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Raft是一种为简化分布式系统共识而设计的算法，其核心思想是将复杂问题分解为领导选举、日志复制和安全性三个关键部分。以下是对Raft的详细介绍：
1. 核心概念
- 节点角色：
- 领导者（Leader）：处理客户端请求，管理日志复制。
- 跟随者（Follower）：被动响应领导者和候选者的请求。
- 候选者（Candidate）：在选举期间临时角色，发起投票请求。
- 任期（Term）：
- 全局递增的编号，唯一标识领导者的任期。
- 用于检测过时的请求（如旧领导者的消息）。
2. 领导选举
- 触发条件：跟随者超时未收到心跳（选举超时，通常随机化为150-300ms），转为候选者。
- 选举过程：
- 候选者自增任期，向所有节点发送RequestVote请求。
- 节点仅对首个符合条件的请求投票（同一任期内一票一投，且候选者日志足够新）。
- 候选者获多数票即成为新领导者，立即发送心跳确立权威。
- 安全性：通过日志完整性检查（选举限制）避免选出过时的领导者。
3. 日志复制
- 流程：
- 客户端请求由领导者转化为日志条目。
- 并行复制到所有跟随者。
- 当多数节点确认后，领导者提交条目并应用到状态机。
- 通知跟随者提交日志。
- 一致性保证：
- 每个日志条目包含任期号和索引。
- 日志匹配特性：若两节点日志中某索引的条目任期相同，则之前的所有条目均一致。
- 领导者处理不一致时，通过强制覆盖跟随者的日志确保最终一致。
4. 安全性机制
- 提交规则：领导者只能提交当前任期的日志（间接提交旧任期的条目）。
- 崩溃恢复：
- 节点重启后根据持久化的日志恢复状态。
- 新领导者通过日志比对修复不一致的跟随者日志。
- 网络分区处理：高任期的新领导者优先，旧领导者因低任期自动降级。
5. 优化与扩展
- 日志压缩与快照：
- 定期生成快照以压缩日志，减少存储和传输开销。
- 跟随者落后时，领导者直接发送快照加速同步。
- 线性一致性：通过领导者序列化所有写请求，确保操作顺序一致性。
6. Raft vs. Paxos
- 易用性：Raft通过强领导者和连续日志简化实现；Paxos灵活但复杂。
- 日志结构：Raft日志无空洞，Paxos允许空洞但最终填补。
- 领导权：Raft仅一个活跃领导者，Paxos允许多提议者共存。
7. 实现要点
- 持久化状态：保存当前任期、投票记录和日志，防止重启后状态丢失。
- 定时器管理：合理设置心跳间隔与随机化选举超时，避免活锁。
- 测试验证：模拟网络分区、节点宕机等故障，确保算法正确性。
8. 应用场景
适用于需强一致性的分布式系统，如分布式数据库（etcd、CockroachDB）、协调服务（Consul）等。
Raft通过结构化的设计和清晰的逻辑流程，降低了分布式共识的实现门槛，成为工业界广泛采用的算法。其核心在于通过领导选举和日志复制的协同，确保系统在异常情况下仍能维持一致性，是理解分布式系统不可绕过的基础。