Å mestre distribuert konsensus: En dyptgående titt på implementeringen av Raft-algoritmen for globale systemer

I vår stadig mer sammenkoblede verden er distribuerte systemer ryggraden i nesten alle digitale tjenester, fra e-handelsplattformer og finansinstitusjoner til skytjenesteinfrastruktur og sanntidskommunikasjonsverktøy. Disse systemene tilbyr enestående skalerbarhet, tilgjengelighet og robusthet ved å distribuere arbeidsmengder og data over flere maskiner. Men med denne kraften følger en betydelig utfordring: å sikre at alle komponenter er enige om systemets tilstand, selv i møte med nettverksforsinkelser, nodefeil og samtidige operasjoner. Dette grunnleggende problemet er kjent som distribuert konsensus.

Å oppnå konsensus i et asynkront, feilutsatt distribuert miljø er notorisk komplekst. I flere tiår var Paxos den dominerende algoritmen for å løse denne utfordringen, anerkjent for sin teoretiske soliditet, men ofte kritisert for sin kompleksitet og vanskelighetsgrad ved implementering. Så kom Raft, en algoritme designet med et primært mål: forståelighet. Raft har som mål å være ekvivalent med Paxos når det gjelder feiltoleranse og ytelse, men strukturert på en måte som er langt enklere for utviklere å forstå og bygge videre på.

Denne omfattende guiden dykker dypt inn i Raft-algoritmen, og utforsker dens grunnleggende prinsipper, driftsmekanismer, praktiske implementasjonshensyn og dens avgjørende rolle i å bygge robuste, globalt distribuerte applikasjoner. Enten du er en erfaren arkitekt, en ingeniør innen distribuerte systemer eller en utvikler som ønsker å bygge tjenester med høy tilgjengelighet, er forståelsen av Raft et essensielt skritt mot å mestre kompleksiteten i moderne databehandling.

Det uunnværlige behovet for distribuert konsensus i moderne arkitekturer

Se for deg en global e-handelsplattform som behandler millioner av transaksjoner i sekundet. Kundedata, lagernivåer, ordrestatuser – alt må forbli konsistent på tvers av en rekke datasentre som spenner over kontinenter. En bank sitt hovedbok, spredt over flere servere, har ikke råd til selv et øyeblikks uenighet om en kontosaldo. Disse scenarioene fremhever den kritiske viktigheten av distribuert konsensus.

De iboende utfordringene i distribuerte systemer

Distribuerte systemer introduserer, i sin natur, en myriade av utfordringer som ikke finnes i monolittiske applikasjoner. Å forstå disse utfordringene er avgjørende for å verdsette elegansen og nødvendigheten av algoritmer som Raft:

• Delvise feil: I motsetning til en enkelt server som enten fungerer eller svikter fullstendig, kan et distribuert system oppleve at noen noder svikter mens andre fortsetter å operere. En server kan krasje, nettverksforbindelsen kan falle ut, eller disken kan bli korrupt, alt mens resten av klyngen forblir funksjonell. Systemet må fortsette å fungere korrekt til tross for disse delvise feilene.
• Nettverkspartisjoner: Nettverket som forbinder nodene er ikke alltid pålitelig. En nettverkspartisjon oppstår når kommunikasjonen mellom undergrupper av noder blir brutt, noe som får det til å se ut som om visse noder har sviktet, selv om de fortsatt kjører. Å løse disse "split-brain"-scenarioene, der forskjellige deler av systemet opererer uavhengig basert på utdatert eller inkonsistent informasjon, er et kjerneproblem i konsensus.
• Asynkron kommunikasjon: Meldinger mellom noder kan bli forsinket, omorganisert eller gå tapt helt. Det er ingen global klokke eller garanti for meldingers leveringstid, noe som gjør det vanskelig å etablere en konsistent rekkefølge av hendelser eller en definitiv systemtilstand.
• Samtidighet: Flere noder kan forsøke å oppdatere samme data eller initiere handlinger samtidig. Uten en mekanisme for å koordinere disse operasjonene, er konflikter og inkonsistenser uunngåelige.
• Uforutsigbar latens: Spesielt i globalt distribuerte utplasseringer kan nettverkslatensen variere betydelig. Operasjoner som er raske i en region kan være trege i en annen, noe som påvirker beslutningsprosesser og koordinering.

