Zvládnutie distribuovaného konsenzu: Hĺbkový pohľad na implementáciu algoritmu Raft pre globálne systémy

V našom čoraz viac prepojenom svete sú distribuované systémy chrbtovou kosťou takmer každej digitálnej služby, od e-commerce platforiem a finančných inštitúcií až po infraštruktúru cloud computingu a komunikačné nástroje v reálnom čase. Tieto systémy ponúkajú bezkonkurenčnú škálovateľnosť, dostupnosť a odolnosť rozložením pracovnej záťaže a dát na viaceré stroje. Táto sila však prináša významnú výzvu: zabezpečiť, aby sa všetky komponenty zhodli na stave systému, a to aj napriek oneskoreniam v sieti, zlyhaniam uzlov a súbežným operáciám. Tento základný problém je známy ako distribuovaný konsenzus.

Dosiahnutie konsenzu v asynchrónnom, na zlyhanie náchylnom distribuovanom prostredí je notoricky zložité. Po celé desaťročia bol Paxos dominantným algoritmom na riešenie tejto výzvy, cenený pre svoju teoretickú presnosť, ale často kritizovaný pre svoju zložitosť a náročnosť implementácie. Potom prišiel Raft, algoritmus navrhnutý s primárnym cieľom: zrozumiteľnosť. Raft má za cieľ byť ekvivalentom Paxosu z hľadiska odolnosti voči chybám a výkonu, ale je štruktúrovaný tak, aby ho vývojári mohli oveľa ľahšie pochopiť a stavať na ňom.

Tento komplexný sprievodca sa ponára hlboko do algoritmu Raft, skúma jeho základné princípy, operačné mechanizmy, praktické aspekty implementácie a jeho zásadnú úlohu pri vytváraní robustných, globálne distribuovaných aplikácií. Či už ste skúsený architekt, inžinier distribuovaných systémov alebo vývojár, ktorý sa usiluje o vytváranie vysoko dostupných služieb, pochopenie Raftu je nevyhnutným krokom k zvládnutiu zložitosti moderného computingu.

Nepostrádateľná potreba distribuovaného konsenzu v moderných architektúrach

Predstavte si globálnu e-commerce platformu spracúvajúcu milióny transakcií za sekundu. Údaje o zákazníkoch, stavy zásob, stavy objednávok – všetko musí zostať konzistentné v mnohých dátových centrách rozprestierajúcich sa na rôznych kontinentoch. Účtovná kniha bankového systému, rozložená na viacerých serveroch, si nemôže dovoliť ani chvíľkovú nezhodu v zostatku na účte. Tieto scenáre zdôrazňujú kritickú dôležitosť distribuovaného konsenzu.

Neodmysliteľné výzvy distribuovaných systémov

Distribuované systémy svojou povahou prinášajú nespočetné množstvo výziev, ktoré v monolitických aplikáciách chýbajú. Pochopenie týchto výziev je kľúčové pre ocenenie elegancie a nevyhnutnosti algoritmov, ako je Raft:

• Čiastočné zlyhania: Na rozdiel od jedného servera, ktorý buď funguje, alebo úplne zlyhá, v distribuovanom systéme môžu niektoré uzly zlyhať, zatiaľ čo ostatné pokračujú v prevádzke. Server môže havarovať, jeho sieťové pripojenie sa môže prerušiť alebo jeho disk sa môže poškodiť, a to všetko zatiaľ čo zvyšok klastra zostáva funkčný. Systém musí pokračovať v správnej prevádzke napriek týmto čiastočným zlyhaniam.
• Sieťové rozdelenia: Sieť spájajúca uzly nie je vždy spoľahlivá. K sieťovému rozdeleniu (network partition) dochádza, keď je komunikácia medzi podmnožinami uzlov prerušená, čo spôsobuje, že sa zdá, akoby niektoré uzly zlyhali, aj keď stále bežia. Riešenie týchto „split-brain“ scenárov, kde rôzne časti systému fungujú nezávisle na základe zastaraných alebo nekonzistentných informácií, je základným problémom konsenzu.
• Asynchrónna komunikácia: Správy medzi uzlami môžu byť oneskorené, preusporiadané alebo úplne stratené. Neexistuje žiadny globálny čas ani záruka o časoch doručenia správ, čo sťažuje stanovenie konzistentného poradia udalostí alebo definitívneho stavu systému.
• Súbežnosť: Viaceré uzly sa môžu pokúsiť aktualizovať rovnaký údaj alebo iniciovať akcie súčasne. Bez mechanizmu na koordináciu týchto operácií sú konflikty a nekonzistentnosti nevyhnutné.
• Nepredvídateľná latencia: Najmä v globálne distribuovaných nasadeniach sa môže sieťová latencia výrazne líšiť. Operácie, ktoré sú rýchle v jednom regióne, môžu byť pomalé v inom, čo ovplyvňuje rozhodovacie procesy a koordináciu.

