共識Raft：如何保證多機房數據的一致性？
當機房 A 修改了一條數據的同時，機房 B 也對該數據進行了更新，Otter 會通過合并邏輯來處理沖突的數據行或字段，以達到合并效果。為了避免這種沖突，我們在上節課對客戶端提出了要求：用戶客戶端在一定時間內只能連接一個機房。然而，如果業務對“事務和強一致性”有極高的需求，例如庫存不允許超賣的場景，通常只有兩種選擇：一種是將服務部署為本地服務，但這并不適用于所有業務；另一種是使用多機房架構，但必須采用分布式強一致性算法以確保多個副本之間的一致性。
在業界，最知名的分布式強一致性算法是 Paxos。盡管它的原理非常抽象，經過多次修改后往往會與最初設計產生很大偏離，使得很多人難以判斷這些修改是否合理。通常需要一到兩年的實踐經驗才能完全掌握該算法。隨著對分布式多副本同步需求的增加，Paxos 的抽象性已無法完全滿足市場需求，因此 Raft 算法應運而生。相比于 Paxos，Raft 更易于理解，同時能夠保證操作的順序一致性，因此被廣泛應用于分布式數據服務中，像 etcd 和 Kafka 等知名基礎組件都使用了 Raft 算法。
如何選舉 Leader？
圖片
如圖所示，我們啟動了五個 Raft 分布式數據服務節點：S1、S2、S3、S4 和 S5。每個節點可以處于以下三種狀態之一：
- Leader：負責處理數據修改，并主動將變更同步到其他 Follower 節點。
- Follower：接收并應用 Leader 推送的變更數據。
- Candidate：當集群中沒有 Leader 時，Follower 節點會進入選舉模式。
如果某個 Follower 節點在規定時間內未收到 Leader 的心跳信號，則意味著當前 Leader 可能已失效，集群無法繼續更新數據。在這種情況下，Follower 節點會進入選舉模式，并在多個 Follower 節點之間選出一個新的 Leader，確保服務集群中始終有一個 Leader，確保數據變更的唯一決策進程。
那么 Leader 是如何選舉出來的呢？在進入選舉模式后，這五個節點會各自隨機等待一段時間。等待時間一到，當前節點會先為自己投一票，并將其任期（term）加 1（如圖中的 term:4 表示第四任 Leader），然后通過發送 RequestVote RPC（即請求投票的遠程過程調用）向其他節點拉票。
圖片
S1失去聯系，S5最先超時發起選舉
當服務節點收到投票請求時，如果該請求節點的任期和日志同步進度都領先或相同，則會向其投票，并將自己的當前任期更新為新的任期。在此期間，收到投票請求的節點將不會再發起投票，而是等待其他節點的投票邀請。需要注意的是，每個節點在同一任期內只能投出一票。
如果所有節點在選舉過程中都未獲得多數票（即超過半數的票數），則在選舉超時后，節點會將任期加 1 并重新發起選舉。最終，獲得多數票且最早結束選舉倒計時的節點將當選為新的 Leader。該 Leader 隨即廣播通知其他節點，并同步新的任期和日志進度。
在成為 Leader 后，新的 Leader 會定期發送心跳信號，確保各個 Follower 節點保持連接狀態，不因超時而進入選舉模式。在選舉過程中，如果有節點收到了前一任 Leader 的心跳信號，便會停止當前的選舉并拒絕新的選舉請求。選舉結束后，所有節點進入數據同步狀態，確保日志一致性。
如何保證多副本寫一致？
當服務節點收到投票請求時，如果該請求節點的任期和日志同步進度都領先或相同，則會向其投票，并將自己的當前任期更新為新的任期。在此期間，收到投票請求的節點將不會再發起投票，而是等待其他節點的投票邀請。需要注意的是，每個節點在同一任期內只能投出一票。
如果所有節點在選舉過程中都未獲得多數票（即超過半數的票數），則在選舉超時后，節點會將任期加 1 并重新發起選舉。最終，獲得多數票且最早結束選舉倒計時的節點將當選為新的 Leader。該 Leader 隨即廣播通知其他節點，并同步新的任期和日志進度。
在成為 Leader 后，新的 Leader 會定期發送心跳信號，確保各個 Follower 節點保持連接狀態，不因超時而進入選舉模式。在選舉過程中，如果有節點收到了前一任 Leader 的心跳信號，便會停止當前的選舉并拒絕新的選舉請求。選舉結束后，所有節點進入數據同步狀態，確保日志一致性。
圖片
具體來說，當 Leader 成功修改數據后，它會生成一條對應的日志，并將該日志發送給所有 Follower 節點進行同步。只要超過半數的 Follower 返回同步成功的反饋，Leader 就會將該預提交的日志正式提交（commit），并向客戶端確認數據修改成功。
在下一個心跳中，Leader 會通過消息中的 leader commit 字段，將當前最新提交的日志索引（Log index）告知各 Follower 節點。Follower 節點依據該提交的索引更新數據，僅對外提供被 Leader 最終提交的數據，未被提交的數據不會被持久化或展示。
如果在數據同步期間，客戶端繼續向 Leader 發送其他修改請求，這些請求會進入隊列等待處理，因為此時 Leader 正在等待其他節點的同步響應，導致暫時的阻塞。
圖片
