前言
在分布式系統中，有一類經典的問題經常會被提起：一致性問題。在單機環境中，這看起來根本不是一個問題。但是在多機，多服務，不同網絡環境下時，一致性問題就是一個典型的問題了。在分布式系統中，當我們提到一致性問題時，我們立馬想到的是Paxos協議。而對此協議的一個開源的實現框架是目前被廣泛使用的組件Zookeeper。但是所說Paxos比較成熟，但是它比較晦澀難懂，實現起來也比較復雜。於是另外一種邏輯比較清晰的一致性算法出現了：Raft算法。本文筆者來簡單闡述此協議算法的內容以及對應的工具庫實現Apache Ratis。
分布式系統中的經典問題：Consensus問題
首先，我們還是需要了解下Raft要解決的問題：Consensus問題。Consensus是一個在具有容錯能力的分布式系統中需要去解決的一個基本問題（因為不同服務狀態能達成一致，所以系統才有容錯能力）。這里需要多系統服務之間通信協調來達成具有一致性的狀態或值。這里面還包括於說不同服務在所經歷的transaction操作以及所更新的狀態值也應該是完全一致的。這里其實我們提到的里面的狀態機（State Machine）的情況了
Raft一致性算法的使用場景
基於Raft的一致性，我們可以有哪些使用場景呢，這里主要有以下2個：
- Log Replication。我們可以理解為一個Log代表的是一次transaction操作記錄。
- Replicated state machines，副本狀態機。它能保證所有的服務間的狀態的同步性。
Raft算法原理
OK，此處我們開始正式地來了解Raft協議。
前面也已經提到過，Raft相比較於Paxos，它的實現過程更加簡潔一些，邏輯也更加清晰一些。相比較於Paxos每個階段復雜的操作步驟，Raft的步驟可以用下面簡單的文字進行概括。
首先這里會有3個角色身份：
- Leader，領導者身份。由此身份來向其Follower身份發號各種施令。同時Leader通過心跳的方式來表明其領導屬性。
- Follower，跟隨者身份。接收Leader的命令指示，並執行結果。同時當在一定超時時間內沒有收到Leader的消息后，能夠變為Candidate身份，重新競選Leader身份。
- Candidate身份。可由Follower轉變而來，Candidate向其他Follower機器發送投票選舉，當超過半數以上的投票選擇后，能成為Leader身份。
這里有個特殊case，當有2個Candidate在最后時間里得到了相同票數的時候，那么此輪選舉將會失敗，隨后會進行一次隨機超時時間內的新一輪選舉，官方術語稱為Split Vote（投票分裂）。這樣發生同票現想的幾率就會變低了。
以下是3種身份角色的轉換圖：
Leader和Follower之間的交互關系，首先是Leader（下圖S1）發出操作命令，比如說是一次Log append entry：
然后是Follower反饋給Leader過程。
Raft協議的一致性過程
基於Raft一致性協議下，服務間是如何保證做到狀態的同步性的呢？如下圖所示：
我們可以看到，每個Server通過一致性算法過程得到每次的Log記錄，等每次Log操作記錄完整持久化到本地Sever之后，然后再經過3步驟，apply log到狀態機中，這樣每個Sever的狀態演變過程以及最終狀態值都將是完全同步的。
Raft的java實現庫：Apache Ratis
為了將Raft一致性算法更方便地使用於各個分布式系統中，以此構建出容錯性更強的分布式服務。Apache Ratis誕生了，它是一個Raft算法的Java實現庫。目前在Ozone被用來做Container command的replicate的執行。在未來還將用於Ozone HA的實現。
另外，Apache Ratis還能夠定制化上節中Log Store存儲和狀態機的自定義實現。這無疑大大增強了Ratis的使用性和靈活性。
以上就是筆者對於Raft算法的簡單闡述了，更多內容詳見引用鏈接處。
引用
[1].https://raft.github.io/raft.pdf
[2].http://ratis.incubator.apache.org/
[3].https://raft.github.io/