Prečo je konsenzus základným kameňom spoľahlivosti

Konsenzuálne algoritmy poskytujú základný stavebný kameň na riešenie týchto výziev. Umožňujú súboru nespoľahlivých komponentov spoločne konať ako jedna, vysoko spoľahlivá a koherentná jednotka. Konkrétne, konsenzus pomáha dosiahnuť:

• Replikácia stavového automatu (SMR): Základná myšlienka za mnohými distribuovanými systémami odolnými voči chybám. Ak sa všetky uzly zhodnú na poradí operácií a ak každý uzol začína v rovnakom počiatočnom stave a vykonáva tieto operácie v rovnakom poradí, potom všetky uzly dosiahnu rovnaký konečný stav. Konsenzus je mechanizmus na dohodnutie sa na tomto globálnom poradí operácií.
• Vysoká dostupnosť: Tým, že systém môže pokračovať v prevádzke, aj keď zlyhá menšina uzlov, konsenzus zaisťuje, že služby zostanú prístupné a funkčné, čím sa minimalizujú výpadky.
• Konzistencia dát: Zaručuje, že všetky repliky dát zostanú synchronizované, čím sa predchádza konfliktným aktualizáciám a zaisťuje sa, že klienti vždy čítajú najaktuálnejšie a správne informácie.
• Odolnosť voči chybám: Systém dokáže tolerovať určitý počet ľubovoľných zlyhaní uzlov (zvyčajne zlyhania typu crash) a pokračovať v napredovaní bez ľudského zásahu.

Predstavujeme Raft: Zrozumiteľný prístup ku konsenzu

Raft vzišiel z akademického sveta s jasným cieľom: urobiť distribuovaný konsenzus prístupným. Jeho autori, Diego Ongaro a John Ousterhout, explicitne navrhli Raft pre zrozumiteľnosť s cieľom umožniť širšie prijatie a správnu implementáciu konsenzuálnych algoritmov.

Základná filozofia návrhu Raftu: Zrozumiteľnosť na prvom mieste

Raft rozkladá zložitý problém konsenzu na niekoľko relatívne nezávislých podproblémov, z ktorých každý má svoj vlastný špecifický súbor pravidiel a správania. Táto modularita výrazne pomáha pochopeniu. Kľúčové princípy návrhu zahŕňajú:

• Prístup zameraný na lídra: Na rozdiel od niektorých iných konsenzuálnych algoritmov, kde sa všetky uzly podieľajú na rozhodovaní rovnako, Raft určuje jedného lídra. Líder je zodpovedný za správu replikovaného logu a koordináciu všetkých požiadaviek klientov. To zjednodušuje správu logu a znižuje zložitosť interakcií medzi uzlami.
• Silný líder: Líder je konečnou autoritou pre navrhovanie nových záznamov do logu a určovanie, kedy sú potvrdené (committed). Nasledovníci pasívne replikujú log lídra a odpovedajú na jeho požiadavky.
• Deterministické voľby: Raft používa náhodný časový limit volieb (election timeout), aby zabezpečil, že v danej volebnej perióde sa zvyčajne objaví len jeden kandidát ako líder.
• Konzistencia logu: Raft presadzuje silné vlastnosti konzistencie svojho replikovaného logu, čím zaisťuje, že potvrdené záznamy sa nikdy nevrátia späť a že všetky potvrdené záznamy sa nakoniec objavia na všetkých dostupných uzloch.

Stručné porovnanie s algoritmom Paxos

Pred Raftom bol Paxos de facto štandardom pre distribuovaný konsenzus. Hoci je Paxos silný, je notoricky ťažké ho pochopiť a správne implementovať. Jeho návrh, ktorý oddeľuje roly (navrhovateľ, akceptor, učiaci sa) a umožňuje existenciu viacerých lídrov súčasne (hoci len jeden môže potvrdiť hodnotu), môže viesť ku komplexným interakciám a okrajovým prípadom.

Raft, naopak, zjednodušuje stavový priestor. Presadzuje model silného lídra, kde je líder zodpovedný za všetky zmeny v logu. Jasne definuje roly (Líder, Nasledovník, Kandidát) a prechody medzi nimi. Táto štruktúra robí správanie Raftu intuitívnejším a ľahšie sa o ňom uvažuje, čo vedie k menšiemu počtu chýb v implementácii a rýchlejším vývojovým cyklom. Mnoho systémov v reálnom svete, ktoré pôvodne bojovali s Paxosom, našlo úspech prijatím Raftu.

Tri základné roly v algoritme Raft

V ktoromkoľvek danom čase je každý server v klastri Raft v jednom z troch stavov: Líder (Leader), Nasledovník (Follower), alebo Kandidát (Candidate). Tieto roly sú exkluzívne a dynamické, pričom servery medzi nimi prechádzajú na základe špecifických pravidiel a udalostí.

1. Nasledovník (Follower)

• Pasívna rola: Nasledovníci sú najpasívnejším stavom v Raftu. Jednoducho odpovedajú na požiadavky od lídrov a kandidátov.
• Prijímanie heartbeatov: Nasledovník očakáva, že bude v pravidelných intervaloch dostávať heartbeaty (prázdne AppendEntries RPC) od lídra. Ak nasledovník nedostane heartbeat alebo AppendEntries RPC v rámci špecifického časového limitu volieb (election timeout), predpokladá, že líder zlyhal, a prechádza do stavu kandidáta.
• Hlasovanie: Počas volieb nasledovník odovzdá hlas najviac jednému kandidátovi za jednu periódu.
• Replikácia logu: Nasledovníci pridávajú záznamy do svojho lokálneho logu podľa pokynov lídra.

