分散合意の習得：グローバルシステム向けRaftアルゴリズム実装の詳細解説

ますます相互接続が進む現代世界において、分散システムはeコマースプラットフォームや金融機関から、クラウドコンピューティング基盤やリアルタイム通信ツールに至るまで、ほぼすべてのデジタルサービスのバックボーンとなっています。これらのシステムは、ワークロードとデータを複数のマシンに分散させることで、比類のないスケーラビリティ、可用性、回復力を提供します。しかし、この力には重大な課題が伴います。それは、ネットワークの遅延、ノードの障害、同時操作に直面しても、すべてのコンポーネントがシステムの「状態」について合意することを保証することです。この基本的な問題は分散合意として知られています。

非同期で障害が発生しやすい分散環境で合意を達成することは、非常に複雑であることで知られています。数十年にわたり、この課題を解決するための主要なアルゴリズムはPaxosであり、その理論的な健全性は高く評価されていましたが、複雑で実装が難しいとしばしば批判されていました。そこに登場したのが、わかりやすさを第一の目標として設計されたアルゴリズム、Raftです。Raftは、フォールトトレランスとパフォーマンスの点でPaxosと同等でありながら、開発者がはるかに把握しやすく、その上に構築しやすい構造を目指しています。

この包括的なガイドでは、Raftアルゴリズムを深く掘り下げ、その基本原則、動作メカニズム、実践的な実装上の考慮事項、そして堅牢でグローバルに分散されたアプリケーションを構築する上での重要な役割を探ります。あなたが経験豊富なアーキテクトであれ、分散システムのエンジニアであれ、あるいは高可用性サービスを構築することを目指す開発者であれ、Raftを理解することは、現代のコンピューティングの複雑さを習得するための不可欠な一歩です。

現代アーキテクチャにおける分散合意の不可欠な必要性

世界規模のeコマースプラットフォームが毎秒数百万のトランザクションを処理していると想像してみてください。顧客データ、在庫レベル、注文ステータスなど、すべてが大陸をまたぐ多数のデータセンター間で一貫性を保つ必要があります。複数のサーバーに分散された銀行システムの台帳は、口座残高について一瞬の不一致も許されません。これらのシナリオは、分散合意がいかに重要であるかを浮き彫りにしています。

分散システムに内在する課題

分散システムは、その性質上、モノリシックなアプリケーションには存在しない無数の課題をもたらします。これらの課題を理解することは、Raftのようなアルゴリズムの洗練性と必要性を認識する上で不可欠です。

• 部分的障害：動作するか完全に停止するかの単一サーバーとは異なり、分散システムでは一部のノードが障害を起こしても他のノードが動作を続けることがあります。サーバーがクラッシュしたり、ネットワーク接続が切断されたり、ディスクが破損したりしても、クラスターの残りの部分は機能し続けます。システムは、これらの部分的障害にもかかわらず、正しく動作し続けなければなりません。
• ネットワーク分断：ノードを接続するネットワークは常に信頼できるとは限りません。ネットワーク分断は、ノードのサブセット間の通信が途絶え、実際には稼働しているにもかかわらず、特定のノードが障害を起こしたように見える場合に発生します。システムの異なる部分が古い情報や矛盾した情報に基づいて独立して動作する「スプリットブレイン」シナリオを解決することは、合意問題の中核です。
• 非同期通信：ノード間のメッセージは遅延、順序の入れ替わり、または完全に失われる可能性があります。グローバルなクロックやメッセージ配信時間に関する保証がないため、イベントの一貫した順序や決定的なシステム状態を確立することが困難です。
• 同時実行性：複数のノードが同じデータ片を更新しようとしたり、同時にアクションを開始したりする可能性があります。これらの操作を調整するメカニズムがなければ、競合や不整合は避けられません。
• 予測不可能なレイテンシ：特にグローバルに分散されたデプロイメントでは、ネットワークレイテンシは大幅に変動する可能性があります。ある地域では高速な操作が、別の地域では遅くなる可能性があり、意思決定プロセスや調整に影響を与えます。

なぜ合意が信頼性の礎石なのか

合意アルゴリズムは、これらの課題を解決するための基本的な構成要素を提供します。それらは、信頼性の低いコンポーネントの集合体が、単一で信頼性が高く、一貫性のあるユニットとして集合的に機能することを可能にします。具体的には、合意は以下の達成に役立ちます。

