusi.

Mencapai konsensus dalam lingkungan terdistribusi yang asinkron dan rentan kegagalan sangatlah kompleks. Selama beberapa dekade, Paxos adalah algoritma dominan untuk memecahkan tantangan ini, dihormati karena kebenaran teoritisnya tetapi sering dikritik karena kompleksitas dan kesulitannya untuk diimplementasikan. Kemudian muncullah Raft, sebuah algoritma yang dirancang dengan tujuan utama: kemudahan untuk dipahami. Raft bertujuan untuk setara dengan Paxos dalam hal toleransi kesalahan dan kinerja, tetapi terstruktur dengan cara yang jauh lebih mudah bagi para pengembang untuk dipahami dan dibangun di atasnya.

Panduan komprehensif ini menggali lebih dalam ke dalam algoritma Raft, menjelajahi prinsip-prinsip dasarnya, mekanisme operasional, pertimbangan implementasi praktis, dan perannya yang vital dalam membangun aplikasi terdistribusi global yang kuat. Baik Anda seorang arsitek berpengalaman, seorang insinyur sistem terdistribusi, atau pengembang yang bercita-cita untuk membangun layanan yang sangat tersedia, memahami Raft adalah langkah penting untuk menguasai kompleksitas komputasi modern.

Kebutuhan Mutlak akan Konsensus Terdistribusi dalam Arsitektur Modern

Bayangkan sebuah platform e-commerce global yang memproses jutaan transaksi per detik. Data pelanggan, tingkat inventaris, status pesanan—semuanya harus tetap konsisten di berbagai pusat data yang tersebar di berbagai benua. Buku besar sistem perbankan, yang tersebar di beberapa server, tidak boleh mengalami perbedaan pendapat sesaat pun mengenai saldo akun. Skenario-skenario ini menyoroti betapa pentingnya konsensus terdistribusi.

Tantangan Melekat pada Sistem Terdistribusi

Sistem terdistribusi, secara alami, memperkenalkan berbagai tantangan yang tidak ada dalam aplikasi monolitik. Memahami tantangan-tantangan ini sangat penting untuk menghargai keanggunan dan kebutuhan algoritma seperti Raft:

• Kegagalan Parsial: Tidak seperti server tunggal yang berfungsi atau gagal total, sistem terdistribusi dapat mengalami kegagalan pada beberapa node sementara yang lain terus beroperasi. Sebuah server bisa saja mogok, koneksi jaringannya bisa terputus, atau disknya bisa rusak, sementara sisa klaster tetap fungsional. Sistem harus terus beroperasi dengan benar meskipun terjadi kegagalan parsial ini.
• Partisi Jaringan: Jaringan yang menghubungkan node tidak selalu dapat diandalkan. Partisi jaringan terjadi ketika komunikasi antara subset node terputus, membuatnya tampak seolah-olah node tertentu telah gagal, meskipun mereka masih berjalan. Menyelesaikan skenario "split-brain" ini, di mana bagian-bagian berbeda dari sistem beroperasi secara independen berdasarkan informasi yang usang atau tidak konsisten, adalah masalah inti konsensus.
• Komunikasi Asinkron: Pesan antar node dapat tertunda, diurutkan ulang, atau hilang sama sekali. Tidak ada jam global atau jaminan tentang waktu pengiriman pesan, sehingga sulit untuk menetapkan urutan kejadian yang konsisten atau status sistem yang definitif.
• Konkurensi: Beberapa node mungkin mencoba memperbarui bagian data yang sama atau memulai tindakan secara bersamaan. Tanpa mekanisme untuk mengoordinasikan operasi-operasi ini, konflik dan inkonsistensi tidak dapat dihindari.
• Latensi Tak Terduga: Terutama dalam penyebaran terdistribusi secara global, latensi jaringan dapat sangat bervariasi. Operasi yang cepat di satu wilayah mungkin lambat di wilayah lain, memengaruhi proses pengambilan keputusan dan koordinasi.

Mengapa Konsensus adalah Landasan Keandalan

Algoritma konsensus menyediakan blok bangunan fundamental untuk memecahkan tantangan-tantangan ini. Mereka memungkinkan kumpulan komponen yang tidak dapat diandalkan untuk secara kolektif bertindak sebagai satu unit yang sangat andal dan koheren. Secara spesifik, konsensus membantu mencapai:

• Replikasi State Machine (SMR): Ide inti di balik banyak sistem terdistribusi yang toleran terhadap kesalahan. Jika semua node menyetujui urutan operasi, dan jika setiap node memulai dari status awal yang sama dan menjalankan operasi tersebut dalam urutan yang sama, maka semua node akan tiba pada status akhir yang sama. Konsensus adalah mekanisme untuk menyetujui urutan operasi global ini.
• Ketersediaan Tinggi: Dengan memungkinkan sistem untuk terus beroperasi bahkan jika sebagian kecil node gagal, konsensus memastikan bahwa layanan tetap dapat diakses dan fungsional, meminimalkan waktu henti.
• Konsistensi Data: Ini menjamin bahwa semua replika data tetap sinkron, mencegah pembaruan yang bertentangan dan memastikan bahwa klien selalu membaca informasi yang paling mutakhir dan benar.
• Toleransi Kesalahan: Sistem dapat mentolerir sejumlah kegagalan node arbitrer (biasanya kegagalan crash) dan terus membuat kemajuan tanpa intervensi manusia.

