一致性协议与Raft算法

CAP理论

CAP理论作为分布式系统的基础理论，它描述的是一个分布式系统在以下三个特性中：

一致性（Consistency）
可用性（Availability）
分区容错性（Partition tolerance）

对于一个分布式系统来说，上述三个特性不能同时兼得，分为CP和AP的系统。例如银行必须是CP。

一致性协议

分为两种：

弱一致性（最终一致性）
强一致性

弱一致性，也称为最终一致性，也就是说各个节点不会立即保证系统同步，属于AP范畴，典型的应用如DNS域名解析服务。

强一致性，表示各个节点的数据必须保持一致，属于CP，典型的应用有Zookeeper。

通常所说的一致性协议算法，指的其实就是强一致性算法，这些算法都是由Lamport提出的Paxos算法演变出来。Paxos算法有三个变种，base paxos，multi paxos和fast paxos。其他一致性算法又是由multi paxos的简化版演变而来，主要Raft和ZAB。

强一致性协议的内容

强一致性协议主要包括的内容可以概括为：

选主机制
数据一致性

1）写数据

2）提交数据
saft容错策略

Paxos

Paxos本身只是一个理论，并没有落地实现，paxos协议中，存在较多的角色，包括议案发起人，议员和记录员等。

base paxos，是通过议案编号大小来进行的，当一个编号较大的议案被提出，议员就会抛弃正在处理的小编号议案，有多个议案发起人，这就会造成"活锁"，人话就是，会有不停的议案被提出，导致没有一个议案被处理，可以使用计时器解决，被挤掉的议案必须等待一定时间后才能再发起议案。

mutil paxos改进了base paxos，只允许有一个议案发起人，简化后，产生一个议员既是议案发起人也是议员本身，Raft算法就是由简化后的mutil paxos算法演变的。

Raft

使用了Raft算法保证CP强一致性的应用有服务发现框架consul，Nacos和k8s等。

Nacos同时实现了CP和AP。

一个集群中，各个节点可以充当一下角色：

Candidate，集群或其中一个分区中没有Leader，则发起选主的节点称为Candidate，从Follower变成Candidate。
Follower，只能根据Leader的命令进行写入和提交操作。
Leader，负责接收写请求，并发给其他Follower，保证数据一致。

1.选主过程

集群初始状态下，没有Leader，各节点为Follower，并等待一个随机的时间，先超时的节点成为Candidate，假设为A，发起投票，内容是A要成为Leader，其他节点收到请求，并同意，A收到响应后，如果收到响应的数量为包括自己在内的节点占多数，则A节点成为Leader，并且各节点标志任期Term为1(以后每次产生Leader，Term+1)。

要保证集群中数据的一致性，必须要保证大多数节点有相同的共识。节点设置为奇数的原因是，保证选主和数据一致性(数据响应时多数派才能提交数据)。

A成为Leader后，定时向各个Follower发送心跳，证明自己是Leader。

1）如果Follower收到心跳或收到同步数据请求，就会重新刷新计时器。

2）如果Follower长时间没有收到心跳，超时后，自己成为Candidate，向其他节点发起投票想成为Leader。

平票

选主过程中，如果两个节点成为Candidate，并发起投票，选票多的成为Leader，不影响。

如果两个节点的选票一样，则两个Candidate都会等待一个随机的Timeout后，重新发起选举。

2.数据一致性

集群中任何一个节点收到的所有写请求都要经过Leader节点，转发给各个Follower节点，Follower写入数据并响应，如果包括Leader在内的所有响应数量占多数派，Leader会在发送Commit，让多数派提交刚刚写入的数据。

3.saft容错策略

假设有5个集群节点，当网络状态不好时，产生2个分区，假设3个节点为一组的分区P1和2个节点为一组的分区P2，分区内节点能通信。

此时。

如果Leader所在的分区为P1多数派，则客户请求到这个分区的业务可以正常处理。而分区P2都为Follower，则会发起选主，但是，因为选票最大为2，达不到大多数，因此P2分区无法产生Leader，所有写请求不会被处理。
如果Leader所在分区为P2少数派，那么P1分区内的节点发起选主，可以达到占多数3，因此，可以产生一个Leader，任期Term为原来的+1。此时，P1收到的请求可以正常处理。P2收到的写请求，Leader会转发给Follower写入，但是Leader收到Follower的响应不占大多数，因此Leader不会给Follower发送commit请求。

上述情况，当网络恢复时，集群又成为一个节点，则所有节点会选择任期Term大的Leader作为现任Leader，并且与Leader数据保持一致，如果旧Leader存在未提交的数据将丢弃。