• ステートマシンレプリケーション (SMR)：多くのフォールトトレラントな分散システムの中心的な考え方です。すべてのノードが操作の順序に合意し、各ノードが同じ初期状態で始まり、それらの操作を同じ順序で実行すれば、すべてのノードは同じ最終状態に到達します。合意は、このグローバルな操作の順序に合意するためのメカニズムです。
• 高可用性：ノードの少数派が障害を起こしてもシステムが動作し続けることを可能にすることで、合意はサービスがアクセス可能で機能的であり続けることを保証し、ダウンタイムを最小限に抑えます。
• データ一貫性：データのすべてのレプリカが同期を保つことを保証し、競合する更新を防ぎ、クライアントが常に最新で正しい情報を読み取ることを保証します。
• フォールトトレランス：システムは、特定数の任意のノード障害（通常はクラッシュ障害）を許容し、人為的な介入なしに進捗を続けることができます。

Raftの紹介：合意へのわかりやすいアプローチ

Raftは、分散合意を身近なものにするという明確な目的を持って学術界から生まれました。その著者であるDiego OngaroとJohn Ousterhoutは、Raftを明確にわかりやすさのために設計し、合意アルゴリズムのより広範な採用と正しい実装を可能にすることを目指しました。

Raftの核心設計哲学：わかりやすさ第一

Raftは、複雑な合意問題を、それぞれが独自の特定のルールと動作を持つ、比較的独立したいくつかのサブプロブレムに分解します。このモジュール性が理解を大いに助けます。主要な設計原則には以下が含まれます。

• リーダー中心のアプローチ：すべてのノードが意思決定に等しく参加する他のいくつかの合意アルゴリズムとは異なり、Raftは単一のリーダーを指定します。リーダーは複製されたログの管理とすべてのクライアントリクエストの調整を担当します。これにより、ログ管理が簡素化され、ノード間の相互作用の複雑さが軽減されます。
• 強力なリーダー：リーダーは、新しいログエントリを提案し、それらがいつコミットされるかを決定する究極の権威です。フォロワーは受動的にリーダーのログを複製し、リーダーのリクエストに応答します。
• 決定論的な選出：Raftはランダム化された選挙タイムアウトを採用して、特定の選挙期間で通常1つの候補者のみがリーダーとして選出されることを保証します。
• ログの一貫性：Raftは、その複製ログに強力な一貫性特性を強制し、コミットされたエントリが決してロールバックされず、すべてのコミットされたエントリが最終的にすべての利用可能なノードに現れることを保証します。

Paxosとの簡単な比較

Raft以前は、Paxosが分散合意の事実上の標準でした。強力である一方、Paxosは理解し、正しく実装することが非常に難しいことで知られています。その設計は、役割（proposer, acceptor, learner）を分離し、複数のリーダーが同時に存在することを許可する（ただし、値をコミットできるのは1つだけ）ため、複雑な相互作用やエッジケースにつながる可能性があります。

対照的に、Raftは状態空間を単純化します。リーダーがすべてのログの変更に責任を持つ強力なリーダーモデルを強制します。役割（リーダー、フォロワー、候補者）とそれらの間の遷移を明確に定義します。この構造により、Raftの動作はより直感的で推論しやすくなり、実装バグが少なくなり、開発サイクルが速くなります。当初Paxosで苦労した多くの実世界のシステムは、Raftを採用することで成功を収めています。

Raftにおける3つの基本的な役割

Raftクラスター内の各サーバーは、常にリーダー、フォロワー、または候補者の3つの状態のいずれかにあります。これらの役割は排他的かつ動的であり、サーバーは特定のルールとイベントに基づいてこれらの間を遷移します。

1. フォロワー

• 受動的な役割：フォロワーはRaftで最も受動的な状態です。リーダーや候補者からのリクエストに単に応答します。
• ハートビートの受信：フォロワーは、リーダーから定期的にハートビート（空のAppendEntries RPC）を受信することを期待しています。フォロワーが特定のelection timeout期間内にハートビートまたはAppendEntries RPCを受信しない場合、リーダーが障害を起こしたとみなし、候補者状態に遷移します。
• 投票：選挙中、フォロワーは1つのterm（任期）につき最大1人の候補者に投票します。
• ログ複製：フォロワーはリーダーの指示に従って、ローカルログにログエントリを追加します。