Memperkenalkan Raft: Pendekatan Konsensus yang Mudah Dipahami

Raft muncul dari dunia akademis dengan tujuan yang jelas: membuat konsensus terdistribusi mudah didekati. Penulisnya, Diego Ongaro dan John Ousterhout, secara eksplisit merancang Raft untuk kemudahan pemahaman, bertujuan untuk memungkinkan adopsi yang lebih luas dan implementasi yang benar dari algoritma konsensus.

Filosofi Desain Inti Raft: Kemudahan Pemahaman Diutamakan

Raft memecah masalah konsensus yang kompleks menjadi beberapa submasalah yang relatif independen, masing-masing dengan seperangkat aturan dan perilaku spesifiknya sendiri. Modularitas ini secara signifikan membantu pemahaman. Prinsip-prinsip desain utamanya meliputi:

• Pendekatan Berpusat pada Leader: Tidak seperti beberapa algoritma konsensus lain di mana semua node berpartisipasi secara setara dalam pengambilan keputusan, Raft menunjuk satu leader tunggal. Leader bertanggung jawab untuk mengelola log yang direplikasi dan mengoordinasikan semua permintaan klien. Ini menyederhanakan manajemen log dan mengurangi kompleksitas interaksi antar node.
• Leader yang Kuat: Leader adalah otoritas tertinggi untuk mengusulkan entri log baru dan menentukan kapan entri tersebut di-commit. Follower secara pasif mereplikasi log leader dan menanggapi permintaan leader.
• Pemilihan Deterministik: Raft menggunakan batas waktu pemilihan acak untuk memastikan bahwa biasanya hanya satu kandidat yang muncul sebagai leader dalam suatu term pemilihan.
• Konsistensi Log: Raft memberlakukan properti konsistensi yang kuat pada log yang direplikasi, memastikan bahwa entri yang telah di-commit tidak akan pernah dibatalkan dan bahwa semua entri yang di-commit pada akhirnya akan muncul di semua node yang tersedia.

Perbandingan Singkat dengan Paxos

Sebelum Raft, Paxos adalah standar de facto untuk konsensus terdistribusi. Meskipun kuat, Paxos sangat sulit untuk dipahami dan diimplementasikan dengan benar. Desainnya, yang memisahkan peran (proposer, acceptor, learner) dan memungkinkan beberapa leader ada secara bersamaan (meskipun hanya satu yang dapat melakukan commit nilai), dapat menyebabkan interaksi dan kasus-kasus tepi yang kompleks.

Raft, sebaliknya, menyederhanakan ruang status. Ia memberlakukan model leader yang kuat, di mana leader bertanggung jawab atas semua mutasi log. Ia mendefinisikan peran (Leader, Follower, Kandidat) dan transisi di antara mereka dengan jelas. Struktur ini membuat perilaku Raft lebih intuitif dan lebih mudah untuk dipahami, yang mengarah pada lebih sedikit bug implementasi dan siklus pengembangan yang lebih cepat. Banyak sistem dunia nyata yang awalnya kesulitan dengan Paxos telah menemukan kesuksesan dengan mengadopsi Raft.

Tiga Peran Fundamental dalam Raft

Setiap saat, setiap server dalam klaster Raft berada di salah satu dari tiga status: Leader, Follower, atau Kandidat. Peran-peran ini eksklusif dan dinamis, dengan server bertransisi di antara mereka berdasarkan aturan dan peristiwa tertentu.

1. Follower

• Peran Pasif: Follower adalah status paling pasif di Raft. Mereka hanya menanggapi permintaan dari leader dan kandidat.
• Menerima Heartbeat: Seorang follower mengharapkan untuk menerima heartbeat (RPC AppendEntries kosong) dari leader secara berkala. Jika seorang follower tidak menerima heartbeat atau RPC AppendEntries dalam periode election timeout tertentu, ia mengasumsikan leader telah gagal dan bertransisi ke status kandidat.
• Pemberian Suara: Selama pemilihan, seorang follower akan memberikan suara untuk paling banyak satu kandidat per term.
• Replikasi Log: Follower menambahkan entri log ke log lokal mereka sesuai instruksi dari leader.

2. Kandidat

• Memulai Pemilihan: Ketika seorang follower mengalami timeout (tidak mendengar kabar dari leader), ia bertransisi ke status kandidat untuk memulai pemilihan baru.
• Memilih Diri Sendiri: Seorang kandidat menaikkan current term-nya, memberikan suara untuk dirinya sendiri, dan mengirim RPC RequestVote ke semua server lain di klaster.
• Memenangkan Pemilihan: Jika seorang kandidat menerima suara dari mayoritas server di klaster untuk term yang sama, ia bertransisi ke status leader.
• Mundur: Jika seorang kandidat menemukan server lain dengan term yang lebih tinggi, atau jika ia menerima RPC AppendEntries dari leader yang sah, ia kembali ke status follower.

