掌握分布式一致性：深入解析Raft算法在全局系统中的实现

在我们日益互联的世界中，分布式系统几乎是所有数字服务的支柱，从电子商务平台和金融机构到云计算基础设施和实时通信工具。这些系统通过将工作负载和数据分布在多台机器上，提供了无与伦比的可扩展性、可用性和弹性。然而，这种能力伴随着一个重大挑战：即使面对网络延迟、节点故障和并发操作，也要确保所有组件对系统状态达成一致。这个问题被称为分布式一致性。

在异步、易失效的分布式环境中实现一致性是一个出了名的复杂问题。数十年来，Paxos 一直是解决这一挑战的主导算法，以其理论上的健全性而备受推崇，但因其复杂性和实现难度而常受批评。随后出现了 Raft，一个以易于理解为首要目标而设计的算法。Raft 的目标是在容错和性能方面与 Paxos 相当，但其结构更容易让开发者理解和在此基础上进行构建。

本综合指南深入探讨 Raft 算法，解析其基本原理、操作机制、实际实现考量及其在构建健壮、全球分布式应用中的关键作用。无论您是经验丰富的架构师、分布式系统工程师，还是有志于构建高可用性服务的开发者，理解 Raft 都是掌握现代计算复杂性的必备一步。

现代架构中分布式一致性的不可或缺性

想象一个每秒处理数百万笔交易的全球电子商务平台。客户数据、库存水平、订单状态——所有这些都必须在横跨各大洲的众多数据中心保持一致。银行系统的账本分布在多台服务器上，不能容忍在账户余额上出现片刻的不一致。这些场景凸显了分布式一致性的关键重要性。

分布式系统固有的挑战

分布式系统本质上引入了单体应用程序中不存在的各种挑战。理解这些挑战对于欣赏 Raft 等算法的优雅和必要性至关重要：

• 部分故障：与完全工作或完全失败的单台服务器不同，分布式系统可能部分节点发生故障而其他节点继续运行。一台服务器可能崩溃，其网络连接可能中断，或者其磁盘可能损坏，而集群的其他部分仍然可以正常运行。系统必须在发生这些部分故障的情况下继续正常运行。
• 网络分区：连接节点的网络并非总是可靠的。当节点子集之间的通信被切断时，就会发生网络分区，使得某些节点看起来像是在故障，即使它们仍在运行。解决这些“脑裂”场景，即系统不同部分基于过时或不一致的信息独立运行，是核心的一致性问题。
• 异步通信：节点之间的消息可能会延迟、重新排序或完全丢失。没有全局时钟，也没有消息传递时间的保证，这使得建立事件的一致顺序或明确的系统状态变得困难。
• 并发：多个节点可能试图同时更新同一数据或发起操作。如果没有协调这些操作的机制，冲突和不一致是不可避免的。
• 不可预测的延迟：尤其是在全球分布式部署中，网络延迟可能差异很大。在一个区域内快速的操作在另一个区域可能很慢，这会影响决策过程和协调。

为什么一致性是可靠性的基石

一致性算法为解决这些挑战提供了基本构建块。它们使一组不可靠的组件能够共同充当一个高度可靠且一致的单元。具体而言，一致性有助于实现：

• 状态机复制（SMR）：许多容错分布式系统的核心思想。如果所有节点都同意操作的顺序，并且每个节点都从相同的初始状态开始并以相同的顺序执行这些操作，那么所有节点都将达到相同的最终状态。一致性是就操作的全局顺序达成一致的机制。
• 高可用性：通过允许系统即使在少数节点发生故障时仍能继续运行，一致性确保服务保持可用和功能，从而最大限度地减少停机时间。
• 数据一致性：它保证所有数据副本保持同步，防止冲突更新，并确保客户端始终读取最新且正确的信息。
• 容错性：系统可以容忍一定数量的任意节点故障（通常是崩溃故障），并在无需人工干预的情况下继续运行。