2. 候補者

• 選挙の開始：フォロワーがタイムアウト（リーダーからの連絡がない）すると、候補者状態に遷移して新しい選挙を開始します。
• 自己投票：候補者は自身のcurrent termをインクリメントし、自分自身に投票し、クラスター内の他のすべてのサーバーにRequestVote RPCを送信します。
• 選挙の勝利：候補者が同じterm（任期）に対してクラスター内のサーバーの過半数から票を獲得した場合、リーダー状態に遷移します。
• 降格：候補者がより高いterm（任期）を持つ別のサーバーを発見した場合、または正当なリーダーからAppendEntries RPCを受信した場合、フォロワー状態に戻ります。

3. リーダー

• 唯一の権威：Raftクラスターには、特定のterm（任期）において常に1人のリーダーしか存在しません。リーダーは、すべてのクライアントとの対話、ログ複製、および一貫性の保証を担当します。
• ハートビートの送信：リーダーは定期的にAppendEntries RPC（ハートビート）をすべてのフォロワーに送信し、その権威を維持し、新しい選挙を防ぎます。
• ログ管理：リーダーはクライアントリクエストを受け入れ、新しいログエントリをローカルログに追加し、これらのエントリをすべてのフォロワーに複製します。
• コミット：リーダーは、エントリがサーバーの過半数に安全に複製され、ステートマシンにコミットできる時期を決定します。
• 降格：リーダーがより高いtermを持つサーバーを発見した場合、即座に降格してフォロワーに戻ります。これにより、システムが常に最も高い既知のtermで進捗することが保証されます。

Raftの動作フェーズ：詳細なウォークスルー

Raftは、リーダー選出とログ複製の連続的なサイクルを通じて動作します。これら2つの主要なメカニズムは、重要な安全性特性とともに、クラスターが一貫性とフォールトトレランスを維持することを保証します。

1. リーダー選出

リーダー選出プロセスはRaftの運用において基本的であり、クラスターがアクションを調整するための単一の権威あるノードを常に持つことを保証します。

• 選挙タイムアウト：各フォロワーは、ランダム化されたelection timeout（通常150-300ms）を維持します。フォロワーがこのタイムアウト期間内に現在のリーダーから通信（ハートビートまたはAppendEntries RPC）を受け取らない場合、リーダーが障害を起こしたか、ネットワーク分断が発生したとみなします。
• 候補者への遷移：タイムアウトすると、フォロワーはCandidate状態に遷移します。自身のcurrent termをインクリメントし、自分自身に投票し、選挙タイマーをリセットします。
• RequestVote RPC：次に、候補者はクラスター内の他のすべてのサーバーにRequestVote RPCを送信します。このRPCには、候補者のcurrent term、candidateId、および自身のlast log indexとlast log termに関する情報が含まれます（これがなぜ安全性にとって重要なのかは後述します）。
• 投票ルール：サーバーは、以下の場合に候補者に投票を許可します：
  1. 自身のcurrent termが候補者のterm以下であること。
  2. 現在のtermでまだ他の候補者に投票していないこと。
  3. 候補者のログが自身のものと少なくとも同等に最新であること。これは、最初にlast log termを比較し、termが同じ場合はlast log indexを比較して判断されます。候補者のログが投票者のログに含まれるすべてのコミット済みエントリを含んでいる場合、その候補者は「最新」とみなされます。これは選挙制限として知られ、安全性にとって非常に重要です。
• 選挙の勝利：候補者は、同じtermに対してクラスター内のサーバーの過半数から票を獲得すると、新しいリーダーになります。選出されると、新しいリーダーはすぐに他のすべてのサーバーにAppendEntries RPC（ハートビート）を送信し、その権威を確立し、新しい選挙を防ぎます。
• 票の分割と再試行：複数の候補者が同時に現れ、どの候補者も過半数を獲得できない票の分割が発生する可能性があります。これを解決するために、各候補者はランダム化された選挙タイムアウトを持ちます。候補者のタイムアウトが選挙に勝つか新しいリーダーからの連絡なしに期限切れになった場合、termをインクリメントして新しい選挙を開始します。ランダム化は、票の分割が稀であり、迅速に解決されることを保証するのに役立ちます。
• より高いTermの発見：候補者（または任意のサーバー）が自身のcurrent termより高いtermを持つRPCを受信した場合、即座に自身のcurrent termをより高い値に更新し、follower状態に戻ります。これにより、古い情報を持つサーバーがリーダーになろうとしたり、正当なリーダーを妨害したりすることがなくなります。

2. ログ複製

リーダーが選出されると、その主な責任は複製されたログを管理し、クラスター全体の一貫性を確保することです。これには、クライアントコマンドの受け入れ、ログへの追加、フォロワーへの複製が含まれます。

