Opanowanie rozproszonego konsensusu: dogłębne spojrzenie na implementację algorytmu Raft dla systemów globalnych

W naszym coraz bardziej połączonym świecie systemy rozproszone stanowią trzon niemal każdej usługi cyfrowej, od platform e-commerce i instytucji finansowych po infrastrukturę chmury obliczeniowej i narzędzia do komunikacji w czasie rzeczywistym. Systemy te oferują niezrównaną skalowalność, dostępność i odporność poprzez rozdzielanie obciążeń i danych na wiele maszyn. Jednak ta moc wiąże się z poważnym wyzwaniem: zapewnieniem, że wszystkie komponenty zgadzają się co do stanu systemu, nawet w obliczu opóźnień sieciowych, awarii węzłów i współbieżnych operacji. Ten fundamentalny problem jest znany jako rozproszony konsensus.

Osiągnięcie konsensusu w asynchronicznym, podatnym na awarie środowisku rozproszonym jest niezwykle skomplikowane. Przez dziesięciolecia Paxos był dominującym algorytmem do rozwiązywania tego wyzwania, cenionym za swoją teoretyczną solidność, ale często krytykowanym za złożoność i trudność w implementacji. Wtedy pojawił się Raft, algorytm zaprojektowany z głównym celem: zrozumiałością. Raft ma być równoważny z Paxos pod względem odporności na błędy i wydajności, ale jego struktura jest znacznie łatwiejsza do zrozumienia i rozwijania przez programistów.

Ten kompleksowy przewodnik zagłębia się w algorytm Raft, badając jego fundamentalne zasady, mechanizmy operacyjne, praktyczne aspekty implementacji oraz jego kluczową rolę w budowie solidnych, globalnie rozproszonych aplikacji. Niezależnie od tego, czy jesteś doświadczonym architektem, inżynierem systemów rozproszonych, czy programistą dążącym do tworzenia usług o wysokiej dostępności, zrozumienie Raft jest niezbędnym krokiem w kierunku opanowania złożoności nowoczesnej informatyki.

Niezbędna potrzeba rozproszonego konsensusu w nowoczesnych architekturach

Wyobraź sobie globalną platformę e-commerce przetwarzającą miliony transakcji na sekundę. Dane klientów, stany magazynowe, statusy zamówień — wszystko to musi pozostać spójne w licznych centrach danych na różnych kontynentach. Księga systemu bankowego, rozproszona na wielu serwerach, nie może pozwolić sobie nawet na chwilową niezgodność salda na koncie. Te scenariusze podkreślają krytyczne znaczenie rozproszonego konsensusu.

Nieodłączne wyzwania systemów rozproszonych

Systemy rozproszone ze swojej natury wprowadzają mnóstwo wyzwań, które nie występują w aplikacjach monolitycznych. Zrozumienie tych wyzwań jest kluczowe dla docenienia elegancji i konieczności algorytmów takich jak Raft:

• Częściowe awarie: W przeciwieństwie do pojedynczego serwera, który albo działa, albo całkowicie zawodzi, system rozproszony może doświadczyć awarii niektórych węzłów, podczas gdy inne nadal działają. Serwer może ulec awarii, jego połączenie sieciowe może zostać przerwane, lub jego dysk może ulec uszkodzeniu, podczas gdy reszta klastra pozostaje funkcjonalna. System musi kontynuować poprawne działanie pomimo tych częściowych awarii.
• Partycje sieciowe: Sieć łącząca węzły nie zawsze jest niezawodna. Partycja sieciowa występuje, gdy komunikacja między podzbiorami węzłów zostaje przerwana, co sprawia wrażenie, że niektóre węzły uległy awarii, mimo że nadal działają. Rozwiązywanie scenariuszy "split-brain", w których różne części systemu działają niezależnie na podstawie nieaktualnych lub niespójnych informacji, jest podstawowym problemem konsensusu.
• Komunikacja asynchroniczna: Wiadomości między węzłami mogą być opóźnione, ich kolejność zmieniona lub mogą zostać całkowicie utracone. Nie ma globalnego zegara ani gwarancji co do czasu dostarczenia wiadomości, co utrudnia ustalenie spójnej kolejności zdarzeń lub definitywnego stanu systemu.
• Współbieżność: Wiele węzłów może próbować jednocześnie zaktualizować ten sam fragment danych lub zainicjować działania. Bez mechanizmu koordynującego te operacje, konflikty i niespójności są nieuniknione.
• Nieprzewidywalne opóźnienia: Szczególnie w globalnie rozproszonych wdrożeniach, opóźnienia sieciowe mogą się znacznie różnić. Operacje, które są szybkie w jednym regionie, mogą być powolne w innym, co wpływa na procesy decyzyjne i koordynację.