介绍 Raft：一种易于理解的一致性方法

Raft 源于学术界，有一个明确的目标：使分布式一致性变得易于处理。其作者 Diego Ongaro 和 John Ousterhout 明确设计 Raft 时将易于理解放在首位，旨在实现更广泛的采纳和正确实现一致性算法。

Raft 的核心设计理念：易于理解优先

Raft 将复杂的一致性问题分解为几个相对独立子问题，每个子问题都有其特定的规则和行为。这种模块化极大地有助于理解。关键设计原则包括：

• 以领导者为中心的方法：与所有节点平等参与决策的其他一致性算法不同，Raft 指定了一个单一的领导者。领导者负责管理复制的日志并协调所有客户端请求。这简化了日志管理，并减少了节点之间交互的复杂性。
• 强领导者：领导者是提出新日志条目和确定何时提交它们的最终权威。跟随者被动地复制领导者的日志并响应领导者的请求。
• 确定性选举：Raft 采用随机选举超时时间，以确保在给定选举周期内通常只有一个候选者成为领导者。
• 日志一致性：Raft 对其复制的日志强制执行强一致性属性，确保已提交的条目永远不会回滚，并且所有已提交的条目最终都会出现在所有可用的节点上。

与 Paxos 简要对比

在 Raft 出现之前，Paxos 是分布式一致性的事实标准。虽然强大，但 Paxos 以难以理解和正确实现而闻名。其设计将角色（提议者、接受者、学习者）分离，并允许并发存在多个领导者（尽管只有一个能提交一个值），这可能导致复杂的交互和边缘情况。

相比之下，Raft 简化了状态空间。它强制执行强领导者模型，由领导者负责所有日志的变动。它明确定义了角色（领导者、跟随者、候选者）以及它们之间的转换。这种结构使得 Raft 的行为更直观，更容易推理，从而减少了实现错误并加快了开发周期。许多最初在 Paxos 上遇到困难的实际系统在采用 Raft 后取得了成功。

Raft 中的三个基本角色

在任何给定时间，Raft 集群中的每个服务器都处于三种状态之一：领导者、跟随者或候选者。这些角色是互斥的且动态变化的，服务器根据特定规则和事件在它们之间转换。

1. 跟随者

• 被动角色：跟随者是 Raft 中最被动的状态。它们仅响应来自领导者和候选者的请求。
• 接收心跳：跟随者期望在定期时间内从领导者那里收到心跳（空的 AppendEntries RPC）。如果在特定的 election timeout（选举超时）期间，跟随者没有收到心跳或 AppendEntries RPC，它会假设领导者已失败，并转换为候选者状态。
• 投票：在选举期间，跟随者每个周期最多只为一名候选者投票。
• 日志复制：跟随者根据领导者的指示，将日志条目追加到其本地日志中。

2. 候选者

• 发起选举：当跟随者超时（未收到领导者消息）时，它会转换为候选者状态以发起新选举。
• 自我投票：候选者会增加其 current term（当前周期），为自己投票，并将 RequestVote RPC 发送到集群中的所有其他服务器。
• 赢得选举：如果候选者在一个周期内获得集群中多数服务器的选票，它将转换为领导者状态。
• 降级：如果候选者发现另一台服务器具有更高的周期，或者它收到来自合法领导者的 AppendEntries RPC，它将恢复到跟随者状态。

3. 领导者

• 唯一权威：在给定周期内，Raft 集群中只有一个领导者。领导者负责所有客户端交互、日志复制以及确保一致性。
• 发送心跳：领导者定期向所有跟随者发送 AppendEntries RPC（心跳），以维持其权威并防止新选举。
• 日志管理：领导者接受客户端请求，将新日志条目追加到其本地日志，然后将这些条目复制到所有跟随者。
• 提交：领导者决定何时一个条目已安全复制到多数服务器并可以提交到状态机。
• 降级：如果领导者发现一台服务器具有更高的 term（周期），它会立即降级并恢复到跟随者状态。这确保了系统始终以已知的最高周期向前推进。

