Raft共識算法是什么

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Raft算法主要應用于分布式集群系統中，如果保證高可用和數據一致性，它主要定義兩方面的規范：選主（Leader Election）和復制日志（Log Replication）

1.選主機制     

Raft定義了集群節點三個狀態:Leader(主)、Follower (從)、Candidate（候選）

        主：負責與對接外部輸入 ，并保持與從的心跳

        從：備份數據、主掛了的時候要挑起重擔

        候選：當從timeout時間內（150ms 到 300ms，每個節點不一樣）沒有收到主的心跳，轉為此狀態

       從以下幾種情形中分析選主是如何運作的

       a.正常初始情況

              開始所有節點都是Follower狀態，當其中一個節點在timeout過后，就會轉變成Candidate并向其它節點發送投票請求，并開始新的timeout。

              超過半數Follower節點收到請求并回復確認后，Candidate節點就會轉變成Leader節點，并向Follower節點發送心跳

       c.多個Follower同時轉變成Candidate

            當有多個Candidate時，會向其余節點發送選舉請求，Candidate節點會拒絕其它節點的請求，Follower節點接收到其中一個Candidate節點請求后，會拒絕同一選舉輪回的其它請求，如果此時其中一個節點獲得半數節點同意，自動成為Leader,如果兩個Candidate節點沒有分出勝負后，當timeout節點會發起第二輪選舉請求，此時就看誰先timeout結束并獲得半數節點同意，就成為Leader

2.復制日志

    數據復制主要是為了保證數據的可靠和一致性，當數據變更時，Leader將數據同步給Follower

    從以下幾種場景如何執行數據復制

    a.正常情況

        大致可以分為8個步驟

        外部向Leader發布數據，

        1.Leader將數據保存，狀態為uncommit

        2.Leader將數據通過appendEntries發送給Follower

        3.Follower將數據保存，狀態為uncommit

        4.Follower返回確認給Leader

        5.Leader收到半數以上Follower的確認后，將數據狀態更改為commit

        6.Leader返回確認

        7.Leader再次通過appendEntries將數據發送給Follower

        8.Follower將數據狀態更改為commit

    b.Network Partition 情況 

        也就是在部分節點網絡問題沒法通信情況下

         沒有Leader的一方，通過選舉得到leader，此Leader的選舉輪次+1

     此時就出現了兩個Leader可以對外提供服務

     如果此時有外部數據進來，分別傳給了L1和L2，未超過半數的一方因為得到確認的數量也未達到半數，所以數據都是uncommit狀態，返回也是失敗

     而超過半數的一方數據為commit

    此時如果網絡恢復了，通過選舉規則，輪次高的Leader一方為繼續為Leader，另一方降級為Follower

    此時uncommite的數據將被刪除，未同步的數據將會被補充

到此，相信大家對“Raft共識算法是什么”有了更深的了解，不妨來實際操作一番吧！這里是億速云網站，更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢，關注我們，繼續學習！