Опанування розподіленого консенсусу: Глибокий аналіз реалізації алгоритму Raft для глобальних систем

У нашому дедалі більш взаємопов'язаному світі розподілені системи є основою майже кожної цифрової послуги, від платформ електронної комерції та фінансових установ до хмарної обчислювальної інфраструктури та інструментів зв'язку в реальному часі. Ці системи пропонують неперевершену масштабованість, доступність і стійкість, розподіляючи навантаження та дані між численними машинами. Однак ця потужність несе зі собою значний виклик: забезпечення того, щоб усі компоненти узгоджували стан системи, навіть перед обличчям мережевих затримок, збоїв вузлів і паралельних операцій. Ця фундаментальна проблема відома як розподілений консенсус.

Досягнення консенсусу в асинхронному, схильному до збоїв розподіленому середовищі є надзвичайно складним завданням. Десятиліттями Paxos був домінуючим алгоритмом для вирішення цього виклику, шанованим за його теоретичну обґрунтованість, але часто критикованим за складність і труднощі реалізації. Потім з'явився Raft, алгоритм, розроблений з основною метою: зрозумілість. Raft прагне бути еквівалентним Paxos з точки зору відмовостійкості та продуктивності, але структурований таким чином, що його набагато легше зрозуміти та розширити розробникам.

Цей вичерпний посібник глибоко занурюється в алгоритм Raft, досліджуючи його основоположні принципи, механізми роботи, міркування щодо практичної реалізації та його життєво важливу роль у побудові надійних, глобально розподілених додатків. Незалежно від того, чи ви досвідчений архітектор, інженер з розподілених систем, чи розробник, який прагне створювати високодоступні сервіси, розуміння Raft є важливим кроком на шляху до опанування складнощів сучасних обчислень.

Незамінна потреба в розподіленому консенсусі в сучасних архітектурах

Уявіть собі глобальну платформу електронної комерції, яка обробляє мільйони транзакцій на секунду. Дані клієнтів, рівні запасів, статуси замовлень — усе це повинно залишатися узгодженим у численних дата-центрах, що охоплюють континенти. Реєстр банківської системи, розподілений між кількома серверами, не може дозволити собі навіть миттєву розбіжність щодо балансу рахунку. Ці сценарії підкреслюють критичну важливість розподіленого консенсусу.

Внутрішні виклики розподілених систем

Розподілені системи за своєю суттю створюють безліч викликів, яких немає в монолітних додатках. Розуміння цих викликів є ключовим для оцінки елегантності та необхідності таких алгоритмів, як Raft:

• Часткові збої: На відміну від одного сервера, який або працює, або повністю виходить з ладу, розподілена система може мати збої в деяких вузлах, тоді як інші продовжують працювати. Сервер може впасти, його мережеве з'єднання може розірватися, або його диск може пошкодитися, тоді як решта кластера залишається функціональною. Система повинна продовжувати правильно працювати, незважаючи на ці часткові збої.
• Мережеві розриви: Мережа, що з'єднує вузли, не завжди надійна. Мережевий розрив виникає, коли зв'язок між підмножинами вузлів переривається, створюючи враження, ніби певні вузли вийшли з ладу, навіть якщо вони все ще працюють. Вирішення цих сценаріїв "розділення мозку", коли різні частини системи працюють незалежно на основі застарілої або неузгодженої інформації, є основною проблемою консенсусу.
• Асинхронний зв'язок: Повідомлення між вузлами можуть затримуватися, перевпорядковуватися або втрачатися повністю. Немає глобального годинника або гарантії часу доставки повідомлень, що ускладнює встановлення послідовного порядку подій або чіткого стану системи.
• Паралелізм: Кілька вузлів можуть одночасно намагатися оновити один і той самий фрагмент даних або ініціювати дії. Без механізму координації цих операцій неминучі конфлікти та неузгодженості.
• Непередбачувана затримка: Особливо в глобально розподілених розгортаннях, мережева затримка може значно варіюватися. Операції, які є швидкими в одному регіоні, можуть бути повільними в іншому, впливаючи на процеси прийняття рішень і координацію.