3. Leader

• Otoritas Tunggal: Hanya ada satu leader dalam klaster Raft pada satu waktu (untuk term tertentu). Leader bertanggung jawab atas semua interaksi klien, replikasi log, dan memastikan konsistensi.
• Mengirim Heartbeat: Leader secara berkala mengirim RPC AppendEntries (heartbeat) ke semua follower untuk mempertahankan otoritasnya dan mencegah pemilihan baru.
• Manajemen Log: Leader menerima permintaan klien, menambahkan entri log baru ke log lokalnya, dan kemudian mereplikasi entri-entri ini ke semua follower.
• Komitmen: Leader memutuskan kapan sebuah entri telah direplikasi dengan aman ke mayoritas server dan dapat di-commit ke state machine.
• Mundur: Jika leader menemukan server dengan term yang lebih tinggi, ia segera mundur dan kembali menjadi follower. Ini memastikan bahwa sistem selalu membuat kemajuan dengan term tertinggi yang diketahui.

Fase Operasional Raft: Penjelasan Rinci

Raft beroperasi melalui siklus berkelanjutan pemilihan leader dan replikasi log. Dua mekanisme utama ini, bersama dengan properti keamanan yang krusial, memastikan klaster menjaga konsistensi dan toleransi kesalahan.

1. Pemilihan Leader

Proses pemilihan leader adalah fundamental bagi operasi Raft, memastikan bahwa klaster selalu memiliki satu node otoritatif untuk mengoordinasikan tindakan.

• Batas Waktu Pemilihan: Setiap follower mempertahankan election timeout acak (biasanya 150-300ms). Jika seorang follower tidak menerima komunikasi apa pun (heartbeat atau RPC AppendEntries) dari leader saat ini dalam periode batas waktu ini, ia mengasumsikan leader telah gagal atau terjadi partisi jaringan.
• Transisi ke Kandidat: Setelah timeout, follower bertransisi ke status Kandidat. Ia menaikkan current term-nya, memilih dirinya sendiri, dan mengatur ulang timer pemilihannya.
• RPC RequestVote: Kandidat kemudian mengirim RPC RequestVote ke semua server lain di klaster. RPC ini mencakup current term kandidat, candidateId-nya, dan informasi tentang last log index dan last log term-nya (lebih lanjut tentang mengapa ini penting untuk keamanan nanti).
• Aturan Pemberian Suara: Sebuah server akan memberikan suaranya kepada seorang kandidat jika:
  1. current term-nya kurang dari atau sama dengan term kandidat.
  2. Ia belum memberikan suara untuk kandidat lain dalam term saat ini.
  3. Log kandidat setidaknya sama mutakhirnya dengan log miliknya. Ini ditentukan dengan membandingkan last log term terlebih dahulu, kemudian last log index jika term-nya sama. Seorang kandidat dianggap "mutakhir" jika lognya berisi semua entri yang di-commit yang juga ada di log pemilih. Ini dikenal sebagai pembatasan pemilihan dan sangat penting untuk keamanan.
• Memenangkan Pemilihan: Seorang kandidat menjadi leader baru jika ia menerima suara dari mayoritas server di klaster untuk term yang sama. Setelah terpilih, leader baru segera mengirim RPC AppendEntries (heartbeat) ke semua server lain untuk membangun otoritasnya dan mencegah pemilihan baru.
• Suara Terpecah dan Percobaan Ulang: Mungkin saja beberapa kandidat muncul secara bersamaan, yang menyebabkan suara terpecah di mana tidak ada kandidat yang memperoleh mayoritas. Untuk mengatasi ini, setiap kandidat memiliki batas waktu pemilihan acak. Jika batas waktu kandidat habis tanpa memenangkan pemilihan atau mendengar dari leader baru, ia menaikkan term-nya dan memulai pemilihan baru. Pengacakan ini membantu memastikan bahwa suara terpecah jarang terjadi dan cepat diselesaikan.
• Menemukan Term yang Lebih Tinggi: Jika seorang kandidat (atau server mana pun) menerima RPC dengan term yang lebih tinggi dari current term-nya sendiri, ia segera memperbarui current term-nya ke nilai yang lebih tinggi dan kembali ke status follower. Ini memastikan bahwa server dengan informasi usang tidak pernah mencoba menjadi leader atau mengganggu leader yang sah.

2. Replikasi Log

Setelah leader terpilih, tanggung jawab utamanya adalah mengelola log yang direplikasi dan memastikan konsistensi di seluruh klaster. Ini melibatkan penerimaan perintah klien, menambahkannya ke lognya, dan mereplikasinya ke follower.

