raft协议详解
1、raft协议是什么？
分布式系统之于单机系统，优势之一就是有更好的 容错性 。
这是如何做到的？比较容易的一个想法就是 备份（backup） 。一个系统的工作模是：接受客户端的command，系统进行处理，将处理的结果返回给客户端。由此可见，系统里的数据可能会因为command而变化。
实现备份的做法之一就是 复制状态机（Repilcated State Machine，RSM） ，它有一个很重要的性质—— 确定性（deterministic） ：
也就是说，如果我们能按顺序将command作用于状态机，它就可以产生相同的状态和相同的输出
那么一个状态机 如何实现 呢？如下图所示（来自raft协议）：
上图中，每个RSM都有一个replicated log，存储的是来自客户端的commands。每个RSM中replicate log中commads的顺序都是相同的，状态机按顺序处理replicate log中的command,并将处理的结果返回给客户端。由于状态机具有确定性，因此每个状态机的输出和状态都是相同的。
上图中有一个模块——Consensus Module刚刚没有提及。这个模块用于保证 每个server上Log的一致性 ！
因此，raft是一致性协议，是用来保障servers上副本一致性的一种算法。
2、raft协议原理
下面将看论文时我认为的重要点进行记录。
raft协议 遵循的性质
2.1 如何保证Election Safty
raft中，只要candidate获得多数投票，就可以成为领导人。follower在投票的时候遵循两个条件：
对于选举结果：
这里重要的一点是：如何保证在有限的时间内确定出一个候选人，而 不会总是出现票被瓜分的情况 ？raft使用了一个比较优雅的实现方式， 随机选举超时(randomize election timeouts) 。这就使得每个server的timeout不一样，发起新一轮选举的时候，有些server还不是voter;或者一些符合条件的candidate还没有参加下一轮。这种做法使得单个leader会很快被选举出来。
2.2 如何保证Log Matching
Leader在进行AppendEntry RPCs的时候，这个消息中会携带 preLogIndex和preLogTerm 这两个信息，follower收到消息的时候，首先判断它最新日志条目的index和term是否和rpc中的一样，如果一样，才会append.
这就保证了新加日志和其前一条日志一定是一样的。从第一条日志起就开始遵循这个原理，很自然地可以作出这样的推断。
2.3 如何保证Leader Completeness
这个在raft协议中是有完整证明的，这个证明比较简短，用反正法，我在看的时候加了一些标注。
假设leaderU是 第一个 没有包含leaderT中commitT点（T<U）
2.4 raft协议中有一个约定，不能提交之前任期内log entry作为commit点。这是为什么？
这个问题主要是raft协议中commiting entries from previous term部分看的时候有点困惑，开始 误解成了 这个约定是用来保证之前任期内已经被复制到大多数server却没有被提交的日志在新的仍期内不会被覆盖。
实际上，论文中的figrure8的过程是一个正确的过程。
在（c）中,index=2并没有被提交，在(d)中被复制了是一个正确的做法。论文想阐述的是：如果在(c)中，leader提交了这个之前任期内的entry，在(d)中依然会被覆盖，也就是说被commit的entry覆盖了，这是一个错误！因此约定“can not commit entries from previous term”
2.5 cluster membership changes
如果集群的配置发生了变化，例如，新加入几台server，挂掉几台server。这是会影响选举的。
raft的解决方法就是two phase approch，引入一个过度配置，称为共同一致状态。具体的做法和图示：
考虑上述过程：
2.6 log过长或日志回放时间过长怎么办？
此时就需要做log compaction
raft采用的方法是 写时复制 的snapshot(写是复制在linux中可以通过fork来完成)
写时复制主要是处于性能考虑的 ，如果state machine数据太多，snapshot将会耗费大量的时间，也许会 导致系统可用性大大降低
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