Чому консенсус є наріжним каменем надійності

Алгоритми консенсусу забезпечують фундаментальний будівельний блок для вирішення цих викликів. Вони дозволяють сукупності ненадійних компонентів колективно діяти як єдиний, високо надійний і узгоджений блок. Зокрема, консенсус допомагає досягти:

• Реплікація кінцевого автомата (SMR): Основна ідея багатьох відмовостійких розподілених систем. Якщо всі вузли погоджуються на порядок операцій, і якщо кожен вузол починає з одного й того ж початкового стану та виконує ці операції в тому ж порядку, то всі вузли досягнуть одного й того ж кінцевого стану. Консенсус є механізмом узгодження цього глобального порядку операцій.
• Висока доступність: Дозволяючи системі продовжувати працювати, навіть якщо меншість вузлів вийде з ладу, консенсус забезпечує доступність і функціональність сервісів, мінімізуючи час простою.
• Узгодженість даних: Він гарантує, що всі репліки даних залишаються синхронізованими, запобігаючи конфліктним оновленням і забезпечуючи, що клієнти завжди читають найновішу та правильну інформацію.
• Відмовостійкість: Система може витримувати певну кількість довільних збоїв вузлів (зазвичай збої при падінні) і продовжувати прогресувати без втручання людини.

Представляємо Raft: Зрозумілий підхід до консенсусу

Raft з'явився зі світу академічної науки з чіткою метою: зробити розподілений консенсус доступним. Його автори, Дієго Онгаро та Джон Остерхаут, явно розробили Raft для зрозумілості, прагнучи забезпечити ширше впровадження та правильну реалізацію алгоритмів консенсусу.

Основна філософія дизайну Raft: Зрозумілість перш за все

Raft розбиває складну проблему консенсусу на кілька відносно незалежних підпроблем, кожна з яких має власний набір правил та поведінки. Ця модульність значно допомагає розумінню. Ключові принципи дизайну включають:

• Підхід, орієнтований на лідера: На відміну від деяких інших алгоритмів консенсусу, де всі вузли беруть рівноцінну участь у прийнятті рішень, Raft призначає одного лідера. Лідер відповідає за управління реплікованим журналом і координацію всіх запитів клієнтів. Це спрощує керування журналом і зменшує складність взаємодії між вузлами.
• Сильний лідер: Лідер є кінцевим авторитетом для пропозиції нових записів журналу та визначення, коли вони зафіксовані. Послідовники пасивно реплікують журнал лідера та відповідають на запити лідера.
• Детерміновані вибори: Raft використовує випадковий тайм-аут виборів, щоб гарантувати, що зазвичай лише один кандидат з'являється як лідер у певному терміні виборів.
• Узгодженість журналу: Raft забезпечує сильні властивості узгодженості свого реплікованого журналу, гарантуючи, що зафіксовані записи ніколи не відкочуються, і що всі зафіксовані записи зрештою з'являються на всіх доступних вузлах.

Коротке порівняння з Paxos

До появи Raft, Paxos був де-факто стандартом для розподіленого консенсусу. Хоча потужний, Paxos надзвичайно складний для розуміння та правильної реалізації. Його дизайн, який розділяє ролі (пропонувач, приймач, учень) і дозволяє одночасно існувати кільком лідерам (хоча лише один може зафіксувати значення), може призвести до складних взаємодій та граничних випадків.

Raft, навпаки, спрощує простір станів. Він забезпечує модель сильного лідера, де лідер відповідає за всі мутації журналу. Він чітко визначає ролі (Лідер, Послідовник, Кандидат) та переходи між ними. Ця структура робить поведінку Raft більш інтуїтивно зрозумілою і легшою для аналізу, що призводить до меншої кількості помилок в реалізації та швидших циклів розробки. Багато реальних систем, які спочатку мали проблеми з Paxos, знайшли успіх, впровадивши Raft.

Три фундаментальні ролі в Raft

У будь-який момент кожен сервер у кластері Raft перебуває в одному з трьох станів: Лідер, Послідовник або Кандидат. Ці ролі є ексклюзивними та динамічними, причому сервери переходять між ними на основі конкретних правил та подій.

1. Послідовник

• Пасивна роль: Послідовники є найбільш пасивним станом у Raft. Вони просто відповідають на запити від лідерів і кандидатів.
• Отримання пульсу: Послідовник очікує отримувати пульс (порожні RPC AppendEntries) від лідера через регулярні проміжки часу. Якщо послідовник не отримує пульсу або RPC AppendEntries протягом певного періоду election timeout, він припускає, що лідер вийшов з ладу, і переходить у стан кандидата.
• Голосування: Під час виборів послідовник голосує щонайбільше за одного кандидата за термін.
• Реплікація журналу: Послідовники додають записи журналу до свого локального журналу за вказівкою лідера.