• Permintaan Klien: Semua permintaan klien (perintah yang akan dieksekusi oleh state machine) diarahkan ke leader. Jika klien menghubungi seorang follower, follower akan mengarahkan permintaan tersebut ke leader saat ini.
• Menambahkan ke Log Leader: Ketika leader menerima perintah klien, ia menambahkan perintah tersebut sebagai entri log baru ke log lokalnya. Setiap entri log berisi perintah itu sendiri, term di mana ia diterima, dan indeks log-nya.
• RPC AppendEntries: Leader kemudian mengirim RPC AppendEntries ke semua follower, meminta mereka untuk menambahkan entri log baru (atau sejumlah entri) ke log mereka. RPC ini mencakup:
  • term: Term leader saat ini.
  • leaderId: ID leader (agar follower dapat mengarahkan klien).
  • prevLogIndex: Indeks entri log yang tepat sebelum entri baru.
  • prevLogTerm: Term dari entri prevLogIndex. Keduanya (prevLogIndex, prevLogTerm) sangat penting untuk properti pencocokan log.
  • entries[]: Entri log yang akan disimpan (kosong untuk heartbeat).
  • leaderCommit: commitIndex leader (indeks entri log tertinggi yang diketahui telah di-commit).
• Pemeriksaan Konsistensi (Properti Pencocokan Log): Ketika seorang follower menerima RPC AppendEntries, ia melakukan pemeriksaan konsistensi. Ia memverifikasi apakah lognya berisi entri di prevLogIndex dengan term yang cocok dengan prevLogTerm. Jika pemeriksaan ini gagal, follower menolak RPC AppendEntries, memberitahu leader bahwa lognya tidak konsisten.
• Menyelesaikan Inkonsistensi: Jika seorang follower menolak RPC AppendEntries, leader mengurangi nextIndex untuk follower tersebut dan mencoba kembali RPC AppendEntries. nextIndex adalah indeks entri log berikutnya yang akan dikirim leader ke follower tertentu. Proses ini berlanjut hingga nextIndex mencapai titik di mana log leader dan follower cocok. Setelah kecocokan ditemukan, follower kemudian dapat menerima entri log berikutnya, yang pada akhirnya membuat lognya konsisten dengan log leader.
• Melakukan Commit Entri: Sebuah entri dianggap di-commit ketika leader telah berhasil mereplikasinya ke mayoritas server (termasuk dirinya sendiri). Setelah di-commit, entri tersebut dapat diterapkan ke state machine lokal. Leader memperbarui commitIndex-nya dan menyertakan ini dalam RPC AppendEntries berikutnya untuk memberitahu follower tentang entri yang di-commit. Follower memperbarui commitIndex mereka berdasarkan leaderCommit dari leader dan menerapkan entri hingga indeks tersebut ke state machine mereka.
• Properti Kelengkapan Leader: Raft menjamin bahwa jika sebuah entri log di-commit dalam suatu term, maka semua leader berikutnya juga harus memiliki entri log tersebut. Properti ini ditegakkan oleh pembatasan pemilihan: seorang kandidat hanya dapat memenangkan pemilihan jika lognya setidaknya sama mutakhirnya dengan mayoritas server lain. Ini mencegah terpilihnya leader yang mungkin menimpa atau melewatkan entri yang telah di-commit.

3. Properti Keamanan dan Jaminan

Ketangguhan Raft berasal dari beberapa properti keamanan yang dirancang dengan cermat yang mencegah inkonsistensi dan memastikan integritas data:

• Keamanan Pemilihan: Paling banyak satu leader dapat terpilih dalam suatu term. Ini ditegakkan oleh mekanisme pemungutan suara di mana seorang follower memberikan paling banyak satu suara per term dan seorang kandidat membutuhkan mayoritas suara.
• Kelengkapan Leader: Jika sebuah entri log telah di-commit dalam suatu term, maka entri tersebut akan ada di log semua leader berikutnya. Ini sangat penting untuk mencegah kehilangan data yang telah di-commit dan terutama dijamin oleh pembatasan pemilihan.
• Properti Pencocokan Log: Jika dua log berisi entri dengan indeks dan term yang sama, maka log tersebut identik di semua entri sebelumnya. Ini menyederhanakan pemeriksaan konsistensi log dan memungkinkan leader untuk secara efisien memperbarui log follower.
• Keamanan Commit: Setelah sebuah entri di-commit, ia tidak akan pernah dikembalikan atau ditimpa. Ini adalah konsekuensi langsung dari properti Kelengkapan Leader dan Pencocokan Log. Setelah sebuah entri di-commit, ia dianggap disimpan secara permanen.

Konsep dan Mekanisme Kunci dalam Raft

Selain peran dan fase operasional, Raft mengandalkan beberapa konsep inti untuk mengelola status dan memastikan kebenaran.

1. Term

Sebuah term di Raft adalah bilangan bulat yang terus meningkat. Ini bertindak sebagai jam logis untuk klaster. Setiap term dimulai dengan pemilihan, dan jika pemilihan berhasil, satu leader tunggal dipilih untuk term tersebut. Term sangat penting untuk mengidentifikasi informasi yang usang dan memastikan bahwa server selalu tunduk pada informasi yang paling mutakhir:

• Server saling bertukar current term mereka di semua RPC.
• Jika sebuah server menemukan server lain dengan term yang lebih tinggi, ia memperbarui current term-nya sendiri dan kembali ke status follower.
• Jika seorang kandidat atau leader menemukan term-nya usang (lebih rendah dari term server lain), ia segera mundur.

