Bemästra distribuerad konsensus: En djupdykning i Raftalgoritmens implementering för globala system

I vår alltmer sammankopplade värld utgör distribuerade system ryggraden i nästan alla digitala tjänster, från e-handelsplattformar och finansiella institutioner till molninfrastruktur och realtidskommunikationsverktyg. Dessa system erbjuder oöverträffad skalbarhet, tillgänglighet och robusthet genom att distribuera arbetsbelastningar och data över flera maskiner. Denna kraft medför dock en betydande utmaning: att säkerställa att alla komponenter är överens om systemets tillstånd, även vid nätverksfördröjningar, nodfel och samtidiga operationer. Detta grundläggande problem kallas distribuerad konsensus.

Att uppnå konsensus i en asynkron, felbenägen distribuerad miljö är notoriskt komplext. I decennier var Paxos den dominerande algoritmen för att lösa denna utmaning, vördad för sin teoretiska sundhet men ofta kritiserad för sin komplexitet och svårighet att implementera. Sedan kom Raft, en algoritm utformad med ett primärt mål: förståelighet. Raft strävar efter att vara ekvivalent med Paxos när det gäller feltolerans och prestanda, men strukturerad på ett sätt som är mycket enklare för utvecklare att greppa och bygga vidare på.

Denna omfattande guide går djupt in i Raft-algoritmen, utforskar dess grundläggande principer, operativa mekanismer, praktiska överväganden för implementering och dess avgörande roll i att konstruera robusta, globalt distribuerade applikationer. Oavsett om du är en erfaren arkitekt, en ingenjör inom distribuerade system eller en utvecklare som strävar efter att bygga tjänster med hög tillgänglighet, är förståelse för Raft ett viktigt steg mot att bemästra komplexiteten i modern databehandling.

Det oumbärliga behovet av distribuerad konsensus i moderna arkitekturer

Föreställ dig en global e-handelsplattform som behandlar miljontals transaktioner per sekund. Kunddata, lagernivåer, orderstatusar – allt måste förbli konsekvent över otaliga datacenter som spänner över kontinenter. Ett banksystemregister, spritt över flera servrar, har inte råd med ens ett ögonblicks oenighet om ett kontosaldo. Dessa scenarier belyser den kritiska vikten av distribuerad konsensus.

De inneboende utmaningarna med distribuerade system

Distribuerade system introducerar, av sin natur, en mängd utmaningar som saknas i monolitiska applikationer. Att förstå dessa utmaningar är avgörande för att uppskatta elegansen och nödvändigheten av algoritmer som Raft:

• Partiella fel: Till skillnad från en enskild server som antingen fungerar eller helt misslyckas, kan ett distribuerat system ha några noder som misslyckas medan andra fortsätter att fungera. En server kan krascha, dess nätverksanslutning kan brytas, eller dess disk kan korrumperas, allt medan resten av klustret förblir funktionsdugligt. Systemet måste fortsätta att fungera korrekt trots dessa partiella fel.
• Nätverkspartitioner: Nätverket som förbinder noder är inte alltid pålitligt. En nätverkspartition uppstår när kommunikationen mellan delmängder av noder avbryts, vilket gör att vissa noder verkar ha misslyckats, även om de fortfarande körs. Att lösa dessa "split-brain"-scenarier, där olika delar av systemet fungerar oberoende baserat på föråldrad eller inkonsekvent information, är ett kärnproblem för konsensus.
• Asynkron kommunikation: Meddelanden mellan noder kan fördröjas, omordnas eller försvinna helt. Det finns ingen global klocka eller garanti om leveranstider för meddelanden, vilket gör det svårt att etablera en konsekvent ordning av händelser eller ett definitivt systemtillstånd.
• Samtidighet: Flera noder kan försöka uppdatera samma datainformation eller initiera åtgärder samtidigt. Utan en mekanism för att koordinera dessa operationer är konflikter och inkonsekvenser oundvikliga.
• Oförutsägbar latens: Särskilt i globalt distribuerade installationer kan nätverkslatensen variera betydligt. Åtgärder som är snabba i en region kan vara långsamma i en annan, vilket påverkar beslutsprocesser och koordination.