Dlaczego konsensus jest fundamentem niezawodności

Algorytmy konsensusu stanowią fundamentalny element do rozwiązywania tych wyzwań. Umożliwiają one zbiorowi zawodnych komponentów wspólne działanie jako pojedyncza, wysoce niezawodna i spójna jednostka. W szczególności konsensus pomaga osiągnąć:

• Replikacja maszyny stanów (SMR): Podstawowa idea wielu odpornych na błędy systemów rozproszonych. Jeśli wszystkie węzły zgadzają się co do kolejności operacji, i jeśli każdy węzeł zaczyna w tym samym stanie początkowym i wykonuje te operacje w tej samej kolejności, to wszystkie węzły osiągną ten sam stan końcowy. Konsensus jest mechanizmem służącym do uzgodnienia tej globalnej kolejności operacji.
• Wysoka dostępność: Pozwalając systemowi na kontynuowanie działania nawet w przypadku awarii mniejszości węzłów, konsensus zapewnia, że usługi pozostają dostępne i funkcjonalne, minimalizując przestoje.
• Spójność danych: Gwarantuje, że wszystkie repliki danych pozostają zsynchronizowane, zapobiegając sprzecznym aktualizacjom i zapewniając, że klienci zawsze odczytują najbardziej aktualne i poprawne informacje.
• Odporność na błędy: System może tolerować określoną liczbę dowolnych awarii węzłów (zazwyczaj awarii typu crash) i kontynuować działanie bez interwencji człowieka.

Przedstawienie Raft: zrozumiałe podejście do konsensusu

Raft wyłonił się ze świata akademickiego z jasnym celem: uczynić rozproszony konsensus przystępnym. Jego autorzy, Diego Ongaro i John Ousterhout, jawnie zaprojektowali Raft z myślą o zrozumiałości, dążąc do umożliwienia szerszej adopcji i poprawnej implementacji algorytmów konsensusu.

Podstawowa filozofia projektowa Raft: zrozumiałość na pierwszym miejscu

Raft rozkłada złożony problem konsensusu na kilka stosunkowo niezależnych podproblemów, z których każdy ma własny, specyficzny zestaw reguł i zachowań. Ta modułowość znacznie ułatwia zrozumienie. Kluczowe zasady projektowe obejmują:

• Podejście skoncentrowane na liderze: W przeciwieństwie do niektórych innych algorytmów konsensusu, w których wszystkie węzły uczestniczą w podejmowaniu decyzji na równi, Raft wyznacza jednego lidera. Lider jest odpowiedzialny za zarządzanie replikowanym logiem i koordynowanie wszystkich żądań klientów. Upraszcza to zarządzanie logiem i zmniejsza złożoność interakcji między węzłami.
• Silny lider: Lider ma ostateczną władzę w proponowaniu nowych wpisów do logu i określaniu, kiedy są one zatwierdzane. Obserwatorzy pasywnie replikują log lidera i odpowiadają na jego żądania.
• Deterministyczne wybory: Raft wykorzystuje losowy czas oczekiwania na wybory (election timeout), aby zapewnić, że zazwyczaj tylko jeden kandydat wyłania się jako lider w danej kadencji wyborczej.
• Spójność logu: Raft narzuca silne właściwości spójności na swój replikowany log, zapewniając, że zatwierdzone wpisy nigdy nie są wycofywane i że wszystkie zatwierdzone wpisy ostatecznie pojawiają się na wszystkich dostępnych węzłach.

Krótkie porównanie z Paxos

Przed Raft, Paxos był de facto standardem dla rozproszonego konsensusu. Chociaż potężny, Paxos jest notorycznie trudny do zrozumienia i poprawnego zaimplementowania. Jego projekt, który oddziela role (proposer, acceptor, learner) i pozwala na jednoczesne istnienie wielu liderów (choć tylko jeden może zatwierdzić wartość), może prowadzić do złożonych interakcji i przypadków brzegowych.

Raft, w przeciwieństwie do tego, upraszcza przestrzeń stanów. Narzuca silny model lidera, w którym lider jest odpowiedzialny za wszystkie modyfikacje logu. Jasno definiuje role (Lider, Obserwator, Kandydat) i przejścia między nimi. Ta struktura sprawia, że zachowanie Raft jest bardziej intuicyjne i łatwiejsze do analizy, co prowadzi do mniejszej liczby błędów implementacyjnych i szybszych cykli rozwojowych. Wiele systemów w świecie rzeczywistym, które początkowo borykały się z Paxos, odniosło sukces, adoptując Raft.

Trzy fundamentalne role w Raft

W dowolnym momencie każdy serwer w klastrze Raft znajduje się w jednym z trzech stanów: Lider, Obserwator lub Kandydat. Role te są wyłączne i dynamiczne, a serwery przechodzą między nimi w oparciu o określone zasady i zdarzenia.

1. Obserwator

• Rola pasywna: Obserwatorzy to najbardziej pasywny stan w Raft. Po prostu odpowiadają na żądania liderów i kandydatów.
• Odbieranie sygnałów heartbeat: Obserwator oczekuje regularnego otrzymywania sygnałów heartbeat (puste RPC AppendEntries) od lidera. Jeśli obserwator nie otrzyma sygnału heartbeat lub RPC AppendEntries w określonym czasie election timeout, zakłada, że lider uległ awarii i przechodzi do stanu kandydata.
• Głosowanie: Podczas wyborów obserwator zagłosuje na co najwyżej jednego kandydata w danej kadencji.
• Replikacja logu: Obserwatorzy dołączają wpisy do swojego lokalnego logu zgodnie z instrukcjami lidera.