2. Entri Log

Log adalah komponen utama Raft. Ini adalah urutan entri yang terurut, di mana setiap entri log mewakili perintah yang akan dieksekusi oleh state machine. Setiap entri berisi:

• Perintah: Operasi aktual yang akan dilakukan (misalnya, "set x=5", "create user").
• Term: Term di mana entri tersebut dibuat di leader.
• Indeks: Posisi entri dalam log. Entri log diurutkan secara ketat berdasarkan indeks.

Log bersifat persisten, yang berarti entri ditulis ke penyimpanan yang stabil sebelum menanggapi klien, melindungi dari kehilangan data saat terjadi crash.

3. State Machine

Setiap server dalam klaster Raft memelihara sebuah state machine. Ini adalah komponen spesifik aplikasi yang memproses entri log yang telah di-commit. Untuk memastikan konsistensi, state machine harus deterministik (diberikan status awal dan urutan perintah yang sama, ia selalu menghasilkan output dan status akhir yang sama) dan idempoten (menerapkan perintah yang sama beberapa kali memiliki efek yang sama seperti menerapkannya sekali, yang membantu dalam menangani percobaan ulang dengan baik, meskipun komitmen log Raft sebagian besar menjamin aplikasi tunggal).

4. Indeks Commit

commitIndex adalah indeks entri log tertinggi yang diketahui telah di-commit. Ini berarti ia telah direplikasi dengan aman ke mayoritas server dan dapat diterapkan ke state machine. Leader menentukan commitIndex, dan follower memperbarui commitIndex mereka berdasarkan RPC AppendEntries dari leader. Semua entri hingga commitIndex dianggap permanen dan tidak dapat dibatalkan.

5. Snapshot

Seiring waktu, log yang direplikasi dapat tumbuh sangat besar, menghabiskan ruang disk yang signifikan dan membuat replikasi dan pemulihan log menjadi lambat. Raft mengatasi ini dengan snapshot. Snapshot adalah representasi ringkas dari status state machine pada titik waktu tertentu. Alih-alih menyimpan seluruh log, server dapat secara berkala membuat "snapshot" dari status mereka, membuang semua entri log hingga titik snapshot, dan kemudian mereplikasi snapshot ke follower baru atau yang tertinggal. Proses ini secara signifikan meningkatkan efisiensi:

• Log Ringkas: Mengurangi jumlah data log persisten.
• Pemulihan Lebih Cepat: Server baru atau yang mengalami crash dapat menerima snapshot alih-alih memutar ulang seluruh log dari awal.
• RPC InstallSnapshot: Raft mendefinisikan RPC InstallSnapshot untuk mentransfer snapshot dari leader ke follower.

Meskipun efektif, pembuatan snapshot menambah kompleksitas pada implementasi, terutama dalam mengelola pembuatan snapshot bersamaan, pemotongan log, dan transmisi.

Implementasi Raft: Pertimbangan Praktis untuk Penerapan Global

Menerjemahkan desain Raft yang elegan menjadi sistem yang kuat dan siap produksi, terutama untuk audiens global dan infrastruktur yang beragam, melibatkan penanganan beberapa tantangan rekayasa praktis.

1. Latensi Jaringan dan Partisi dalam Konteks Global

Untuk sistem terdistribusi global, latensi jaringan adalah faktor signifikan. Klaster Raft biasanya memerlukan mayoritas node untuk menyetujui entri log sebelum dapat di-commit. Dalam klaster yang tersebar di berbagai benua, latensi antar node bisa mencapai ratusan milidetik. Ini secara langsung memengaruhi:

• Latensi Commit: Waktu yang dibutuhkan agar permintaan klien di-commit dapat terhambat oleh tautan jaringan paling lambat ke mayoritas replika. Strategi seperti follower hanya-baca (yang tidak memerlukan interaksi leader untuk pembacaan usang) atau konfigurasi kuorum yang sadar geografis (misalnya, 3 node di satu wilayah, 2 di wilayah lain untuk klaster 5-node, di mana mayoritas mungkin berada dalam satu wilayah cepat) dapat mengurangi ini.
• Kecepatan Pemilihan Leader: Latensi tinggi dapat menunda RPC RequestVote, berpotensi menyebabkan suara terpecah lebih sering atau waktu pemilihan yang lebih lama. Menyesuaikan batas waktu pemilihan agar jauh lebih besar dari latensi antar-node pada umumnya sangat penting.
• Penanganan Partisi Jaringan: Jaringan dunia nyata rentan terhadap partisi. Raft menangani partisi dengan benar dengan memastikan bahwa hanya partisi yang berisi mayoritas server yang dapat memilih leader dan membuat kemajuan. Partisi minoritas tidak akan dapat melakukan commit entri baru, sehingga mencegah skenario split-brain. Namun, partisi yang berkepanjangan dalam pengaturan terdistribusi global dapat menyebabkan ketidaktersediaan di wilayah tertentu, yang memerlukan keputusan arsitektur yang cermat tentang penempatan kuorum.