Hvorfor konsensus er hjørnesteinen i pålitelighet

Konsensusalgoritmer gir en fundamental byggekloss for å løse disse utfordringene. De gjør det mulig for en samling av upålitelige komponenter å kollektivt fungere som en enkelt, svært pålitelig og sammenhengende enhet. Spesifikt hjelper konsensus med å oppnå:

• Replikering av tilstandsmaskin (SMR): Kjerneideen bak mange feiltolerante distribuerte systemer. Hvis alle noder blir enige om rekkefølgen på operasjoner, og hvis hver node starter i samme starttilstand og utfører disse operasjonene i samme rekkefølge, vil alle noder ankomme samme sluttilstand. Konsensus er mekanismen for å bli enige om denne globale rekkefølgen av operasjoner.
• Høy tilgjengelighet: Ved å la et system fortsette å operere selv om en minoritet av nodene svikter, sikrer konsensus at tjenester forblir tilgjengelige og funksjonelle, og minimerer nedetid.
• Datakonsistens: Det garanterer at alle replikaer av data forblir synkronisert, forhindrer motstridende oppdateringer og sikrer at klienter alltid leser den mest oppdaterte og korrekte informasjonen.
• Feiltoleranse: Systemet kan tolerere et visst antall vilkårlige nodefeil (vanligvis krasjfeil) og fortsette å gjøre fremskritt uten menneskelig inngripen.

Introduksjon til Raft: En forståelig tilnærming til konsensus

Raft oppstod fra den akademiske verden med et klart mål: å gjøre distribuert konsensus tilgjengelig. Forfatterne, Diego Ongaro og John Ousterhout, designet Raft eksplisitt for forståelighet, med sikte på å muliggjøre mer utbredt adopsjon og korrekt implementering av konsensusalgoritmer.

Rafts kjernefilosofi: Forståelighet først

Raft bryter ned det komplekse problemet med konsensus i flere relativt uavhengige delproblemer, hver med sitt eget spesifikke sett med regler og atferd. Denne modulariteten hjelper betydelig på forståelsen. De viktigste designprinsippene inkluderer:

• Leder-sentrert tilnærming: I motsetning til noen andre konsensusalgoritmer der alle noder deltar likt i beslutningstakingen, utpeker Raft en enkelt leder. Lederen er ansvarlig for å administrere den replikerte loggen og koordinere alle klientforespørsler. Dette forenkler loggadministrasjon og reduserer kompleksiteten i interaksjoner mellom noder.
• Sterk leder: Lederen er den ultimate autoriteten for å foreslå nye loggoppføringer og bestemme når de er godkjent (committed). Følgere replikerer passivt lederens logg og svarer på lederens forespørsler.
• Deterministiske valg: Raft bruker en randomisert valg-timeout for å sikre at typisk bare én kandidat fremstår som leder i en gitt valgperiode (term).
• Loggkonsistens: Raft håndhever sterke konsistensegenskaper på sin replikerte logg, og sikrer at godkjente oppføringer aldri rulles tilbake og at alle godkjente oppføringer til slutt dukker opp på alle tilgjengelige noder.

En kort sammenligning med Paxos

Før Raft var Paxos de facto-standarden for distribuert konsensus. Selv om den er kraftig, er Paxos notorisk vanskelig å forstå og implementere korrekt. Dens design, som skiller roller (proposer, acceptor, learner) og tillater flere ledere å eksistere samtidig (selv om bare én kan godkjenne en verdi), kan føre til komplekse interaksjoner og hjørnetilfeller.

Raft, derimot, forenkler tilstandsrommet. Den håndhever en sterk ledermodell, der lederen er ansvarlig for alle loggmutasjoner. Den definerer tydelig roller (Leder, Følger, Kandidat) og overganger mellom dem. Denne strukturen gjør Rafts atferd mer intuitiv og lettere å resonnere om, noe som fører til færre implementeringsfeil og raskere utviklingssykluser. Mange virkelige systemer som i utgangspunktet slet med Paxos, har funnet suksess ved å ta i bruk Raft.

De tre grunnleggende rollene i Raft

På ethvert gitt tidspunkt er hver server i en Raft-klynge i en av tre tilstander: Leder, Følger eller Kandidat. Disse rollene er eksklusive og dynamiske, der servere går over mellom dem basert på spesifikke regler og hendelser.

1. Følger

• Passiv rolle: Følgere er den mest passive tilstanden i Raft. De svarer ganske enkelt på forespørsler fra ledere og kandidater.
• Motta hjerteslag: En følger forventer å motta hjerteslag (tomme AppendEntries RPC-er) fra lederen med jevne mellomrom. Hvis en følger ikke mottar et hjerteslag eller en AppendEntries RPC innen en spesifikk election timeout-periode, antar den at lederen har sviktet og går over til en kandidattilstand.
• Stemmegivning: Under et valg vil en følger stemme på høyst én kandidat per periode (term).
• Loggreplikering: Følgere legger til loggoppføringer i sin lokale logg som instruert av lederen.

