Освоение распределённого консенсуса: глубокий анализ реализации алгоритма Raft для глобальных систем

В нашем всё более взаимосвязанном мире распределённые системы являются основой почти каждого цифрового сервиса, от платформ электронной коммерции и финансовых учреждений до инфраструктуры облачных вычислений и инструментов для общения в реальном времени. Эти системы предлагают непревзойденную масштабируемость, доступность и отказоустойчивость за счёт распределения рабочих нагрузок и данных по множеству машин. Однако эта мощь сопряжена со значительной проблемой: необходимостью гарантировать, что все компоненты согласованы относительно состояния системы, даже в условиях сетевых задержек, сбоев узлов и параллельных операций. Эта фундаментальная проблема известна как распределённый консенсус.

Достижение консенсуса в асинхронной, подверженной сбоям распределённой среде является общеизвестно сложной задачей. Десятилетиями Paxos был доминирующим алгоритмом для решения этой проблемы, ценимым за его теоретическую обоснованность, но часто критикуемым за сложность и трудность в реализации. Затем появился Raft — алгоритм, разработанный с основной целью: понятность. Raft стремится быть эквивалентным Paxos с точки зрения отказоустойчивости и производительности, но при этом структурирован таким образом, что разработчикам его гораздо проще понять и использовать в своих разработках.

Это всеобъемлющее руководство глубоко погружается в алгоритм Raft, исследуя его основополагающие принципы, операционные механизмы, практические аспекты реализации и его жизненно важную роль в создании надёжных, глобально распределённых приложений. Независимо от того, являетесь ли вы опытным архитектором, инженером по распределённым системам или разработчиком, стремящимся создавать высокодоступные сервисы, понимание Raft является важным шагом на пути к освоению сложностей современных вычислений.

Настоятельная необходимость распределённого консенсуса в современных архитектурах

Представьте себе глобальную платформу электронной коммерции, обрабатывающую миллионы транзакций в секунду. Данные клиентов, уровни запасов, статусы заказов — всё это должно оставаться согласованным в многочисленных центрах обработки данных, охватывающих континенты. Бухгалтерская книга банковской системы, распределённая по нескольким серверам, не может позволить себе даже мгновенного расхождения в балансе счёта. Эти сценарии подчёркивают критическую важность распределённого консенсуса.

Изначальные проблемы распределённых систем

Распределённые системы по своей природе создают множество проблем, отсутствующих в монолитных приложениях. Понимание этих проблем крайне важно для того, чтобы оценить изящество и необходимость таких алгоритмов, как Raft:

• Частичные сбои: В отличие от одного сервера, который либо работает, либо полностью выходит из строя, в распределённой системе некоторые узлы могут отказать, в то время как другие продолжают работать. Сервер может аварийно завершить работу, его сетевое соединение может оборваться, или его диск может быть повреждён, и всё это в то время, как остальная часть кластера остаётся функциональной. Система должна продолжать корректно работать несмотря на эти частичные сбои.
• Сетевые разделения (Network Partitions): Сеть, соединяющая узлы, не всегда надёжна. Сетевое разделение происходит, когда связь между подмножествами узлов прерывается, создавая впечатление, что определённые узлы вышли из строя, даже если они всё ещё работают. Разрешение таких сценариев «раздвоения мозга» (split-brain), когда разные части системы работают независимо на основе устаревшей или несогласованной информации, является основной проблемой консенсуса.
• Асинхронная коммуникация: Сообщения между узлами могут быть задержаны, переупорядочены или полностью потеряны. Нет глобальных часов или гарантий времени доставки сообщений, что затрудняет установление согласованного порядка событий или окончательного состояния системы.
• Параллелизм: Несколько узлов могут пытаться одновременно обновить одни и те же данные или инициировать действия. Без механизма координации этих операций конфликты и несогласованность неизбежны.
• Непредсказуемая задержка: Особенно в глобально распределённых развёртываниях сетевая задержка может значительно варьироваться. Операции, которые выполняются быстро в одном регионе, могут быть медленными в другом, что влияет на процессы принятия решений и координацию.