Varför konsensus är grunden för tillförlitlighet

Konsensusalgoritmer tillhandahåller en grundläggande byggsten för att lösa dessa utmaningar. De gör det möjligt för en samling opålitliga komponenter att kollektivt agera som en enda, mycket pålitlig och sammanhängande enhet. Specifikt hjälper konsensus till att uppnå:

• State Machine Replication (SMR): Kärnidén bakom många feltoleranta distribuerade system. Om alla noder är överens om ordningen av operationer, och om varje nod börjar i samma initiala tillstånd och utför dessa operationer i samma ordning, kommer alla noder att nå samma slutliga tillstånd. Konsensus är mekanismen för att komma överens om denna globala ordning av operationer.
• Hög tillgänglighet: Genom att tillåta ett system att fortsätta fungera även om en minoritet av noderna misslyckas, säkerställer konsensus att tjänster förblir tillgängliga och funktionella, vilket minimerar driftstopp.
• Datakonsistens: Det garanterar att alla repliker av data förblir synkroniserade, vilket förhindrar motsägelsefulla uppdateringar och säkerställer att klienter alltid läser den mest uppdaterade och korrekta informationen.
• Feltolerans: Systemet kan tolerera ett visst antal godtyckliga nodfel (kraschfel, vanligtvis) och fortsätta att göra framsteg utan mänsklig inblandning.

Introduktion till Raft: Ett förståeligt förhållningssätt till konsensus

Raft uppstod ur den akademiska världen med ett tydligt mål: att göra distribuerad konsensus tillgänglig. Dess författare, Diego Ongaro och John Ousterhout, utformade uttryckligen Raft för förståelighet, med målet att möjliggöra bredare adoption och korrekt implementering av konsensusalgoritmer.

Rafts kärndesignfilosofi: Förståelighet först

Raft bryter ner det komplexa problemet med konsensus i flera relativt oberoende delproblem, var och en med sin egen specifika uppsättning regler och beteenden. Denna modularitet underlättar förståelsen avsevärt. De viktigaste designprinciperna inkluderar:

• Ledardrivet tillvägagångssätt: Till skillnad från vissa andra konsensusalgoritmer där alla noder deltar lika i beslutsfattande, utser Raft en enda ledare. Ledaren ansvarar för att hantera den replikerade loggen och koordinera alla klientförfrågningar. Detta förenklar logghantering och minskar komplexiteten i interaktioner mellan noder.
• Stark ledare: Ledaren är den ultimata auktoriteten för att föreslå nya loggposter och bestämma när de har åtagits. Följare replikerar passivt ledarens logg och svarar på ledarens förfrågningar.
• Deterministiska val: Raft använder en slumpmässig röstnings-timeout för att säkerställa att vanligtvis bara en kandidat framträder som ledare under en given röstningsperiod.
• Loggkonsistens: Raft upprätthåller starka konsistensegenskaper på sin replikerade logg, vilket säkerställer att åtagna poster aldrig rullas tillbaka och att alla åtagna poster så småningom visas på alla tillgängliga noder.

En kort jämförelse med Paxos

Före Raft var Paxos de facto-standarden för distribuerad konsensus. Medan Paxos är kraftfullt, är det notoriskt svårt att förstå och implementera korrekt. Dess design, som separerar roller (förespråkare, acceptant, lärare) och tillåter flera ledare att existera samtidigt (även om bara en kan åta sig ett värde), kan leda till komplexa interaktioner och kantfall.

Raft, däremot, förenklar tillståndsrymden. Det upprätthåller en stark ledarmall, där ledaren ansvarar för alla loggmutationer. Det definierar tydligt roller (Ledare, Följare, Kandidat) och övergångar mellan dem. Denna struktur gör Rafts beteende mer intuitivt och lättare att resonera kring, vilket leder till färre implementeringsfel och snabbare utvecklingscykler. Många verkliga system som initialt kämpade med Paxos har funnit framgång genom att anamma Raft.

De tre grundläggande rollerna i Raft

Vid varje given tidpunkt befinner sig varje server i ett Raft-kluster i ett av tre tillstånd: Ledare, Följare eller Kandidat. Dessa roller är exklusiva och dynamiska, med servrar som övergår mellan dem baserat på specifika regler och händelser.

1. Följare

• Passiv roll: Följare är det mest passiva tillståndet i Raft. De svarar helt enkelt på förfrågningar från ledare och kandidater.
• Mottar hjärtslag: En följare förväntar sig att ta emot hjärtslag (tomma AppendEntries RPCs) från ledaren med jämna mellanrum. Om en följare inte tar emot ett hjärtslag eller en AppendEntries RPC inom en specifik röstnings-timeout-period, antar den att ledaren har misslyckats och övergår till ett kandidattillstånd.
• Röstning: Under ett val röstar en följare på högst en kandidat per period.
• Loggreplikering: Följare lägger till loggposter till sin lokala logg enligt instruktioner från ledaren.