2. Kandidat

• Initiere valg: Når en følgers timeout utløper (den hører ikke fra lederen), går den over til en kandidattilstand for å starte et nytt valg.
• Egenstemme: En kandidat øker sin current term, stemmer på seg selv og sender RequestVote RPC-er til alle andre servere i klyngen.
• Vinne et valg: Hvis en kandidat mottar stemmer fra et flertall av serverne i klyngen for samme periode (term), går den over til ledertilstanden.
• Trekke seg: Hvis en kandidat oppdager en annen server med en høyere periode, eller hvis den mottar en AppendEntries RPC fra en legitim leder, går den tilbake til en følgertilstand.

3. Leder

• Eneste autoritet: Det er bare én leder i en Raft-klynge til enhver tid (for en gitt periode). Lederen er ansvarlig for all klientinteraksjon, loggreplikering og sikring av konsistens.
• Sende hjerteslag: Lederen sender periodisk AppendEntries RPC-er (hjerteslag) til alle følgere for å opprettholde sin autoritet og forhindre nye valg.
• Loggadministrasjon: Lederen aksepterer klientforespørsler, legger til nye loggoppføringer i sin lokale logg, og replikerer deretter disse oppføringene til alle følgere.
• Godkjenning (Commitment): Lederen bestemmer når en oppføring er trygt replikert til et flertall av serverne og kan godkjennes (committed) til tilstandsmaskinen.
• Trekke seg: Hvis lederen oppdager en server med en høyere term, trekker den seg umiddelbart og går tilbake til å være en følger. Dette sikrer at systemet alltid gjør fremskritt med den høyest kjente perioden.

Rafts driftsfaser: En detaljert gjennomgang

Raft opererer gjennom en kontinuerlig syklus av ledervalg og loggreplikering. Disse to primære mekanismene, sammen med avgjørende sikkerhetsegenskaper, sikrer at klyngen opprettholder konsistens og feiltoleranse.

1. Ledervalg

Ledervalgprosessen er fundamental for Rafts drift, og sikrer at klyngen alltid har en enkelt, autoritativ node for å koordinere handlinger.

• Valg-timeout: Hver følger opprettholder en randomisert election timeout (vanligvis 150-300 ms). Hvis en følger ikke mottar noen kommunikasjon (hjerteslag eller AppendEntries RPC) fra den nåværende lederen innenfor denne timeout-perioden, antar den at lederen har sviktet eller at en nettverkspartisjon har oppstått.
• Overgang til kandidat: Ved timeout går følgeren over til Candidate-tilstanden. Den øker sin current term, stemmer på seg selv og nullstiller sin valg-timer.
• RequestVote RPC: Kandidaten sender deretter RequestVote RPC-er til alle andre servere i klyngen. Denne RPC-en inkluderer kandidatens current term, dens candidateId, og informasjon om dens last log index og last log term (mer om hvorfor dette er avgjørende for sikkerhet senere).
• Stemmeregler: En server vil gi sin stemme til en kandidat hvis:
  1. Dens current term er lavere enn eller lik kandidatens periode.
  2. Den har ikke stemt på en annen kandidat i den nåværende perioden ennå.
  3. Kandidatens logg er minst like oppdatert som dens egen. Dette bestemmes ved å sammenligne last log term først, deretter last log index hvis periodene er de samme. En kandidat er "oppdatert" hvis dens logg inneholder alle godkjente oppføringer som velgerens logg inneholder. Dette er kjent som valgrestriksjonen og er kritisk for sikkerheten.
• Vinne valget: En kandidat blir den nye lederen hvis den mottar stemmer fra et flertall av serverne i klyngen for samme periode. Når den er valgt, sender den nye lederen umiddelbart AppendEntries RPC-er (hjerteslag) til alle andre servere for å etablere sin autoritet og forhindre nye valg.
• Splittede stemmer og nye forsøk: Det er mulig for flere kandidater å dukke opp samtidig, noe som fører til en splittet avstemning der ingen kandidat får flertall. For å løse dette, har hver kandidat en randomisert valg-timeout. Hvis en kandidats timeout utløper uten å vinne valget eller høre fra en ny leder, øker den sin periode og starter et nytt valg. Randomiseringen bidrar til å sikre at splittede stemmer er sjeldne og raskt løst.
• Oppdage høyere perioder: Hvis en kandidat (eller en hvilken som helst server) mottar en RPC med en term høyere enn sin egen current term, oppdaterer den umiddelbart sin current term til den høyere verdien og går tilbake til follower-tilstanden. Dette sikrer at en server med utdatert informasjon aldri forsøker å bli leder eller forstyrre en legitim leder.

2. Loggreplikering

Når en leder er valgt, er dens primære ansvar å administrere den replikerte loggen og sikre konsistens på tvers av klyngen. Dette innebærer å akseptere klientkommandoer, legge dem til i loggen sin, og replikere dem til følgere.