• クライアントリクエスト：すべてのクライアントリクエスト（ステートマシンによって実行されるコマンド）はリーダーに送られます。クライアントがフォロワーに連絡した場合、フォロワーはそのリクエストを現在のリーダーにリダイレクトします。
• リーダーのログへの追加：リーダーがクライアントコマンドを受信すると、そのコマンドを新しいlog entryとしてローカルログに追加します。各ログエントリには、コマンド自体、受信したterm、およびそのlog indexが含まれます。
• AppendEntries RPC：次に、リーダーはすべてのフォロワーにAppendEntries RPCを送信し、新しいログエントリ（またはエントリのバッチ）をそれぞれのログに追加するよう要求します。これらのRPCには以下が含まれます：
  • term: リーダーの現在のterm。
  • leaderId: リーダーのID（フォロワーがクライアントをリダイレクトするため）。
  • prevLogIndex: 新しいエントリの直前のログエントリのインデックス。
  • prevLogTerm: prevLogIndexエントリのterm。これら2つ（prevLogIndex、prevLogTerm）はログマッチング特性にとって重要です。
  • entries[]: 保存するログエントリ（ハートビートの場合は空）。
  • leaderCommit: リーダーのcommitIndex（コミットされたことがわかっている最も高いログエントリのインデックス）。
• 一貫性チェック（ログマッチング特性）：フォロワーがAppendEntries RPCを受信すると、一貫性チェックを実行します。自身のログにprevLogIndexにprevLogTermと一致するtermを持つエントリが含まれているかを確認します。このチェックが失敗した場合、フォロワーはAppendEntries RPCを拒否し、リーダーに自身のログが不整合であることを通知します。
• 不整合の解決：フォロワーがAppendEntries RPCを拒否した場合、リーダーはそのフォロワーのnextIndexをデクリメントし、AppendEntries RPCを再試行します。nextIndexは、リーダーが特定のフォロワーに送信する次のログエントリのインデックスです。このプロセスは、nextIndexがリーダーとフォロワーのログが一致する点に達するまで続きます。一致が見つかると、フォロワーは後続のログエントリを受け入れることができ、最終的に自身のログをリーダーのものと一致させます。
• エントリのコミット：エントリは、リーダーがそれをサーバーの過半数（自身を含む）に正常に複製したときにコミットされたと見なされます。コミットされると、エントリはローカルのステートマシンに適用できます。リーダーは自身のcommitIndexを更新し、これを後続のAppendEntries RPCに含めて、フォロワーにコミットされたエントリを通知します。フォロワーは、リーダーのleaderCommitに基づいて自身のcommitIndexを更新し、そのインデックスまでのエントリをステートマシンに適用します。
• リーダー完全性特性：Raftは、特定のtermでログエントリがコミットされた場合、その後続のすべてのリーダーもそのログエントリを持っていなければならないことを保証します。この特性は選挙制限によって強制されます：候補者は、自身のログが他のサーバーの過半数と少なくとも同等に最新である場合にのみ選挙に勝つことができます。これにより、コミットされたエントリを上書きしたり見逃したりする可能性のあるリーダーが選出されるのを防ぎます。

3. 安全性特性と保証

Raftの堅牢性は、不整合を防ぎ、データの完全性を保証する、慎重に設計されたいくつかの安全性特性に由来します。

• 選出の安全性：特定のtermで選出されるリーダーは最大1人です。これは、フォロワーが1termにつき最大1票しか与えず、候補者が過半数の票を必要とする投票メカニズムによって強制されます。
• リーダー完全性：特定のtermでログエントリがコミットされた場合、そのエントリは後続のすべてのリーダーのログに存在します。これは、コミットされたデータの損失を防ぐために非常に重要であり、主に選挙制限によって保証されます。
• ログマッチング特性：2つのログが同じインデックスとtermを持つエントリを含んでいる場合、それらのログは先行するすべてのエントリにおいて同一です。これにより、ログの一貫性チェックが簡素化され、リーダーがフォロワーのログを効率的に最新の状態にすることができます。
• コミットの安全性：エントリが一度コミットされると、それは決して元に戻されたり上書きされたりすることはありません。これはリーダー完全性とログマッチング特性の直接的な結果です。エントリがコミットされると、それは永久に保存されたと見なされます。