2. Кандидат

• Ініціювання виборів: Коли послідовник досягає тайм-ауту (не чує від лідера), він переходить у стан кандидата, щоб ініціювати нові вибори.
• Самостійне голосування: Кандидат збільшує свій current term, голосує за себе і надсилає RPC RequestVote усім іншим серверам у кластері.
• Перемога у виборах: Якщо кандидат отримує голоси від більшості серверів у кластері за той самий термін, він переходить у стан лідера.
• Зміна стану: Якщо кандидат виявляє інший сервер з вищим терміном, або якщо він отримує RPC AppendEntries від легітимного лідера, він повертається до стану послідовника.

3. Лідер

• Єдиний авторитет: У кластері Raft в будь-який момент часу (для певного терміну) є лише один лідер. Лідер відповідає за всі взаємодії з клієнтами, реплікацію журналу та забезпечення узгодженості.
• Відправка пульсу: Лідер періодично надсилає RPC AppendEntries (пульс) усім послідовникам, щоб зберегти свою владу та запобігти новим виборам.
• Управління журналом: Лідер приймає запити клієнтів, додає нові записи журналу до свого локального журналу, а потім реплікує ці записи всім послідовникам.
• Фіксація: Лідер визначає, коли запис безпечно репліковано на більшість серверів і може бути зафіксовано в кінцевому автоматі.
• Зміна стану: Якщо лідер виявляє сервер з вищим term, він негайно відступає і повертається до стану послідовника. Це гарантує, що система завжди прогресує з найвищим відомим терміном.

Фази роботи Raft: Детальний огляд

Raft працює через безперервний цикл виборів лідера та реплікації журналу. Ці два основні механізми, поряд із критично важливими властивостями безпеки, забезпечують узгодженість та відмовостійкість кластера.

1. Вибори лідера

Процес виборів лідера є фундаментальним для роботи Raft, забезпечуючи, що кластер завжди має єдиний, авторитетний вузол для координації дій.

• Тайм-аут виборів: Кожен послідовник підтримує випадковий election timeout (зазвичай 150-300 мс). Якщо послідовник не отримує жодного зв'язку (пульсу або RPC AppendEntries) від поточного лідера протягом цього періоду тайм-ауту, він припускає, що лідер вийшов з ладу або стався мережевий розрив.
• Перехід до кандидата: Після тайм-ауту послідовник переходить у стан Candidate. Він збільшує свій current term, голосує за себе та скидає таймер виборів.
• RPC RequestVote: Кандидат потім надсилає RPC RequestVote усім іншим серверам у кластері. Цей RPC містить current term кандидата, його candidateId, а також інформацію про його last log index та last log term (про це пізніше, чому це важливо для безпеки).
• Правила голосування: Сервер надасть свій голос кандидату, якщо:
  1. Його current term менший або дорівнює терміну кандидата.
  2. Він ще не голосував за іншого кандидата в поточному терміні.
  3. Журнал кандидата є принаймні настільки ж актуальним, як і його власний. Це визначається шляхом порівняння last log term спочатку, потім last log index, якщо терміни однакові. Кандидат є "актуальним", якщо його журнал містить усі зафіксовані записи, що містяться в журналі виборця. Це відомо як обмеження виборів і є критично важливим для безпеки.
• Перемога у виборах: Кандидат стає новим лідером, якщо він отримує голоси від більшості серверів у кластері за той самий термін. Після обрання новий лідер негайно надсилає RPC AppendEntries (пульс) усім іншим серверам, щоб встановити свою владу та запобігти новим виборам.
• Розділені голоси та повторні спроби: Можливо, що кілька кандидатів з'являться одночасно, що призведе до розділених голосів, коли жоден кандидат не отримає більшості. Щоб вирішити цю проблему, кожен кандидат має випадковий тайм-аут виборів. Якщо тайм-аут кандидата закінчується без перемоги у виборах або отримання повідомлення від нового лідера, він збільшує свій термін і розпочинає нові вибори. Випадковість допомагає гарантувати, що розділені голоси є рідкісними і швидко вирішуються.
• Виявлення вищих термінів: Якщо кандидат (або будь-який сервер) отримує RPC з term вищим, ніж його власний current term, він негайно оновлює свій current term до вищого значення і повертається до стану follower. Це гарантує, що сервер із застарілою інформацією ніколи не намагається стати лідером або порушити легітимного лідера.