2. Kandidát (Candidate)

• Iniciovanie volieb: Keď nasledovníkovi uplynie časový limit (nedostane správu od lídra), prechádza do stavu kandidáta, aby inicioval nové voľby.
• Hlasovanie za seba: Kandidát zvýši svoju aktuálnu periódu (current term), zahlasuje za seba a odošle RequestVote RPC všetkým ostatným serverom v klastri.
• Víťazstvo vo voľbách: Ak kandidát získa hlasy od väčšiny serverov v klastri pre tú istú periódu, prechádza do stavu lídra.
• Odstúpenie: Ak kandidát objaví iný server s vyššou periódou, alebo ak dostane AppendEntries RPC od legitímneho lídra, vráti sa do stavu nasledovníka.

3. Líder (Leader)

• Jediná autorita: V danom čase (pre danú periódu) je v klastri Raft iba jeden líder. Líder je zodpovedný za všetky interakcie s klientmi, replikáciu logu a zabezpečenie konzistencie.
• Odosielanie heartbeatov: Líder periodicky posiela AppendEntries RPC (heartbeaty) všetkým nasledovníkom, aby si udržal svoju autoritu a zabránil novým voľbám.
• Správa logu: Líder prijíma požiadavky klientov, pridáva nové záznamy do svojho lokálneho logu a následne tieto záznamy replikuje všetkým nasledovníkom.
• Potvrdenie (Commitment): Líder rozhoduje, kedy je záznam bezpečne replikovaný na väčšinu serverov a môže byť potvrdený do stavového automatu.
• Odstúpenie: Ak líder objaví server s vyššou periódou (term), okamžite odstúpi a vráti sa do stavu nasledovníka. Tým sa zabezpečí, že systém vždy napreduje s najvyššou známou periódou.

Operačné fázy Raftu: Podrobný prehľad

Raft funguje prostredníctvom nepretržitého cyklu voľby lídra a replikácie logu. Tieto dva primárne mechanizmy, spolu s kľúčovými bezpečnostnými vlastnosťami, zaisťujú, že klaster udržiava konzistenciu a odolnosť voči chybám.

1. Voľba lídra

Proces voľby lídra je základom fungovania Raftu a zabezpečuje, že klaster má vždy jeden autoritatívny uzol na koordináciu akcií.

• Časový limit volieb (Election Timeout): Každý nasledovník udržiava náhodný časový limit volieb (election timeout), zvyčajne 150-300 ms. Ak nasledovník nedostane žiadnu komunikáciu (heartbeat alebo AppendEntries RPC) od aktuálneho lídra v rámci tohto časového limitu, predpokladá, že líder zlyhal alebo došlo k sieťovému rozdeleniu.
• Prechod do stavu kandidáta: Po uplynutí časového limitu nasledovník prechádza do stavu Kandidát. Zvýši svoju aktuálnu periódu (current term), zahlasuje za seba a resetuje svoj časovač volieb.
• RPC volanie RequestVote: Kandidát následne odošle RequestVote RPC všetkým ostatným serverom v klastri. Toto RPC obsahuje aktuálnu periódu kandidáta (current term), jeho identifikátor (candidateId) a informácie o jeho poslednom indexe v logu (last log index) a perióde posledného záznamu (last log term) (o tom, prečo je to kľúčové pre bezpečnosť, viac neskôr).
• Pravidlá hlasovania: Server udelí svoj hlas kandidátovi, ak:
  1. Jeho aktuálna perióda (current term) je menšia alebo rovná perióde kandidáta.
  2. V aktuálnej perióde ešte nehlasoval za iného kandidáta.
  3. Log kandidáta je aspoň tak aktuálny ako jeho vlastný. Toto sa zisťuje porovnaním periódy posledného záznamu (last log term) a ak sú periódy rovnaké, tak indexu posledného záznamu (last log index). Kandidát je „aktuálny“, ak jeho log obsahuje všetky potvrdené záznamy, ktoré obsahuje log voliča. Toto je známe ako obmedzenie volieb (election restriction) a je kritické pre bezpečnosť.
• Víťazstvo vo voľbách: Kandidát sa stáva novým lídrom, ak získa hlasy od väčšiny serverov v klastri pre tú istú periódu. Po zvolení nový líder okamžite odošle AppendEntries RPC (heartbeaty) všetkým ostatným serverom, aby si upevnil svoju autoritu a zabránil novým voľbám.
• Rozdelené hlasy a opakovanie: Je možné, že sa súčasne objaví viacero kandidátov, čo vedie k rozdeleniu hlasov, kde žiadny kandidát nezíska väčšinu. Na vyriešenie tohto problému má každý kandidát náhodný časový limit volieb. Ak časový limit kandidáta uplynie bez víťazstva vo voľbách alebo bez správy od nového lídra, zvýši svoju periódu a začne nové voľby. Náhodnosť pomáha zabezpečiť, že rozdelené hlasy sú zriedkavé a rýchlo sa vyriešia.
• Objavenie vyšších periód: Ak kandidát (alebo akýkoľvek server) dostane RPC s periódou (term) vyššou ako je jeho vlastná aktuálna perióda (current term), okamžite aktualizuje svoju aktuálnu periódu na vyššiu hodnotu a vráti sa do stavu nasledovníka. Tým sa zabezpečí, že server so zastaranými informáciami sa nikdy nepokúsi stať lídrom alebo narušiť legitímneho lídra.