不過，這種阻塞等待的設計使得 Raft 算法對網絡性能的依賴性較強，因為每次數據修改都需要向多個節點發出并發請求，等待大多數節點成功同步。最糟糕的情況是，返回的往返時延（RTT）會受到最慢節點的網絡響應時間影響，例如“兩地三中心”的一次同步時間可能達到約 100ms。此外，由于主節點只有一個，這限制了 Raft 服務的整體性能。
為了解決這個問題，我們可以通過減少數據量和對數據進行切片來提升集群的修改性能。需要注意的是，當大多數 Follower 與 Leader 的日志進度差異過大時，數據變更請求將會處于等待狀態，直到超過一半的 Follower 與 Leader 的進度一致后，才會返回修改成功的結果。當然，這種情況并不常見。
服務之間如何同步日志進度？
講到這我們不難看出，在 Raft 的數據同步機制中，日志發揮著重要的作用。在同步數據時，Raft 采用的日志是一個有順序的指令日志 WAL（Write Ahead Log），類似 MySQL 的 binlog。該日志中記錄著每次修改數據的指令和修改任期，并通過 Log Index 標注了當前是第幾條日志，以此作為同步進度的依據。
在 Raft 中，Leader 節點的日志是永久保留的，所有 Follower 節點會與 Leader 保持完全一致。如果出現差異，Follower 的日志將被強制覆蓋以與 Leader 同步。此外，每條日志記錄都經過“寫入”和“提交”（commit）兩個階段。在選舉過程中，每個節點會基于自身未提交的日志索引（Log Index）進度優先選擇進度最靠前的節點，從而確保當選的 Leader 擁有最新、最完整的數據。
在 Leader 任期內，它會按順序向各 Follower 節點推送日志以實現同步。若 Leader 的同步進度領先于某個 Follower，該 Follower 將拒絕同步請求。收到拒絕反饋后，Leader 會從日志末尾向前回溯，找出 Follower 未同步或存在差異的日志部分，然后逐條推送覆蓋，直到 Follower 與 Leader 保持一致。
圖片
Leader 和 Follower 的日志同步進度是通過日志索引（index）來確認的。Leader 對日志的內容和順序擁有絕對的決策權，當發現自己的日志與某個 Follower 的日志存在差異時，為了確保多個副本的數據完全一致，Leader 會強制覆蓋該 Follower 的日志。
那么，Leader 是如何識別 Follower 的日志與自己的日志之間的差異呢？在向 Follower 同步日志時，Leader 會同時提供自己上一條日志的任期和索引號，與 Follower 當前的同步進度進行比較。對比主要涉及兩個方面：
- 當前日志對比：Leader 會對比自己和 Follower 的當前日志中的索引、多條操作日志和任期。
- 上一條日志對比：Leader 會對比自己和 Follower 的上一條日志的索引和任期。
如果以上任意一個方面存在差異，Leader 就會認為 Follower 的日志與自己的日志不一致。在這種情況下，Leader 會逐條倒序對比日志，直到找到日志內容和任期完全一致的索引，然后從這個索引開始按順序向下覆蓋。
在日志同步期間，Leader 只會提交其當前任期內的數據，之前任期的數據則依賴日志同步來逐步恢復?？梢钥吹?，這種逐條推送的同步方式效率較低，特別是對新啟動的服務并不友好。因此，Leader 會定期生成快照，將之前的修改日志記錄合并，以降低日志的大小。同時，進度差距過大的 Follower 會從 Leader 的最新快照中恢復數據，并按快照最后的索引追趕進度。
如何保證讀取數據的強一致性？
通過前面的講解，我們了解了 Leader 和 Follower 之間的同步機制，那么從 Follower 的角度來看，它又是如何確保自己對外提供的數據始終是最新的呢？這里有一個小技巧：當 Follower 收到查詢請求時，會同時向 Leader 請求當前最新提交的日志索引（commit log index）。如果這個日志索引大于 Follower 當前的同步進度，就意味著 Follower 的本地數據不是最新的。此時，Follower 會從 Leader 獲取最新的數據并返回給客戶端。
由此可見，保持數據的強一致性需要付出較大的代價。
圖片
你可能會好奇：如何在業務使用時保證讀取數據的強一致性呢？其實我們之前說的 Raft 同步等待 Leader commit log index 的機制，已經確保了這一點。我們只需要向 Leader 正常提交數據修改的操作，Follower 讀取時拿到的就一定是最新的數據。
總結
很多人都說 Raft 是一個分布式一致性算法，但實際上 Raft 算法是一個共識算法（多個節點達成共識），它通過任期機制、隨機時間和投票選舉機制，實現了服務動態擴容及服務的高可用。通過 Raft 采用強制順序的日志同步實現多副本的數據強一致同步，如果我們用 Raft 算法實現用戶的數據存儲層，那么數據的存儲和增刪改查，都會具有跨機房的數據強一致性。這樣一來，業務層就無需關心一致性問題，對數據直接操作，即可輕松實現多機房的強一致同步。