Raft 的操作阶段：详细演练

Raft 通过领导者选举和日志复制的持续循环来运行。这两个主要机制，加上至关重要的安全属性，确保了集群保持一致性和容错性。

1. 领导者选举

领导者选举过程是 Raft 操作的基础，它确保集群始终有一个单一的、权威的节点来协调行动。

• 选举超时：每个跟随者都维护一个随机的 election timeout（选举超时）（通常为 150-300 毫秒）。如果在该超时时间内，跟随者没有收到来自当前领导者的任何通信（心跳或 AppendEntries RPC），它会假设领导者已失败或发生了网络分区。
• 转换为候选者：超时后，跟随者会转换为 Candidate（候选者）状态。它会增加其 current term（当前周期），为自己投票，并重置其选举计时器。
• RequestVote RPC：候选者随后将 RequestVote RPC 发送到集群中的所有其他服务器。此 RPC 包含候选者的 current term（当前周期）、其 candidateId（候选者 ID），以及关于其 last log index（最后日志索引）和 last log term（最后日志周期）的信息（稍后会详细介绍其对安全性的重要性）。
• 投票规则：如果满足以下条件，服务器将授予其选票给候选者：
  1. 其 current term（当前周期）小于或等于候选者的周期。
  2. 它在该周期内尚未为另一位候选者投票。
  3. 候选者的日志至少与它自己的日志一样新。这是通过首先比较 last log term（最后日志周期），然后在周期相同时比较 last log index（最后日志索引）来确定的。候选者被认为是“最新”的，如果它的日志包含选民日志中包含的所有已提交条目。这被称为选举限制，对安全性至关重要。
• 赢得选举：如果候选者在一个周期内获得集群中多数服务器的选票，它就会成为新的领导者。一旦选出，新领导者会立即向所有其他服务器发送 AppendEntries RPC（心跳），以确立其权威并防止新的选举。
• 票数分割和重试：可能会同时出现多个候选者，导致票数分割，没有候选者获得多数票。为了解决这个问题，每个候选者都有一个随机的选举超时。如果候选者的超时到期而未赢得选举或未收到新领导者的消息，它会增加其周期并开始新的选举。随机化有助于确保票数分割很少发生且能快速解决。
• 发现更高周期：如果候选者（或任何服务器）收到一个 term（周期）高于其自身 current term（当前周期）的 RPC，它会立即将其 current term（当前周期）更新为更高的值，并恢复到 follower（跟随者）状态。这确保了带有过时信息的服务器永远不会尝试成为领导者或干扰合法领导者。