2. Kandydat

• Inicjowanie wyborów: Gdy czas oczekiwania obserwatora upłynie (nie otrzymuje sygnałów od lidera), przechodzi on do stanu kandydata, aby zainicjować nowe wybory.
• Głosowanie na siebie: Kandydat inkrementuje swoją current term (bieżącą kadencję), głosuje na siebie i wysyła RPC RequestVote do wszystkich innych serwerów w klastrze.
• Wygranie wyborów: Jeśli kandydat otrzyma głosy od większości serwerów w klastrze dla tej samej kadencji, przechodzi do stanu lidera.
• Rezygnacja: Jeśli kandydat odkryje inny serwer z wyższą kadencją lub otrzyma RPC AppendEntries od prawowitego lidera, powraca do stanu obserwatora.

3. Lider

• Jedyna władza: W danym momencie w klastrze Raft jest tylko jeden lider (dla danej kadencji). Lider jest odpowiedzialny za wszystkie interakcje z klientami, replikację logu i zapewnienie spójności.
• Wysyłanie sygnałów heartbeat: Lider okresowo wysyła RPC AppendEntries (sygnały heartbeat) do wszystkich obserwatorów, aby utrzymać swoją władzę i zapobiec nowym wyborom.
• Zarządzanie logiem: Lider akceptuje żądania klientów, dołącza nowe wpisy do swojego lokalnego logu, a następnie replikuje te wpisy do wszystkich obserwatorów.
• Zatwierdzanie: Lider decyduje, kiedy wpis jest bezpiecznie zreplikowany na większości serwerów i może być zatwierdzony w maszynie stanów.
• Rezygnacja: Jeśli lider odkryje serwer z wyższą term (kadencją), natychmiast rezygnuje i powraca do stanu obserwatora. Zapewnia to, że system zawsze postępuje naprzód z najwyższą znaną kadencją.

Fazy operacyjne Raft: szczegółowy przegląd

Raft działa w ciągłym cyklu wyboru lidera i replikacji logu. Te dwa podstawowe mechanizmy, wraz z kluczowymi właściwościami bezpieczeństwa, zapewniają, że klaster utrzymuje spójność i odporność na błędy.

1. Wybór lidera

Proces wyboru lidera jest fundamentalny dla działania Raft, zapewniając, że klaster zawsze ma jeden, autorytatywny węzeł do koordynowania działań.

• Czas oczekiwania na wybory (Election Timeout): Każdy obserwator utrzymuje losowy election timeout (zazwyczaj 150-300ms). Jeśli obserwator nie otrzyma żadnej komunikacji (sygnału heartbeat lub RPC AppendEntries) od obecnego lidera w tym okresie, zakłada, że lider uległ awarii lub nastąpiła partycja sieciowa.
• Przejście do stanu kandydata: Po upływie czasu oczekiwania, obserwator przechodzi do stanu Candidate (Kandydata). Inkrementuje swoją current term (bieżącą kadencję), głosuje na siebie i resetuje swój zegar wyborczy.
• RPC RequestVote: Kandydat wysyła RPC RequestVote do wszystkich innych serwerów w klastrze. Ten RPC zawiera current term kandydata, jego candidateId oraz informacje o jego last log index i last log term (więcej o tym, dlaczego jest to kluczowe dla bezpieczeństwa, później).
• Zasady głosowania: Serwer odda swój głos na kandydata, jeśli:
  1. Jego current term jest mniejsza lub równa kadencji kandydata.
  2. Jeszcze nie głosował na innego kandydata w bieżącej kadencji.
  3. Log kandydata jest co najmniej tak aktualny jak jego własny. Jest to określane przez porównanie najpierw last log term, a następnie last log index, jeśli kadencje są takie same. Kandydat jest "aktualny", jeśli jego log zawiera wszystkie zatwierdzone wpisy, które zawiera log głosującego. Jest to znane jako ograniczenie wyborcze i jest krytyczne dla bezpieczeństwa.
• Wygranie wyborów: Kandydat staje się nowym liderem, jeśli otrzyma głosy od większości serwerów w klastrze dla tej samej kadencji. Po wyborze, nowy lider natychmiast wysyła RPC AppendEntries (sygnały heartbeat) do wszystkich innych serwerów, aby ustanowić swoją władzę i zapobiec nowym wyborom.
• Podział głosów i ponowne próby: Możliwe jest, że wielu kandydatów pojawi się jednocześnie, co prowadzi do podziału głosów, w którym żaden kandydat nie uzyskuje większości. Aby to rozwiązać, każdy kandydat ma losowy czas oczekiwania na wybory. Jeśli czas oczekiwania kandydata upłynie bez wygrania wyborów lub otrzymania sygnału od nowego lidera, inkrementuje on swoją kadencję i rozpoczyna nowe wybory. Losowość pomaga zapewnić, że podziały głosów są rzadkie i szybko rozwiązywane.
• Odkrywanie wyższych kadencji: Jeśli kandydat (lub dowolny serwer) otrzyma RPC z term (kadencją) wyższą niż jego własna current term, natychmiast aktualizuje swoją current term do wyższej wartości i powraca do stanu follower (obserwatora). Zapewnia to, że serwer z nieaktualnymi informacjami nigdy nie próbuje zostać liderem ani zakłócać prawowitego lidera.

2. Replikacja logu

Gdy lider zostanie wybrany, jego głównym zadaniem jest zarządzanie replikowanym logiem i zapewnienie spójności w całym klastrze. Obejmuje to przyjmowanie poleceń od klientów, dołączanie ich do swojego logu i replikowanie ich do obserwatorów.

