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hashicorp raft源码学习

2020年05月17日

简介

本文主要内容 来自极客时间《分布式协议与算法实践》

整体结构

hashicorp/raft 是常用的 Golang 版 Raft 算法的实现,被众多流行软件使用,如 Consul、InfluxDB、IPFS 等

  1. Hashicorp Raft是个package,可以将它理解成库(lib),是没有main函数的。
  2. raft.go 是 Hashicorp Raft 的核心代码文件,大部分的核心功能都是在这个文件中实现。
  3. 提供了一个fuzzy 包,用来模拟测试 启动一个集群, 启动多个raftNode 节点。
  4. 在 Hashicorp Raft 中,支持两种节点间通讯机制,内存型和 TCP 协议型,其中,内存型通讯机制,主要用于测试,2 种通讯机制的代码实现,分别在文件 inmem_transport.go 和 tcp_transport.go 中。
raft
    fuzzy   
    raft.go
    state.go    // 节点状态相关的数据结构和函数
        type RaftState uint32
        type raftState struct 
    commands.go // RPC 消息相关的数据结构
        type AppendEntriesRequest struct    // 日志复制 RPC 的请求消息
        type AppendEntriesResponse struct
        type RequestVoteRequest struct
        type RequestVoteResponse struct
        type InstallSnapshotRequest struct
        type InstallSnapshotResponse struct
    log.go      // 日志对应的数据结构和函数接口
        type Log struct
        type LogStore interface

在 Hashicorp Raft 中,可以通过 NewRaft() 函数来创建 Raft 节点。

func NewRaft(
        conf *Config, 
        fsm FSM, 
        logs LogStore, 
        stable StableStore, 
        snaps SnapshotStore, 
        trans Transport) (*Raft, error)
  1. Config(节点的配置信息)
  2. FSM(有限状态机),raft 只是定义了一个接口,最终交给应用层实现。应用层收到 Log 后按 业务需求 还原为 应用数据保存起来。Raft 启动时 便Raft.runFSM 起一个goroutine 从 fsmMutateCh channel 消费log ==> FSM.Apply
  3. LogStore(用来存储 Raft 的日志),可以用raft-boltdb来实现底层存储,raft-boltdb 是 Hashicorp 团队专门为 Hashicorp Raft 持久化存储而开发设计的
  4. StableStore(稳定存储,用来存储 Raft 集群的节点信息等),比如,当前任期编号、最新投票时的任期编号等
  5. SnapshotStore(快照存储,用来存储节点的快照信息),也就是压缩后的日志数据
  6. Transport(Raft 节点间的通信通道),节点之间需要通过这个通道来进行日志同步、领导者选举等等

跟随者、候选人、领导者 3 种节点状态都有分别对应的功能函数

func (r *Raft) run() {
	for {
		// Check if we are doing a shutdown
		select {
		case <-r.shutdownCh:
			// Clear the leader to prevent forwarding
			r.setLeader("")
			return
		default:
		}

		// Enter into a sub-FSM
		switch r.getState() {
		case Follower:
			r.runFollower()
		case Candidate:
			r.runCandidate()
		case Leader:
			r.runLeader()
		}
	}
}

leader 选举 / runFollower

  1. Follower is the initial state of a Raft node. runFollower() ==> 等待心跳消息超时 ==> 设置节点状态为候选人,并退出 runFollower() 函数
  2. 当节点推举自己为候选人之后,函数 runCandidate() 执行 ==> electSelf() 发起选举, send a RequestVote RPC to all peers and vote for ourself ==> 进入到 for 循环中,通过 select 实现多路 IO 复用,周期性地获取消息和处理
    1. 如果发生了选举超时,退出 runCandidate() 函数,然后再重新执行 runCandidate() 函数,发起新一轮的选举。
    2. 如果候选人在指定时间内赢得了大多数选票,那么候选人将当选为领导者,调用 setState() 函数,将自己的状态变更为领导者,并退出 runCandidate() 函数。
  3. 当节点当选为领导者后,函数 runLeader() 执行 ==> startStopReplication: Start a replication routine for each peer ==> replicate 针对每个节点 主要干两个活儿
    1. heartbeat, 周期性地发送心跳信息,通知其他节点,我是领导者,我还活着,不需要你们发起新的选举。
    2. replicateTo, 执行日志复制功能

日志复制

数据结构

// raft/log.go
type Log struct {
    Index uint64 // 索引值
    Term uint64 // 任期编号
    Type LogType // 日志项类别
    Data []byte  // 指令
    Extensions []byte // 扩展信息
}
type LogStore interface {
	FirstIndex() (uint64, error)
	LastIndex() (uint64, error)
	GetLog(index uint64, log *Log) error
	StoreLog(log *Log) error
	StoreLogs(logs []*Log) error
	DeleteRange(min, max uint64) error
}

leader复制日志和follower接收日志的入口函数,应该分别在 runLeader() 和 runFollower() 函数中调用的

leader 复制日志

raft.runLeader() ==> r.startStopReplication() ==> 对每个节点 replicate ==> heartbeat; replicateTo ==> r.trans.AppendEntries