2. Реплікація журналу

Після обрання лідера його основна відповідальність — керувати реплікованим журналом і забезпечувати узгодженість у всьому кластері. Це включає прийом команд клієнтів, їх додавання до свого журналу та реплікацію до послідовників.

• Запити клієнтів: Усі запити клієнтів (команди, які повинні бути виконані кінцевим автоматом) надсилаються лідеру. Якщо клієнт звертається до послідовника, послідовник перенаправляє запит до поточного лідера.
• Додавання до журналу лідера: Коли лідер отримує команду клієнта, він додає команду як новий log entry до свого локального журналу. Кожен запис журналу містить саму команду, term, в якому вона була отримана, і її log index.
• RPC AppendEntries: Потім лідер надсилає RPC AppendEntries усім послідовникам, пропонуючи їм додати новий запис журналу (або пакет записів) до своїх журналів. Ці RPC включають:
  • term: Поточний термін лідера.
  • leaderId: ID лідера (для того, щоб послідовники могли перенаправляти клієнтів).
  • prevLogIndex: Індекс запису журналу, що безпосередньо передує новим записам.
  • prevLogTerm: Термін запису prevLogIndex. Ці два (prevLogIndex, prevLogTerm) є критично важливими для властивості узгодження журналів.
  • entries[]: Записи журналу для збереження (порожньо для пульсу).
  • leaderCommit: commitIndex лідера (індекс найвищого запису журналу, який, як відомо, зафіксовано).
• Перевірка узгодженості (властивість узгодження журналу): Коли послідовник отримує RPC AppendEntries, він виконує перевірку узгодженості. Він перевіряє, чи містить його журнал запис за prevLogIndex з терміном, що відповідає prevLogTerm. Якщо ця перевірка не вдається, послідовник відхиляє RPC AppendEntries, повідомляючи лідеру, що його журнал неузгоджений.
• Усунення неузгодженостей: Якщо послідовник відхиляє RPC AppendEntries, лідер зменшує nextIndex для цього послідовника і повторює RPC AppendEntries. nextIndex — це індекс наступного запису журналу, який лідер відправить певному послідовнику. Цей процес триває доти, доки nextIndex не досягне точки, де журнали лідера та послідовника збігаються. Після виявлення збігу послідовник зможе прийняти подальші записи журналу, зрештою привівши свій журнал у відповідність до журналу лідера.
• Фіксація записів: Запис вважається зафіксованим, коли лідер успішно реплікував його на більшість серверів (включаючи себе). Після фіксації запис може бути застосовано до кінцевого автомата. Лідер оновлює свій commitIndex і включає його в подальші RPC AppendEntries, щоб повідомити послідовників про зафіксовані записи. Послідовники оновлюють свій commitIndex на основі leaderCommit лідера і застосовують записи до цього індексу до свого кінцевого автомата.
• Властивість повноти лідера: Raft гарантує, що якщо запис журналу зафіксовано в певному терміні, то всі наступні лідери також повинні мати цей запис журналу. Ця властивість забезпечується обмеженням виборів: кандидат може виграти вибори лише тоді, коли його журнал є принаймні настільки ж актуальним, як і більшість інших серверів. Це запобігає обранню лідера, який може перезаписати або пропустити зафіксовані записи.

3. Властивості безпеки та гарантії

Надійність Raft походить від кількох ретельно розроблених властивостей безпеки, які запобігають неузгодженостям та забезпечують цілісність даних:

• Безпека виборів: Щонайбільше один лідер може бути обраний у певному терміні. Це забезпечується механізмом голосування, де послідовник надає щонайбільше один голос за термін, а кандидату потрібна більшість голосів.
• Повнота лідера: Якщо запис журналу зафіксовано в певному терміні, то цей запис буде присутній у журналах усіх наступних лідерів. Це критично важливо для запобігання втраті зафіксованих даних і в основному забезпечується обмеженням виборів.
• Властивість узгодження журналу: Якщо два журнали містять запис з однаковим індексом та терміном, то журнали ідентичні у всіх попередніх записах. Це спрощує перевірки узгодженості журналу і дозволяє лідеру ефективно приводити журнали послідовників у відповідність.
• Безпека фіксації: Після фіксації запису він ніколи не буде відкочено або перезаписано. Це прямий наслідок властивостей повноти лідера та узгодження журналу. Після фіксації запису він вважається постійно збереженим.