• Żądania klientów: Wszystkie żądania klientów (polecenia do wykonania przez maszynę stanów) są kierowane do lidera. Jeśli klient skontaktuje się z obserwatorem, obserwator przekierowuje żądanie do obecnego lidera.
• Dołączanie do logu lidera: Gdy lider otrzyma polecenie od klienta, dołącza je jako nowy log entry (wpis do logu) do swojego lokalnego logu. Każdy wpis w logu zawiera samo polecenie, term (kadencję), w której zostało otrzymane, oraz jego log index.
• RPC AppendEntries: Lider wysyła następnie RPC AppendEntries do wszystkich obserwatorów, prosząc ich o dołączenie nowego wpisu do logu (lub partii wpisów) do ich logów. Te RPC zawierają:
  • term: Bieżąca kadencja lidera.
  • leaderId: ID lidera (dla obserwatorów do przekierowywania klientów).
  • prevLogIndex: Indeks wpisu w logu bezpośrednio poprzedzającego nowe wpisy.
  • prevLogTerm: Kadencja wpisu prevLogIndex. Te dwa elementy (prevLogIndex, prevLogTerm) są kluczowe dla właściwości dopasowania logów.
  • entries[]: Wpisy do logu do przechowania (puste dla sygnałów heartbeat).
  • leaderCommit: commitIndex lidera (indeks najwyższego wpisu w logu znanego jako zatwierdzony).
• Sprawdzanie spójności (Właściwość dopasowania logów): Gdy obserwator otrzyma RPC AppendEntries, wykonuje sprawdzenie spójności. Weryfikuje, czy jego log zawiera wpis na pozycji prevLogIndex o kadencji pasującej do prevLogTerm. Jeśli to sprawdzenie zawiedzie, obserwator odrzuca RPC AppendEntries, informując lidera, że jego log jest niespójny.
• Rozwiązywanie niespójności: Jeśli obserwator odrzuci RPC AppendEntries, lider dekrementuje nextIndex dla tego obserwatora i ponawia próbę wysłania RPC AppendEntries. nextIndex to indeks następnego wpisu w logu, który lider wyśle do danego obserwatora. Ten proces jest kontynuowany, aż nextIndex osiągnie punkt, w którym logi lidera i obserwatora pasują do siebie. Po znalezieniu dopasowania, obserwator może akceptować kolejne wpisy, ostatecznie doprowadzając swój log do spójności z logiem lidera.
• Zatwierdzanie wpisów: Wpis jest uważany za zatwierdzony, gdy lider pomyślnie zreplikował go na większości serwerów (wliczając siebie). Po zatwierdzeniu, wpis może być zastosowany w lokalnej maszynie stanów. Lider aktualizuje swój commitIndex i uwzględnia go w kolejnych RPC AppendEntries, aby poinformować obserwatorów o zatwierdzonych wpisach. Obserwatorzy aktualizują swój commitIndex na podstawie leaderCommit lidera i stosują wpisy aż do tego indeksu w swojej maszynie stanów.
• Właściwość kompletności lidera: Raft gwarantuje, że jeśli wpis w logu zostanie zatwierdzony w danej kadencji, to wszyscy kolejni liderzy również muszą mieć ten wpis. Ta właściwość jest egzekwowana przez ograniczenie wyborcze: kandydat może wygrać wybory tylko wtedy, gdy jego log jest co najmniej tak aktualny, jak logi większości innych serwerów. Zapobiega to wyborowi lidera, który mógłby nadpisać lub pominąć zatwierdzone wpisy.

3. Właściwości i gwarancje bezpieczeństwa

Solidność Raft wynika z kilku starannie zaprojektowanych właściwości bezpieczeństwa, które zapobiegają niespójnościom i zapewniają integralność danych:

• Bezpieczeństwo wyborów: W danej kadencji może zostać wybrany co najwyżej jeden lider. Jest to egzekwowane przez mechanizm głosowania, w którym obserwator oddaje co najwyżej jeden głos na kadencję, a kandydat potrzebuje większości głosów.
• Kompletność lidera: Jeśli wpis w logu został zatwierdzony w danej kadencji, to ten wpis będzie obecny w logach wszystkich kolejnych liderów. Jest to kluczowe dla zapobiegania utracie zatwierdzonych danych i jest zapewnione głównie przez ograniczenie wyborcze.
• Właściwość dopasowania logów: Jeśli dwa logi zawierają wpis o tym samym indeksie i kadencji, to logi te są identyczne we wszystkich poprzedzających wpisach. Upraszcza to sprawdzanie spójności logów i pozwala liderowi na efektywne aktualizowanie logów obserwatorów.
• Bezpieczeństwo zatwierdzania: Gdy wpis zostanie zatwierdzony, nigdy nie zostanie cofnięty ani nadpisany. Jest to bezpośrednia konsekwencja właściwości kompletności lidera i dopasowania logów. Gdy wpis jest zatwierdzony, uważa się go za trwale zapisany.

Kluczowe koncepcje i mechanizmy w Raft

Oprócz ról i faz operacyjnych, Raft opiera się na kilku podstawowych koncepcjach do zarządzania stanem i zapewnienia poprawności.