2. Penyimpanan Persisten dan Durabilitas

Kebenaran Raft sangat bergantung pada persistensi log dan statusnya. Sebelum server menanggapi RPC atau menerapkan entri ke state machine-nya, ia harus memastikan bahwa data yang relevan (entri log, current term, votedFor) ditulis ke penyimpanan yang stabil dan di-fsync'd (dibilas ke disk). Ini mencegah kehilangan data jika terjadi crash. Pertimbangannya meliputi:

• Kinerja: Penulisan disk yang sering dapat menjadi hambatan kinerja. Mengelompokkan penulisan dan menggunakan SSD berkinerja tinggi adalah optimisasi umum.
• Keandalan: Memilih solusi penyimpanan yang kuat dan tahan lama (disk lokal, penyimpanan terpasang jaringan, penyimpanan blok cloud) sangat penting.
• WAL (Write-Ahead Log): Seringkali, implementasi Raft menggunakan write-ahead log untuk durabilitas, mirip dengan basis data, untuk memastikan bahwa perubahan ditulis ke disk sebelum diterapkan di memori.

3. Interaksi Klien dan Model Konsistensi

Klien berinteraksi dengan klaster Raft dengan mengirimkan permintaan ke leader. Menangani permintaan klien melibatkan:

• Penemuan Leader: Klien memerlukan mekanisme untuk menemukan leader saat ini. Ini bisa melalui mekanisme penemuan layanan, titik akhir tetap yang mengarahkan ulang, atau dengan mencoba server sampai salah satunya merespons sebagai leader.
• Percobaan Ulang Permintaan: Klien harus siap untuk mencoba kembali permintaan jika leader berubah atau jika terjadi kesalahan jaringan.
• Konsistensi Baca: Raft terutama menjamin konsistensi yang kuat untuk penulisan. Untuk pembacaan, beberapa model dimungkinkan:
  • Pembacaan Sangat Konsisten: Klien dapat meminta leader untuk memastikan statusnya mutakhir dengan mengirimkan heartbeat ke mayoritas followernya sebelum melayani pembacaan. Ini menjamin kesegaran tetapi menambah latensi.
  • Pembacaan Berbasis Sewa Leader: Leader dapat memperoleh 'sewa' dari mayoritas node untuk periode singkat, di mana ia tahu bahwa ia masih leader dan dapat melayani pembacaan tanpa konsensus lebih lanjut. Ini lebih cepat tetapi terikat waktu.
  • Pembacaan Usang (dari Follower): Membaca langsung dari follower dapat menawarkan latensi lebih rendah tetapi berisiko membaca data usang jika log follower tertinggal dari leader. Ini dapat diterima untuk aplikasi di mana konsistensi eventual sudah cukup untuk pembacaan.

4. Perubahan Konfigurasi (Keanggotaan Klaster)

Mengubah keanggotaan klaster Raft (menambah atau menghapus server) adalah operasi kompleks yang juga harus dilakukan melalui konsensus untuk menghindari inkonsistensi atau skenario split-brain. Raft mengusulkan teknik yang disebut Joint Consensus:

• Dua Konfigurasi: Selama perubahan konfigurasi, sistem untuk sementara beroperasi dengan dua konfigurasi yang tumpang tindih: konfigurasi lama (C_old) dan konfigurasi baru (C_new).
• Status Joint Consensus (C_old, C_new): Leader mengusulkan entri log khusus yang mewakili konfigurasi gabungan. Setelah entri ini di-commit (membutuhkan persetujuan dari mayoritas di kedua C_old dan C_new), sistem berada dalam keadaan transisi. Sekarang, keputusan memerlukan mayoritas dari kedua konfigurasi. Ini memastikan bahwa selama transisi, baik konfigurasi lama maupun baru tidak dapat membuat keputusan secara sepihak, mencegah divergensi.
• Transisi ke C_new: Setelah entri log konfigurasi gabungan di-commit, leader mengusulkan entri log lain yang hanya mewakili konfigurasi baru (C_new). Setelah entri kedua ini di-commit, konfigurasi lama dibuang, dan sistem beroperasi semata-mata di bawah C_new.
• Keamanan: Proses seperti komit dua fase ini memastikan bahwa tidak ada titik di mana dua leader yang bertentangan dapat terpilih (satu di bawah C_old, satu di bawah C_new) dan bahwa sistem tetap beroperasi selama perubahan.

Mengimplementasikan perubahan konfigurasi dengan benar adalah salah satu bagian paling menantang dari implementasi Raft karena banyaknya kasus tepi dan skenario kegagalan selama keadaan transisi.