2. Kandidat

• Initierar val: När en följare går igenom sin timeout (inte hör från ledaren), övergår den till kandidattillståndet för att initiera ett nytt val.
• Självröstning: En kandidat ökar sin nuvarande period, röstar på sig själv och skickar RequestVote RPCs till alla andra servrar i klustret.
• Vinner ett val: Om en kandidat får röster från en majoritet av servrarna i klustret för samma period, övergår den till ledartillståndet.
• Kliver åt sidan: Om en kandidat upptäcker en annan server med en högre period, eller om den tar emot en AppendEntries RPC från en legitim ledare, återgår den till följartillståndet.

3. Ledare

• Ensam auktoritet: Det finns bara en ledare i ett Raft-kluster vid varje given tidpunkt (för en given period). Ledaren ansvarar för all klientinteraktion, loggreplikering och säkerställande av konsistens.
• Skickar hjärtslag: Ledaren skickar periodiskt AppendEntries RPCs (hjärtslag) till alla följare för att upprätthålla sin auktoritet och förhindra nya val.
• Logghantering: Ledaren accepterar klientförfrågningar, lägger till nya loggposter i sin lokala logg och replikerar sedan dessa poster till alla följare.
• Åtagande: Ledaren bestämmer när en post har replikerats säkert till en majoritet av servrarna och kan åtagits i tillståndsmaskinen.
• Kliver åt sidan: Om ledaren upptäcker en server med en högre period, kliver den omedelbart åt sidan och återgår till en följare.

Rafts driftfaser: En detaljerad genomgång

Raft fungerar genom en kontinuerlig cykel av ledarval och loggreplikering. Dessa två primära mekanismer, tillsammans med avgörande säkerhetsegenskaper, säkerställer att klustret upprätthåller konsistens och feltolerans.

1. Ledarval

Processen för ledarval är grundläggande för Rafts funktion och säkerställer att klustret alltid har en enda, auktoritativ nod för att koordinera åtgärder.

• Röstnings-timeout: Varje följare upprätthåller en slumpmässig röstnings-timeout (vanligtvis 150-300 ms). Om en följare inte mottar någon kommunikation (hjärtslag eller AppendEntries RPC) från den aktuella ledaren inom denna timeout-period, antar den att ledaren har misslyckats eller att en nätverkspartition har inträffat.
• Övergång till kandidat: Vid timeout övergår följaren till tillståndet Kandidat. Den ökar sin nuvarande period, röstar på sig själv och återställer sin röstningstimer.
• RequestVote RPC: Kandidaten skickar sedan RequestVote RPCs till alla andra servrar i klustret. Denna RPC inkluderar kandidatens nuvarande period, dess candidateId, och information om dess last log index och last log term (mer om varför detta är avgörande för säkerheten senare).
• Röstningsregler: En server kommer att bevilja sin röst till en kandidat om:
  1. Dess nuvarande period är mindre än eller lika med kandidatens period.
  2. Den ännu inte har röstat på en annan kandidat under den nuvarande perioden.
  3. Kandidatens logg är minst lika uppdaterad som dess egen. Detta bestäms genom att först jämföra last log term, sedan last log index om termerna är desamma. En kandidat är "uppdaterad" om dess logg innehåller alla åtagna poster som väljarens logg innehåller. Detta är känt som valbegränsningen och är avgörande för säkerheten.
• Att vinna valet: En kandidat blir den nya ledaren om den får röster från en majoritet av servrarna i klustret för samma period. När den är vald skickar den nya ledaren omedelbart AppendEntries RPCs (hjärtslag) till alla andra servrar för att etablera sin auktoritet och förhindra nya val.
• Delade röster och omförsök: Det är möjligt för flera kandidater att framträda samtidigt, vilket leder till en delad röst där ingen kandidat får majoritet. För att lösa detta har varje kandidat en slumpmässig röstningstimer. Om en kandidats timeout löper ut utan att vinna valet eller höra från en ny ledare, ökar den sin period och startar ett nytt val. Slumpmässigheten hjälper till att säkerställa att delade röster är sällsynta och snabbt löses.
• Upptäcker högre perioder: Om en kandidat (eller någon server) tar emot en RPC med en period högre än dess egen nuvarande period, uppdaterar den omedelbart sin nuvarande period till det högre värdet och återgår till tillståndet följare. Detta säkerställer att en server med föråldrad information aldrig försöker bli ledare eller störa en legitim ledare.

2. Loggreplikering

När en ledare har valts är dess primära ansvar att hantera den replikerade loggen och säkerställa konsistens i hela klustret. Detta involverar att acceptera klientkommandon, lägga till dem i sin logg och replikera dem till följare.