Raftにおける主要な概念とメカニズム

役割や動作フェーズ以外にも、Raftは状態を管理し、正当性を保証するためにいくつかの核となる概念に依存しています。

1. Term (任期)

Raftにおけるtermは、連続的に増加する整数です。これはクラスターの論理クロックとして機能します。各termは選挙で始まり、選挙が成功すると、そのtermのために単一のリーダーが選出されます。termは、古い情報を特定し、サーバーが常に最新の情報に従うことを保証するために不可欠です。

• サーバーはすべてのRPCで自身のcurrent termを交換します。
• サーバーがより高いtermを持つ別のサーバーを発見した場合、自身のcurrent termを更新し、follower状態に戻ります。
• 候補者またはリーダーが自身のtermが古い（他のサーバーのtermより低い）ことを発見した場合、即座に降格します。

2. ログエントリ

logはRaftの中心的なコンポーネントです。これは順序付けられたエントリのシーケンスであり、各log entryはステートマシンによって実行されるコマンドを表します。各エントリには以下が含まれます。

• コマンド：実行される実際の操作（例：「set x=5」、「create user」）。
• Term：エントリがリーダーで作成されたterm。
• インデックス：ログ内でのエントリの位置。ログエントリはインデックスによって厳密に順序付けられています。

ログは永続的であり、つまり、エントリはクライアントに応答する前に安定したストレージに書き込まれ、クラッシュ時のデータ損失から保護されます。

3. ステートマシン

Raftクラスター内のすべてのサーバーはstate machineを維持します。これは、コミットされたログエントリを処理するアプリケーション固有のコンポーネントです。一貫性を確保するために、ステートマシンは決定論的（同じ初期状態とコマンドのシーケンスが与えられた場合、常に同じ出力と最終状態を生成する）であり、かつ冪等（同じコマンドを複数回適用しても、一度適用したのと同じ効果がある。これは再試行を適切に処理するのに役立つが、Raftのログコミットメントが単一の適用をほぼ保証する）でなければなりません。

4. コミットインデックス

commitIndexは、コミットされたことがわかっている最も高いログエントリのインデックスです。これは、それがサーバーの過半数に安全に複製され、ステートマシンに適用できることを意味します。リーダーがcommitIndexを決定し、フォロワーはリーダーのAppendEntries RPCに基づいて自身のcommitIndexを更新します。commitIndexまでのすべてのエントリは永続的と見なされ、ロールバックすることはできません。

5. スナップショット

時間が経つにつれて、複製されたログは非常に大きくなり、かなりのディスクスペースを消費し、ログの複製と回復を遅くする可能性があります。Raftはこれをsnapshotsで解決します。スナップショットは、特定の時点でのステートマシンの状態のコンパクトな表現です。ログ全体を保持する代わりに、サーバーは定期的に状態を「スナップショット」し、スナップショットポイントまでのすべてのログエントリを破棄し、そのスナップショットを新しいフォロワーや遅れているフォロワーに複製することができます。このプロセスは効率を大幅に向上させます。

• ログの圧縮：永続的なログデータの量を削減します。
• 高速な回復：新しいサーバーやクラッシュしたサーバーは、最初からログ全体を再生する代わりにスナップショットを受け取ることができます。
• InstallSnapshot RPC：Raftは、リーダーからフォロワーへスナップショットを転送するためのInstallSnapshot RPCを定義しています。

効果的ではあるものの、スナップショット作成は実装に複雑さを加えます。特に、同時スナップショット作成、ログの切り捨て、および転送の管理において顕著です。

Raftの実装：グローバルデプロイメントにおける実践的な考慮事項

Raftの洗練された設計を、特にグローバルなオーディエンスや多様なインフラストラクチャ向けに、堅牢で本番環境に対応したシステムに変換するには、いくつかの実践的なエンジニアリングの課題に対処する必要があります。

1. グローバルコンテキストにおけるネットワークレイテンシと分断

グローバルに分散されたシステムでは、ネットワークレイテンシが重要な要素となります。Raftクラスターは通常、ログエントリをコミットする前にノードの過半数が同意する必要があります。大陸をまたいで広がるクラスターでは、ノード間のレイテンシは数百ミリ秒になることがあります。これは直接的に以下に影響します。