2. Replikácia logu

Keď je líder zvolený, jeho hlavnou zodpovednosťou je spravovať replikovaný log a zabezpečiť konzistenciu v celom klastri. To zahŕňa prijímanie príkazov od klientov, ich pridávanie do svojho logu a ich replikáciu na nasledovníkov.

• Požiadavky klienta: Všetky požiadavky klientov (príkazy, ktoré má vykonať stavový automat) sú smerované na lídra. Ak klient kontaktuje nasledovníka, nasledovník presmeruje požiadavku na aktuálneho lídra.
• Pripájanie do logu lídra: Keď líder dostane príkaz od klienta, pripojí tento príkaz ako nový záznam (log entry) do svojho lokálneho logu. Každý záznam v logu obsahuje samotný príkaz, periódu (term), v ktorej bol prijatý, a svoj index v logu (log index).
• RPC volanie AppendEntries: Líder následne odošle AppendEntries RPC všetkým nasledovníkom so žiadosťou, aby pridali nový záznam (alebo dávku záznamov) do svojich logov. Tieto RPC obsahujú:
  • term: Aktuálna perióda lídra.
  • leaderId: ID lídra (pre nasledovníkov, aby mohli presmerovať klientov).
  • prevLogIndex: Index záznamu v logu, ktorý bezprostredne predchádza novým záznamom.
  • prevLogTerm: Perióda záznamu na prevLogIndex. Tieto dva (prevLogIndex, prevLogTerm) sú kľúčové pre vlastnosť zhody logov.
  • entries[]: Záznamy v logu na uloženie (prázdne pre heartbeaty).
  • leaderCommit: Index najvyššieho záznamu v logu, o ktorom je známe, že je potvrdený (commitIndex) lídra.
• Kontrola konzistencie (Vlastnosť zhody logov): Keď nasledovník dostane AppendEntries RPC, vykoná kontrolu konzistencie. Overí, či jeho log obsahuje záznam na indexe prevLogIndex s periódou zhodnou s prevLogTerm. Ak táto kontrola zlyhá, nasledovník odmietne AppendEntries RPC a informuje lídra, že jeho log je nekonzistentný.
• Riešenie nekonzistencií: Ak nasledovník odmietne AppendEntries RPC, líder zníži nextIndex pre daného nasledovníka a zopakuje AppendEntries RPC. nextIndex je index nasledujúceho záznamu v logu, ktorý líder odošle konkrétnemu nasledovníkovi. Tento proces pokračuje, kým nextIndex nedosiahne bod, kde sa logy lídra a nasledovníka zhodujú. Akonáhle sa nájde zhoda, nasledovník môže prijať nasledujúce záznamy, čím sa jeho log stane konzistentným s logom lídra.
• Potvrdzovanie záznamov (Committing): Záznam sa považuje za potvrdený (committed), keď ho líder úspešne replikoval na väčšinu serverov (vrátane seba). Po potvrdení môže byť záznam aplikovaný na lokálny stavový automat. Líder aktualizuje svoj commitIndex a zahrnie ho do nasledujúcich AppendEntries RPC, aby informoval nasledovníkov o potvrdených záznamoch. Nasledovníci aktualizujú svoj commitIndex na základe leaderCommit od lídra a aplikujú záznamy až po tento index do svojho stavového automatu.
• Vlastnosť úplnosti lídra: Raft zaručuje, že ak je záznam v logu potvrdený v danej perióde, potom všetci nasledujúci lídri musia mať tento záznam tiež. Táto vlastnosť je vynútená obmedzením volieb: kandidát môže vyhrať voľby iba vtedy, ak je jeho log aspoň tak aktuálny ako logy väčšiny ostatných serverov. Tým sa zabráni zvoleniu lídra, ktorý by mohol prepísať alebo vynechať potvrdené záznamy.

3. Bezpečnostné vlastnosti a záruky

Robustnosť Raftu pramení z niekoľkých starostlivo navrhnutých bezpečnostných vlastností, ktoré zabraňujú nekonzistentnostiam a zaisťujú integritu dát:

• Bezpečnosť volieb: V danej perióde môže byť zvolený najviac jeden líder. Toto je vynútené mechanizmom hlasovania, kde nasledovník udeľuje najviac jeden hlas za periódu a kandidát potrebuje väčšinu hlasov.
• Úplnosť lídra: Ak bol záznam v logu potvrdený v danej perióde, potom tento záznam bude prítomný v logoch všetkých nasledujúcich lídrov. Toto je kľúčové pre zabránenie strate potvrdených dát a je primárne zabezpečené obmedzením volieb.
• Vlastnosť zhody logov: Ak dva logy obsahujú záznam s rovnakým indexom a periódou, potom sú tieto logy identické vo všetkých predchádzajúcich záznamoch. To zjednodušuje kontroly konzistencie logu a umožňuje lídrovi efektívne aktualizovať logy nasledovníkov.
• Bezpečnosť potvrdenia (Commit Safety): Akonáhle je záznam potvrdený, nikdy nebude vrátený späť ani prepísaný. Toto je priamym dôsledkom vlastností Úplnosti lídra a Zhody logov. Keď je záznam potvrdený, považuje sa za trvalo uložený.

