Raft算法轻松实现日志同步，轻松理解日志复制原理

Raft 算法：揭秘日志同步机制

什么是日志同步？

日志同步在分布式系统中扮演着至关重要的角色，它确保所有节点维护着相同的数据副本，从而保障数据一致性。在 Raft 算法中，Leader 节点将它拥有的日志条目复制给其他 Follower 节点，以实现日志同步。

Raft 算法的日志同步：两部分进行

Raft 算法的日志同步分为两部分：

1. Leader 发送日志条目给 Follower： Leader 将它新生成的日志条目发送给 Follower 节点。
2. Follower 接收并持久化日志条目： Follower 节点接收 Leader 发送的日志条目，并将其持久化存储在本地。

代码解析：Leader 发送日志条目

func (r *Raft) sendLogEntries(peer *peer) {
    for {
        select {
        case <-r.shutdownC:
            return
        case entries := <-peer.nextEntriesC:
            r.mu.Lock()
            baseIndex := r.lastApplied + 1
            lastIndex := baseIndex + len(entries) - 1
            term := r.currentTerm
            r.mu.Unlock()

            req := &raftpb.AppendEntriesRequest{
                Term:         term,
                LeaderId:     r.me,
                PrevLogIndex: baseIndex - 1,
                PrevLogTerm:  r.getLogEntry(baseIndex - 1).Term,
                Entries:       entries,
                LeaderCommit: r.commitIndex,
            }
            if lastIndex < r.commitIndex {
                req.LeaderCommit = r.commitIndex
            }
            peer.mu.Lock()
            peer.nextIndex = baseIndex
            peer.matchIndex = 0
            peer.mu.Unlock()
            if err := r.peers[peer.id].sendAppendEntries(req); err != nil {
                // TODO: handle error
            }
        }
    }
}

在上面的代码中，Leader 节点会持续地将新生成的日志条目发送给 Follower 节点。它首先计算出需要发送的日志条目的起始索引和结束索引，然后构造一个 AppendEntriesRequest 请求，其中包含了这些日志条目以及 Leader 节点的当前任期和提交索引等信息。最后，它将这个请求发送给 Follower 节点。

代码解析：Follower 接收并持久化日志条目

func (p *peer) handleAppendEntries(req *raftpb.AppendEntriesRequest) {
    p.mu.Lock()
    defer p.mu.Unlock()

    if req.Term < p.currentTerm {
        res := &raftpb.AppendEntriesResponse{
            Term:    p.currentTerm,
            Success: false,
        }
        p.sendAppendEntriesResponse(res)
        return
    }

    if req.PrevLogIndex > p.nextIndex || req.PrevLogTerm != p.getLogEntry(req.PrevLogIndex).Term {
        res := &raftpb.AppendEntriesResponse{
            Term:    p.currentTerm,
            Success: false,
        }
        p.sendAppendEntriesResponse(res)
        return
    }

    p.nextIndex = req.PrevLogIndex + 1
    for _, entry := range req.Entries {
        if p.nextIndex > p.lastLogIndex+1 {
            break
        }
        p.logEntries[p.nextIndex] = entry
        p.nextIndex++
    }

    if req.LeaderCommit > p.commitIndex {
        p.commitIndex = min(req.LeaderCommit, p.lastLogIndex)
        p.applyCond.Signal()
    }

    res := &raftpb.AppendEntriesResponse{
        Term:    p.currentTerm,
        Success: true,
    }
    p.sendAppendEntriesResponse(res)
}

在上面的代码中，Follower 节点收到 Leader 节点的 AppendEntriesRequest 请求后，它首先检查请求的任期是否比自己的当前任期新，如果是，则更新自己的当前任期，然后验证请求中包含的日志条目是否与自己本地存储的日志条目一致。如果一致，它会更新自己的 nextIndex 和 matchIndex，并持久化收到的日志条目。如果 Leader 节点的提交索引比自己的提交索引大，它还会更新自己的提交索引，并通知应用程序有新的日志条目可以应用了。

总结

Raft 算法的日志同步机制是保证分布式系统数据一致性的关键。通过 Leader 节点向 Follower 节点持续发送日志条目，并由 Follower 节点接收并持久化这些日志条目，Raft 算法确保了所有节点都拥有相同的数据副本。这个过程对于构建高可用、容错的分布式系统至关重要。

常见问题解答

1. 日志同步的目的是什么？
   日志同步的目的是确保分布式系统中的所有节点都拥有相同的数据副本，从而保证数据一致性。

2. Raft 算法中日志同步分为几部分？
   Raft 算法中的日志同步分为两部分：Leader 发送日志条目给 Follower，以及 Follower 接收并持久化日志条目。

3. Leader 节点如何确定要发送哪些日志条目？
   Leader 节点发送的日志条目是从它自己的 lastApplied 索引之后的日志条目。

4. Follower 节点如何验证收到的日志条目？
   Follower 节点通过检查收到的日志条目的前一条日志条目的索引和任期是否与自己本地存储的日志条目一致来验证收到的日志条目。

5. 日志同步失败会有什么后果？
   日志同步失败会导致分布式系统中的数据不一致，从而可能导致系统故障。