• Klientforespørsler: Alle klientforespørsler (kommandoer som skal utføres av tilstandsmaskinen) rettes til lederen. Hvis en klient kontakter en følger, videresender følgeren forespørselen til den nåværende lederen.
• Legge til i lederens logg: Når lederen mottar en klientkommando, legger den til kommandoen som en ny log entry i sin lokale logg. Hver loggoppføring inneholder selve kommandoen, den term den ble mottatt i, og dens log index.
• AppendEntries RPC: Lederen sender deretter AppendEntries RPC-er til alle følgere, og ber dem om å legge til den nye loggoppføringen (eller en gruppe av oppføringer) i sine logger. Disse RPC-ene inkluderer:
  • term: Lederens nåværende periode.
  • leaderId: Lederens ID (for at følgere skal kunne videresende klienter).
  • prevLogIndex: Indeksen til loggoppføringen som umiddelbart går forut for de nye oppføringene.
  • prevLogTerm: Perioden til prevLogIndex-oppføringen. Disse to (prevLogIndex, prevLogTerm) er avgjørende for logg-matching-egenskapen.
  • entries[]: Loggoppføringene som skal lagres (tom for hjerteslag).
  • leaderCommit: Lederens commitIndex (indeksen til den høyeste loggoppføringen som er kjent for å være godkjent).
• Konsistenssjekk (Logg-matching-egenskap): Når en følger mottar en AppendEntries RPC, utfører den en konsistenssjekk. Den verifiserer om loggen inneholder en oppføring på prevLogIndex med en periode som matcher prevLogTerm. Hvis denne sjekken mislykkes, avviser følgeren AppendEntries RPC-en, og informerer lederen om at loggen er inkonsistent.
• Løse inkonsistenser: Hvis en følger avviser en AppendEntries RPC, dekrementerer lederen nextIndex for den følgeren og prøver AppendEntries RPC-en på nytt. nextIndex er indeksen til den neste loggoppføringen lederen vil sende til en bestemt følger. Denne prosessen fortsetter til nextIndex når et punkt der lederens og følgerens logger samsvarer. Når et samsvar er funnet, kan følgeren deretter akseptere påfølgende loggoppføringer, og til slutt bringe loggen sin i samsvar med lederens.
• Godkjenne oppføringer: En oppføring anses som godkjent (committed) når lederen har replikert den til et flertall av serverne (inkludert seg selv). Når den er godkjent, kan oppføringen anvendes på den lokale tilstandsmaskinen. Lederen oppdaterer sin commitIndex og inkluderer dette i påfølgende AppendEntries RPC-er for å informere følgere om godkjente oppføringer. Følgere oppdaterer sin commitIndex basert på lederens leaderCommit og anvender oppføringer opp til den indeksen på sin tilstandsmaskin.
• Lederfullstendighetsegenskap: Raft garanterer at hvis en loggoppføring er godkjent i en gitt periode, må alle påfølgende ledere også ha den loggoppføringen. Denne egenskapen håndheves av valgrestriksjonen: en kandidat kan bare vinne et valg hvis loggen er minst like oppdatert som et flertall av de andre serverne. Dette forhindrer at en leder blir valgt som kan overskrive eller gå glipp av godkjente oppføringer.

3. Sikkerhetsegenskaper og garantier

Rafts robusthet stammer fra flere nøye utformede sikkerhetsegenskaper som forhindrer inkonsistenser og sikrer dataintegritet:

• Valgsikkerhet: Høyst én leder kan velges i en gitt periode. Dette håndheves av stemmemekanismen der en følger gir høyst én stemme per periode, og en kandidat trenger et flertall av stemmene.
• Lederfullstendighet: Hvis en loggoppføring er godkjent i en gitt periode, vil den oppføringen være til stede i loggene til alle påfølgende ledere. Dette er avgjørende for å forhindre tap av godkjente data og sikres primært av valgrestriksjonen.
• Logg-matching-egenskap: Hvis to logger inneholder en oppføring med samme indeks og periode, er loggene identiske i alle foregående oppføringer. Dette forenkler loggkonsistenssjekker og lar lederen effektivt bringe følgeres logger oppdatert.
• Godkjenningssikkerhet: Når en oppføring er godkjent, vil den aldri bli reversert eller overskrevet. Dette er en direkte konsekvens av Lederfullstendighets- og Logg-matching-egenskapene. Når en oppføring er godkjent, anses den som permanent lagret.

Nøkkelkonsepter og mekanismer i Raft

Utover rollene og driftsfasene, er Raft avhengig av flere kjernekonsepter for å administrere tilstand og sikre korrekthet.