• Klientförfrågningar: Alla klientförfrågningar (kommandon som ska exekveras av tillståndsmaskinen) dirigeras till ledaren. Om en klient kontaktar en följare, omdirigerar följaren förfrågan till den aktuella ledaren.
• Lägger till i ledarens logg: När ledaren tar emot ett klientkommando, lägger den till kommandot som en ny loggpost i sin lokala logg. Varje loggpost innehåller själva kommandot, perioden då den togs emot, och dess loggindex.
• AppendEntries RPC: Ledaren skickar sedan AppendEntries RPCs till alla följare och begär att de lägger till den nya loggposten (eller en batch av poster) i sina loggar. Dessa RPCs inkluderar:
  • period: Ledarens nuvarande period.
  • leaderId: Ledarens ID (för följare att omdirigera klienter).
  • prevLogIndex: Indexet för loggposten som omedelbart föregår de nya posterna.
  • prevLogTerm: Perioden för prevLogIndex-posten. Dessa två (prevLogIndex, prevLogTerm) är avgörande för loggmatchnings-egenskapen.
  • entries[]: Loggposterna som ska lagras (tom för hjärtslag).
  • leaderCommit: Ledarens commitIndex (index för den högsta loggposten som är känd för att vara åtagd).
• Konsistenskontroll (Loggmatchnings-egenskap): När en följare tar emot en AppendEntries RPC, utför den en konsistenskontroll. Den verifierar om dess logg innehåller en post vid prevLogIndex med en period som matchar prevLogTerm. Om denna kontroll misslyckas, avvisar följaren AppendEntries RPC, och informerar ledaren om att dess logg är inkonsekvent.
• Lösa inkonsekvenser: Om en följare avvisar en AppendEntries RPC, minskar ledaren nextIndex för den följaren och försöker igen med AppendEntries RPC. nextIndex är indexet för nästa loggpost som ledaren kommer att skicka till en viss följare. Denna process fortsätter tills nextIndex når en punkt där ledarens och följarens loggar matchar. När en matchning hittats kan följaren sedan acceptera efterföljande loggposter, vilket så småningom för dess logg i linje med ledarens.
• Åtagande av poster: En post anses åtagits när ledaren har replikerat den framgångsrikt till en majoritet av servrarna (inklusive sig själv). När den är åtagits kan posten tillämpas på den lokala tillståndsmaskinen. Ledaren uppdaterar sin commitIndex och inkluderar detta i efterföljande AppendEntries RPCs för att informera följare om åtagna poster. Följare uppdaterar sin commitIndex baserat på ledarens leaderCommit och tillämpar poster upp till det indexet på sin tillståndsmaskin.
• Ledarens fullständighetsegenskap: Raft garanterar att om en loggpost har åtagits under en given period, så måste alla efterföljande ledare också ha den loggposten. Denna egenskap säkerställs av valbegränsningen: en kandidat kan bara vinna ett val om dess logg är minst lika uppdaterad som en majoritet av andra servrar. Detta förhindrar att en ledare väljs som kan skriva över eller missa åtagna poster.

3. Säkerhetsegenskaper och garantier

Rafts robusthet härrör från flera noggrant utformade säkerhetsegenskaper som förhindrar inkonsekvenser och säkerställer dataintegritet:

• Valssäkerhet: Högst en ledare kan väljas under en given period. Detta upprätthålls av röstningsmekanismen där en följare ger högst en röst per period och en kandidat behöver en majoritet av röster.
• Ledarens fullständighet: Om en loggpost har åtagits under en given period, kommer den posten att finnas i loggarna för alla efterföljande ledare. Detta är avgörande för att förhindra förlust av åtagna data och säkerställs främst genom valbegränsningen.
• Loggmatchnings-egenskap: Om två loggar innehåller en post med samma index och period, är loggarna identiska i alla föregående poster. Detta förenklar kontroller av loggkonsistens och gör det möjligt för ledaren att effektivt uppdatera följarnas loggar.
• Åtagandesäkerhet: När en post har åtagits kommer den aldrig att rullas tillbaka eller skrivas över. Detta är en direkt följd av egenskaperna för ledarens fullständighet och loggmatchning. När en post har åtagits, anses den vara permanent lagrad.

Viktiga koncept och mekanismer i Raft

Utöver rollerna och driftfaserna bygger Raft på flera kärnkoncept för att hantera tillstånd och säkerställa korrekthet.