1. Kadencje (Terms)

Term (kadencja) w Raft to ciągle rosnąca liczba całkowita. Działa jako zegar logiczny dla klastra. Każda kadencja zaczyna się od wyborów, a jeśli wybory zakończą się sukcesem, na tę kadencję wybierany jest jeden lider. Kadencje są kluczowe do identyfikacji nieaktualnych informacji i zapewnienia, że serwery zawsze podporządkowują się najbardziej aktualnym informacjom:

• Serwery wymieniają się swoim current term (bieżącą kadencją) we wszystkich RPC.
• Jeśli serwer odkryje inny serwer z wyższą term, aktualizuje swoją własną current term i powraca do stanu follower (obserwatora).
• Jeśli kandydat lub lider odkryje, że jego term jest nieaktualna (niższa niż term innego serwera), natychmiast rezygnuje.

2. Wpisy do logu

Log jest centralnym komponentem Raft. Jest to uporządkowana sekwencja wpisów, gdzie każdy log entry (wpis do logu) reprezentuje polecenie do wykonania przez maszynę stanów. Każdy wpis zawiera:

• Polecenie: Rzeczywista operacja do wykonania (np. "set x=5", "create user").
• Kadencja (Term): Kadencja, w której wpis został utworzony na liderze.
• Indeks: Pozycja wpisu w logu. Wpisy w logu są ściśle uporządkowane według indeksu.

Log jest trwały, co oznacza, że wpisy są zapisywane na stabilnym nośniku przed odpowiedzią klientom, co chroni przed utratą danych w przypadku awarii.

3. Maszyna stanów

Każdy serwer w klastrze Raft utrzymuje state machine (maszynę stanów). Jest to komponent specyficzny dla aplikacji, który przetwarza zatwierdzone wpisy z logu. Aby zapewnić spójność, maszyna stanów musi być deterministyczna (przy tym samym stanie początkowym i sekwencji poleceń zawsze daje ten sam wynik i stan końcowy) oraz idempotentna (zastosowanie tego samego polecenia wielokrotnie ma ten sam efekt co jednokrotne zastosowanie, co pomaga w eleganckim obsłudze ponownych prób, chociaż zatwierdzanie logu w Raft w dużej mierze gwarantuje jednokrotne zastosowanie).

4. Indeks zatwierdzenia (Commit Index)

commitIndex to najwyższy indeks wpisu w logu, o którym wiadomo, że został zatwierdzony. Oznacza to, że został on bezpiecznie zreplikowany na większości serwerów i może być zastosowany w maszynie stanów. Liderzy określają commitIndex, a obserwatorzy aktualizują swój commitIndex na podstawie RPC AppendEntries lidera. Wszystkie wpisy aż do commitIndex są uważane za trwałe i nie mogą być wycofane.

5. Migawki (Snapshots)

Z czasem replikowany log może stać się bardzo duży, zużywając znaczną przestrzeń dyskową i spowalniając replikację logu oraz odzyskiwanie. Raft radzi sobie z tym za pomocą snapshots (migawek). Migawka to kompaktowa reprezentacja stanu maszyny stanów w danym momencie. Zamiast przechowywać cały log, serwery mogą okresowo tworzyć "migawkę" swojego stanu, odrzucać wszystkie wpisy z logu do punktu migawki, a następnie replikować migawkę do nowych lub opóźnionych obserwatorów. Ten proces znacznie poprawia wydajność:

• Kompaktowy log: Zmniejsza ilość trwałych danych w logu.
• Szybsze odzyskiwanie: Nowe lub uszkodzone serwery mogą otrzymać migawkę zamiast odtwarzać cały log od początku.
• RPC InstallSnapshot: Raft definiuje RPC InstallSnapshot do przesyłania migawek od lidera do obserwatorów.

Chociaż skuteczne, tworzenie migawek dodaje złożoności do implementacji, zwłaszcza w zarządzaniu współbieżnym tworzeniem migawek, obcinaniem logu i transmisją.

Implementacja Raft: praktyczne rozważania dotyczące globalnego wdrożenia

Przełożenie eleganckiego projektu Raft na solidny, gotowy do produkcji system, zwłaszcza dla globalnych odbiorców i zróżnicowanej infrastruktury, wiąże się z rozwiązaniem kilku praktycznych wyzwań inżynierskich.

1. Opóźnienia sieciowe i partycje w kontekście globalnym

W systemach rozproszonych globalnie, opóźnienia sieciowe są znaczącym czynnikiem. Klaster Raft zazwyczaj wymaga zgody większości węzłów na wpis do logu, zanim będzie mógł zostać zatwierdzony. W klastrze rozproszonym na różnych kontynentach, opóźnienia między węzłami mogą wynosić setki milisekund. To bezpośrednio wpływa na:

• Opóźnienie zatwierdzania: Czas potrzebny na zatwierdzenie żądania klienta może być ograniczony przez najwolniejsze połączenie sieciowe do większości replik. Strategie takie jak obserwatorzy tylko do odczytu (które nie wymagają interakcji z liderem dla nieaktualnych odczytów) lub konfiguracja kworum świadoma geograficznie (np. 3 węzły w jednym regionie, 2 w innym dla klastra 5-węzłowego, gdzie większość może znajdować się w jednym szybkim regionie) mogą to złagodzić.
• Szybkość wyboru lidera: Duże opóźnienia mogą opóźniać RPC RequestVote, co może prowadzić do częstszych podziałów głosów lub dłuższego czasu wyborów. Kluczowe jest dostosowanie czasów oczekiwania na wybory, aby były znacznie większe niż typowe opóźnienia międzywęzłowe.
• Obsługa partycji sieciowych: Rzeczywiste sieci są podatne na partycje. Raft poprawnie obsługuje partycje, zapewniając, że tylko partycja zawierająca większość serwerów może wybrać lidera i robić postępy. Partycja mniejszościowa nie będzie w stanie zatwierdzać nowych wpisów, zapobiegając w ten sposób scenariuszom split-brain. Jednak długotrwałe partycje w globalnie rozproszonej konfiguracji mogą prowadzić do niedostępności w niektórych regionach, co wymaga starannych decyzji architektonicznych dotyczących rozmieszczenia kworum.

2. Trwałe przechowywanie i wytrzymałość

Poprawność Raft w dużej mierze zależy od trwałości jego logu i stanu. Zanim serwer odpowie na RPC lub zastosuje wpis w swojej maszynie stanów, musi upewnić się, że odpowiednie dane (wpisy do logu, current term, votedFor) są zapisane na stabilnym nośniku i wykonano na nich operację fsync (opróżniono bufor na dysk). Zapobiega to utracie danych w przypadku awarii. Należy wziąć pod uwagę:

• Wydajność: Częste zapisy na dysku mogą stanowić wąskie gardło wydajności. Grupowanie zapisów i używanie wysokowydajnych dysków SSD to powszechne optymalizacje.
• Niezawodność: Wybór solidnego i trwałego rozwiązania do przechowywania danych (dysk lokalny, pamięć masowa podłączona do sieci, chmurowa pamięć blokowa) jest kluczowy.
• WAL (Write-Ahead Log): Często implementacje Raft używają dziennika z wyprzedzającym zapisem dla zapewnienia trwałości, podobnie jak bazy danych, aby upewnić się, że zmiany są zapisywane na dysku przed ich zastosowaniem w pamięci.

3. Interakcja z klientem i modele spójności

Klienci wchodzą w interakcję z klastrem Raft, wysyłając żądania do lidera. Obsługa żądań klientów obejmuje:

• Odnajdywanie lidera: Klienci potrzebują mechanizmu do znalezienia obecnego lidera. Może to być mechanizm odnajdywania usług, stały punkt końcowy, który przekierowuje, lub próbowanie kolejnych serwerów, aż jeden z nich odpowie jako lider.
• Ponawianie żądań: Klienci muszą być przygotowani na ponawianie żądań, jeśli lider się zmieni lub wystąpi błąd sieciowy.
• Spójność odczytu: Raft głównie gwarantuje silną spójność dla zapisów. Dla odczytów możliwe są różne modele:
  • Silnie spójne odczyty: Klient może poprosić lidera o upewnienie się, że jego stan jest aktualny, poprzez wysłanie sygnału heartbeat do większości swoich obserwatorów przed obsłużeniem odczytu. Gwarantuje to świeżość danych, ale dodaje opóźnienie.
  • Odczyty na podstawie dzierżawy lidera (Leader-Lease Reads): Lider może uzyskać "dzierżawę" od większości węzłów na krótki okres, podczas którego wie, że nadal jest liderem i może obsługiwać odczyty bez dalszego konsensusu. Jest to szybsze, ale ograniczone czasowo.
  • Nieaktualne odczyty (z obserwatorów): Odczyt bezpośrednio z obserwatorów może oferować niższe opóźnienia, ale wiąże się z ryzykiem odczytania nieaktualnych danych, jeśli log obserwatora jest opóźniony w stosunku do lidera. Jest to akceptowalne dla aplikacji, w których spójność ostateczna jest wystarczająca dla odczytów.

4. Zmiany konfiguracji (członkostwo w klastrze)

Zmiana członkostwa w klastrze Raft (dodawanie lub usuwanie serwerów) jest złożoną operacją, która również musi być przeprowadzona za pomocą konsensusu, aby uniknąć niespójności lub scenariuszy split-brain. Raft proponuje technikę zwaną Wspólnym Konsensusem (Joint Consensus):

• Dwie konfiguracje: Podczas zmiany konfiguracji system tymczasowo działa z dwiema nakładającymi się konfiguracjami: starą konfiguracją (C_old) i nową konfiguracją (C_new).
• Stan wspólnego konsensusu (C_old, C_new): Lider proponuje specjalny wpis do logu, który reprezentuje wspólną konfigurację. Gdy ten wpis zostanie zatwierdzony (wymagając zgody większości w obu C_old i C_new), system znajduje się w stanie przejściowym. Teraz decyzje wymagają większości z obu konfiguracji. Zapewnia to, że podczas przejścia ani stara, ani nowa konfiguracja nie może podejmować decyzji jednostronnie, zapobiegając rozbieżnościom.
• Przejście do C_new: Gdy wpis do logu wspólnej konfiguracji zostanie zatwierdzony, lider proponuje kolejny wpis reprezentujący tylko nową konfigurację (C_new). Gdy ten drugi wpis zostanie zatwierdzony, stara konfiguracja jest odrzucana, a system działa wyłącznie pod C_new.
• Bezpieczeństwo: Ten dwufazowy proces podobny do zatwierdzania dwufazowego zapewnia, że w żadnym momencie nie można wybrać dwóch sprzecznych liderów (jednego pod C_old, drugiego pod C_new) i że system pozostaje operacyjny przez całą zmianę.