Ключові концепції та механізми в Raft

Окрім ролей та фаз роботи, Raft спирається на кілька ключових концепцій для управління станом та забезпечення коректності.

1. Терміни

Term у Raft — це ціле число, що постійно зростає. Воно діє як логічний годинник для кластера. Кожен термін починається з виборів, і якщо вибори успішні, обирається один лідер на цей термін. Терміни є критично важливими для ідентифікації застарілої інформації та забезпечення того, що сервери завжди звертаються до найновішої інформації:

• Сервери обмінюються своїм current term у всіх RPC.
• Якщо сервер виявляє інший сервер з вищим term, він оновлює власний current term і повертається до стану follower.
• Якщо кандидат або лідер виявляє, що його term застарілий (нижчий за term іншого сервера), він негайно відступає.

2. Записи журналу

Log є центральним компонентом Raft. Це впорядкована послідовність записів, де кожен log entry представляє команду для виконання кінцевим автоматом. Кожен запис журналу містить:

• Команда: Фактична операція, яку слід виконати (наприклад, "встановити x=5", "створити користувача").
• Term: Термін, протягом якого запис було створено на лідері.
• Index: Позиція запису в журналі. Записи журналу строго впорядковані за індексом.

Журнал є постійним, тобто записи записуються в стійке сховище перед відповіддю клієнтам, захищаючи від втрати даних під час збоїв.

3. Кінцевий автомат

Кожен сервер у кластері Raft підтримує state machine. Це компонент, специфічний для додатка, який обробляє зафіксовані записи журналу. Щоб забезпечити узгодженість, кінцевий автомат повинен бути детермінованим (за умови однакового початкового стану та послідовності команд він завжди генерує однаковий вихід та кінцевий стан) і ідемпотентним (застосування тієї ж команди кілька разів має такий же ефект, як і одноразове застосування, що допомагає при обробці повторних спроб, хоча фіксація журналу Raft значною мірою гарантує одноразове застосування).

4. Commit Index

commitIndex — це індекс найвищого запису журналу, який, як відомо, зафіксовано. Це означає, що він був безпечно репліковано на більшість серверів і може бути застосовано до кінцевого автомата. Лідер визначає commitIndex, а послідовники оновлюють свій commitIndex на основі RPC AppendEntries лідера. Усі записи до commitIndex вважаються постійними і не можуть бути відкочені.

5. Знімки

З часом реплікований журнал може стати дуже великим, займаючи значний простір на диску та сповільнюючи реплікацію журналу та відновлення. Raft вирішує це за допомогою snapshots. Знімок — це компактне представлення стану кінцевого автомата в певний момент часу. Замість того, щоб зберігати весь журнал, сервери можуть періодично "знімкувати" свій стан, видалити всі записи журналу до точки знімка, а потім реплікувати знімок новим або відстаючим послідовникам. Цей процес значно підвищує ефективність:

• Стиснення журналу: Зменшує обсяг постійних даних журналу.
• Швидше відновлення: Нові або несправні сервери можуть отримати знімок замість того, щоб відтворювати весь журнал з початку.
• RPC InstallSnapshot: Raft визначає RPC InstallSnapshot для передачі знімків від лідера до послідовників.

Хоча знімкування є ефективним, воно додає складності реалізації, особливо при керуванні паралельним створенням знімків, обрізанням журналу та передачею.

Реалізація Raft: Практичні міркування для глобального розгортання

Перетворення елегантного дизайну Raft на надійну, готову до виробництва систему, особливо для глобальної аудиторії та різноманітної інфраструктури, передбачає вирішення кількох практичних інженерних викликів.

1. Мережева затримка та розриви в глобальному контексті

Для глобально розподілених систем мережева затримка є значним фактором. Кластер Raft зазвичай вимагає, щоб більшість вузлів погоджувалися на запис журналу, перш ніж він може бути зафіксовано. У кластері, розташованому на різних континентах, затримка між вузлами може становити сотні мілісекунд. Це безпосередньо впливає на:

• Затримка фіксації: Час, необхідний для фіксації запиту клієнта, може бути обмежений найповільнішою мережевою ланкою до більшості реплік. Стратегії, такі як послідовники тільки для читання (які не вимагають взаємодії з лідером для застарілих читань) або географічно обізнане конфігурування кворуму (наприклад, 3 вузли в одному регіоні, 2 в іншому для 5-вузлового кластера, де більшість може бути в межах одного швидкого регіону), можуть пом'якшити це.
• Швидкість виборів лідера: Висока затримка може затримати RPC RequestVote, потенційно призводячи до частіших розділених голосів або довшого часу виборів. Важливо коригувати тайм-аути виборів, щоб вони були значно більшими, ніж типова міжвузлова затримка.
• Обробка мережевих розривів: Реальні мережі схильні до розривів. Raft коректно обробляє розриви, забезпечуючи, що лише розділ, що містить більшість серверів, може обрати лідера та прогресувати. Меншість не зможе фіксувати нові записи, запобігаючи сценаріям "розділення мозку". Однак тривалі розриви в глобально розподіленому розгортанні можуть призвести до недоступності в певних регіонах, що вимагатиме ретельних архітектурних рішень щодо розміщення кворуму.

2. Постійне сховище та довговічність

Коректність Raft значною мірою залежить від стійкості його журналу та стану. Перш ніж сервер відповість на RPC або застосує запис до свого кінцевого автомата, він повинен забезпечити, що відповідні дані (записи журналу, current term, votedFor) записані в стійке сховище та синхронізовані (скинуті на диск). Це запобігає втраті даних у разі збою. Міркування включають:

• Продуктивність: Часті записи на диск можуть стати вузьким місцем продуктивності. Групування записів та використання високопродуктивних SSD є поширеними оптимізаціями.
• Надійність: Вибір надійного та довговічного рішення для зберігання (локальний диск, мережеве сховище, хмарне блокове сховище) є критично важливим.
• WAL (Write-Ahead Log): Часто реалізації Raft використовують журнал із попереднім записуванням для довговічності, подібно до баз даних, щоб гарантувати, що зміни записуються на диск перед застосуванням в пам'яті.

3. Взаємодія з клієнтом та моделі узгодженості

Клієнти взаємодіють з кластером Raft, надсилаючи запити лідеру. Обробка запитів клієнтів включає:

• Виявлення лідера: Клієнтам потрібен механізм для пошуку поточного лідера. Це може бути через механізм виявлення сервісу, фіксовану кінцеву точку, яка перенаправляє, або шляхом спроб серверів, доки один не відповість як лідер.
• Повторні спроби запитів: Клієнти повинні бути готові повторювати запити, якщо лідер змінюється або якщо виникає помилка мережі.
• Читання з узгодженістю: Raft в основному гарантує сильну узгодженість для записів. Для читань можливі кілька моделей:
  • Читання з сильною узгодженістю: Клієнт може попросити лідера переконатися, що його стан актуальний, надіславши пульс більшості послідовників перед обслуговуванням читання. Це гарантує актуальність, але додає затримку.
  • Читання з лідерською орендою: Лідер може отримати "оренду" від більшості вузлів протягом короткого періоду, протягом якого він знає, що все ще є лідером, і може обслуговувати читання без подальшого консенсусу. Це швидше, але обмежено в часі.
  • Застарілі читання (від послідовників): Читання безпосередньо від послідовників може запропонувати меншу затримку, але ризикує прочитати застарілі дані, якщо журнал послідовника відстає від лідера. Це прийнятно для додатків, де кінцева узгодженість достатня для читань.

4. Зміни конфігурації (членство в кластері)

Зміна членства кластера Raft (додавання або видалення серверів) є складною операцією, яка також повинна виконуватися через консенсус, щоб уникнути неузгодженостей або сценаріїв "розділення мозку". Raft пропонує техніку, що називається спільним консенсусом:

• Дві конфігурації: Під час зміни конфігурації система тимчасово працює з двома перекриваючимися конфігураціями: старою конфігурацією (C_old) та новою конфігурацією (C_new).
• Стан спільного консенсусу (C_old, C_new): Лідер пропонує спеціальний запис журналу, що представляє спільну конфігурацію. Після фіксації цього запису (що вимагає згоди від більшості як в C_old, так і в C_new), система перебуває в перехідному стані. Тепер рішення вимагають більшості з обох конфігурацій. Це гарантує, що під час переходу жодна зі старих чи нових конфігурацій не може одноосібно приймати рішення, запобігаючи розбіжності.
• Перехід до C_new: Після фіксації спільного запису конфігурації лідер пропонує інший запис журналу, що представляє лише нову конфігурацію (C_new). Після фіксації цього другого запису стара конфігурація відкидається, і система працює виключно під C_new.
• Безпека: Цей двофазний процес, схожий на коміт, гарантує, що в жодний момент не може бути обрано двох конфліктуючих лідерів (один під C_old, один під C_new) і що система залишається операційною протягом усієї зміни.