2. 日志复制

一旦选出领导者，其主要职责就是管理复制的日志并确保集群之间的一致性。这包括接受客户端命令，将其追加到其日志，并将它们复制到跟随者。

• 客户端请求：所有客户端请求（要由状态机执行的命令）都被定向到领导者。如果客户端联系了跟随者，跟随者会将请求重定向到当前领导者。
• 追加到领导者日志：当领导者收到客户端命令时，它会将该命令作为新的 log entry（日志条目）追加到其本地日志中。每个日志条目包含命令本身，它被接收的 term（周期），以及它的 log index（日志索引）。
• AppendEntries RPC：领导者随后向所有跟随者发送 AppendEntries RPC，要求它们将新的日志条目（或一批条目）追加到它们的日志中。这些 RPC 包括：
  • term：领导者的当前周期。
  • leaderId：领导者的 ID（供跟随者重定向客户端）。
  • prevLogIndex：紧接新条目之前的日志条目的索引。
  • prevLogTerm：prevLogIndex 条目的周期。这两个（prevLogIndex、prevLogTerm）对于日志匹配属性至关重要。
  • entries[]：要存储的日志条目（对于心跳为空）。
  • leaderCommit：领导者的 commitIndex（已知已提交的最高日志条目的索引）。
• 一致性检查（日志匹配属性）：当跟随者收到 AppendEntries RPC 时，它会执行一致性检查。它会验证其日志是否在 prevLogIndex 处包含一个周期与 prevLogTerm 匹配的条目。如果此检查失败，跟随者会拒绝 AppendEntries RPC，告知领导者其日志不一致。
• 解决不一致：如果跟随者拒绝了 AppendEntries RPC，领导者会为该跟随者递减 nextIndex 并重试 AppendEntries RPC。nextIndex 是领导者将发送到特定跟随者的下一个日志条目的索引。此过程将持续进行，直到 nextIndex 到达领导者和跟随者的日志匹配的点。一旦找到匹配项，跟随者就可以接受后续的日志条目，最终使其日志与领导者的日志保持一致。
• 提交条目：当一个条目已成功复制到多数服务器（包括领导者自身）时，该条目被认为是已提交。一旦提交，该条目就可以应用到本地状态机。领导者更新其 commitIndex 并将其包含在后续的 AppendEntries RPC 中，以告知跟随者已提交的条目。跟随者根据领导者的 leaderCommit 更新其 commitIndex，并将该索引之前的条目应用到其状态机。
• 领导者完整性属性：Raft 保证，如果一个日志条目在一个给定的周期内被提交，那么所有后续的领导者也必须拥有该日志条目。此属性由选举限制强制执行：候选者只有在其日志与多数其他服务器的日志一样新时才能赢得选举。这可以防止可能覆盖或遗漏已提交条目的领导者被选出。

3. 安全属性和保证

Raft 的健壮性源于几个精心设计的安全属性，这些属性可以防止不一致并确保数据完整性：

• 选举安全性：在一个给定的周期内，最多只能选举出一个领导者。这通过投票机制强制执行，即跟随者每个周期最多投一票，而候选者需要多数票。
• 领导者完整性：如果一个日志条目在一个给定的周期内被提交，那么该条目将存在于所有后续领导者的日志中。这是防止已提交数据丢失的关键，主要由选举限制保证。
• 日志匹配属性：如果两个日志包含具有相同索引和周期的条目，那么这两个日志在所有之前的条目上都是相同的。这简化了日志一致性检查，并允许领导者有效地使跟随者的日志保持最新。
• 提交安全性：一旦条目被提交，它将永远不会被回滚或覆盖。这是领导者完整性和日志匹配属性的直接结果。一旦条目被提交，就被认为已永久存储。

Raft 中的关键概念和机制

除了角色和操作阶段之外，Raft 还依赖于几个核心概念来管理状态并确保正确性。

1. 周期（Terms）

Raft 中的 term（周期）是一个连续递增的整数。它充当集群的逻辑时钟。每个周期都以选举开始，如果选举成功，则为该周期选举出一个领导者。周期对于识别过时信息和确保服务器始终遵循最新信息至关重要：

• 服务器在所有 RPC 中交换其 current term（当前周期）。
• 如果服务器发现另一台服务器具有更高的 term（周期），它会更新自己的 current term（当前周期）并恢复到 follower（跟随者）状态。
• 如果候选者或领导者发现其 term（周期）已过时（低于另一台服务器的 term），它会立即降级。

2. 日志条目

log（日志）是 Raft 的核心组件。它是一个有序的条目序列，每个 log entry（日志条目）代表一个要由状态机执行的命令。每个条目包含：

• Command：要执行的实际操作（例如，“设置 x=5”，“创建用户”）。
• Term：条目在领导者上创建的周期。
• Index：条目在日志中的位置。日志条目按索引严格排序。

日志是持久的，意味着在响应客户端之前，条目会被写入稳定存储，以防止在崩溃期间数据丢失。

3. 状态机

Raft 集群中的每个服务器都维护一个 state machine（状态机）。这是一个应用程序特定的组件，用于处理已提交的日志条目。为了确保一致性，状态机必须是确定性的（给定相同的初始状态和命令序列，它始终产生相同的输出和最终状态），并且是幂等的（多次应用同一命令的效果与应用一次相同，这有助于优雅地处理重试，尽管 Raft 的日志提交在很大程度上保证了单次应用）。