1. Perioder

En period i Raft är en kontinuerligt ökande heltalsvärde. Den fungerar som en logisk klocka för klustret. Varje period börjar med ett val, och om ett val är framgångsrikt, väljs en enda ledare för den perioden. Perioder är avgörande för att identifiera föråldrad information och säkerställa att servrar alltid respekterar den mest uppdaterade informationen:

• Servrar utbyter sin nuvarande period i alla RPCs.
• Om en server upptäcker en annan server med en högre period, uppdaterar den sin egen nuvarande period och återgår till tillståndet följare.
• Om en kandidat eller ledare upptäcker att dess period är föråldrad (lägre än en annan servers period), kliver den omedelbart åt sidan.

2. Loggposter

Loggen är den centrala komponenten i Raft. Det är en ordnad sekvens av poster, där varje loggpost representerar ett kommando som ska exekveras av tillståndsmaskinen. Varje post innehåller:

• Kommando: Den faktiska operationen som ska utföras (t.ex. "sätt x=5", "skapa användare").
• Period: Perioden då posten skapades på ledaren.
• Index: Postens position i loggen. Loggposter är strikt ordnade efter index.

Loggen är beständig, vilket innebär att poster skrivs till stabil lagring innan de svaras till klienter, vilket skyddar mot dataförlust under krascher.

3. Tillståndsmaskin

Varje server i ett Raft-kluster upprätthåller en tillståndsmaskin. Detta är en applikationsspecifik komponent som bearbetar åtagna loggposter. För att säkerställa konsistens måste tillståndsmaskinen vara deterministisk (med givet samma initiala tillstånd och sekvens av kommandon, producerar den alltid samma utdata och slutliga tillstånd) och idempotent (att tillämpa samma kommando flera gånger har samma effekt som att tillämpa det en gång, vilket hjälper till att hantera omförsök på ett smidigt sätt, även om Rafts loggåtagande till stor del garanterar en enda tillämpning).

4. Commit Index

CommitIndex är indexet för den högsta loggposten som är känd för att vara åtagits. Detta innebär att den har replikerats säkert till en majoritet av servrarna och kan tillämpas på tillståndsmaskinen. Ledare bestämmer commitIndex, och följare uppdaterar sin commitIndex baserat på ledarens AppendEntries RPCs. Alla poster upp till commitIndex anses permanenta och kan inte rullas tillbaka.

5. Ögonblicksbilder (Snapshots)

Över tid kan den replikerade loggen växa sig mycket stor, vilket förbrukar betydande diskutrymme och gör loggreplikering och återställning långsam. Raft hanterar detta med ögonblicksbilder. En ögonblicksbild är en kompakt representation av tillståndsmaskinens tillstånd vid en viss tidpunkt. Istället för att behålla hela loggen kan servrar periodiskt "ögonblicksbilda" sitt tillstånd, kasta bort alla loggposter upp till ögonblicksbildspunkten och sedan replikera ögonblicksbilden till nya eller eftersläpande följare. Denna process förbättrar effektiviteten avsevärt:

• Kompakt logg: Minskar mängden beständig loggdata.
• Snabbare återställning: Nya eller kraschade servrar kan ta emot en ögonblicksbild istället för att spela upp hela loggen från början.
• InstallSnapshot RPC: Raft definierar en InstallSnapshot RPC för att överföra ögonblicksbilder från ledaren till följare.

Även om det är effektivt, lägger ögonblicksbildtagning till komplexitet i implementeringen, särskilt när det gäller att hantera samtidig skapning av ögonblicksbilder, loggtrunkering och överföring.

Implementering av Raft: Praktiska överväganden för global distribution

Att översätta Rafts eleganta design till ett robust, produktionsklart system, särskilt för globala målgrupper och diverse infrastruktur, innebär att man hanterar flera praktiska ingenjörsutmaningar.

1. Nätverkslatens och partitioner i en global kontext

För globalt distribuerade system är nätverkslatensen en betydande faktor. Ett Raft-kluster kräver vanligtvis att en majoritet av noderna är överens om en loggpost innan den kan åtagits. I ett kluster spritt över kontinenter kan latensen mellan noder vara hundratals millisekunder. Detta påverkar direkt:

• Åtagandelatens: Tiden det tar för en klientförfrågan att åtagas kan begränsas av den långsammaste nätverkslänken till en majoritet av replikerna. Strategier som läs-endast följare (som inte kräver ledarinteraktion för föråldrade läsningar) eller geografiskt medveten kvotkonfiguration (t.ex. 3 noder i en region, 2 i en annan för ett 5-nodskluster, där en majoritet kan vara inom en enda snabb region) kan mildra detta.
• Ledarvalshastighet: Hög latens kan fördröja RequestVote RPCs, vilket potentiellt kan leda till fler frekventa delade röster eller längre valstider. Att justera röstningstiderna för att vara betydligt större än den typiska latensen mellan noder är avgörande.
• Hantering av nätverkspartitioner: Verkliga nätverk är benägna att drabbas av partitioner. Raft hanterar partitioner korrekt genom att säkerställa att endast partitionen som innehåller en majoritet av servrarna kan välja en ledare och göra framsteg. Minoritetspartitionen kommer inte att kunna åta sig nya poster, vilket förhindrar split-brain-scenarier. Långvariga partitioner i en globalt distribuerad installation kan dock leda till otillgänglighet i vissa regioner, vilket kräver noggranna arkitektoniska beslut om kvotplacering.

2. Beständig lagring och hållbarhet

Rafts korrekthet bygger i hög grad på beständigheten av dess logg och tillstånd. Innan en server svarar på en RPC eller tillämpar en post på sin tillståndsmaskin, måste den säkerställa att relevant data (loggposter, nuvarande period, votedFor) skrivs till stabil lagring och fsync'd (spolas till disk). Detta förhindrar dataförlust vid en krasch. Överväganden inkluderar:

• Prestanda: Frekventa disk skrivningar kan vara en flaskhals för prestanda. Batchning av skrivningar och användning av högpresterande SSD:er är vanliga optimeringar.
• Tillförlitlighet: Att välja en robust och hållbar lagringslösning (lokal disk, nätverksansluten lagring, molnblocklagring) är avgörande.
• WAL (Write-Ahead Log): Ofta använder Raft-implementeringar en write-ahead logg för hållbarhet, liknande databaser, för att säkerställa att ändringar skrivs till disk innan de tillämpas i minnet.

3. Klientinteraktion och konsistensmodeller

Klienter interagerar med Raft-klustret genom att skicka förfrågningar till ledaren. Hantering av klientförfrågningar involverar:

• Ledardetektering: Klienter behöver en mekanism för att hitta den aktuella ledaren. Detta kan ske via en tjänstedetekteringsmekanism, en fast slutpunkt som omdirigerar, eller genom att försöka servrar tills en svarar som ledare.
• Omförsök av förfrågningar: Klienter måste vara beredda att försöka igen med förfrågningar om ledaren ändras eller om ett nätverksfel inträffar.
• Läs-konsistens: Raft garanterar främst stark konsistens för skrivningar. För läsningar är flera modeller möjliga:
  • Starkt konsekventa läsningar: En klient kan be ledaren att säkerställa att dess tillstånd är uppdaterat genom att skicka ett hjärtslag till en majoritet av dess följare innan den hanterar en läsning. Detta garanterar aktualitet men ökar latensen.
  • Ledarkvotläsningar: Ledaren kan förvärva en "kvot" från en majoritet av noderna under en kort period, under vilken den vet att den fortfarande är ledaren och kan hantera läsningar utan ytterligare konsensus. Detta är snabbare men tidsbegränsat.
  • Föråldrade läsningar (från följare): Att läsa direkt från följare kan ge lägre latens men riskerar att läsa föråldrad data om följarens logg släpar efter ledaren. Detta är acceptabelt för applikationer där slutlig konsistens är tillräcklig för läsningar.

4. Konfigurationsändringar (Kluster medlemskap)

Att ändra medlemskapet i ett Raft-kluster (lägga till eller ta bort servrar) är en komplex operation som också måste utföras via konsensus för att undvika inkonsekvenser eller split-brain-scenarier. Raft föreslår en teknik som kallas Felles Konsensus:

• Två konfigurationer: Under en konfigurationsändring fungerar systemet tillfälligt med två överlappande konfigurationer: den gamla konfigurationen (C_gammal) och den nya konfigurationen (C_ny).
• Felles Konsensus-tillstånd (C_gammal, C_ny): Ledaren föreslår en speciell loggpost som representerar den gemensamma konfigurationen. När denna post är åtagits (kräver enighet från majoriteter i både C_gammal och C_ny), är systemet i ett övergångstillstånd. Nu kräver beslut majoriteter från båda konfigurationerna. Detta säkerställer att varken den gamla eller den nya konfigurationen kan fatta beslut ensidigt under övergången, vilket förhindrar avvikelser.
• Övergång till C_ny: När loggposten för den gemensamma konfigurationen är åtagits, föreslår ledaren en annan loggpost som endast representerar den nya konfigurationen (C_ny). När denna andra post är åtagits, kastas den gamla konfigurationen bort och systemet fungerar enbart under C_ny.
• Säkerhet: Denna tvåfasiga commit-liknande process säkerställer att inga två motstridiga ledare kan väljas vid något tillfälle (en under C_gammal, en under C_ny) och att systemet förblir operativt under hela ändringen.

