并行与分布式系统中的分布式共识：Raft算法（详细版）

题目描述
设计一个分布式共识算法，使多个节点在部分节点可能故障或网络分区的场景下，仍能就一系列日志条目达成一致。要求算法保证安全性（如日志一致性）和活性（最终能提交日志），并易于理解与实现。Raft算法通过分解问题为领导者选举、日志复制和安全性三个子问题，提供一种比Paxos更直观的解决方案。

解题过程循序渐进讲解

1. 背景与核心思想

• 问题场景：分布式系统需要多副本维护相同的日志序列（如状态机复制），但节点可能崩溃或网络延迟。
• 核心思想：Raft通过选举一个领导者（Leader）集中管理日志复制，其他节点（Follower）被动同步。领导者定期发送心跳维持权威，若失联则触发新一轮选举。
• 关键机制：
  • 任期（Term）：逻辑时钟，每个任期最多一个领导者，确保线性一致性。
  • 状态转换：节点角色在Follower、Candidate、Leader间切换。

2. 子问题一：领导者选举

• 步骤1：触发选举条件

  • Follower在选举超时（如150-300ms随机值）内未收到领导者心跳，则自增当前任期，转为Candidate。
  • 目的：避免多个节点同时发起选举，随机超时减少冲突。

• 步骤2：拉票过程

  • Candidate向所有节点发送RequestVote RPC，包含当前任期、最后日志索引等信息。
  • 节点投票规则：
    • 仅投票给任期不小于自身且日志至少一样新的Candidate（通过比较最后日志的任期和索引）。
    • 每个任期最多投一票（先到先得）。

• 步骤3：选举结果

  • 成功：获多数派（N/2+1）投票后成为Leader，立即发送AppendEntries RPC（空心跳）巩固地位。
  • 失败：若收到更高任期的消息，退回Follower；若票数不足且未超时，等待新一轮触发。
  • 平局：选举超时后无结果，自增任期重新发起。

3. 子问题二：日志复制

• 步骤1：客户端请求处理

  • Leader接收命令后，追加到本地日志（未提交），然后通过AppendEntries RPC并行发送给Followers。

• 步骤2：日志匹配与提交

  • Followers验证日志连续性（前一索引的任期匹配），若通过则追加日志并返回成功。
  • Leader收到多数派确认后，提交该日志（应用状态机），并通知Followers提交（通过后续RPC携带最新提交索引）。
  • 日志冲突处理：若Follower日志不一致，Leader强制覆盖：回溯到最后一个匹配的索引，批量重传后续日志。

• 步骤3：安全性保证

  • 日志匹配性质：若两个日志条目有相同索引和任期，则内容相同且之前所有条目一致。
  • 仅提交当前任期的日志（避免旧任期日志被意外提交）。

4. 子问题三：安全性规则

• 选举限制：仅允许日志足够新的节点成为Leader（通过RequestVote的日志比较实现）。
• 提交规则：Leader需在提交前确保多数派已持久化日志。
• 状态机安全：已提交的日志最终被所有正常节点应用。

5. 异常处理与优化

• 网络分区：少数派分区无法选举成功，避免脑裂；分区恢复后，旧Leader收到更高任期消息后退位。
• 日志压缩：定期快照减少日志体积，同步时直接发送快照。
• 客户端交互：读请求可由Leader直接处理（线性一致性），写请求需日志复制。

总结
Raft通过角色分离和明确规则，将共识分解为可管理的模块，兼顾正确性与可理解性。其核心是领导者权威下的日志复制，辅以任期机制和多数派原则容错。