Почему консенсус является краеугольным камнем надёжности

Алгоритмы консенсуса предоставляют фундаментальный строительный блок для решения этих проблем. Они позволяют совокупности ненадёжных компонентов коллективно действовать как единое, высоконадёжное и согласованное целое. В частности, консенсус помогает достичь:

• Репликация конечного автомата (SMR): Основная идея многих отказоустойчивых распределённых систем. Если все узлы согласуют порядок операций, и если каждый узел начинает с одного и того же начального состояния и выполняет эти операции в том же порядке, то все узлы придут к одному и тому же конечному состоянию. Консенсус — это механизм для согласования этого глобального порядка операций.
• Высокая доступность: Позволяя системе продолжать работу даже при сбое меньшинства узлов, консенсус обеспечивает доступность и функциональность сервисов, минимизируя время простоя.
• Согласованность данных: Гарантирует, что все реплики данных остаются синхронизированными, предотвращая конфликтующие обновления и обеспечивая, что клиенты всегда читают самую актуальную и корректную информацию.
• Отказоустойчивость: Система может выдерживать определённое количество произвольных сбоев узлов (обычно аварийных сбоев) и продолжать работу без вмешательства человека.

Представляем Raft: понятный подход к консенсусу

Raft появился из академического мира с ясной целью: сделать распределённый консенсус доступным. Его авторы, Диего Онгаро и Джон Остерхаут, специально разработали Raft для понятности, стремясь обеспечить более широкое распространение и правильную реализацию алгоритмов консенсуса.

Основная философия дизайна Raft: понятность прежде всего

Raft разбивает сложную проблему консенсуса на несколько относительно независимых подзадач, каждая из которых имеет свой собственный набор правил и поведений. Такая модульность значительно облегчает понимание. Ключевые принципы дизайна включают:

• Лидер-центричный подход: В отличие от некоторых других алгоритмов консенсуса, где все узлы в равной степени участвуют в принятии решений, Raft назначает одного лидера. Лидер отвечает за управление реплицированным логом и координацию всех клиентских запросов. Это упрощает управление логом и снижает сложность взаимодействий между узлами.
• Сильный лидер: Лидер является высшей инстанцией для предложения новых записей в лог и определения момента их фиксации. Последователи пассивно реплицируют лог лидера и отвечают на его запросы.
• Детерминированные выборы: Raft использует рандомизированный тайм-аут выборов, чтобы гарантировать, что, как правило, только один кандидат становится лидером в данном сроке выборов.
• Согласованность лога: Raft навязывает строгие свойства согласованности для своего реплицированного лога, гарантируя, что зафиксированные записи никогда не будут отменены и что все зафиксированные записи в конечном итоге появятся на всех доступных узлах.

Краткое сравнение с Paxos

До появления Raft, Paxos был стандартом де-факто для распределённого консенсуса. Несмотря на свою мощь, Paxos общеизвестно труден для понимания и правильной реализации. Его дизайн, который разделяет роли (proposer, acceptor, learner) и позволяет существовать нескольким лидерам одновременно (хотя только один может зафиксировать значение), может приводить к сложным взаимодействиям и пограничным случаям.

Raft, в свою очередь, упрощает пространство состояний. Он навязывает модель сильного лидера, где лидер отвечает за все изменения в логе. Он чётко определяет роли (лидер, последователь, кандидат) и переходы между ними. Эта структура делает поведение Raft более интуитивным и лёгким для анализа, что приводит к меньшему количеству ошибок в реализации и более быстрым циклам разработки. Многие реальные системы, которые изначально испытывали трудности с Paxos, добились успеха, приняв Raft.

Три фундаментальные роли в Raft

В любой момент времени каждый сервер в кластере Raft находится в одном из трёх состояний: Лидер, Последователь или Кандидат. Эти роли являются взаимоисключающими и динамичными, серверы переходят между ними на основе определённых правил и событий.

1. Последователь

• Пассивная роль: Последователи — это самое пассивное состояние в Raft. Они просто отвечают на запросы от лидеров и кандидатов.
• Получение сигналов жизнеспособности: Последователь ожидает регулярного получения сигналов жизнеспособности (пустых RPC AppendEntries) от лидера. Если последователь не получает сигнал жизнеспособности или RPC AppendEntries в течение определённого периода election timeout, он предполагает, что лидер вышел из строя, и переходит в состояние кандидата.
• Голосование: Во время выборов последователь голосует не более чем за одного кандидата за один термин.
• Репликация лога: Последователи добавляют записи в свой локальный лог по указанию лидера.