• コミットレイテンシ：クライアントリクエストがコミットされるまでの時間は、レプリカの過半数への最も遅いネットワークリンクによってボトルネックになる可能性があります。読み取り専用フォロワー（古い読み取りにはリーダーとの対話が不要）や、地理的に意識したクォーラム構成（例：5ノードクラスターで1つの地域に3ノード、別の地域に2ノードを配置し、過半数が高速な単一地域内に収まるようにする）などの戦略で、これを緩和できます。
• リーダー選出速度：高レイテンシはRequestVote RPCを遅延させ、票の分割が頻発したり、選挙時間が長くなったりする可能性があります。選挙タイムアウトを典型的なノード間レイテンシよりも大幅に大きく調整することが重要です。
• ネットワーク分断の処理：現実世界のネットワークは分断しやすいです。Raftは、サーバーの過半数を含む分断のみがリーダーを選出し、進捗できるようにすることで、分断を正しく処理します。少数派の分断は新しいエントリをコミットできなくなり、スプリットブレインシナリオを防ぎます。しかし、グローバルに分散されたセットアップで長期間の分断が発生すると、特定の地域で可用性が失われる可能性があり、クォーラムの配置に関する慎重なアーキテクチャ上の決定が必要になります。

2. 永続ストレージと耐久性

Raftの正当性は、そのログと状態の永続性に大きく依存しています。サーバーがRPCに応答したり、エントリをステートマシンに適用したりする前に、関連データ（ログエントリ、current term、votedFor）が安定したストレージに書き込まれ、fsync（ディスクへのフラッシュ）されていることを保証しなければなりません。これにより、クラッシュ時のデータ損失を防ぎます。考慮事項には以下が含まれます。

• パフォーマンス：頻繁なディスク書き込みはパフォーマンスのボトルネックになる可能性があります。書き込みのバッチ処理や高性能SSDの使用は一般的な最適化です。
• 信頼性：堅牢で耐久性のあるストレージソリューション（ローカルディスク、ネットワーク接続ストレージ、クラウドブロックストレージ）を選択することが重要です。
• WAL (Write-Ahead Log)：多くの場合、Raft実装はデータベースと同様に、耐久性のために先行書き込みログ（WAL）を使用し、変更がインメモリで適用される前にディスクに書き込まれることを保証します。

3. クライアントとの対話と一貫性モデル

クライアントはリーダーにリクエストを送信することでRaftクラスターと対話します。クライアントリクエストの処理には以下が含まれます。

• リーダーの発見：クライアントは現在のリーダーを見つけるメカニズムが必要です。これは、サービスディスカバリメカニズム、リダイレクトする固定エンドポイント、またはリーダーとして応答するサーバーが見つかるまで試すことで実現できます。
• リクエストの再試行：リーダーが変更された場合やネットワークエラーが発生した場合、クライアントはリクエストを再試行する準備をしておく必要があります。
• 読み取り一貫性：Raftは主に書き込みに対して強力な一貫性を保証します。読み取りについては、いくつかのモデルが可能です：
  • 強力な一貫性のある読み取り：クライアントはリーダーに、読み取りを提供する前にフォロワーの過半数にハートビートを送信して自身の状態が最新であることを確認するよう要求できます。これにより鮮度が保証されますが、レイテンシが追加されます。
  • リーダーリースによる読み取り：リーダーは短時間、ノードの過半数から「リース」を取得し、その間は自身がまだリーダーであることを認識し、さらなる合意なしに読み取りを提供できます。これは高速ですが、時間制限があります。
  • 古い読み取り（フォロワーから）：フォロワーから直接読み取ることでレイテンシを低くできますが、フォロワーのログがリーダーより遅れている場合に古いデータを読み取るリスクがあります。これは、読み取りに対して結果整合性で十分なアプリケーションで許容されます。

4. 設定変更（クラスターメンバーシップ）

Raftクラスターのメンバーシップを変更する（サーバーを追加または削除する）ことは、不整合やスプリットブレインシナリオを避けるために、同様に合意を介して実行されなければならない複雑な操作です。Raftは共同合意 (Joint Consensus) と呼ばれる手法を提案しています。

• 2つの設定：設定変更中、システムは一時的に2つの重複する設定で動作します：古い設定（C_old）と新しい設定（C_new）。
• 共同合意状態（C_old, C_new）：リーダーは、共同設定を表す特別なログエントリを提案します。このエントリがコミットされると（C_oldとC_newの両方の過半数からの合意が必要）、システムは移行状態になります。この状態では、決定には両方の設定からの過半数が必要になります。これにより、移行中に古い設定も新しい設定も一方的に決定を下すことができなくなり、分岐を防ぎます。
• C_newへの移行：共同設定のログエントリがコミットされると、リーダーは新しい設定のみ（C_new）を表す別のログエントリを提案します。この2番目のエントリがコミットされると、古い設定は破棄され、システムはC_newの下でのみ動作します。
• 安全性：この2フェーズコミットのようなプロセスは、どの時点でも2つの競合するリーダー（1つはC_old下、もう1つはC_new下）が選出されることがなく、システムが変更中も運用可能であり続けることを保証します。