Poprawna implementacja zmian konfiguracji jest jedną z najtrudniejszych części implementacji Raft ze względu na liczne przypadki brzegowe i scenariusze awarii w stanie przejściowym.

5. Testowanie systemów rozproszonych: rygorystyczne podejście

Testowanie algorytmu rozproszonego konsensusu, takiego jak Raft, jest wyjątkowo trudne ze względu na jego niedeterministyczną naturę i mnogość trybów awarii. Proste testy jednostkowe są niewystarczające. Rygorystyczne testowanie obejmuje:

• Wstrzykiwanie błędów (Fault Injection): Systematyczne wprowadzanie awarii, takich jak awarie węzłów, partycje sieciowe, opóźnienia wiadomości i zmiana ich kolejności. Narzędzia takie jak Jepsen są specjalnie zaprojektowane do tego celu.
• Testowanie oparte na właściwościach (Property-Based Testing): Definiowanie niezmienników i właściwości bezpieczeństwa (np. co najwyżej jeden lider na kadencję, zatwierdzone wpisy nigdy nie są tracone) i testowanie, czy implementacja utrzymuje je w różnych warunkach.
• Weryfikacja modelowa (Model Checking): Dla krytycznych części algorytmu można użyć formalnych technik weryfikacji do udowodnienia poprawności, chociaż jest to wysoce wyspecjalizowane.
• Środowiska symulowane: Uruchamianie testów w środowiskach symulujących warunki sieciowe (opóźnienia, utrata pakietów) typowe dla globalnych wdrożeń.

Przypadki użycia i zastosowania w świecie rzeczywistym

Praktyczność i zrozumiałość Raft doprowadziły do jego powszechnej adopcji w różnych krytycznych komponentach infrastruktury:

1. Rozproszone magazyny klucz-wartość i replikacja baz danych

• etcd: Podstawowy komponent Kubernetes, etcd używa Raft do przechowywania i replikacji danych konfiguracyjnych, informacji o odnajdywaniu usług i zarządzania stanem klastra. Jego niezawodność jest kluczowa dla poprawnego funkcjonowania Kubernetes.
• Consul: Opracowany przez HashiCorp, Consul używa Raft jako swojego rozproszonego backendu pamięci masowej, umożliwiając odnajdywanie usług, sprawdzanie stanu i zarządzanie konfiguracją w dynamicznych środowiskach infrastrukturalnych.
• TiKV: Rozproszony transakcyjny magazyn klucz-wartość używany przez TiDB (rozproszoną bazę danych SQL) implementuje Raft do replikacji danych i gwarancji spójności.
• CockroachDB: Ta globalnie rozproszona baza danych SQL intensywnie wykorzystuje Raft do replikacji danych między wieloma węzłami i regionami geograficznymi, zapewniając wysoką dostępność i silną spójność nawet w obliczu awarii całych regionów.

2. Odnajdywanie usług i zarządzanie konfiguracją

Raft stanowi idealną podstawę dla systemów, które muszą przechowywać i dystrybuować krytyczne metadane o usługach i konfiguracjach w całym klastrze. Gdy usługa się rejestruje lub jej konfiguracja się zmienia, Raft zapewnia, że wszystkie węzły ostatecznie zgadzają się na nowy stan, umożliwiając dynamiczne aktualizacje bez ręcznej interwencji.

3. Koordynatory transakcji rozproszonych

W systemach wymagających atomowości wielu operacji lub usług, Raft może stanowić podstawę dla koordynatorów transakcji rozproszonych, zapewniając spójną replikację logów transakcyjnych przed zatwierdzeniem zmian u wszystkich uczestników.

4. Koordynacja klastra i wybór lidera w innych systemach

Oprócz jawnego wykorzystania w bazach danych lub magazynach klucz-wartość, Raft jest często osadzany jako biblioteka lub podstawowy komponent do zarządzania zadaniami koordynacyjnymi, wybierania liderów dla innych procesów rozproszonych lub zapewniania niezawodnej płaszczyzny sterowania w większych systemach. Na przykład wiele rozwiązań natywnych dla chmury wykorzystuje Raft do zarządzania stanem swoich komponentów płaszczyzny sterowania.

Zalety i wady Raft

Chociaż Raft oferuje znaczne korzyści, ważne jest, aby zrozumieć jego kompromisy.

Zalety:

• Zrozumiałość: Jego główny cel projektowy, co ułatwia implementację, debugowanie i analizę w porównaniu ze starszymi algorytmami konsensusu, takimi jak Paxos.
• Silna spójność: Zapewnia silne gwarancje spójności dla zatwierdzonych wpisów w logu, gwarantując integralność i niezawodność danych.
• Odporność na błędy: Może tolerować awarię mniejszości węzłów (do (N-1)/2 awarii w klastrze o N węzłach) bez utraty dostępności lub spójności.
• Wydajność: W stabilnych warunkach (bez zmian lidera), Raft może osiągnąć wysoką przepustowość, ponieważ lider przetwarza wszystkie żądania sekwencyjnie i replikuje je równolegle, efektywnie wykorzystując przepustowość sieci.
• Dobrze zdefiniowane role: Jasne role (Lider, Obserwator, Kandydat) i przejścia między stanami upraszczają model myślowy i implementację.
• Zmiany konfiguracji: Oferuje solidny mechanizm (Wspólny Konsensus) do bezpiecznego dodawania lub usuwania węzłów z klastra bez naruszania spójności.