2. Кандидат

• Инициирование выборов: Когда у последователя истекает тайм-аут (он не получает сообщений от лидера), он переходит в состояние кандидата для инициирования новых выборов.
• Голосование за себя: Кандидат увеличивает свой current term, голосует за себя и отправляет RPC RequestVote всем остальным серверам в кластере.
• Победа на выборах: Если кандидат получает голоса от большинства серверов в кластере за один и тот же термин, он переходит в состояние лидера.
• Сложение полномочий: Если кандидат обнаруживает другой сервер с более высоким термином или получает RPC AppendEntries от легитимного лидера, он возвращается в состояние последователя.

3. Лидер

• Единственный авторитет: В кластере Raft в любой момент времени (для данного термина) существует только один лидер. Лидер отвечает за все взаимодействия с клиентами, репликацию лога и обеспечение согласованности.
• Отправка сигналов жизнеспособности: Лидер периодически отправляет RPC AppendEntries (сигналы жизнеспособности) всем последователям для поддержания своего авторитета и предотвращения новых выборов.
• Управление логом: Лидер принимает клиентские запросы, добавляет новые записи в свой локальный лог, а затем реплицирует эти записи всем последователям.
• Фиксация: Лидер решает, когда запись безопасно реплицирована на большинство серверов и может быть применена к конечному автомату.
• Сложение полномочий: Если лидер обнаруживает сервер с более высоким term, он немедленно слагает полномочия и возвращается в состояние последователя. Это гарантирует, что система всегда движется вперёд с самым высоким известным термином.

Операционные фазы Raft: подробное рассмотрение

Raft работает в непрерывном цикле выборов лидера и репликации лога. Эти два основных механизма, наряду с важнейшими свойствами безопасности, обеспечивают поддержание согласованности и отказоустойчивости кластера.

1. Выборы лидера

Процесс выборов лидера является фундаментальным для работы Raft, обеспечивая, что в кластере всегда есть один авторитетный узел для координации действий.

• Тайм-аут выборов: Каждый последователь поддерживает рандомизированный election timeout (обычно 150-300 мс). Если последователь не получает никакого сообщения (сигнал жизнеспособности или RPC AppendEntries) от текущего лидера в течение этого тайм-аута, он предполагает, что лидер вышел из строя или произошло сетевое разделение.
• Переход в состояние кандидата: По истечении тайм-аута последователь переходит в состояние Candidate. Он увеличивает свой current term, голосует за себя и сбрасывает свой таймер выборов.
• RPC RequestVote: Затем кандидат отправляет RPC RequestVote всем остальным серверам в кластере. Этот RPC включает current term кандидата, его candidateId, а также информацию о его last log index и last log term (позже мы подробнее рассмотрим, почему это критически важно для безопасности).
• Правила голосования: Сервер отдаст свой голос кандидату, если:
  1. Его current term меньше или равен термину кандидата.
  2. Он ещё не голосовал за другого кандидата в текущем термине.
  3. Лог кандидата как минимум так же актуален, как и его собственный. Это определяется сравнением сначала last log term, а затем last log index, если термины одинаковы. Кандидат считается «актуальным», если его лог содержит все зафиксированные записи, которые содержит лог голосующего. Это известно как ограничение на выборах и является критически важным для безопасности.
• Победа на выборах: Кандидат становится новым лидером, если он получает голоса от большинства серверов в кластере за один и тот же термин. Сразу после избрания новый лидер немедленно отправляет RPC AppendEntries (сигналы жизнеспособности) всем остальным серверам, чтобы установить свой авторитет и предотвратить новые выборы.
• Разделение голосов и повторные попытки: Возможно, что несколько кандидатов появятся одновременно, что приведёт к разделению голосов, при котором ни один кандидат не получит большинства. Для решения этой проблемы у каждого кандидата есть рандомизированный тайм-аут выборов. Если тайм-аут кандидата истекает без победы на выборах или получения сообщения от нового лидера, он увеличивает свой термин и начинает новые выборы. Рандомизация помогает гарантировать, что разделение голосов происходит редко и быстро разрешается.
• Обнаружение более высоких терминов: Если кандидат (или любой сервер) получает RPC с term выше, чем его собственный current term, он немедленно обновляет свой current term до более высокого значения и возвращается в состояние follower. Это гарантирует, что сервер с устаревшей информацией никогда не попытается стать лидером или нарушить работу легитимного лидера.