Kľúčové koncepty a mechanizmy v Raftu

Okrem rolí a operačných fáz sa Raft spolieha na niekoľko základných konceptov na správu stavu a zabezpečenie správnosti.

1. Periódy (Terms)

Perióda (term) v Raftu je neustále sa zvyšujúce celé číslo. Funguje ako logické hodiny pre klaster. Každá perióda začína voľbami, a ak sú voľby úspešné, je na danú periódu zvolený jeden líder. Periódy sú kľúčové pre identifikáciu zastaraných informácií a zabezpečenie toho, aby sa servery vždy riadili najaktuálnejšími informáciami:

• Servery si vymieňajú svoju aktuálnu periódu (current term) vo všetkých RPC volaniach.
• Ak server objaví iný server s vyššou periódou (term), aktualizuje svoju vlastnú aktuálnu periódu a vráti sa do stavu nasledovníka.
• Ak kandidát alebo líder zistí, že jeho perióda (term) je zastaraná (nižšia ako perióda iného servera), okamžite odstúpi.

2. Záznamy v logu (Log Entries)

Log (log) je centrálnou zložkou Raftu. Je to usporiadaná sekvencia záznamov, kde každý záznam (log entry) predstavuje príkaz, ktorý má byť vykonaný stavovým automatom. Každý záznam obsahuje:

• Príkaz: Skutočná operácia, ktorá sa má vykonať (napr. „set x=5“, „create user“).
• Perióda: Perióda, v ktorej bol záznam vytvorený na lídrovi.
• Index: Pozícia záznamu v logu. Záznamy v logu sú striktne zoradené podľa indexu.

Log je perzistentný, čo znamená, že záznamy sa zapisujú na trvalé úložisko pred odpoveďou klientom, čo chráni pred stratou dát pri haváriách.

3. Stavový automat (State Machine)

Každý server v klastri Raft udržiava stavový automat (state machine). Je to aplikačne špecifická zložka, ktorá spracováva potvrdené záznamy z logu. Na zabezpečenie konzistencie musí byť stavový automat deterministický (pri rovnakom počiatočnom stave a sekvencii príkazov vždy produkuje rovnaký výstup a konečný stav) a idempotentný (viacnásobné použitie rovnakého príkazu má rovnaký účinok ako jeho jednorazové použitie, čo pomáha pri elegantnom zvládaní opakovaných pokusov, hoci potvrdenie logu v Raftu z veľkej časti zaručuje jednorazové použitie).

4. Index potvrdenia (Commit Index)

Index potvrdenia (commitIndex) je najvyšší index záznamu v logu, o ktorom je známe, že je potvrdený. To znamená, že bol bezpečne replikovaný na väčšinu serverov a môže byť aplikovaný na stavový automat. Lídri určujú commitIndex a nasledovníci aktualizujú svoj commitIndex na základe AppendEntries RPC od lídra. Všetky záznamy až po commitIndex sú považované za trvalé a nemôžu byť vrátené späť.

5. Snímky (Snapshots)

Časom môže replikovaný log narásť do veľkých rozmerov, spotrebovávať značný priestor na disku a spomaľovať replikáciu a obnovu logu. Raft to rieši pomocou snímok (snapshots). Snímka je kompaktná reprezentácia stavu stavového automatu v určitom časovom bode. Namiesto uchovávania celého logu môžu servery periodicky „snímkovať“ svoj stav, zahodiť všetky záznamy z logu až po bod snímky a potom replikovať snímku novým alebo zaostávajúcim nasledovníkom. Tento proces výrazne zlepšuje efektivitu:

• Kompaktný log: Znižuje množstvo perzistentných dát v logu.
• Rýchlejšia obnova: Nové alebo havarované servery môžu dostať snímku namiesto prehrávania celého logu od začiatku.
• InstallSnapshot RPC: Raft definuje InstallSnapshot RPC na prenos snímok od lídra k nasledovníkom.

Hoci je snímkovanie efektívne, pridáva do implementácie zložitosť, najmä pri správe súbežného vytvárania snímok, skracovania logu a prenosu.

Implementácia Raftu: Praktické úvahy pre globálne nasadenie

Prevedenie elegantného dizajnu Raftu do robustného, produkčne pripraveného systému, najmä pre globálne publikum a rozmanitú infraštruktúru, zahŕňa riešenie niekoľkých praktických inžinierskych výziev.

1. Sieťová latencia a rozdelenia v globálnom kontexte

Pre globálne distribuované systémy je sieťová latencia významným faktorom. Klaster Raft zvyčajne vyžaduje, aby sa väčšina uzlov zhodla na zázname v logu predtým, ako môže byť potvrdený. V klastri rozprestierajúcom sa naprieč kontinentmi môže byť latencia medzi uzlami stovky milisekúnd. To priamo ovplyvňuje:

• Latencia potvrdenia: Čas potrebný na potvrdenie požiadavky klienta môže byť obmedzený najpomalším sieťovým spojením k väčšine replík. Stratégie ako nasledovníci len na čítanie (ktorí nevyžadujú interakciu s lídrom pre zastarané čítania) alebo geograficky uvedomelá konfigurácia kvóra (napr. 3 uzly v jednom regióne, 2 v inom pre 5-uzlový klaster, kde väčšina môže byť v rámci jedného rýchleho regiónu) môžu toto zmierniť.
• Rýchlosť voľby lídra: Vysoká latencia môže oneskoriť RequestVote RPC, čo môže viesť k častejším rozdeleným hlasom alebo dlhším časom volieb. Je kľúčové nastaviť časové limity volieb tak, aby boli výrazne väčšie ako typická latencia medzi uzlami.
• Spracovanie sieťových rozdelení: Reálne siete sú náchylné na rozdelenia. Raft správne spracováva rozdelenia tým, že zabezpečuje, že iba oddiel obsahujúci väčšinu serverov môže zvoliť lídra a napredovať. Menšinový oddiel nebude môcť potvrdiť nové záznamy, čím sa zabráni scenárom split-brain. Avšak, dlhotrvajúce rozdelenia v globálne distribuovanom nastavení môžu viesť k nedostupnosti v určitých regiónoch, čo si vyžaduje starostlivé architektonické rozhodnutia o umiestnení kvóra.

2. Perzistentné úložisko a trvanlivosť

Správnosť Raftu sa vo veľkej miere spolieha na perzistenciu jeho logu a stavu. Predtým, ako server odpovie na RPC alebo aplikuje záznam do svojho stavového automatu, musí zabezpečiť, že relevantné dáta (záznamy v logu, current term, votedFor) sú zapísané na trvalé úložisko a synchronizované (fsync'd) na disk. Tým sa zabráni strate dát v prípade havárie. Úvahy zahŕňajú:

• Výkon: Časté zápisy na disk môžu byť výkonnostným bottleneckom. Dávkovanie zápisov a používanie vysokovýkonných SSD diskov sú bežné optimalizácie.
• Spoľahlivosť: Výber robustného a trvanlivého úložného riešenia (lokálny disk, sieťové úložisko, cloudové blokové úložisko) je kritický.
• WAL (Write-Ahead Log): Implementácie Raftu často používajú write-ahead log pre trvanlivosť, podobne ako databázy, aby sa zabezpečilo, že zmeny sú zapísané na disk predtým, ako sú aplikované v pamäti.

3. Interakcia s klientom a modely konzistencie

Klienti interagujú s klastrom Raft odosielaním požiadaviek lídrovi. Spracovanie požiadaviek klientov zahŕňa:

• Objavenie lídra: Klienti potrebujú mechanizmus na nájdenie aktuálneho lídra. Môže to byť prostredníctvom mechanizmu objavovania služieb, pevného koncového bodu, ktorý presmerováva, alebo skúšaním serverov, kým jeden neodpovie ako líder.
• Opakovanie požiadaviek: Klienti musia byť pripravení opakovať požiadavky, ak sa líder zmení alebo ak dôjde k sieťovej chybe.
• Konzistencia čítania: Raft primárne zaručuje silnú konzistenciu pre zápisy. Pre čítania je možných niekoľko modelov:
  • Silne konzistentné čítania: Klient môže požiadať lídra, aby zabezpečil, že jeho stav je aktuálny, odoslaním heartbeatu väčšine svojich nasledovníkov pred obslúžením čítania. To zaručuje čerstvosť, ale pridáva latenciu.
  • Čítania na základe prenájmu (Leader-Lease Reads): Líder si môže na krátky čas „prenajať“ oprávnenie od väčšiny uzlov, počas ktorého vie, že je stále lídrom, a môže obsluhovať čítania bez ďalšieho konsenzu. Je to rýchlejšie, ale časovo obmedzené.
  • Zastarané čítania (od nasledovníkov): Čítanie priamo od nasledovníkov môže ponúknuť nižšiu latenciu, ale riskuje čítanie zastaraných dát, ak log nasledovníka zaostáva za lídrom. Toto je prijateľné pre aplikácie, kde je pre čítania postačujúca prípadná konzistencia (eventual consistency).

4. Zmeny konfigurácie (Členstvo v klastri)

Zmena členstva v klastri Raft (pridávanie alebo odstraňovanie serverov) je zložitá operácia, ktorá musí byť tiež vykonaná prostredníctvom konsenzu, aby sa predišlo nekonzistentnostiam alebo scenárom split-brain. Raft navrhuje techniku nazývanú Zdieľaný konsenzus (Joint Consensus):

• Dve konfigurácie: Počas zmeny konfigurácie systém dočasne funguje s dvoma prekrývajúcimi sa konfiguráciami: starou konfiguráciou (C_old) a novou konfiguráciou (C_new).
• Stav zdieľaného konsenzu (C_old, C_new): Líder navrhne špeciálny záznam v logu, ktorý reprezentuje zdieľanú konfiguráciu. Akonáhle je tento záznam potvrdený (vyžaduje si súhlas väčšiny v C_old aj C_new), systém je v prechodnom stave. Teraz si rozhodnutia vyžadujú väčšiny z oboch konfigurácií. To zaisťuje, že počas prechodu ani stará, ani nová konfigurácia nemôže robiť rozhodnutia jednostranne, čím sa zabráni divergencii.
• Prechod na C_new: Akonáhle je záznam zdieľanej konfigurácie potvrdený, líder navrhne ďalší záznam v logu, ktorý reprezentuje iba novú konfiguráciu (C_new). Keď je tento druhý záznam potvrdený, stará konfigurácia sa zahodí a systém funguje výlučne pod C_new.
• Bezpečnosť: Tento dvojfázový proces podobný commitu zaisťuje, že v žiadnom bode nemôžu byť zvolení dvaja konfliktní lídri (jeden pod C_old, jeden pod C_new) a že systém zostáva funkčný počas celej zmeny.