Wady:

• Wąskie gardło lidera: Wszystkie żądania zapisu od klientów muszą przechodzić przez lidera. W scenariuszach o bardzo wysokiej przepustowości zapisu lub gdy liderzy są geograficznie oddaleni od klientów, może to stać się wąskim gardłem wydajności.
• Opóźnienie odczytu: Osiągnięcie silnie spójnych odczytów często wymaga komunikacji z liderem, co potencjalnie dodaje opóźnienia. Odczytywanie z obserwatorów grozi nieaktualnymi danymi.
• Wymóg kworum: Wymaga dostępności większości węzłów do zatwierdzania nowych wpisów. W klastrze 5-węzłowym tolerowane są 2 awarie. Jeśli 3 węzły ulegną awarii, klaster staje się niedostępny dla zapisów. Może to być wyzwaniem w środowiskach o dużej liczbie partycji lub geograficznie rozproszonych, gdzie utrzymanie większości w różnych regionach jest trudne.
• Wrażliwość na sieć: Bardzo wrażliwy na opóźnienia sieciowe i partycje, co może wpływać na czas wyborów i ogólną przepustowość systemu, zwłaszcza w szeroko rozproszonych wdrożeniach.
• Złożoność zmian konfiguracji: Chociaż solidny, mechanizm Wspólnego Konsensusu jest jedną z bardziej skomplikowanych części algorytmu Raft do poprawnego zaimplementowania i dokładnego przetestowania.
• Pojedynczy punkt awarii (dla zapisów): Chociaż jest odporny na awarię lidera, jeśli lider jest trwale niedostępny i nie można wybrać nowego lidera (np. z powodu partycji sieciowych lub zbyt wielu awarii), system nie może robić postępów w zapisach.

Podsumowanie: opanowanie rozproszonego konsensusu dla odpornych systemów globalnych

Algorytm Raft jest świadectwem potęgi przemyślanego projektu w upraszczaniu złożonych problemów. Jego nacisk na zrozumiałość zdemokratyzował rozproszony konsensus, pozwalając szerszemu gronu programistów i organizacji na budowanie wysoce dostępnych i odpornych na błędy systemów bez ulegania tajemniczym złożonościom poprzednich podejść.

Od orkiestracji klastrów kontenerów za pomocą Kubernetes (przez etcd) po zapewnianie odpornego przechowywania danych dla globalnych baz danych, takich jak CockroachDB, Raft jest cichym pracownikiem, który zapewnia, że nasz cyfrowy świat pozostaje spójny i operacyjny. Implementacja Raft nie jest trywialnym zadaniem, ale jasność jego specyfikacji i bogactwo otaczającego go ekosystemu czynią go satysfakcjonującym przedsięwzięciem dla tych, którzy są zaangażowani w budowanie następnej generacji solidnej, skalowalnej infrastruktury.

Praktyczne wskazówki dla programistów i architektów:

• Priorytetem jest zrozumienie: Zanim podejmiesz próbę implementacji, poświęć czas na dokładne zrozumienie każdej reguły i przejścia stanu w Raft. Oryginalny artykuł i wizualne wyjaśnienia są nieocenionymi zasobami.
• Korzystaj z istniejących bibliotek: Dla większości aplikacji rozważ użycie dobrze sprawdzonych, istniejących implementacji Raft (np. z etcd, biblioteki Raft od HashiCorp) zamiast budowania od zera, chyba że Twoje wymagania są wysoce wyspecjalizowane lub prowadzisz badania akademickie.
• Rygorystyczne testowanie jest nie do negocjacji: Wstrzykiwanie błędów, testowanie oparte na właściwościach i szeroko zakrojona symulacja scenariuszy awarii są kluczowe dla każdego systemu rozproszonego konsensusu. Nigdy nie zakładaj, że "to działa", bez dokładnego zepsucia tego.
• Projektuj z myślą o globalnych opóźnieniach: Przy wdrażaniu globalnym, starannie rozważ rozmieszczenie kworum, topologię sieci i strategie odczytu klienta, aby zoptymalizować zarówno spójność, jak i wydajność w różnych regionach geograficznych.
• Trwałość i wytrzymałość: Upewnij się, że Twoja podstawowa warstwa przechowywania jest solidna i że operacje takie jak fsync są poprawnie używane, aby zapobiec utracie danych w scenariuszach awarii.

W miarę ewolucji systemów rozproszonych, zasady ucieleśnione przez Raft — klarowność, solidność i odporność na błędy — pozostaną kamieniami węgielnymi niezawodnej inżynierii oprogramowania. Opanowując Raft, wyposażasz się w potężne narzędzie do budowania odpornych, globalnie skalowalnych aplikacji, które mogą wytrzymać nieunikniony chaos obliczeń rozproszonych.