4. Commit Index

commitIndex（提交索引）是已知已提交的最高日志条目索引。这意味着它已安全地复制到多数服务器，并可以应用到状态机。领导者确定 commitIndex，跟随者根据领导者的 AppendEntries RPC 更新其 commitIndex。commitIndex 之前的条目都被认为是永久的，并且不能被回滚。

5. 快照

随着时间的推移，复制的日志可能会变得非常大，消耗大量磁盘空间，并导致日志复制和恢复变慢。Raft 通过 snapshots（快照）来解决这个问题。快照是状态机状态在特定时间点的紧凑表示。服务器可以定期“快照”其状态，丢弃快照点之前的所有日志条目，然后将快照复制给新的或滞后的跟随者，而不是保留整个日志。此过程显着提高了效率：

• 压缩日志：减少持久化日志数据量。
• 更快的恢复：新的或崩溃的服务器可以接收快照，而不是从头开始重放整个日志。
• InstallSnapshot RPC：Raft 定义了 InstallSnapshot RPC，用于将快照从领导者传输到跟随者。

虽然有效，但快照增加了实现的复杂性，尤其是在管理并发快照创建、日志截断和传输方面。

实现 Raft：全球部署的实际考量

将 Raft 的优雅设计转化为健壮、生产就绪的系统，特别是对于全球受众和多样化的基础设施，需要解决几个实际的工程挑战。

1. 全球环境中的网络延迟和分区

对于全球分布式系统而言，网络延迟是一个重要因素。Raft 集群通常需要多数节点对日志条目达成一致，然后才能提交。在横跨大陆的集群中，节点之间的延迟可能高达数百毫秒。这直接影响：

• 提交延迟：客户端请求被提交所需的时间可能受到网络链接到多数副本的最慢环节的瓶颈。诸如只读跟随者（对于陈旧读取无需领导者交互）或地理感知多数配置（例如，一个 5 节点集群在某区域有 3 个节点，在另一区域有 2 个节点，其中多数可能在一个快速区域内）之类的策略可以缓解此问题。
• 领导者选举速度：高延迟可能会延迟 RequestVote RPC，可能导致更频繁的票数分割或更长的选举时间。将选举超时时间调整为远大于典型的节点间延迟至关重要。
• 网络分区处理：实际网络容易发生分区。Raft 通过确保只有包含多数节点的网络分区才能选举出领导者并继续进行来正确处理分区。少数分区将无法提交新条目，从而防止脑裂场景。然而，在全球分布式环境中长时间的分区可能导致某些区域不可用，这需要仔细的架构决策来确定多数节点的放置位置。

2. 持久存储和持久性

Raft 的正确性在很大程度上依赖于其日志和状态的持久性。在服务器响应 RPC 或将条目应用到其状态机之前，它必须确保相关数据（日志条目、current term、votedFor）已写入稳定存储并fsync'd（刷新到磁盘）。这可以防止在崩溃时数据丢失。需要考虑的方面包括：

• 性能：频繁的磁盘写入可能是性能瓶颈。批处理写入和使用高性能 SSD 是常见的优化手段。
• 可靠性：选择一个健壮且持久的存储解决方案（本地磁盘、网络附加存储、云块存储）至关重要。
• WAL（预写日志）：Raft 实现通常使用预写日志来实现持久性，类似于数据库，以确保在内存中应用更改之前将更改写入磁盘。

3. 客户端交互和一致性模型

客户端通过向领导者发送请求与 Raft 集群进行交互。处理客户端请求包括：

• 领导者发现：客户端需要一种机制来查找当前领导者。这可以通过服务发现机制、重定向的固定端点，或者尝试服务器直到某个服务器响应为领导者来实现。
• 请求重试：如果领导者更改或发生网络错误，客户端必须准备好重试请求。
• 读取一致性：Raft 主要为写入提供强一致性保证。对于读取，有几种模型可供选择：
  • 强一致性读取：客户端可以通过在处理读取之前向其大多数跟随者发送心跳来要求领导者确保其状态是最新的。这保证了新鲜度，但增加了延迟。
  • 领导者租约读取：领导者可以在短时间内从多数节点获取“租约”，在此期间它知道自己仍然是领导者，并且可以提供读取而无需进一步的一致性。这更快，但受时间限制。
  • 陈旧读取（来自跟随者）：直接从跟随者读取可以提供较低的延迟，但存在读取陈旧数据的风险，如果跟随者的日志落后于领导者。对于最终一致性读取就足够了的应用来说，这是可接受的。

