破译一致性难题：Raft日志复制技术及成员变更问题详解

一、日志复制

Raft 算法是一种用于实现分布式系统中一致性状态机复制的共识算法。在 Raft 中，日志复制是保证集群数据一致性的关键机制。每个节点（服务器）都维护着一个日志，其中包含一系列的日志条目（Log Entry），每个条目包括一个索引值、任期号以及客户端提交的状态机命令。

在 Raft 算法中，副本数据是以日志的形式存在的，领导者接收到来自客户端的写请求后，处理写请求的过程就是一个复制和应用（Apply）日志项到状态机的过程。

那 Raft 日志是如何复制日志的呢？又如何实现日志一致的呢？这些内容是Raft中非常核心的内容。

1.1 什么是 Raft 日志

副本数据是以日志的形式存在的，日志是由日志项组成，日志项究竟是什么样子呢？

其实，日志项是一种数据格式，它主要包含用户指定的数据，也就是指令（Commond），还包含一些附加信息，比如索引值（Log Index）、任期编号（Term）。

指令：一条由客户端请求指定的、状态机需要执行的指令。可以将指令理解成客户端指定的数据。
索引值：日志项对应的整数索引值，其实就是用来标识日志项的，是一个连续的、递增的整数号码。
任期编号：创建这条日志项的领导者的任期编号。

从图中可以看到，一届领导者任期，往往有多条日志项。而且日志项的索引值是连续的。

1.2 日志复制

你可以把Raft日志复制理解成一个优化后的二阶段提交（将二阶段优化成一阶段），减少了一半的往返消息，也就是降低了一半的消息延迟。那日志复制的具体过程是什么呢？

首先，领导者进入第一阶段，通过日志复制（AppendEntries）RPC 消息，将日志项复制到集群其他节点。

接着，如果领导者接收到大多数”复制成功“的响应后，它将日志项应用到自己的状态机，并返回成功给客户端。如果领导者没有接收到大多数”复制成功“响应，那么就返回错误给客户端。

领导者将日志项应用到它的状态机，怎么没通知跟随者应用日志项呢？

这是 Raft 的一个优化，领导者不直接发送消息通知其他节点应用日志项。因为领导者的日志复制 RPC 消息或心跳消息，包含了当前最大的，将会被提交（Commit）日志项索引值。所以通过日志复制RPC消息或心跳消息，跟随者就可以知道领导者的日志提交位置信息。

因此，当其他节点接收到领导者心跳信息，或者新的日志复制RPC消息后，就会将日志项应用到它的状态机。而这个优化，降低了处理客户端请求的延迟，将二阶段提交优化为一阶段提交，降低了一半的消息延迟。

接收到客户端请求后，领导者基于客户端请求中的指令，创建一个新日志项，并附加到本地日志中。
领导者通过日志复制 RPC，将新的日志复制到其他服务器。
当领导者将日志项，成功复制到大多数服务器上时，领导者会将日志项应用到它的状态机中。
领导者将执行结果返回给客户端。
当跟随者接收到心跳信息，或者新的日志复制 RPC 消息后，如果跟随者发现领导者已经提交了某条日志项，而它还没有，那跟随者就将这条日志项应用到本地状态机。

不过，这是一个理想状态下的日志复制过程。在实际环境中，复制日志的时候，你可能会遇到进程崩溃、服务器宕机等问题，这些问题会导致日志不一致。那么在这种情况下，Raft 算法是如何处理不一致日志，实现日志的一致的呢？

1.3 如何实现日志一致？

在 Raft 算法中，领导者通过强制跟随者直接复制自己的日志项，处理不一致日志。也就是说，Raft 是通过以领导者的日志为准，来实现各节点日志一致的。具体有两个步骤：

首先，领导者通过日志复制 RPC 的一致性检查，找到跟随节点上，与自己相同的日志项的最大索引值。也就是说，这个索引值之前的日志，领导者和跟随者是一致的，之后的日志是不一致的。
然后，领导者强制跟随者更新覆盖不一致的日志项，实现日志的一致。

看下详细流程

PrevLogEntry：表示当前要复制的日志项，前面一条日志项的索引值。比如在图中，如果领导者将索引值为 8 的日志项发送给跟随者，那么此时 PrevLogEntry 值为 7。
PrevLogTerm：表示当前要复制的日志项，前面一条日志项的任期编号，比如在图中，如果领导者将索引值为 8 的日志项发送给跟随者，那么此时 PrevLogTerm 值为 4

领导者通过日志复制 RPC 消息，发送当前最新日志项到跟随者（假设当前需要复制的日志项是最新的），这个消息的 PrevLogEntry 值为 7，PrevLogTerm 值为 4。
如果跟随者在它的日志中，找不到与 PrevLogEntry 值为 7、PrevLogTerm 值为 4 的日志项，也就是说它的日志和领导者的不一致了，那么跟随者就会拒绝接收新的日志项，并返回失败信息给领导者。
这时，领导者会递减要复制的日志项的索引值，并发送新的日志项到跟随者，这个消息的 PrevLogEntry 值为 6，PrevLogTerm 值为 3。
如果跟随者在它的日志中，找到了 PrevLogEntry 值为 6、PrevLogTerm 值为 3 的日志项，那么日志复制 RPC 返回成功，这样一来，领导者就知道在 PrevLogEntry 值为 6、PrevLogTerm 值为 3 的位置，跟随者的日志项与自己相同。
领导者通过日志复制 RPC，复制并更新覆盖该索引值之后的日志项（也就是不一致的日志项），最终实现了集群各节点日志的一致。

从上面步骤中可以看到，领导者通过日志复制 RPC 一致性检查，找到跟随者节点上与自己相同日志项的最大索引值，然后复制并更新覆盖该索引值之后的日志项，实现了各节点日志的一致。需要你注意的是，跟随者中的不一致日志项会被领导者的日志覆盖，而且领导者从来不会覆盖或者删除自己的日志。

二、成员变更

Raft 是共识算法，对集群成员进行变更时（比如增加 2 台服务器），会不会因为集群分裂，出现 2 个领导者呢？

的确会出现这个问题，因为 Raft 的领导者选举，建立在“大多数”的基础之上，那么当成员变更时，集群成员发生了变化，就可能同时存在新旧配置的 2 个“大多数”，出现 2 个领导者，破坏了 Raft 集群的领导者唯一性，影响了集群的运行。

而关于成员变更，不仅是 Raft 算法中比较难理解的一部分，非常重要，也是 Raft 算法中唯一被优化和改进的部分。比如，最初实现成员变更的是联合共识（Joint Consensus），但这个方法实现起来难，后来 Raft 的作者就提出了一种改进后的方法，单节点变更（single-server changes）。

先介绍一下“配置”。配置是成员变更中一个非常重要的概念，可以这么理解：他就是再说集群是哪些节点组成的，是集群各节点地址信息的集合。比如节点 A、B、C 组成的集群，那么集群的配置就是[A、B、C]集合。

假设我们有一个由节点A、B、C组成的Raft集群，现在我们需要增加副本数，增加两个副本（也就是增加两台服务器），扩展为由节点A、B、C、D、E，5个节点组成的新集群。