1. Perioder (Terms)

En term i Raft er et kontinuerlig økende heltall. Den fungerer som en logisk klokke for klyngen. Hver periode begynner med et valg, og hvis et valg er vellykket, velges en enkelt leder for den perioden. Perioder er kritiske for å identifisere utdatert informasjon og sikre at servere alltid forholder seg til den mest oppdaterte informasjonen:

• Servere utveksler sin current term i alle RPC-er.
• Hvis en server oppdager en annen server med en høyere term, oppdaterer den sin egen current term og går tilbake til en follower-tilstand.
• Hvis en kandidat eller leder oppdager at dens term er utdatert (lavere enn en annen servers term), trekker den seg umiddelbart.

2. Loggoppføringer

Loggen er den sentrale komponenten i Raft. Det er en ordnet sekvens av oppføringer, der hver log entry representerer en kommando som skal utføres av tilstandsmaskinen. Hver oppføring inneholder:

• Kommando: Den faktiske operasjonen som skal utføres (f.eks. "set x=5", "create user").
• Periode (Term): Perioden da oppføringen ble opprettet på lederen.
• Indeks: Posisjonen til oppføringen i loggen. Loggoppføringer er strengt ordnet etter indeks.

Loggen er persistent, noe som betyr at oppføringer skrives til stabil lagring før man svarer klienter, for å beskytte mot datatap ved krasj.

3. Tilstandsmaskin

Hver server i en Raft-klynge vedlikeholder en tilstandsmaskin. Dette er en applikasjonsspesifikk komponent som behandler godkjente loggoppføringer. For å sikre konsistens må tilstandsmaskinen være deterministisk (gitt samme starttilstand og sekvens av kommandoer, produserer den alltid samme output og slutttilstand) og idempotent (å anvende samme kommando flere ganger har samme effekt som å anvende den én gang, noe som hjelper med å håndtere nye forsøk på en elegant måte, selv om Rafts logg-godkjenning i stor grad garanterer engangsanvendelse).

4. Godkjenningsindeks (Commit Index)

commitIndex er den høyeste loggoppføringsindeksen som er kjent for å være godkjent. Dette betyr at den er trygt replikert til et flertall av serverne og kan anvendes på tilstandsmaskinen. Ledere bestemmer commitIndex, og følgere oppdaterer sin commitIndex basert på lederens AppendEntries RPC-er. Alle oppføringer opp til commitIndex anses som permanente og kan ikke rulles tilbake.

5. Snapshots

Over tid kan den replikerte loggen vokse seg veldig stor, noe som krever betydelig diskplass og gjør loggreplikering og gjenoppretting tregt. Raft adresserer dette med snapshots. Et snapshot er en kompakt representasjon av tilstandsmaskinens tilstand på et bestemt tidspunkt. I stedet for å beholde hele loggen, kan servere periodisk ta et "snapshot" av sin tilstand, forkaste alle loggoppføringer opp til snapshot-punktet, og deretter replikere snapshotet til nye eller etterslepende følgere. Denne prosessen forbedrer effektiviteten betydelig:

• Kompakt logg: Reduserer mengden persistent loggdata.
• Raskere gjenoppretting: Nye eller krasjede servere kan motta et snapshot i stedet for å spille av hele loggen fra begynnelsen.
• InstallSnapshot RPC: Raft definerer en InstallSnapshot RPC for å overføre snapshots fra lederen til følgere.

Selv om det er effektivt, legger snapshotting til kompleksitet i implementeringen, spesielt når det gjelder å håndtere samtidig opprettelse av snapshots, logg-trunkering og overføring.

Implementering av Raft: Praktiske hensyn for global utplassering

Å oversette Rafts elegante design til et robust, produksjonsklart system, spesielt for globale publikum og variert infrastruktur, innebærer å adressere flere praktiske ingeniørutfordringer.

1. Nettverkslatens og partisjoner i en global kontekst

For globalt distribuerte systemer er nettverkslatens en betydelig faktor. En Raft-klynge krever vanligvis at et flertall av nodene er enige om en loggoppføring før den kan godkjennes. I en klynge spredt over kontinenter kan latensen mellom noder være hundrevis av millisekunder. Dette påvirker direkte:

• Godkjenningslatens: Tiden det tar for en klientforespørsel å bli godkjent kan bli en flaskehals på grunn av den tregeste nettverkskoblingen til et flertall av replikaene. Strategier som skrivebeskyttede følgere (som ikke krever lederinteraksjon for foreldede lesninger) eller geografisk bevisst kvorumkonfigurasjon (f.eks. 3 noder i en region, 2 i en annen for en 5-nodeklynge, der et flertall kan være innenfor en enkelt rask region) kan redusere dette.
• Hastighet på ledervalg: Høy latens kan forsinke RequestVote RPC-er, noe som potensielt kan føre til hyppigere splittede stemmer eller lengre valgtider. Å justere valg-timeouter til å være betydelig større enn typisk inter-node-latens er avgjørende.
• Håndtering av nettverkspartisjoner: Virkelige nettverk er utsatt for partisjoner. Raft håndterer partisjoner korrekt ved å sikre at bare partisjonen som inneholder et flertall av serverne kan velge en leder og gjøre fremskritt. Minoritetspartisjonen vil ikke kunne godkjenne nye oppføringer, og forhindrer dermed split-brain-scenarioer. Imidlertid kan langvarige partisjoner i et globalt distribuert oppsett føre til utilgjengelighet i visse regioner, noe som krever nøye arkitektoniske beslutninger om kvorumplassering.

2. Persistent lagring og holdbarhet

Rafts korrekthet er sterkt avhengig av persistensen til loggen og tilstanden. Før en server svarer på en RPC eller anvender en oppføring på sin tilstandsmaskin, må den sikre at relevante data (loggoppføringer, current term, votedFor) er skrevet til stabil lagring og fsync'd (flushet til disk). Dette forhindrer datatap i tilfelle krasj. Vurderinger inkluderer:

• Ytelse: Hyppige diskskrivinger kan være en ytelsesflaskehals. Batching av skrivinger og bruk av høyytelses-SSDer er vanlige optimaliseringer.
• Pålitelighet: Å velge en robust og holdbar lagringsløsning (lokal disk, nettverkstilkoblet lagring, skybasert blokklagring) er kritisk.
• WAL (Write-Ahead Log): Ofte bruker Raft-implementasjoner en write-ahead log for holdbarhet, lik databaser, for å sikre at endringer skrives til disk før de anvendes i minnet.

3. Klientinteraksjon og konsistensmodeller

Klienter samhandler med Raft-klyngen ved å sende forespørsler til lederen. Håndtering av klientforespørsler innebærer:

• Leder-oppdagelse: Klienter trenger en mekanisme for å finne den nåværende lederen. Dette kan være gjennom en tjenesteoppdagelsesmekanisme, et fast endepunkt som videresender, eller ved å prøve servere til en svarer som leder.
• Nye forsøk på forespørsler: Klienter må være forberedt på å prøve forespørsler på nytt hvis lederen endres eller hvis en nettverksfeil oppstår.
• Lesekonsistens: Raft garanterer primært sterk konsistens for skrivinger. For lesninger er flere modeller mulige:
  • Sterkt konsistente lesninger: En klient kan be lederen om å sikre at dens tilstand er oppdatert ved å sende et hjerteslag til et flertall av sine følgere før den serverer en lesning. Dette garanterer ferskhet, men legger til latens.
  • Leder-leie-lesninger: Lederen kan skaffe seg en 'leie' fra et flertall av nodene for en kort periode, der den vet at den fortsatt er lederen og kan servere lesninger uten ytterligere konsensus. Dette er raskere, men tidsbegrenset.
  • Foreldede lesninger (fra følgere): Å lese direkte fra følgere kan tilby lavere latens, men risikerer å lese foreldede data hvis følgerens logg henger etter lederens. Dette er akseptabelt for applikasjoner der eventuell konsistens er tilstrekkelig for lesninger.

4. Konfigurasjonsendringer (klyngemedlemskap)

Å endre medlemskapet i en Raft-klynge (legge til eller fjerne servere) er en kompleks operasjon som også må utføres via konsensus for å unngå inkonsistenser eller split-brain-scenarioer. Raft foreslår en teknikk kalt Felles konsensus (Joint Consensus):

• To konfigurasjoner: Under en konfigurasjonsendring opererer systemet midlertidig med to overlappende konfigurasjoner: den gamle konfigurasjonen (C_old) og den nye konfigurasjonen (C_new).
• Felles konsensustilstand (C_old, C_new): Lederen foreslår en spesiell loggoppføring som representerer den felles konfigurasjonen. Når denne oppføringen er godkjent (krever enighet fra flertall i både C_old og C_new), er systemet i en overgangstilstand. Nå krever beslutninger flertall fra begge konfigurasjonene. Dette sikrer at verken den gamle eller den nye konfigurasjonen kan ta beslutninger ensidig under overgangen, og forhindrer divergens.
• Overgang til C_new: Når den felles konfigurasjonsloggoppføringen er godkjent, foreslår lederen en annen loggoppføring som kun representerer den nye konfigurasjonen (C_new). Når denne andre oppføringen er godkjent, forkastes den gamle konfigurasjonen, og systemet opererer utelukkende under C_new.
• Sikkerhet: Denne to-fase commit-lignende prosessen sikrer at det på intet tidspunkt kan velges to motstridende ledere (en under C_old, en under C_new) og at systemet forblir operativt gjennom hele endringen.