4. 配置更改（集群成员变更）

更改 Raft 集群的成员（添加或移除服务器）是一项复杂的操作，也必须通过一致性来执行，以避免不一致或脑裂场景。Raft 提出了一种称为联合共识的技术：

• 两种配置：在配置更改期间，系统会暂时以两种重叠的配置运行：旧配置（C_old）和新配置（C_new）。
• 联合共识状态（C_old, C_new）：领导者会提出一个特殊的日志条目，表示联合配置。一旦该条目被提交（需要 C_old 和 C_new 的多数同意），系统就进入了过渡状态。现在，决策需要来自两种配置的多数。
• 过渡到 C_new：一旦联合配置日志条目被提交，领导者就会提出另一个只代表新配置（C_new）的日志条目。一旦第二个条目被提交，旧配置就会被丢弃，系统将完全在 C_new 下运行。
• 安全性：这种两阶段提交式的过程确保了在任何时候都不会选举出两个冲突的领导者（一个在 C_old 下，一个在 C_new 下），并且系统在整个更改过程中保持可用。

正确实现配置更改是 Raft 实现中最具挑战性的部分之一，因为它涉及过渡状态期间的众多边缘情况和故障场景。

5. 分布式系统测试：严谨的方法

测试像 Raft 这样的分布式一致性算法极具挑战性，因为其非确定性以及海量的故障模式。简单的单元测试不足以应对。严谨的测试包括：

• 故障注入：系统性地引入故障，如节点崩溃、网络分区、消息延迟和消息重排序。Jepsen 等工具专门为此目的而设计。
• 基于属性的测试：定义不变量和安全属性（例如，每个周期最多一个领导者，已提交的条目永远不会丢失），并测试实现如何在各种条件下维护这些属性。
• 模型检查：对于算法的关键部分，可以使用形式化验证技术来证明正确性，但这属于高度专业化范畴。
• 模拟环境：在模拟网络条件（延迟、丢包率）的典型全球部署环境中运行测试。

用例和实际应用

Raft 的实用性和易于理解性使其在各种关键基础设施组件中得到了广泛采用：

1. 分布式键值存储和数据库复制

• etcd：Kubernetes 的基础组件，etcd 使用 Raft 来存储和复制配置数据、服务发现信息以及管理集群状态。其可靠性对 Kubernetes 的正确运行至关重要。
• Consul：由 HashiCorp 开发，Consul 使用 Raft 作为其分布式存储后端，从而在动态基础设施环境中实现服务发现、健康检查和配置管理。
• TiKV：TiDB（分布式 SQL 数据库）使用的分布式事务键值存储为数据复制和一致性提供了 Raft 的实现。
• CockroachDB：这个全球分布式的 SQL 数据库广泛使用 Raft 来复制跨多个节点和地理区域的数据，即使在面临区域级故障时也能确保高可用性和强一致性。

2. 服务发现和配置管理

Raft 为需要在集群中存储和分发服务和配置关键元数据的系统提供了理想的基础。当一个服务注册或其配置更改时，Raft 确保所有节点最终就新状态达成一致，从而无需手动干预即可实现动态更新。

3. 分布式事务协调器

对于需要在多个操作或服务之间实现原子性的系统，Raft 可以作为分布式事务协调器的支撑，确保在跨参与者提交更改之前，事务日志被一致地复制。

4. 其他系统中的集群协调和领导者选举

除了显式使用数据库或键值存储之外，Raft 通常作为库或核心组件嵌入，用于管理协调任务，为其他分布式进程选举领导者，或在更大的系统中提供可靠的控制平面。例如，许多云原生解决方案利用 Raft 来管理其控制平面组件的状态。