設定変更を正しく実装することは、移行状態中の多数のエッジケースと障害シナリオのため、Raft実装の中で最も困難な部分の1つです。

5. 分散システムのテスト：厳格なアプローチ

Raftのような分散合意アルゴリズムのテストは、その非決定論的な性質と多数の障害モードのため、非常に困難です。単純なユニットテストでは不十分です。厳格なテストには以下が含まれます。

• 障害注入：ノードのクラッシュ、ネットワーク分断、メッセージの遅延、メッセージの順序変更などの障害を体系的に導入します。Jepsenのようなツールはこの目的のために特別に設計されています。
• プロパティベースのテスト：不変条件と安全性特性（例：1termにつき最大1人のリーダー、コミットされたエントリは失われない）を定義し、実装がさまざまな条件下でこれらを維持することをテストします。
• モデル検査：アルゴリズムの重要な部分については、形式的検証技術を使用して正当性を証明することができますが、これは高度に専門的です。
• シミュレートされた環境：グローバルデプロイメントに典型的なネットワーク条件（レイテンシ、パケットロス）をシミュレートする環境でテストを実行します。

ユースケースと実世界での応用

Raftの実用性とわかりやすさは、さまざまな重要なインフラストラクチャコンポーネントでの広範な採用につながっています。

1. 分散キーバリューストアとデータベースレプリケーション

• etcd：Kubernetesの基盤となるコンポーネントであるetcdは、Raftを使用して設定データ、サービスディスカバリ情報、クラスターの状態を保存・複製します。その信頼性は、Kubernetesが正しく機能するために不可欠です。
• Consul：HashiCorpによって開発されたConsulは、分散ストレージバックエンドにRaftを使用し、動的なインフラストラクチャ環境でのサービスディスカバリ、ヘルスチェック、設定管理を可能にします。
• TiKV：分散SQLデータベースであるTiDBで使用される分散トランザクションキーバリューストアは、データレプリケーションと一貫性の保証のためにRaftを実装しています。
• CockroachDB：このグローバル分散SQLデータベースは、複数のノードや地域にわたるデータ複製にRaftを広範に使用し、地域規模の障害に直面しても高い可用性と強力な一貫性を保証します。

2. サービスディスカバリと設定管理

Raftは、サービスや設定に関する重要なメタデータをクラスター全体で保存・配布する必要があるシステムにとって理想的な基盤を提供します。サービスが登録されたり、その設定が変更されたりすると、Raftはすべてのノードが最終的に新しい状態に合意することを保証し、手動介入なしでの動的な更新を可能にします。

3. 分散トランザクションコーディネーター

複数の操作やサービスにわたる原子性が必要なシステムのために、Raftは分散トランザクションコーディネーターを支え、参加者間で変更をコミットする前にトランザクションログが一貫して複製されることを保証することができます。

4. 他のシステムにおけるクラスター調整とリーダー選出

明示的なデータベースやキーバリューストアでの使用を超えて、Raftはしばしばライブラリやコアコンポーネントとして組み込まれ、調整タスクを管理したり、他の分散プロセスのリーダーを選出したり、より大きなシステムで信頼性の高いコントロールプレーンを提供したりします。例えば、多くのクラウドネイティブソリューションは、コントロールプレーンコンポーネントの状態を管理するためにRaftを活用しています。

Raftの利点と欠点

Raftは大きな利点を提供しますが、そのトレードオフを理解することが不可欠です。

利点：

• わかりやすさ：その主要な設計目標であり、Paxosのような古い合意アルゴリズムよりも実装、デバッグ、推論が容易です。
• 強力な一貫性：コミットされたログエントリに対して強力な一貫性保証を提供し、データの完全性と信頼性を確保します。
• フォールトトレランス：可用性や一貫性を失うことなく、ノードの少数派の障害（Nノードクラスターで最大(N-1)/2の障害）を許容できます。
• パフォーマンス：安定した状態（リーダーの変更がない）では、Raftは高いスループットを達成できます。なぜなら、リーダーがすべてのリクエストを順次処理し、並行して複製するため、ネットワーク帯域幅を効率的に活用できるからです。
• 明確に定義された役割：明確な役割（リーダー、フォロワー、候補者）と状態遷移がメンタルモデルと実装を簡素化します。
• 設定変更：一貫性を損なうことなくクラスターからノードを安全に追加または削除するための堅牢なメカニズム（共同合意）を提供します。