2. Репликация лога

После избрания лидера его основной обязанностью является управление реплицированным логом и обеспечение согласованности в кластере. Это включает в себя приём команд от клиентов, добавление их в свой лог и репликацию на последователей.

• Клиентские запросы: Все клиентские запросы (команды для выполнения конечным автоматом) направляются лидеру. Если клиент обращается к последователю, последователь перенаправляет запрос текущему лидеру.
• Добавление в лог лидера: Когда лидер получает команду от клиента, он добавляет команду как новую log entry в свой локальный лог. Каждая запись в логе содержит саму команду, term, в котором она была получена, и её log index.
• RPC AppendEntries: Затем лидер отправляет RPC AppendEntries всем последователям, запрашивая их добавить новую запись (или пакет записей) в их логи. Эти RPC включают:
  • term: Текущий термин лидера.
  • leaderId: ID лидера (чтобы последователи могли перенаправлять клиентов).
  • prevLogIndex: Индекс записи в логе, непосредственно предшествующей новым записям.
  • prevLogTerm: Термин записи с индексом prevLogIndex. Эти два параметра (prevLogIndex, prevLogTerm) критически важны для свойства соответствия логов.
  • entries[]: Записи лога для сохранения (пусто для сигналов жизнеспособности).
  • leaderCommit: commitIndex лидера (индекс самой последней известной зафиксированной записи в логе).
• Проверка согласованности (свойство соответствия логов): Когда последователь получает RPC AppendEntries, он выполняет проверку согласованности. Он проверяет, содержит ли его лог запись с индексом prevLogIndex и термином, соответствующим prevLogTerm. Если эта проверка не проходит, последователь отклоняет RPC AppendEntries, сообщая лидеру, что его лог не согласован.
• Разрешение несоответствий: Если последователь отклоняет RPC AppendEntries, лидер уменьшает nextIndex для этого последователя и повторяет RPC AppendEntries. nextIndex — это индекс следующей записи в логе, которую лидер отправит конкретному последователю. Этот процесс продолжается до тех пор, пока nextIndex не достигнет точки, где логи лидера и последователя совпадают. Как только совпадение найдено, последователь может принимать последующие записи лога, в конечном итоге приводя свой лог в соответствие с логом лидера.
• Фиксация записей: Запись считается зафиксированной, когда лидер успешно реплицировал её на большинство серверов (включая себя). После фиксации запись может быть применена к локальному конечному автомату. Лидер обновляет свой commitIndex и включает его в последующие RPC AppendEntries, чтобы информировать последователей о зафиксированных записях. Последователи обновляют свой commitIndex на основе leaderCommit лидера и применяют записи до этого индекса к своему конечному автомату.
• Свойство полноты лидера: Raft гарантирует, что если запись в логе зафиксирована в данном термине, то все последующие лидеры также должны иметь эту запись. Это свойство обеспечивается ограничением на выборах: кандидат может победить на выборах, только если его лог как минимум так же актуален, как у большинства других серверов. Это предотвращает избрание лидера, который мог бы перезаписать или пропустить зафиксированные записи.

3. Свойства безопасности и гарантии

Надёжность Raft основана на нескольких тщательно разработанных свойствах безопасности, которые предотвращают несоответствия и обеспечивают целостность данных:

• Безопасность выборов: В данном термине может быть избран не более одного лидера. Это обеспечивается механизмом голосования, где последователь отдаёт не более одного голоса за термин, а кандидату необходимо большинство голосов.
• Полнота лидера: Если запись в логе была зафиксирована в данном термине, то эта запись будет присутствовать в логах всех последующих лидеров. Это критически важно для предотвращения потери зафиксированных данных и в основном обеспечивается ограничением на выборах.
• Свойство соответствия логов: Если два лога содержат запись с одинаковым индексом и термином, то логи идентичны во всех предшествующих записях. Это упрощает проверки согласованности логов и позволяет лидеру эффективно обновлять логи последователей.
• Безопасность фиксации: После того как запись зафиксирована, она никогда не будет отменена или перезаписана. Это прямое следствие свойств полноты лидера и соответствия логов. Как только запись зафиксирована, она считается сохранённой навсегда.

