Raft 学生指南（一）

几个月来，我在麻省理工学院担任 6.824 分布式系统课程的助教。这门课程早期的一些实验基于 Paxos 一致性算法，但今年，我们决定将其迁移到 Raft。Raft “以易于理解为目标而被设计出来”，我们希望这一改变能让学生的生活更加轻松。

Raft 是一种共识算法，用于在分布式系统中就某个值达成一致。它由 Diego Ongaro 和 John Ousterhout 于 2014 年提出，并因其简单性和效率而广受欢迎。

在本文中，我将提供 Raft 算法的分步指南，并提供一些示例来说明其工作原理。我还会讨论 Raft 的一些优势和劣势，以及它在现实世界中的应用。

Raft 算法

Raft 算法由以下步骤组成：

1. 选举领导者。 当集群启动或领导者崩溃时，服务器将举行选举以选择新领导者。
2. 领导者接收客户端请求。 客户端将请求发送到领导者。
3. 领导者将请求复制到其他服务器。 领导者将请求复制到集群中的大多数其他服务器（称为法定人数）。
4. 其他服务器响应领导者。 其他服务器收到请求后，将向领导者发送响应。
5. 领导者提交请求。 当领导者从法定人数的服务器收到大多数响应时，它将提交请求。
6. 领导者向客户端发送响应。 领导者向客户端发送响应，表明请求已成功提交。

示例

让我们看一个 Raft 算法工作的示例。

假设我们有一个由三台服务器组成的 Raft 集群：A、B 和 C。

1. 选举领导者。 集群启动后，服务器 A、B 和 C 将举行选举。服务器 A 将被选为领导者。
2. 领导者接收客户端请求。 客户端向领导者 A 发送请求。
3. 领导者将请求复制到其他服务器。 领导者 A 将请求复制到服务器 B 和 C。
4. 其他服务器响应领导者。 服务器 B 和 C 收到请求后，将向领导者 A 发送响应。
5. 领导者提交请求。 领导者 A 从服务器 B 和 C 收到响应后，它将提交请求。
6. 领导者向客户端发送响应。 领导者 A 向客户端发送响应，表明请求已成功提交。

Raft 的优势

Raft 算法有以下优势：

• 简单易懂。 Raft 算法的设计目标之一就是易于理解。
• 高性能。 Raft 算法是一种高性能算法，可以处理大量的请求。
• 容错性强。 Raft 算法是容错的，这意味着它即使在某些服务器发生故障的情况下也能继续运行。

Raft 的劣势

Raft 算法也有一些缺点：

• 需要领导者选举。 在 Raft 算法中，服务器需要举行选举来选择领导者。这可能会导致集群中出现性能下降。
• 对网络分区敏感。 如果集群中的服务器被网络分区，则 Raft 算法可能会失败。

Raft 在现实世界中的应用

Raft 算法被用于各种现实世界的应用程序中，包括：

• 分布式数据库。 Raft 算法用于在分布式数据库中实现复制。
• 分布式文件系统。 Raft 算法用于在分布式文件系统中实现复制。
• 分布式锁服务。 Raft 算法用于在分布式锁服务中实现一致性。

总结

Raft 算法是一种用于在分布式系统中就某个值达成一致的共识算法。它简单易懂、高性能、容错性强。Raft 算法被用于各种现实世界的应用程序中。

参考文献

[1] https://pdos.csail.mit.edu/6.824/
[2] https://raft.github.io/