Правильна реалізація змін конфігурації є однією з найскладніших частин реалізації Raft через численні граничні випадки та сценарії збоїв під час перехідного стану.

5. Тестування розподілених систем: Ретельний підхід

Тестування алгоритму розподіленого консенсусу, такого як Raft, надзвичайно складне через його недетерміновану природу та безліч режимів збою. Прості модульні тести недостатні. Ретельне тестування включає:

• Введення збоїв: Систематичне введення збоїв, таких як збої вузлів, мережеві розриви, затримки повідомлень та перевпорядкування повідомлень. Інструменти, такі як Jepsen, спеціально розроблені для цієї мети.
• Тестування на основі властивостей: Визначення інваріантів та властивостей безпеки (наприклад, не більше одного лідера за термін, зафіксовані записи ніколи не втрачаються) та тестування, що реалізація їх дотримується за різних умов.
• Перевірка моделей: Для критично важливих частин алгоритму можуть бути використані методи формальної верифікації для доведення коректності, хоча це є високоспеціалізованим.
• Симульовані середовища: Запуск тестів у середовищах, що симулюють мережеві умови (затримка, втрата пакетів), типові для глобальних розгортань.

Випадки використання та реальні застосування

Практичність та зрозумілість Raft призвели до його широкого впровадження в різних критично важливих компонентах інфраструктури:

1. Розподілені ключово-значеннєві сховища та реплікація баз даних

• etcd: Фундаментальний компонент Kubernetes, etcd використовує Raft для зберігання та реплікації даних конфігурації, інформації про виявлення сервісів та керування станом кластера. Його надійність є першочерговою для правильного функціонування Kubernetes.
• Consul: Розроблений HashiCorp, Consul використовує Raft для свого розподіленого сховища даних, забезпечуючи виявлення сервісів, перевірку стану та керування конфігурацією в динамічних інфраструктурних середовищах.
• TiKV: Розподілене транзакційне ключово-значеннєве сховище, що використовується TiDB (розподіленою SQL-базою даних), реалізує Raft для реплікації даних та гарантій узгодженості.
• CockroachDB: Ця глобально розподілена SQL-база даних широко використовує Raft для реплікації даних між кількома вузлами та географічними регіонами, забезпечуючи високу доступність і сильну узгодженість навіть перед обличчям регіональних збоїв.

2. Виявлення сервісів та керування конфігурацією

Raft забезпечує ідеальну основу для систем, яким потрібно зберігати та розповсюджувати критично важливі метадані про сервіси та конфігурації по всьому кластеру. Коли сервіс реєструється або його конфігурація змінюється, Raft забезпечує, що всі вузли врешті-решт погоджуються на новий стан, дозволяючи динамічні оновлення без ручного втручання.

3. Координатори розподілених транзакцій

Для систем, що вимагають атомарності між кількома операціями або сервісами, Raft може підтримувати координаторів розподілених транзакцій, забезпечуючи послідовну реплікацію журналів транзакцій перед фіксацією змін між учасниками.

4. Координація кластера та вибори лідера в інших системах

Окрім явного використання баз даних або ключово-значеннєвих сховищ, Raft часто вбудовується як бібліотека або основний компонент для керування завданнями координації, вибору лідерів для інших розподілених процесів або забезпечення надійного площини керування у більших системах. Наприклад, багато хмарних нативних рішень використовують Raft для керування станом своїх компонентів площини керування.

Переваги та недоліки Raft

Хоча Raft пропонує значні переваги, важливо розуміти його компроміси.

Переваги:

• Зрозумілість: Його основна мета дизайну, що робить його легшим для реалізації, налагодження та аналізу, ніж старіші алгоритми консенсусу, такі як Paxos.
• Сильна узгодженість: Забезпечує гарантії сильної узгодженості для зафіксованих записів журналу, забезпечуючи цілісність даних та надійність.
• Відмовостійкість: Може витримувати збій меншості вузлів (до (N-1)/2 збоїв у кластері з N вузлів) без втрати доступності або узгодженості.
• Продуктивність: У стабільних умовах (без змін лідера) Raft може досягати високої пропускної здатності, оскільки лідер послідовно обробляє всі запити та реплікує паралельно, ефективно використовуючи пропускну здатність мережі.
• Чітко визначені ролі: Чіткі ролі (Лідер, Послідовник, Кандидат) та переходи між станами спрощують ментальну модель та реалізацію.
• Зміни конфігурації: Пропонує надійний механізм (спільний консенсус) для безпечного додавання або видалення вузлів з кластера без шкоди для узгодженості.