Správna implementácia zmien konfigurácie je jednou z najnáročnejších častí implementácie Raftu kvôli mnohým okrajovým prípadom a scenárom zlyhania počas prechodného stavu.

5. Testovanie distribuovaných systémov: Dôsledný prístup

Testovanie distribuovaného konsenzuálneho algoritmu ako Raft je mimoriadne náročné kvôli jeho nedeterministickej povahe a množstvu režimov zlyhania. Jednoduché unit testy sú nedostatočné. Dôsledné testovanie zahŕňa:

• Vkladanie chýb (Fault Injection): Systematické vkladanie zlyhaní, ako sú havárie uzlov, sieťové rozdelenia, oneskorenia správ a preusporiadanie správ. Nástroje ako Jepsen sú špeciálne navrhnuté na tento účel.
• Testovanie založené na vlastnostiach (Property-Based Testing): Definovanie invariantov a bezpečnostných vlastností (napr. najviac jeden líder za periódu, potvrdené záznamy sa nikdy nestratia) a testovanie, či ich implementácia dodržiava za rôznych podmienok.
• Overovanie modelov (Model Checking): Pre kritické časti algoritmu sa môžu použiť techniky formálnej verifikácie na dokázanie správnosti, hoci je to vysoko špecializované.
• Simulované prostredia: Spúšťanie testov v prostrediach, ktoré simulujú sieťové podmienky (latencia, strata paketov) typické pre globálne nasadenia.

Prípady použitia a aplikácie v reálnom svete

Praktickosť a zrozumiteľnosť Raftu viedli k jeho širokému prijatiu v rôznych kritických komponentoch infraštruktúry:

1. Distribuované key-value úložiská a replikácia databáz

• etcd: Základný komponent Kubernetes, etcd používa Raft na ukladanie a replikáciu konfiguračných dát, informácií o objavovaní služieb a správu stavu klastra. Jeho spoľahlivosť je prvoradá pre správne fungovanie Kubernetes.
• Consul: Vyvinutý spoločnosťou HashiCorp, Consul používa Raft pre svoj distribuovaný úložný backend, čo umožňuje objavovanie služieb, kontrolu stavu a správu konfigurácie v dynamických infraštruktúrnych prostrediach.
• TiKV: Distribuované transakčné key-value úložisko používané databázou TiDB (distribuovaná SQL databáza) implementuje Raft pre replikáciu dát a záruky konzistencie.
• CockroachDB: Táto globálne distribuovaná SQL databáza vo veľkej miere používa Raft na replikáciu dát naprieč viacerými uzlami a geografickými oblasťami, čím zaisťuje vysokú dostupnosť a silnú konzistenciu aj v prípade zlyhaní celých regiónov.

2. Objavovanie služieb a správa konfigurácie

Raft poskytuje ideálny základ pre systémy, ktoré potrebujú ukladať a distribuovať kritické metadáta o službách a konfiguráciách naprieč klastrom. Keď sa služba zaregistruje alebo sa zmení jej konfigurácia, Raft zabezpečí, že sa všetky uzly nakoniec zhodnú na novom stave, čo umožňuje dynamické aktualizácie bez manuálneho zásahu.

3. Koordinátory distribuovaných transakcií

Pre systémy vyžadujúce atomicitu naprieč viacerými operáciami alebo službami môže Raft podporovať koordinátorov distribuovaných transakcií, čím zaisťuje, že transakčné logy sú konzistentne replikované pred potvrdením zmien naprieč účastníkmi.

4. Koordinácia klastra a voľba lídra v iných systémoch

Okrem explicitného použitia v databázach alebo key-value úložiskách je Raft často zabudovaný ako knižnica alebo základný komponent na správu koordinačných úloh, voľbu lídrov pre iné distribuované procesy alebo poskytovanie spoľahlivej riadiacej roviny (control plane) vo väčších systémoch. Napríklad, mnohé cloud-native riešenia využívajú Raft na správu stavu komponentov svojej riadiacej roviny.

Výhody a nevýhody Raftu

Hoci Raft ponúka významné výhody, je dôležité pochopiť jeho kompromisy.

Výhody:

• Zrozumiteľnosť: Jeho primárny cieľ návrhu, vďaka čomu je ľahšie ho implementovať, ladiť a uvažovať o ňom ako o starších konsenzuálnych algoritmoch ako Paxos.
• Silná konzistencia: Poskytuje silné záruky konzistencie pre potvrdené záznamy v logu, čím zaisťuje integritu a spoľahlivosť dát.
• Odolnosť voči chybám: Dokáže tolerovať zlyhanie menšiny uzlov (až (N-1)/2 zlyhaní v klastri s N uzlami) bez straty dostupnosti alebo konzistencie.
• Výkon: V stabilných podmienkach (bez zmien lídra) môže Raft dosiahnuť vysokú priepustnosť, pretože líder spracováva všetky požiadavky sekvenčne a replikuje paralelne, čím efektívne využíva sieťovú šírku pásma.
• Dobre definované roly: Jasné roly (Líder, Nasledovník, Kandidát) a prechody stavov zjednodušujú mentálny model a implementáciu.
• Zmeny konfigurácie: Ponúka robustný mechanizmus (Zdieľaný konsenzus) na bezpečné pridávanie alebo odstraňovanie uzlov z klastra bez ohrozenia konzistencie.