Ключевые концепции и механизмы в Raft

Помимо ролей и операционных фаз, Raft опирается на несколько основных концепций для управления состоянием и обеспечения корректности.

1. Термины

term в Raft — это непрерывно возрастающее целое число. Он действует как логические часы для кластера. Каждый термин начинается с выборов, и если выборы успешны, на этот термин избирается один лидер. Термины критически важны для выявления устаревшей информации и обеспечения того, что серверы всегда подчиняются самой актуальной информации:

• Серверы обмениваются своим current term во всех RPC.
• Если сервер обнаруживает другой сервер с более высоким term, он обновляет свой собственный current term и переходит в состояние follower.
• Если кандидат или лидер обнаруживает, что его term устарел (ниже, чем term другого сервера), он немедленно слагает полномочия.

2. Записи в логе

log является центральным компонентом Raft. Это упорядоченная последовательность записей, где каждая log entry представляет собой команду для выполнения конечным автоматом. Каждая запись содержит:

• Команда: Фактическая операция, которую нужно выполнить (например, «установить x=5», «создать пользователя»).
• Термин: Термин, в котором запись была создана на лидере.
• Индекс: Позиция записи в логе. Записи в логе строго упорядочены по индексу.

Лог является персистентным, что означает, что записи записываются в стабильное хранилище перед ответом клиентам, защищая от потери данных при сбоях.

3. Конечный автомат

Каждый сервер в кластере Raft поддерживает конечный автомат. Это специфичный для приложения компонент, который обрабатывает зафиксированные записи в логе. Для обеспечения согласованности конечный автомат должен быть детерминированным (при одинаковом начальном состоянии и последовательности команд он всегда производит одинаковый результат и конечное состояние) и идемпотентным (применение одной и той же команды несколько раз имеет тот же эффект, что и однократное применение, что помогает изящно обрабатывать повторные попытки, хотя фиксация лога в Raft в значительной степени гарантирует однократное применение).

4. Индекс фиксации

commitIndex — это самый высокий индекс записи в логе, которая, как известно, зафиксирована. Это означает, что она была безопасно реплицирована на большинство серверов и может быть применена к конечному автомату. Лидеры определяют commitIndex, а последователи обновляют свой commitIndex на основе RPC AppendEntries от лидера. Все записи до commitIndex считаются постоянными и не могут быть отменены.

5. Снимки состояния (Snapshots)

Со временем реплицированный лог может стать очень большим, занимая значительное дисковое пространство и замедляя репликацию лога и восстановление. Raft решает эту проблему с помощью снимков состояния. Снимок состояния — это компактное представление состояния конечного автомата в определённый момент времени. Вместо того чтобы хранить весь лог, серверы могут периодически делать «снимок» своего состояния, отбрасывать все записи в логе до точки снимка, а затем реплицировать снимок на новые или отстающие последователи. Этот процесс значительно повышает эффективность:

• Компактный лог: Уменьшает объём персистентных данных лога.
• Более быстрое восстановление: Новые или вышедшие из строя серверы могут получить снимок вместо воспроизведения всего лога с самого начала.
• RPC InstallSnapshot: Raft определяет RPC InstallSnapshot для передачи снимков состояния от лидера к последователям.

Несмотря на свою эффективность, создание снимков состояния усложняет реализацию, особенно в управлении одновременным созданием снимков, усечением лога и передачей.

Реализация Raft: практические соображения для глобального развёртывания

Преобразование элегантного дизайна Raft в надёжную, готовую к производству систему, особенно для глобальной аудитории и разнообразной инфраструктуры, включает в себя решение нескольких практических инженерных задач.

1. Сетевая задержка и разделения в глобальном контексте

Для глобально распределённых систем сетевая задержка является значительным фактором. Кластеру Raft обычно требуется согласие большинства узлов на запись в логе, прежде чем она может быть зафиксирована. В кластере, разбросанном по континентам, задержка между узлами может составлять сотни миллисекунд. Это напрямую влияет на:

• Задержка фиксации: Время, необходимое для фиксации клиентского запроса, может быть ограничено самым медленным сетевым соединением с большинством реплик. Стратегии, такие как последователи только для чтения (которые не требуют взаимодействия с лидером для устаревших чтений) или географически осведомлённая конфигурация кворума (например, 3 узла в одном регионе, 2 в другом для 5-узлового кластера, где большинство может находиться в одном быстром регионе), могут смягчить это.
• Скорость выборов лидера: Высокая задержка может задерживать RPC RequestVote, что потенциально приводит к более частым разделениям голосов или более длительным выборам. Критически важно настраивать тайм-ауты выборов так, чтобы они были значительно больше типичной задержки между узлами.
• Обработка сетевых разделений: Реальные сети подвержены разделениям. Raft корректно обрабатывает разделения, гарантируя, что только та часть, которая содержит большинство серверов, может избрать лидера и продолжать работу. Меньшая часть не сможет фиксировать новые записи, тем самым предотвращая сценарии «раздвоения мозга». Однако длительные разделения в глобально распределённой установке могут привести к недоступности в определённых регионах, что требует тщательных архитектурных решений о размещении кворума.

2. Персистентное хранилище и долговечность

Корректность Raft в значительной степени зависит от персистентности его лога и состояния. Прежде чем сервер ответит на RPC или применит запись к своему конечному автомату, он должен убедиться, что соответствующие данные (записи лога, current term, votedFor) записаны в стабильное хранилище и синхронизированы (записаны на диск). Это предотвращает потерю данных в случае сбоя. Соображения включают:

• Производительность: Частые записи на диск могут стать узким местом производительности. Пакетная запись и использование высокопроизводительных SSD являются распространёнными оптимизациями.
• Надёжность: Выбор надёжного и долговечного решения для хранения (локальный диск, сетевое хранилище, облачное блочное хранилище) является критически важным.
• WAL (Write-Ahead Log): Часто реализации Raft используют журнал с упреждающей записью для обеспечения долговечности, подобно базам данных, чтобы гарантировать, что изменения записываются на диск перед их применением в памяти.

3. Взаимодействие с клиентом и модели согласованности

Клиенты взаимодействуют с кластером Raft, отправляя запросы лидеру. Обработка клиентских запросов включает:

• Обнаружение лидера: Клиентам нужен механизм для нахождения текущего лидера. Это может быть через механизм обнаружения сервисов, фиксированную конечную точку, которая перенаправляет, или путём опроса серверов, пока один из них не ответит как лидер.
• Повторные попытки запросов: Клиенты должны быть готовы повторять запросы, если лидер меняется или происходит сетевая ошибка.
• Согласованность чтения: Raft в первую очередь гарантирует строгую согласованность для записей. Для чтений возможны несколько моделей:
  • Строго согласованные чтения: Клиент может попросить лидера убедиться, что его состояние актуально, отправив сигнал жизнеспособности большинству своих последователей перед обслуживанием чтения. Это гарантирует свежесть данных, но добавляет задержку.
  • Чтения на основе аренды лидера: Лидер может получить «аренду» от большинства узлов на короткий период, в течение которого он знает, что всё ещё является лидером, и может обслуживать чтения без дополнительного консенсуса. Это быстрее, но ограничено по времени.
  • Устаревшие чтения (от последователей): Чтение непосредственно от последователей может предложить меньшую задержку, но сопряжено с риском чтения устаревших данных, если лог последователя отстаёт от лидера. Это приемлемо для приложений, где для чтений достаточна итоговая согласованность.

4. Изменения конфигурации (членство в кластере)

Изменение членства в кластере Raft (добавление или удаление серверов) — это сложная операция, которая также должна выполняться через консенсус, чтобы избежать несоответствий или сценариев «раздвоения мозга». Raft предлагает технику под названием Совместный консенсус:

• Две конфигурации: Во время изменения конфигурации система временно работает с двумя пересекающимися конфигурациями: старой конфигурацией (C_old) и новой конфигурацией (C_new).
• Состояние совместного консенсуса (C_old, C_new): Лидер предлагает специальную запись в логе, которая представляет совместную конфигурацию. Как только эта запись зафиксирована (требуя согласия большинства как в C_old, так и в C_new), система находится в переходном состоянии. Теперь для принятия решений требуется большинство из обеих конфигураций. Это гарантирует, что во время перехода ни старая, ни новая конфигурация не могут принимать решения в одностороннем порядке, предотвращая расхождение.
• Переход к C_new: После фиксации записи о совместной конфигурации лидер предлагает другую запись, представляющую только новую конфигурацию (C_new). Как только эта вторая запись зафиксирована, старая конфигурация отбрасывается, и система работает исключительно под C_new.
• Безопасность: Этот двухфазный процесс, подобный двухфазной фиксации, гарантирует, что ни в какой момент времени не могут быть избраны два конфликтующих лидера (один под C_old, другой под C_new) и что система остаётся работоспособной на протяжении всего изменения.