欠点：

• リーダーのボトルネック：すべてのクライアントの書き込みリクエストはリーダーを経由しなければなりません。非常に高い書き込みスループットのシナリオや、リーダーがクライアントから地理的に離れている場合、これがパフォーマンスのボトルネックになる可能性があります。
• 読み取りレイテンシ：強力な一貫性のある読み取りを実現するには、しばしばリーダーとの通信が必要となり、レイテンシが追加される可能性があります。フォロワーからの読み取りは古いデータのリスクを伴います。
• クォーラム要件：新しいエントリをコミットするためには、ノードの過半数が利用可能である必要があります。5ノードクラスターでは、2つの障害が許容されます。3つのノードが障害を起こすと、クラスターは書き込みに対して利用できなくなります。これは、地域間で過半数を維持するのが難しい、高度に分断されたり地理的に分散した環境では困難な場合があります。
• ネットワークへの感度：ネットワークレイテンシや分断に非常に敏感であり、特に広範囲に分散されたデプロイメントでは、選挙時間やシステム全体のスループットに影響を与える可能性があります。
• 設定変更の複雑さ：堅牢である一方、共同合意メカニズムは、Raftアルゴリズムの中で正しく実装し、徹底的にテストするのがより複雑な部分の1つです。
• 単一障害点（書き込みに対して）：リーダーの障害に対してはフォールトトレラントですが、リーダーが恒久的にダウンし、新しいリーダーが選出できない場合（例：ネットワーク分断や障害が多すぎるため）、システムは書き込みを進めることができません。

結論：回復力のあるグローバルシステムのための分散合意の習得

Raftアルゴリズムは、複雑な問題を単純化する思慮深い設計の力の証です。そのわかりやすさへの重点は、分散合意を民主化し、より広範な開発者や組織が、以前のアプローチの難解な複雑さに屈することなく、高可用性でフォールトトレラントなシステムを構築することを可能にしました。

Kubernetes（etcd経由）によるコンテナクラスターのオーケストレーションから、CockroachDBのようなグローバルデータベースのための回復力のあるデータストレージの提供まで、Raftは静かな働き者であり、私たちのデジタルワールドが一貫性を保ち、運用可能であり続けることを保証しています。Raftの実装は簡単な作業ではありませんが、その仕様の明確さと周辺エコシステムの豊かさは、次世代の堅牢でスケーラブルなインフラストラクチャを構築することにコミットする人々にとって、やりがいのある試みとなります。

開発者とアーキテクトのための実践的な洞察：

• 理解を優先する：実装を試みる前に、Raftの各ルールと状態遷移を徹底的に理解するために時間を投資してください。オリジナルの論文や視覚的な説明は非常に貴重なリソースです。
• 既存のライブラリを活用する：ほとんどのアプリケーションでは、要件が非常に専門的であるか、学術研究を行っている場合を除き、ゼロから構築するのではなく、十分に検証された既存のRaft実装（例：etcdやHashiCorpのRaftライブラリ）の使用を検討してください。
• 厳格なテストは交渉の余地なし：障害注入、プロパティベースのテスト、および障害シナリオの広範なシミュレーションは、いかなる分散合意システムにとっても最重要です。「動く」と決して思い込まず、徹底的に壊してください。
• グローバルなレイテンシを考慮して設計する：グローバルにデプロイする際は、クォーラムの配置、ネットワークトポロジー、クライアントの読み取り戦略を慎重に検討し、異なる地理的地域間での一貫性とパフォーマンスの両方を最適化してください。
• 永続性と耐久性：基盤となるストレージ層が堅牢であり、クラッシュシナリオでのデータ損失を防ぐためにfsyncまたは同等の操作が正しく使用されていることを確認してください。

分散システムが進化し続ける中で、Raftが体現する原則——明確さ、堅牢性、フォールトトレランス——は、信頼性の高いソフトウェアエンジニアリングの礎であり続けるでしょう。Raftを習得することで、あなたは分散コンピューティングの避けられない混乱に耐えることができる、回復力のある、グローバルにスケーラブルなアプリケーションを構築するための強力なツールを手に入れることができます。