Att implementera konfigurationsändringar korrekt är en av de mest utmanande delarna av en Raft-implementering på grund av de många kantfallen och felscenarier under övergångstillståndet.

5. Testning av distribuerade system: Ett rigoröst tillvägagångssätt

Att testa en distribuerad konsensusalgoritm som Raft är exceptionellt utmanande på grund av dess icke-deterministiska natur och det stora antalet fel. Enkla enhetstester är otillräckliga. Rigorös testning innebär:

• Felfejkning: Systematiskt introducera fel som nodkrascher, nätverkspartitioner, meddelandefördröjningar och meddelandeomordningar. Verktyg som Jepsen är specifikt utformade för detta ändamål.
• Egenskapsbaserad testning: Definiera invarianter och säkerhetsegenskaper (t.ex. högst en ledare per period, åtagna poster går aldrig förlorade) och testa att implementeringen upprätthåller dessa under olika förhållanden.
• Modellkontroll: För kritiska delar av algoritmen kan formella verifieringsmetoder användas för att bevisa korrekthet, även om detta är mycket specialiserat.
• Simulerade miljöer: Köra tester i miljöer som simulerar nätverksförhållanden (latens, paketförlust) som är typiska för globala installationer.

Användningsfall och verkliga applikationer

Rafts praktiska användbarhet och förståelighet har lett till dess breda adoption i olika kritiska infrastrukturkomponenter:

1. Distribuerade nyckel-värde-lager och databasreplikering

• etcd: En grundläggande komponent i Kubernetes, etcd använder Raft för att lagra och replikera konfigurationsdata, tjänstedetekteringsinformation och hantera klustrets tillstånd. Dess tillförlitlighet är avgörande för att Kubernetes ska fungera korrekt.
• Consul: Utvecklad av HashiCorp, använder Consul Raft för sin distribuerade lagringsbackend, vilket möjliggör tjänstedetektering, hälsokontroller och konfigurationshantering i dynamiska infrastrukturmiljöer.
• TiKV: Det distribuerade transaktionsnyckel-värde-lagret som används av TiDB (en distribuerad SQL-databas) implementerar Raft för dess datareplikering och konsistensgarantier.
• CockroachDB: Denna globalt distribuerade SQL-databas använder Raft i stor utsträckning för att replikera data över flera noder och geografiska områden, vilket säkerställer hög tillgänglighet och stark konsistens även vid regionövergripande fel.

2. Tjänstedetektering och konfigurationshantering

Raft tillhandahåller en idealisk grund för system som behöver lagra och distribuera kritisk metadata om tjänster och konfigurationer över ett kluster. När en tjänst registrerar sig eller dess konfiguration ändras, säkerställer Raft att alla noder så småningom är överens om det nya tillståndet, vilket möjliggör dynamiska uppdateringar utan manuell inblandning.

3. Distribuerade transaktionskoordinatorer

För system som kräver atomicitet över flera operationer eller tjänster kan Raft ligga till grund för distribuerade transaktionskoordinatorer, vilket säkerställer att transaktionsloggar konsekvent replikeras innan ändringar åtagits över deltagare.

4. Klusterkoordination och ledarval i andra system

Utöver utnyttjande av explicita databas- eller nyckel-värde-lager, bäddas Raft ofta in som ett bibliotek eller en kärnkomponent för att hantera koordineringsuppgifter, välja ledare för andra distribuerade processer eller tillhandahålla ett pålitligt kontrollplan i större system. Många molnbaserade lösningar utnyttjar till exempel Raft för att hantera tillståndet för sina kontrollplanskomponenter.

Fördelar och nackdelar med Raft

Även om Raft erbjuder betydande fördelar, är det viktigt att förstå dess kompromisser.

Fördelar:

• Förståelighet: Dess primära designmål, vilket gör det lättare att implementera, felsöka och resonera kring än äldre konsensusalgoritmer som Paxos.
• Stark konsistens: Ger starka konsistensgarantier för åtagna loggposter, vilket säkerställer dataintegritet och tillförlitlighet.
• Feltolerans: Kan tolerera felet hos en minoritet av noder (upp till (N-1)/2 fel i ett N-nodskluster) utan att tappa tillgänglighet eller konsistens.
• Prestanda: Under stabila förhållanden (inga ledarändringar) kan Raft uppnå hög genomströmning eftersom ledaren bearbetar alla förfrågningar sekventiellt och replikerar parallellt, vilket utnyttjar nätverksbandbredden effektivt.
• Väl definierade roller: Tydliga roller (Ledare, Följare, Kandidat) och tillståndsövergångar förenklar mentalmodellen och implementeringen.
• Konfigurationsändringar: Erbjuder en robust mekanism (Felles Konsensus) för att säkert lägga till eller ta bort noder från klustret utan att kompromissa med konsistensen.