Правильная реализация изменений конфигурации является одной из самых сложных частей реализации Raft из-за многочисленных пограничных случаев и сценариев сбоев во время переходного состояния.

5. Тестирование распределённых систем: строгий подход

Тестирование алгоритма распределённого консенсуса, такого как Raft, является исключительно сложной задачей из-за его недетерминированной природы и множества режимов сбоя. Простые модульные тесты недостаточны. Строгое тестирование включает:

• Внедрение сбоев: Систематическое внесение сбоев, таких как аварийное завершение работы узлов, сетевые разделения, задержки сообщений и переупорядочивание сообщений. Инструменты, такие как Jepsen, специально разработаны для этой цели.
• Тестирование на основе свойств: Определение инвариантов и свойств безопасности (например, не более одного лидера за термин, зафиксированные записи никогда не теряются) и проверка того, что реализация поддерживает их в различных условиях.
• Проверка моделей: Для критических частей алгоритма могут использоваться методы формальной верификации для доказательства корректности, хотя это очень специализированная область.
• Симулированные среды: Запуск тестов в средах, которые симулируют сетевые условия (задержка, потеря пакетов), типичные для глобальных развёртываний.

Сценарии использования и реальные приложения

Практичность и понятность Raft привели к его широкому распространению в различных критически важных компонентах инфраструктуры:

1. Распределённые хранилища ключ-значение и репликация баз данных

• etcd: Фундаментальный компонент Kubernetes, etcd использует Raft для хранения и репликации конфигурационных данных, информации об обнаружении сервисов и управления состоянием кластера. Его надёжность имеет первостепенное значение для корректной работы Kubernetes.
• Consul: Разработанный HashiCorp, Consul использует Raft для своего распределённого хранилища, обеспечивая обнаружение сервисов, проверку работоспособности и управление конфигурацией в динамических инфраструктурных средах.
• TiKV: Распределённое транзакционное хранилище ключ-значение, используемое TiDB (распределённая SQL база данных), реализует Raft для репликации данных и гарантий согласованности.
• CockroachDB: Эта глобально распределённая SQL база данных широко использует Raft для репликации данных по множеству узлов и географических регионов, обеспечивая высокую доступность и строгую согласованность даже в условиях сбоев целых регионов.

2. Обнаружение сервисов и управление конфигурацией

Raft предоставляет идеальную основу для систем, которым необходимо хранить и распространять критически важные метаданные о сервисах и конфигурациях по всему кластеру. Когда сервис регистрируется или его конфигурация изменяется, Raft гарантирует, что все узлы в конечном итоге согласуют новое состояние, обеспечивая динамические обновления без ручного вмешательства.

3. Координаторы распределённых транзакций

Для систем, требующих атомарности для нескольких операций или сервисов, Raft может лежать в основе координаторов распределённых транзакций, гарантируя, что транзакционные логи будут согласованно реплицированы перед фиксацией изменений среди участников.

4. Координация кластера и выборы лидера в других системах

Помимо явного использования в базах данных или хранилищах ключ-значение, Raft часто встраивается как библиотека или основной компонент для управления задачами координации, выборов лидеров для других распределённых процессов или для обеспечения надёжного управляющего слоя в более крупных системах. Например, многие облачные решения используют Raft для управления состоянием компонентов своего управляющего слоя.

Преимущества и недостатки Raft

Хотя Raft предлагает значительные преимущества, важно понимать его компромиссы.

Преимущества:

• Понятность: Его основная цель проектирования, что делает его проще в реализации, отладке и анализе, чем старые алгоритмы консенсуса, такие как Paxos.
• Строгая согласованность: Предоставляет строгие гарантии согласованности для зафиксированных записей в логе, обеспечивая целостность и надёжность данных.
• Отказоустойчивость: Может выдерживать сбой меньшинства узлов (до (N-1)/2 сбоев в кластере из N узлов), не теряя доступности или согласованности.
• Производительность: В стабильных условиях (без смены лидера) Raft может достигать высокой пропускной способности, поскольку лидер обрабатывает все запросы последовательно и реплицирует параллельно, эффективно используя пропускную способность сети.
• Чётко определённые роли: Ясные роли (лидер, последователь, кандидат) и переходы состояний упрощают ментальную модель и реализацию.
• Изменения конфигурации: Предлагает надёжный механизм (Совместный консенсус) для безопасного добавления или удаления узлов из кластера без ущерба для согласованности.