5. Menguji Sistem Terdistribusi: Pendekatan yang Ketat

Menguji algoritma konsensus terdistribusi seperti Raft sangat menantang karena sifatnya yang non-deterministik dan banyaknya mode kegagalan. Tes unit sederhana tidak cukup. Pengujian yang ketat melibatkan:

• Injeksi Kesalahan: Secara sistematis memperkenalkan kegagalan seperti crash node, partisi jaringan, penundaan pesan, dan pengurutan ulang pesan. Alat seperti Jepsen dirancang khusus untuk tujuan ini.
• Pengujian Berbasis Properti: Mendefinisikan invarian dan properti keamanan (misalnya, paling banyak satu leader per term, entri yang di-commit tidak pernah hilang) dan menguji bahwa implementasi menjunjung tinggi ini dalam berbagai kondisi.
• Pemeriksaan Model: Untuk bagian-bagian kritis dari algoritma, teknik verifikasi formal dapat digunakan untuk membuktikan kebenaran, meskipun ini sangat terspesialisasi.
• Lingkungan Simulasi: Menjalankan tes di lingkungan yang mensimulasikan kondisi jaringan (latensi, kehilangan paket) yang khas dari penyebaran global.

Kasus Penggunaan dan Aplikasi Dunia Nyata

Kepraktisan dan kemudahan pemahaman Raft telah menyebabkan adopsi yang luas di berbagai komponen infrastruktur kritis:

1. Penyimpanan Key-Value Terdistribusi dan Replikasi Basis Data

• etcd: Sebagai komponen dasar Kubernetes, etcd menggunakan Raft untuk menyimpan dan mereplikasi data konfigurasi, informasi penemuan layanan, dan mengelola status klaster. Keandalannya sangat penting agar Kubernetes dapat berfungsi dengan benar.
• Consul: Dikembangkan oleh HashiCorp, Consul menggunakan Raft untuk backend penyimpanan terdistribusinya, memungkinkan penemuan layanan, pemeriksaan kesehatan, dan manajemen konfigurasi di lingkungan infrastruktur yang dinamis.
• TiKV: Penyimpanan key-value transaksional terdistribusi yang digunakan oleh TiDB (basis data SQL terdistribusi) mengimplementasikan Raft untuk replikasi data dan jaminan konsistensinya.
• CockroachDB: Basis data SQL terdistribusi global ini menggunakan Raft secara ekstensif untuk mereplikasi data di beberapa node dan geografi, memastikan ketersediaan tinggi dan konsistensi yang kuat bahkan di hadapan kegagalan seluruh wilayah.

2. Penemuan Layanan dan Manajemen Konfigurasi

Raft menyediakan fondasi yang ideal untuk sistem yang perlu menyimpan dan mendistribusikan metadata kritis tentang layanan dan konfigurasi di seluruh klaster. Ketika sebuah layanan mendaftar atau konfigurasinya berubah, Raft memastikan bahwa semua node pada akhirnya menyetujui status baru, memungkinkan pembaruan dinamis tanpa intervensi manual.

3. Koordinator Transaksi Terdistribusi

Untuk sistem yang memerlukan atomisitas di beberapa operasi atau layanan, Raft dapat menopang koordinator transaksi terdistribusi, memastikan bahwa log transaksi direplikasi secara konsisten sebelum melakukan perubahan di seluruh partisipan.

4. Koordinasi Klaster dan Pemilihan Leader di Sistem Lain

Selain penggunaan basis data atau penyimpanan key-value secara eksplisit, Raft sering disematkan sebagai perpustakaan atau komponen inti untuk mengelola tugas koordinasi, memilih leader untuk proses terdistribusi lainnya, atau menyediakan bidang kontrol yang andal dalam sistem yang lebih besar. Misalnya, banyak solusi cloud-native memanfaatkan Raft untuk mengelola status komponen bidang kontrol mereka.

Kelebihan dan Kekurangan Raft

Meskipun Raft menawarkan manfaat yang signifikan, penting untuk memahami trade-off-nya.

Kelebihan:

• Kemudahan Pemahaman: Tujuan desain utamanya, membuatnya lebih mudah untuk diimplementasikan, di-debug, dan dipahami daripada algoritma konsensus yang lebih tua seperti Paxos.
• Konsistensi Kuat: Memberikan jaminan konsistensi yang kuat untuk entri log yang di-commit, memastikan integritas dan keandalan data.
• Toleransi Kesalahan: Dapat mentolerir kegagalan minoritas node (hingga (N-1)/2 kegagalan dalam klaster N-node) tanpa kehilangan ketersediaan atau konsistensi.
• Kinerja: Dalam kondisi stabil (tidak ada perubahan leader), Raft dapat mencapai throughput tinggi karena leader memproses semua permintaan secara berurutan dan mereplikasi secara paralel, memanfaatkan bandwidth jaringan secara efisien.
• Peran yang Terdefinisi dengan Baik: Peran yang jelas (Leader, Follower, Kandidat) dan transisi status menyederhanakan model mental dan implementasi.
• Perubahan Konfigurasi: Menawarkan mekanisme yang kuat (Joint Consensus) untuk menambahkan atau menghapus node dari klaster dengan aman tanpa mengorbankan konsistensi.