Å implementere konfigurasjonsendringer korrekt er en av de mest utfordrende delene av en Raft-implementering på grunn av de mange hjørnetilfellene og feilscenarioene under overgangstilstanden.

5. Testing av distribuerte systemer: En streng tilnærming

Å teste en distribuert konsensusalgoritme som Raft er eksepsjonelt utfordrende på grunn av dens ikke-deterministiske natur og mangfoldet av feilmoduser. Enkle enhetstester er utilstrekkelige. Streng testing innebærer:

• Feilinjeksjon: Systematisk introdusere feil som nodekrasj, nettverkspartisjoner, meldingsforsinkelser og meldingsomorganisering. Verktøy som Jepsen er spesielt designet for dette formålet.
• Egenskapsbasert testing: Definere invarianter og sikkerhetsegenskaper (f.eks. høyst én leder per periode, godkjente oppføringer går aldri tapt) og teste at implementeringen opprettholder disse under ulike forhold.
• Modellkontroll: For kritiske deler av algoritmen kan formelle verifikasjonsteknikker brukes for å bevise korrekthet, selv om dette er høyt spesialisert.
• Simulerte miljøer: Kjøre tester i miljøer som simulerer nettverksforhold (latens, pakketap) som er typiske for globale utplasseringer.

Brukstilfeller og virkelige applikasjoner

Rafts praktiske nytte og forståelighet har ført til dens utbredte adopsjon på tvers av ulike kritiske infrastrukturkomponenter:

1. Distribuerte nøkkel-verdi-lagre og databasereplikering

• etcd: En grunnleggende komponent i Kubernetes, etcd bruker Raft til å lagre og replikere konfigurasjonsdata, tjenesteoppdagelsesinformasjon og administrere tilstanden til klyngen. Dens pålitelighet er avgjørende for at Kubernetes skal fungere korrekt.
• Consul: Utviklet av HashiCorp, bruker Consul Raft for sin distribuerte lagringsbackend, noe som muliggjør tjenesteoppdagelse, helsesjekking og konfigurasjonsstyring i dynamiske infrastrukturmiljøer.
• TiKV: Det distribuerte transaksjonelle nøkkel-verdi-lageret som brukes av TiDB (en distribuert SQL-database) implementerer Raft for sin datareplikering og konsistensgarantier.
• CockroachDB: Denne globalt distribuerte SQL-databasen bruker Raft i stor utstrekning for å replikere data på tvers av flere noder og geografier, og sikrer høy tilgjengelighet og sterk konsistens selv i møte med regionomfattende feil.

2. Tjenesteoppdagelse og konfigurasjonsstyring

Raft gir et ideelt grunnlag for systemer som trenger å lagre og distribuere kritisk metadata om tjenester og konfigurasjoner på tvers av en klynge. Når en tjeneste registrerer seg eller dens konfigurasjon endres, sikrer Raft at alle noder til slutt blir enige om den nye tilstanden, noe som muliggjør dynamiske oppdateringer uten manuell inngripen.

3. Distribuerte transaksjonskoordinatorer

For systemer som krever atomisitet på tvers av flere operasjoner eller tjenester, kan Raft underbygge distribuerte transaksjonskoordinatorer, og sikre at transaksjonslogger replikeres konsistent før endringer godkjennes på tvers av deltakere.

4. Klyngekoordinering og ledervalg i andre systemer

Utover eksplisitt bruk i databaser eller nøkkel-verdi-lagre, er Raft ofte innebygd som et bibliotek eller kjernekomponent for å administrere koordineringsoppgaver, velge ledere for andre distribuerte prosesser, eller tilby et pålitelig kontrollplan i større systemer. For eksempel benytter mange sky-native løsninger Raft for å administrere tilstanden til sine kontrollplankomponenter.

Fordeler og ulemper med Raft

Selv om Raft tilbyr betydelige fordeler, er det viktig å forstå dens avveininger.

Fordeler:

• Forståelighet: Dets primære designmål, som gjør det enklere å implementere, feilsøke og resonnere om enn eldre konsensusalgoritmer som Paxos.
• Sterk konsistens: Gir sterke konsistensgarantier for godkjente loggoppføringer, og sikrer dataintegritet og pålitelighet.
• Feiltoleranse: Kan tolerere feil på en minoritet av nodene (opptil (N-1)/2 feil i en N-nodeklynge) uten å miste tilgjengelighet eller konsistens.
• Ytelse: Under stabile forhold (ingen lederendringer) kan Raft oppnå høy gjennomstrømning fordi lederen behandler alle forespørsler sekvensielt og replikerer parallelt, og utnytter nettverksbåndbredden effektivt.
• Veldefinerte roller: Tydelige roller (Leder, Følger, Kandidat) og tilstandsoverganger forenkler den mentale modellen og implementeringen.
• Konfigurasjonsendringer: Tilbyr en robust mekanisme (Felles konsensus) for trygt å legge til eller fjerne noder fra klyngen uten å kompromittere konsistens.