Недостатки:

• Узкое место в лице лидера: Все клиентские запросы на запись должны проходить через лидера. В сценариях с чрезвычайно высокой пропускной способностью записи или когда лидеры географически удалены от клиентов, это может стать узким местом производительности.
• Задержка чтения: Достижение строго согласованных чтений часто требует связи с лидером, что потенциально добавляет задержку. Чтение от последователей сопряжено с риском получения устаревших данных.
• Требование кворума: Требуется, чтобы большинство узлов были доступны для фиксации новых записей. В 5-узловом кластере допустимы 2 сбоя. Если 3 узла выходят из строя, кластер становится недоступным для записей. Это может быть проблемой в сильно разделённых или географически рассредоточенных средах, где поддержание большинства между регионами затруднительно.
• Чувствительность к сети: Очень чувствителен к сетевой задержке и разделениям, что может влиять на время выборов и общую пропускную способность системы, особенно в широко распределённых развёртываниях.
• Сложность изменений конфигурации: Несмотря на свою надёжность, механизм Совместного консенсуса является одной из самых сложных частей алгоритма Raft для правильной реализации и тщательного тестирования.
• Единая точка отказа (для записей): Хотя система отказоустойчива к сбою лидера, если лидер окончательно выходит из строя и нового лидера избрать невозможно (например, из-за сетевых разделений или слишком большого количества сбоев), система не может продолжать выполнять операции записи.

Заключение: освоение распределённого консенсуса для отказоустойчивых глобальных систем

Алгоритм Raft является свидетельством силы продуманного дизайна в упрощении сложных проблем. Его акцент на понятности демократизировал распределённый консенсус, позволив более широкому кругу разработчиков и организаций создавать высокодоступные и отказоустойчивые системы, не поддаваясь загадочным сложностям предыдущих подходов.

От оркестрации контейнерных кластеров с помощью Kubernetes (через etcd) до предоставления надёжного хранения данных для глобальных баз данных, таких как CockroachDB, Raft является молчаливым тружеником, обеспечивающим согласованность и работоспособность нашего цифрового мира. Реализация Raft — это нетривиальная задача, но ясность его спецификации и богатство окружающей его экосистемы делают это полезным занятием для тех, кто стремится создавать следующее поколение надёжной, масштабируемой инфраструктуры.

Практические советы для разработчиков и архитекторов:

• Приоритет — понимание: Прежде чем приступать к реализации, потратьте время на доскональное понимание каждого правила и перехода состояния в Raft. Оригинальная статья и визуальные объяснения являются бесценными ресурсами.
• Используйте существующие библиотеки: Для большинства приложений рассмотрите возможность использования хорошо проверенных существующих реализаций Raft (например, из etcd, библиотеки Raft от HashiCorp), а не создания с нуля, если только ваши требования не являются очень специфическими или вы не проводите академическое исследование.
• Строгое тестирование не подлежит обсуждению: Внедрение сбоев, тестирование на основе свойств и обширное моделирование сценариев сбоев имеют первостепенное значение для любой системы распределённого консенсуса. Никогда не предполагайте, что «это работает», не сломав это основательно.
• Проектируйте с учётом глобальной задержки: При развёртывании на глобальном уровне тщательно продумайте размещение кворума, топологию сети и стратегии чтения клиентов, чтобы оптимизировать как согласованность, так и производительность в разных географических регионах.
• Персистентность и долговечность: Убедитесь, что ваш базовый уровень хранения надёжен и что операции fsync или эквивалентные им используются правильно для предотвращения потери данных в сценариях сбоя.

По мере того как распределённые системы продолжают развиваться, принципы, воплощённые в Raft — ясность, надёжность и отказоустойчивость — останутся краеугольными камнями надёжной инженерии программного обеспечения. Освоив Raft, вы вооружаете себя мощным инструментом для создания отказоустойчивых, глобально масштабируемых приложений, способных выдерживать неизбежный хаос распределённых вычислений.