流水线复制模式

  1. 在不需要进行日志一致性检测,复制功能已正常运行的时候,开启了流水线复制模式(对应pipelineReplicate 函数)
  2. 目标是在环境正常的情况下,提升日志复制性能,如果在日志复制过程中出错了,就进入 RPC 复制模式,继续调用 replicateTo() 函数,进行日志复制。

follower 接收日志

runFollower ==> processRPC ==> appendEntries

  1. 比较日志一致性
  2. 将新日志项存放在本地
  3. 根据领导者最新提交的日志项索引值,来计算当前需要被应用的日志项,并应用到本地状态机。

集群变更

  1. 集群最开始的时候,只有一个节点,我们让第一个节点通过 bootstrap 的方式启动,它启动后成为领导者:raftNode.BootstrapCluster(configuration)
  2. 后续的节点在启动的时候,可以通过向第一个节点发送加入集群的请求,然后加入到集群中。
    1. raftNode.AddVoter(id, addr, prevIndex, timeout)一般只需要设置服务器 ID 信息和地址信息 ,其他参数使用默认值 0
    2. AddNonvoter(),将一个节点加入到集群中,但不赋予它投票权。这个函数一般不用到
  3. 移除集群节点,在领导者节点上运行raftNode.RemoveServer(id, prevIndex, timeout)
  4. 可以通过 Raft.Leader() 函数,查看当前领导者的地址信息,也可以通过 Raft.State() 函数,查看当前节点的状态,是跟随者、候选人,还是领导者。

实战——基于raft的kv系统

《分布式协议与算法实践》 提供了一个简单版实现:hanj4096/raftdb is a simple distributed key value store based on the Raft consensus protocol

raft 与应用层分工

读写操作

  1. 写操作
    1. 跟随者接收到客户端的写请求后,拒绝处理这个请求,并将领导者的地址信息返回给客户端,然后客户端直接访问领导者节点,直到该领导者退位
    2. 跟随者接收到客户端的写请求后,将写请求转发给领导者,并将领导者处理后的结果返回给客户端,也就是说,这时跟随者在扮演“代理”的角色。 一般情况下,在绝大部分的时间内(比如 Google Chubby 团队观察到的值是数天),领导者是处于稳定状态的,某个节点一直是领导者,那么引入中间节点,就会增加大量的不必要的消息和性能消耗。
  2. 读操作,在实际系统中,并不是实现了强一致性就是最好的,因为实现了强一致性,必然会限制集群的整体性能。我们可以实现多种读一致性模型,将最终的一致性选择权交给用户,让用户去选择。。比如,类似 Consul 的 3 种读一致性模型。
    1. default:偶尔读到旧数据。
    2. consistent:一定不会读到旧数据。
    3. stale:会读到旧数据。

InfluxDB 企业版的架构

InfluxDB 企业版是由 META 节点和 DATA 节点 2 个逻辑单元组成的

  1. META 节点存放的是系统运行的关键元信息,比如数据库(Database)、表(Measurement)、保留策略(Retention policy)等。它的特点是一致性敏感,但读写访问量不高,需要一定的容错能力。
  2. DATA 节点存放的是具体的时序数据。它有这样几个特点:最终一致性、面向业务、性能越高越好,除了容错,还需要实现水平扩展,扩展集群的读写性能。

对于 META 节点来说,节点数的多少代表的是容错能力,一般 3 个节点就可以了,因为从实际系统运行观察看,能容忍一个节点故障就可以了。但对 DATA 节点而言,节点数的多少则代表了读写性能,一般而言,在一定数量以内(比如 10 个节点)越多越好,因为节点数越多,读写性能也越高,但节点数量太多也不行,因为查询时就会出现访问节点数过多而延迟大的问题。

  1. META 节点需要强一致性,实现 CAP 中的 CP 模型。使用 Raft 算法实现 META 节点的一致性(一般推荐 3 节点的集群配置)
  2. DATA 节点存放的是具体的时序数据,对一致性要求不高,实现最终一致性就可以了。但是,DATA 节点也在同时作为接入层直接面向业务,考虑到时序数据的量很大,要实现水平扩展,所以必须要选用 CAP 中的 AP 模型,因为 AP 模型不像 CP 模型那样采用一个算法(比如 Raft 算法)就可以实现了

也就是说,AP 模型更复杂,具体有这样几个实现步骤。

  1. 自定义副本数
  2. Hinted-handoff。一个节点接收到写请求时,需要将写请求中的数据转发一份到其他副本所在的节点,那么在这个过程中,远程 RPC 通讯是可能会失败的,比如网络不通了、目标节点宕机了、临时的突发流量也会导致系统过载。那么如何处理这种情况呢?答案是实现 Hinted-handoff。在 InfluxDB 企业版中,Hinted-handoff 是这样实现的:
    1. 写失败的请求,会缓存到本地硬盘上 ;
    2. 周期性地尝试重传 ;
    3. 相关参数信息,比如缓存空间大小 (max-szie)、缓存周期(max-age)、尝试间隔(retry-interval)等,是可配置的。

    虽然 Hinted-handoff 可以通过重传的方式来处理数据不一致的问题,但当写失败请求的数据大于本地缓存空间时,比如某个节点长期故障,写请求的数据还是会丢失的,最终的节点的数据还是不一致的,那么怎么实现数据的最终一致性呢?答案是反熵。

  3. 反熵。一种异步修复、实现最终一致性的协议

其它

在海量系统中建议直面问题,通过技术手段在代码和架构层面解决它,而不是引入和堆砌更多的开源软件。