Ulemper:

• Leder-flaskehals: Alle klienters skriveforespørsler må gå gjennom lederen. I scenarioer med ekstremt høy skrivegjennomstrømning eller der ledere er geografisk fjernt fra klienter, kan dette bli en ytelsesflaskehals.
• Leselatens: Å oppnå sterkt konsistente lesninger krever ofte kommunikasjon med lederen, noe som potensielt legger til latens. Å lese fra følgere risikerer foreldede data.
• Kvorumkrav: Krever at et flertall av nodene er tilgjengelige for å godkjenne nye oppføringer. I en 5-nodeklynge er 2 feil tolerable. Hvis 3 noder svikter, blir klyngen utilgjengelig for skrivinger. Dette kan være utfordrende i svært partisjonerte eller geografisk spredte miljøer der det er vanskelig å opprettholde et flertall på tvers av regioner.
• Nettverksfølsomhet: Svært følsom for nettverkslatens og partisjoner, som kan påvirke valgtider og generell systemgjennomstrømning, spesielt i vidt distribuerte utplasseringer.
• Kompleksitet ved konfigurasjonsendringer: Selv om den er robust, er Felles konsensus-mekanismen en av de mer intrikate delene av Raft-algoritmen å implementere korrekt og teste grundig.
• Enkelt feilpunkt (for skrivinger): Selv om den er feiltolerant for lederfeil, hvis lederen er permanent nede og en ny leder ikke kan velges (f.eks. på grunn av nettverkspartisjoner eller for mange feil), kan ikke systemet gjøre fremskritt på skrivinger.

Konklusjon: Å mestre distribuert konsensus for robuste globale systemer

Raft-algoritmen står som et bevis på kraften i gjennomtenkt design for å forenkle komplekse problemer. Dets vekt på forståelighet har demokratisert distribuert konsensus, og lar et bredere spekter av utviklere og organisasjoner bygge høyt tilgjengelige og feiltolerante systemer uten å bukke under for de mystiske kompleksitetene i tidligere tilnærminger.

Fra orkestrering av containerklynger med Kubernetes (via etcd) til å tilby robust datalagring for globale databaser som CockroachDB, er Raft en stille arbeidshest som sikrer at vår digitale verden forblir konsistent og operativ. Å implementere Raft er ikke en triviell oppgave, men klarheten i spesifikasjonen og rikdommen i det omkringliggende økosystemet gjør det til en givende innsats for de som er forpliktet til å bygge neste generasjon av robust, skalerbar infrastruktur.

Handlingsrettede innsikter for utviklere og arkitekter:

• Prioriter forståelse: Før du forsøker en implementering, invester tid i å grundig forstå hver regel og tilstandsovergang i Raft. Den originale artikkelen og visuelle forklaringer er uvurderlige ressurser.
• Bruk eksisterende biblioteker: For de fleste applikasjoner, vurder å bruke velprøvde eksisterende Raft-implementasjoner (f.eks. fra etcd, HashiCorps Raft-bibliotek) i stedet for å bygge fra bunnen av, med mindre kravene dine er høyt spesialiserte eller du driver med akademisk forskning.
• Streng testing er ikke-forhandlingsbart: Feilinjeksjon, egenskapsbasert testing og omfattende simulering av feilscenarioer er avgjørende for ethvert distribuert konsensussystem. Aldri anta "det virker" uten å ha ødelagt det grundig.
• Design for global latens: Når du utplasserer globalt, vurder nøye plasseringen av kvorumet ditt, nettverkstopologi og klientlesestrategier for å optimalisere for både konsistens og ytelse på tvers av forskjellige geografiske regioner.
• Persistens og holdbarhet: Sørg for at ditt underliggende lagringslag er robust og at fsync eller tilsvarende operasjoner brukes korrekt for å forhindre datatap i krasjscenarioer.

Ettersom distribuerte systemer fortsetter å utvikle seg, vil prinsippene som Raft legemliggjør – klarhet, robusthet og feiltoleranse – forbli hjørnesteiner i pålitelig programvareutvikling. Ved å mestre Raft, utstyrer du deg selv med et kraftig verktøy for å bygge robuste, globalt skalerbare applikasjoner som kan motstå det uunngåelige kaoset i distribuert databehandling.