Nevýhody:

• Bottleneck lídra: Všetky požiadavky na zápis od klientov musia prejsť cez lídra. V scenároch s extrémne vysokou priepustnosťou zápisov alebo tam, kde sú lídri geograficky vzdialení od klientov, sa to môže stať výkonnostným bottleneckom.
• Latencia čítania: Dosiahnutie silne konzistentných čítaní si často vyžaduje komunikáciu s lídrom, čo môže pridať latenciu. Čítanie od nasledovníkov riskuje zastarané dáta.
• Požiadavka na kvórum: Vyžaduje, aby bola dostupná väčšina uzlov na potvrdenie nových záznamov. V klastri s 5 uzlami sú tolerovateľné 2 zlyhania. Ak zlyhajú 3 uzly, klaster sa stane nedostupným pre zápisy. To môže byť náročné vo vysoko rozdelených alebo geograficky rozptýlených prostrediach, kde je ťažké udržať väčšinu naprieč regiónmi.
• Citlivosť na sieť: Je veľmi citlivý na sieťovú latenciu a rozdelenia, čo môže ovplyvniť časy volieb a celkovú priepustnosť systému, najmä v široko distribuovaných nasadeniach.
• Zložitosť zmien konfigurácie: Hoci je mechanizmus zdieľaného konsenzu robustný, je jednou z najzložitejších častí algoritmu Raft na správnu implementáciu a dôkladné otestovanie.
• Jediný bod zlyhania (pre zápisy): Hoci je odolný voči zlyhaniu lídra, ak je líder trvalo mimo prevádzky a nový líder nemôže byť zvolený (napr. kvôli sieťovým rozdeleniam alebo príliš veľa zlyhaniam), systém nemôže napredovať v zápisoch.

Záver: Zvládnutie distribuovaného konsenzu pre odolné globálne systémy

Algoritmus Raft je dôkazom sily premysleného dizajnu pri zjednodušovaní zložitých problémov. Jeho dôraz na zrozumiteľnosť demokratizoval distribuovaný konsenzus a umožnil širšiemu okruhu vývojárov a organizácií budovať vysoko dostupné a odolné systémy bez toho, aby podľahli tajomnej zložitosti predchádzajúcich prístupov.

Od orchestrácie kontajnerových klastrov s Kubernetes (prostredníctvom etcd) po poskytovanie odolného úložiska dát pre globálne databázy ako CockroachDB, Raft je tichým pracantom, ktorý zabezpečuje, že náš digitálny svet zostáva konzistentný a funkčný. Implementácia Raftu nie je triviálna úloha, ale jasnosť jeho špecifikácie a bohatstvo okolitého ekosystému z neho robia odmeňujúce úsilie pre tých, ktorí sa zaviazali budovať ďalšiu generáciu robustnej a škálovateľnej infraštruktúry.

Praktické poznatky pre vývojárov a architektov:

• Uprednostnite porozumenie: Pred pokusom o implementáciu investujte čas do dôkladného pochopenia každého pravidla a prechodu stavu Raftu. Pôvodný dokument a vizuálne vysvetlenia sú neoceniteľnými zdrojmi.
• Využite existujúce knižnice: Pre väčšinu aplikácií zvážte použitie dobre overených existujúcich implementácií Raftu (napr. z etcd, knižnica Raft od HashiCorp) namiesto budovania od nuly, pokiaľ vaše požiadavky nie sú vysoko špecializované alebo neuskutočňujete akademický výskum.
• Dôsledné testovanie je neoddiskutovateľné: Vkladanie chýb, testovanie založené na vlastnostiach a rozsiahla simulácia scenárov zlyhania sú prvoradé pre akýkoľvek distribuovaný konsenzuálny systém. Nikdy nepredpokladajte, že „to funguje“ bez toho, aby ste to dôkladne rozbili.
• Navrhujte s ohľadom na globálnu latenciu: Pri globálnom nasadení starostlivo zvážte umiestnenie vášho kvóra, sieťovú topológiu a stratégie čítania klientov, aby ste optimalizovali konzistenciu aj výkon v rôznych geografických regiónoch.
• Perzistencia a trvanlivosť: Uistite sa, že vaša základná úložná vrstva je robustná a že operácie fsync alebo ekvivalentné sú správne použité na zabránenie strate dát v scenároch havárie.

Ako sa distribuované systémy naďalej vyvíjajú, princípy stelesnené v Raftu – jasnosť, robustnosť a odolnosť voči chybám – zostanú základnými kameňmi spoľahlivého softvérového inžinierstva. Zvládnutím Raftu sa vybavíte silným nástrojom na budovanie odolných, globálne škálovateľných aplikácií, ktoré dokážu odolať nevyhnutnému chaosu distribuovaného computingu.