Nackdelar:

• Ledarens flaskhals: Alla klient skrivförfrågningar måste gå via ledaren. I scenarier med extremt hög skrivgenomströmning eller där ledare är geografiskt avlägsna från klienter, kan detta bli en flaskhals för prestanda.
• Läs-latens: Att uppnå starkt konsekventa läsningar kräver ofta kommunikation med ledaren, vilket potentiellt kan öka latensen. Att läsa från följare riskerar föråldrad data.
• Kvotkrav: Kräver att en majoritet av noderna är tillgängliga för att åta sig nya poster. I ett 5-nodskluster tolereras 2 fel. Om 3 noder misslyckas blir klustret otillgängligt för skrivningar. Detta kan vara utmanande i mycket partitionerade eller geografiskt spridda miljöer där det är svårt att upprätthålla en majoritet över regioner.
• Nätverkskänslighet: Mycket känsligt för nätverkslatens och partitioner, vilket kan påverka valstider och den totala systemgenomströmningen, särskilt i vitt spridda installationer.
• Komplexitet vid konfigurationsändringar: Även om det är robust, är mekanismen för Felles Konsensus en av de mer intrikata delarna av Raft-algoritmen att implementera korrekt och testa grundligt.
• Enskild felpunkt (för skrivningar): Även om feltolerant för ledarfel, om ledaren är permanent nere och en ny ledare inte kan väljas (t.ex. på grund av nätverkspartitioner eller för många fel), kan systemet inte göra framsteg med skrivningar.

Slutsats: Bemästra distribuerad konsensus för robusta globala system

Raft-algoritmen står som ett bevis på kraften i genomtänkt design för att förenkla komplexa problem. Dess betoning på förståelighet har demokratiserat distribuerad konsensus och gjort det möjligt för ett bredare spektrum av utvecklare och organisationer att bygga mycket tillgängliga och feltoleranta system utan att ge vika för den arkaiska komplexiteten hos tidigare metoder.

Från att orkestrera containerkluster med Kubernetes (via etcd) till att tillhandahålla robust datalagring för globala databaser som CockroachDB, är Raft en tyst arbetshäst som säkerställer att vår digitala värld förblir konsekvent och operativ. Att implementera Raft är ingen trivial uppgift, men tydligheten i dess specifikation och rikedom av dess omgivande ekosystem gör det till en givande ansträngning för dem som är engagerade i att bygga nästa generations robusta, skalbara infrastruktur.

Åtgärdsbara insikter för utvecklare och arkitekter:

• Prioritera förståelse: Innan du försöker implementera, investera tid i att noggrant förstå varje regel och tillståndsövergång i Raft. Originalpapperet och visuella förklaringar är ovärderliga resurser.
• Utnyttja befintliga bibliotek: För de flesta applikationer, överväg att använda välbeprövade befintliga Raft-implementeringar (t.ex. från etcd, HashiCorps Raft-bibliotek) istället för att bygga från grunden, såvida inte dina krav är mycket specialiserade eller du genomför akademisk forskning.
• Rigorös testning är icke-förhandlingsbar: Felfejkning, egenskapsbaserad testning och omfattande simulering av felscenarier är avgörande för alla distribuerade konsensusystem. Anta aldrig "det fungerar" utan att grundligt bryta det.
• Designa för global latens: Vid global distribution, överväg noggrant din kvotplacering, nätverkstopologi och klientlässtrategier för att optimera för både konsistens och prestanda över olika geografiska regioner.
• Beständighet och hållbarhet: Se till att ditt underliggande lagringsskikt är robust och att fsync eller motsvarande operationer används korrekt för att förhindra dataförlust i kraschscenarier.

När distribuerade system fortsätter att utvecklas kommer principerna som Raft förkroppsligar – klarhet, robusthet och feltolerans – att förbli hörnstenar i pålitlig mjukvaruutveckling. Genom att bemästra Raft utrustar du dig med ett kraftfullt verktyg för att bygga robusta, globalt skalbara applikationer som kan motstå det oundvikliga kaoset i distribuerad databehandling.