Kekurangan:

• Hambatan Leader: Semua permintaan tulis klien harus melalui leader. Dalam skenario dengan throughput tulis yang sangat tinggi atau di mana leader secara geografis jauh dari klien, ini bisa menjadi hambatan kinerja.
• Latensi Baca: Mencapai pembacaan yang sangat konsisten seringkali memerlukan komunikasi dengan leader, yang berpotensi menambah latensi. Membaca dari follower berisiko data usang.
• Persyaratan Kuorum: Memerlukan mayoritas node untuk tersedia untuk melakukan commit entri baru. Dalam klaster 5-node, 2 kegagalan dapat ditoleransi. Jika 3 node gagal, klaster menjadi tidak tersedia untuk penulisan. Ini bisa menjadi tantangan di lingkungan yang sangat terpartisi atau tersebar secara geografis di mana mempertahankan mayoritas di seluruh wilayah sulit.
• Sensitivitas Jaringan: Sangat sensitif terhadap latensi dan partisi jaringan, yang dapat memengaruhi waktu pemilihan dan throughput sistem secara keseluruhan, terutama dalam penyebaran yang terdistribusi luas.
• Kompleksitas Perubahan Konfigurasi: Meskipun kuat, mekanisme Joint Consensus adalah salah satu bagian yang lebih rumit dari algoritma Raft untuk diimplementasikan dengan benar dan diuji secara menyeluruh.
• Titik Kegagalan Tunggal (untuk Penulisan): Meskipun toleran terhadap kegagalan leader, jika leader mati secara permanen dan leader baru tidak dapat dipilih (misalnya, karena partisi jaringan atau terlalu banyak kegagalan), sistem tidak dapat membuat kemajuan pada penulisan.

Kesimpulan: Menguasai Konsensus Terdistribusi untuk Sistem Global yang Tangguh

Algoritma Raft berdiri sebagai bukti kekuatan desain yang bijaksana dalam menyederhanakan masalah yang kompleks. Penekanannya pada kemudahan pemahaman telah mendemokratisasi konsensus terdistribusi, memungkinkan jangkauan pengembang dan organisasi yang lebih luas untuk membangun sistem yang sangat tersedia dan toleran terhadap kesalahan tanpa menyerah pada kompleksitas misterius dari pendekatan sebelumnya.

Dari mengorkestrasi klaster kontainer dengan Kubernetes (melalui etcd) hingga menyediakan penyimpanan data yang tangguh untuk basis data global seperti CockroachDB, Raft adalah pekerja keras yang diam-diam, memastikan bahwa dunia digital kita tetap konsisten dan operasional. Mengimplementasikan Raft bukanlah tugas yang sepele, tetapi kejelasan spesifikasinya dan kekayaan ekosistem di sekitarnya menjadikannya usaha yang memuaskan bagi mereka yang berkomitmen untuk membangun generasi berikutnya dari infrastruktur yang kuat dan dapat diskalakan.

Wawasan yang Dapat Ditindaklanjuti untuk Pengembang dan Arsitek:

• Prioritaskan Pemahaman: Sebelum mencoba implementasi, investasikan waktu untuk memahami secara menyeluruh setiap aturan dan transisi status Raft. Makalah asli dan penjelasan visual adalah sumber daya yang tak ternilai.
• Manfaatkan Pustaka yang Ada: Untuk sebagian besar aplikasi, pertimbangkan untuk menggunakan implementasi Raft yang sudah teruji dengan baik (misalnya, dari etcd, pustaka Raft HashiCorp) daripada membangun dari awal, kecuali jika persyaratan Anda sangat khusus atau Anda sedang melakukan penelitian akademis.
• Pengujian yang Ketat Tidak Dapat Ditawar: Injeksi kesalahan, pengujian berbasis properti, dan simulasi ekstensif skenario kegagalan sangat penting untuk setiap sistem konsensus terdistribusi. Jangan pernah berasumsi "itu berfungsi" tanpa merusaknya secara menyeluruh.
• Desain untuk Latensi Global: Saat menerapkan secara global, pertimbangkan dengan cermat penempatan kuorum Anda, topologi jaringan, dan strategi pembacaan klien untuk mengoptimalkan baik konsistensi maupun kinerja di berbagai wilayah geografis.
• Persistensi dan Durabilitas: Pastikan lapisan penyimpanan dasar Anda kuat dan bahwa operasi fsync atau yang setara digunakan dengan benar untuk mencegah kehilangan data dalam skenario crash.

Seiring sistem terdistribusi terus berevolusi, prinsip-prinsip yang diwujudkan oleh Raft—kejelasan, ketahanan, dan toleransi kesalahan—akan tetap menjadi landasan rekayasa perangkat lunak yang andal. Dengan menguasai Raft, Anda membekali diri Anda dengan alat yang ampuh untuk membangun aplikasi yang tangguh dan dapat diskalakan secara global yang dapat menahan kekacauan yang tak terhindarkan dari komputasi terdistribusi.