Недоліки:

• Вузьке місце лідера: Усі запити на запис клієнтів повинні проходити через лідера. У сценаріях з надзвичайно високою пропускною здатністю запису або коли лідери географічно віддалені від клієнтів, це може стати вузьким місцем продуктивності.
• Затримка читання: Досягнення читань з сильною узгодженістю часто вимагає зв'язку з лідером, потенційно додаючи затримку. Читання від послідовників ризикує застарілими даними.
• Вимога кворуму: Вимагає, щоб більшість вузлів були доступні для фіксації нових записів. У 5-вузловому кластері 2 збої є терпимими. Якщо 3 вузли вийдуть з ладу, кластер стане недоступним для запису. Це може бути проблемою у середовищах з високим рівнем розривів або широко розподілених розгортань, де підтримання більшості між регіонами є складним.
• Чутливість до мережі: Надзвичайно чутливий до мережевої затримки та розривів, які можуть вплинути на час виборів та загальну пропускну здатність системи, особливо в широко розподілених розгортаннях.
• Складність змін конфігурації: Хоча і надійний, механізм спільного консенсусу є однією з найскладніших частин алгоритму Raft для коректної реалізації та ретельного тестування.
• Єдина точка збою (для запису): Хоча і відмовостійкий до збою лідера, якщо лідер назавжди вийшов з ладу, а новий лідер не може бути обраний (наприклад, через мережеві розриви або занадто багато збоїв), система не може прогресувати з записами.

Висновок: Опанування розподіленого консенсусу для стійких глобальних систем

Алгоритм Raft є свідченням сили продуманого дизайну у спрощенні складних проблем. Його акцент на зрозумілості демократизував розподілений консенсус, дозволивши ширшому колу розробників та організацій створювати високодоступні та відмовостійкі системи, не піддаючись прихованій складності попередніх підходів.

Від оркестрації кластерів контейнерів за допомогою Kubernetes (через etcd) до забезпечення надійного зберігання даних для глобальних баз даних, таких як CockroachDB, Raft є тихим робочим конем, який забезпечує, що наш цифровий світ залишається узгодженим та функціонуючим. Реалізація Raft — це не тривіальне завдання, але зрозумілість його специфікації та багатство його екосистеми роблять його вартим зусиль для тих, хто прагне створювати наступне покоління надійних, масштабованих інфраструктур.

Практичні поради для розробників та архітекторів:

• Пріоритет розуміння: Перш ніж намагатися реалізувати, витратьте час на ретельне розуміння кожного правила та переходу стану Raft. Оригінальна стаття та візуальні пояснення є цінними ресурсами.
• Використовуйте існуючі бібліотеки: Для більшості додатків розгляньте використання добре перевірених існуючих реалізацій Raft (наприклад, з etcd, бібліотеки Raft від HashiCorp), а не будуйте з нуля, якщо ваші вимоги не є надзвичайно специфічними або ви не проводите академічні дослідження.
• Ретельне тестування є обов'язковим: Введення збоїв, тестування на основі властивостей та масштабне моделювання сценаріїв збоїв є першочерговими для будь-якої розподіленої системи консенсусу. Ніколи не припускайте "воно працює", не зламавши його ретельно.
• Проектуйте з урахуванням глобальної затримки: При розгортанні на глобальному рівні ретельно продумайте розміщення вашого кворуму, топологію мережі та стратегії читання клієнтів, щоб оптимізувати як узгодженість, так і продуктивність у різних географічних регіонах.
• Стійкість та довговічність: Переконайтеся, що ваш базовий рівень сховища є надійним, і що операції fsync або еквівалентні правильно використовуються для запобігання втраті даних у сценаріях збоїв.

З розвитком розподілених систем принципи, втілені в Raft — ясність, надійність та відмовостійкість — залишатимуться наріжними каменями надійної розробки програмного забезпечення. Опанувавши Raft, ви оснастите себе потужним інструментом для створення стійких, глобально масштабованих додатків, які можуть вистояти неминучий хаос розподілених обчислень.