Raft 的优缺点

虽然 Raft 提供了显著的好处，但了解其权衡至关重要。

优点：

• 易于理解：其主要设计目标，使其比 Paxos 等较旧的一致性算法更容易实现、调试和推理。
• 强一致性：为已提交的日志条目提供强一致性保证，确保数据完整性和可靠性。
• 容错性：可以容忍少数节点（在 N 节点集群中最多 N-1/2 次故障）的故障，而不会丢失可用性或一致性。
• 性能：在稳定条件下（无领导者更改），Raft 可以实现高吞吐量，因为领导者按顺序处理所有请求并在后台并行复制，有效利用网络带宽。
• 明确的角色定义：清晰的角色（领导者、跟随者、候选者）和状态转换简化了心智模型和实现。
• 配置更改：提供了一种健壮的机制（联合共识）来安全地添加或移除集群节点，而不会损害一致性。

缺点：

• 领导者瓶颈：所有客户端写请求都必须通过领导者。在写入吞吐量极高或领导者与客户端地理位置遥远的情况下，这可能会成为性能瓶颈。
• 读取延迟：实现强一致性读取通常需要与领导者通信，可能增加延迟。从跟随者读取存在读取陈旧数据的风险。
• 多数要求：需要多数节点可用才能提交新条目。在 5 节点集群中，可以容忍 2 次故障。如果 3 个节点发生故障，集群将无法进行写入。
• 网络敏感性：高度依赖网络延迟和分区，这会影响选举时间以及整体系统吞吐量，尤其是在广泛分布的部署中。
• 配置更改的复杂性：虽然健壮，但联合共识机制是 Raft 算法中实现正确和彻底测试的最复杂部分之一。
• 写入的单点故障：尽管对领导者故障具有容错性，但如果领导者永久丢失且无法选出新领导者（例如，由于网络分区或太多故障），系统就无法继续进行写入。

结论：掌握分布式一致性以构建弹性全局系统

Raft 算法以其周到的设计在简化复杂问题方面取得了卓越的成就。其对易于理解的强调普及了分布式一致性，使更广泛的开发者和组织能够构建高可用性和容错系统，而不会陷入先前方法的晦涩复杂性。

从通过 Kubernetes（通过 etcd）编排容器集群，到为 CockroachDB 等全球数据库提供弹性数据存储，Raft 是一个默默工作的引擎，确保我们的数字世界保持一致和运行。实现 Raft 并非易事，但其规范的清晰性和丰富的生态系统使其成为那些致力于构建下一代健壮、可扩展基础设施的人们的宝贵事业。

面向开发者和架构师的可行见解：

• 优先理解：在尝试实现之前，请投入时间彻底理解 Raft 的每个规则和状态转换。原始论文和可视化解释是宝贵的资源。
• 利用现有库：对于大多数应用程序，请考虑使用经过充分审查的现有 Raft 实现（例如，来自 etcd、HashiCorp 的 Raft 库），而不是从头开始，除非您的需求高度专业化或您正在进行学术研究。
• 严格的测试是不可谈判的：故障注入、基于属性的测试和广泛的故障场景模拟是任何分布式一致性系统的首要任务。在彻底破坏它之前，绝不要假设“它有效”。
• 面向全球延迟进行设计：在全球部署时，请仔细考虑您的多数节点放置、网络拓扑和客户端读取策略，以优化跨不同地理区域的一致性和性能。
• 持久性和持久性：确保您底层的存储层健壮，并且正确使用了 fsync 或等效操作，以防止在崩溃场景中数据丢失。

随着分布式系统的不断发展，Raft 所体现的原则——清晰、健壮和容错——将继续成为可靠软件工程的基石。通过掌握 Raft，您将获得一个强大的工具，用于构建能够承受分布式计算不可避免的混乱的弹性、全球可扩展的应用程序。