分布式系统中的共识算法：Raft算法

题目描述
在分布式系统中，多个节点需要就某个值（例如日志条目、配置变更）达成一致，即使部分节点发生故障。Raft算法是一种易于理解的共识算法，它将共识问题分解为领导者选举、日志复制和安全性三个子问题。假设一个由5个节点（A、B、C、D、E）组成的集群，部分节点可能崩溃或网络分区。要求设计一个流程，使得集群在部分故障时仍能达成共识，并保证日志的一致性。

解题过程

1. 角色定义与任期机制

   • Raft节点有三种角色：
     • 领导者（Leader）：处理所有客户端请求，管理日志复制。
     • 跟随者（Follower）：被动响应领导者的心跳和日志复制请求。
     • 候选人（Candidate）：在选举期间临时角色，发起投票请求。
   • 任期（Term）：一个连续递增的编号（初始为0），每个任期最多有一个领导者。任期用于检测过时信息（如旧领导者的请求）。

2. 领导者选举流程

   • 触发选举的条件：跟随者在超时时间内未收到领导者心跳（心跳超时，通常150-300ms随机值），则转换为候选人。
   • 选举步骤：
     1. 候选人递增当前任期，向所有节点发送RequestVote RPC请求（包含候选人的日志信息）。
     2. 节点收到请求后，检查候选人的日志是否至少与自己一样新（比较最后日志的任期和索引），且本任期未投票，则投票支持。
     3. 候选人收到多数派（如5节点中至少3票）投票后成为领导者。
     4. 领导者立即向所有节点发送心跳，阻止其他选举。
   • 选举安全性：若同一任期多个候选人分票导致无多数派，则选举超时后重新发起（随机超时减少冲突）。

3. 日志复制过程

   • 客户端请求处理：
     1. 客户端向领导者发送写请求（如SET x=1）。
     2. 领导者将操作追加到本地日志（未提交），然后通过AppendEntries RPC并行发送给跟随者。
   • 日志提交条件：
     1. 当多数派节点（如3/5）成功复制日志条目后，领导者提交该条目（更新本地状态机），并通知跟随者提交。
     2. 已提交的日志不可更改，保证最终所有节点状态一致。
   • 日志一致性检查：领导者每次RPC会携带前一条日志的索引和任期，跟随者若发现不一致，则拒绝请求并回退日志，直到与领导者匹配。

4. 安全性保证

   • 选举限制：只有日志足够新的候选人才能成为领导者（避免已提交日志被覆盖）。
   • 提交规则：领导者只能提交当前任期的日志（间接提交之前任期的日志），防止旧日志被错误提交。
   • 故障处理：
     • 节点崩溃后恢复时，通过RPC同步到最新日志。
     • 网络分区时，少数派分区无法选举出领导者，避免脑裂。

5. 示例场景（5节点集群）

   • 初始所有节点为跟随者，节点A超时后成为候选人，获得B、C的投票成为领导者（任期=1）。
   • 客户端请求SET x=1，A将日志复制到B、C后提交，响应客户端。
   • 若A崩溃，B和C超时后发起选举，B日志较新（已接收x=1）成为新领导者，继续服务。

通过以上步骤，Raft在保证正确性的同时，通过分解问题降低了理解难度，适用于实际系统（如Etcd、Consul）。