pre拿到三周了就没有不回消息怎么办了，什么情况呢

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2020-04-13 11:04 标签： 不回消息怎么办

        拜占庭将军问题：在已知有成员鈈可靠的情况下其余忠诚的将军需要在不受叛徒或间谍的影响下达成一致的协议。Raft算法是解决其问题的方案之一

Raft算法 - 易于理解的一致性算法。

        Raft算法是一种用于管理复制日志的一致性算法其功能与 Paxos算法相同类似，但其算法结构和 Paxos算法不同在设计Raft算法时设计者就将易于悝解作为其目标之一，这使得Raft算法更易于构建实际的系统大幅度减少了工程化的工作量，也方便开发者此基础上进行扩展

        管理复制日誌：一致性算法是从复制状态机的背景下提出的，复制状态机通常都是基于复制日志实现的这个日志可以理解为一个比喻，相当于一个指令保证复制日志相同即一致性算法的工作。

Raft 通过选举一个leader然后给予他全部的管理复制日志的责任来实现一致性。

1. 三种状态：领导者、跟随者、候选者；

每个server即在这三个身份之间进行切换通过选举影响身份变换。

处理所有客户端的请求（写入请求、只读请求）定期姠跟随者发送心跳不回消息怎么办。

不会发送任何请求只是简单地响应来自 Leader或者 Candidate的请求，不处理客户端请求

由 Follower节点转换而来的。长时間没有收到领导者发送的心跳不回消息怎么办时会选举产生新的领导者。

三个状态之间的转换即选举过程具体的选举过程之后讲解，狀态转换图如下：

        由于机器的物理时间是不可靠的因此需要一个逻辑时间，称之为任期实际上任期就是一个全局的、连续递增的整数，在Raft协议中每进行一次选举任期加一，在每个节点中都会记录当前的任期值每一个任期都是从一次选举开始的，在选举时会出现一個或者多个 Candidate节点尝试成为 Leader节点，如果其中一个 Candidate节点赢得选举则该节点就会切换为 Leader状态并成为该任期的 Leader节点，直到该任期结束

  • 节点有可能观察不到任何一次选举或者任期。
  • 任期充当逻辑时钟服务器节点可以通过任期号查明过期的领导者或过期的信息。
  • 每个节点存储当前任期号单调递增。
  • 服务器之间的每次通信都会交换当前任期号。
  • 如果一个服务器的当前任期号比其他人小则更新自己。
  • 如果一个候選人或者领导人发现自己的任期号过期了立刻将自己变成跟随者状态。
  • 如果一个节点收到一个过期的任期号的请求直接拒绝。

控制选舉发生的两个时间控制：选举超时时间以及心跳超时时间

        每个 Follower节点在接收不到领导者的心跳不回消息怎么办之后，并不会立即发起新一輪选举而是需要等待一段时间之后才切换成 Candidate状态发起新一轮选举。这段等待时长就是这里所说的选举超时时间election timeout该时间一般置为150ms~300ms之间的隨机数。

Leader节点出现故障导致其任期过期 Follower节点会转换成 Candidate状态，发起新一轮的选举

在选举过程中，发起选举的节点首先会递增自己的任期徝并将自己的选票投给自己并会向集群中其他节点发送选举请求以获取其选票，其他节点均未投出新发起任期的选票时会在接收到发起选举的节点的选举请求后会将选票投给该节点，同时递增自身记录的Term值并将选举自己的定时器重置，防止一个任期中同时出现多个 Candidate节點导致选举失败。

  • 有两个或两个以上的选举计时器同时过期

Leader节点在这种情况下，这个任期会以选举失败结束随着时间的流逝，当任意节点的选举计时器到期之后会再次发起新一轮的选举。而election timeout是在一个时间区间内取的随机数所以在配置合理的时候，该情况多次出现嘚概率并不大（对应上图中的任期3 - 任期4）

        领导者宕机后，其他节点在新的任期中选举出新的领导者节点当之前的领导者节点恢复时，收到新的领导者节点发送的心跳包此时接收的不回消息怎么办的任期号大于本身记录的任期号，则该节点更新自身记录的任期号同时會切换为 Follower状态并重置选举计时器。当某个节点接收到的不回消息怎么办所携带的任期号大于当前节点本身记录的任期号那么该节点会更噺自身记录的任期号，同时会切换为 Follower状态并重置选举计时器这是Raft算法中所有节点都要遵守的一条准则。

  • 网络分区的Leader选举

        如果网络分区时 Leader节点划分到节点较多的分区中，如图2-23所示此时节点较少的分区中，会有节点的选举计时器超时切换成 Candidate状态并发起新一轮的选举。但昰由于该分区中节点数不足半数所以无法选举出新的 Leader节点。待一段时间之后该分区中又会出现某个节点的选举计时器超时，会再次发起新一轮的选举循环往复，从而导致不断发起选举Term号不断增长。

        在Raft协议中对这种情况有一个优化当某个节点要发起选举之前，需要先进入一个叫作PreVote的状态在该状态下，节点会先尝试连接集群中的其他节点如果能够成功连接到半数以上的节点，才能真正发起新一轮嘚选举

Leader节点在收到半数以上的 Follower节点响应不回消息怎么办之后，会对客户端的请求进行应答最后， Leader会提交客户端的更新操作该过程会發送 Append Entries不回消息怎么办到 Follower节点，通知 Follower节点该操作已经提交同时 Leader节点和 Follower节点也就可以将该操作应用到自己的状态机中。

完成日志复制的数据結构

表示的是当前节点已知的、最大的、已提交的日志索引值

表示的是当前节点最后一条被应用到状态机中的日志索引值

Entries不回消息怎么办Φ包含哪些日志记录为此， Leader节点会维护 nextIndex[]和matchIndex[]两个数组这两个数组中记录的都是日志索引值。

表示记录了需要发送给每个 Follower节点的下一条日誌的索引值

表示记录了已经复制给每个Follower节点的最大的日志索引值

nextIndex开始的所有日志之后，Leader节点会检测该 Follower节点返回的相应响应如果成功则哽新相应该 Follower节点对应的nextIndex值和 matchIndex值；如果因为日志不一致而失败，则减少 nextIndex值重试直到节点返回追加成功的响应，之后进入正常追加不回消息怎么办记录的流程（Follower节点自身与不回消息怎么办中的index进行比较）

当Leader节点并未发生过切换，所以Leader节点始终准确地知道节点C对应nextlndex值和matchlndex值若丅图在节点C故障恢复后（日志缺失），Leader节点A宕机后重启并且导致节点B成为新任期(Term=2)的Leader节点，则此时节点B并不知道旧Leader节点中记录的nextlndex[]和matchlndex[]信息所以新Leader节点会重置nextlndex[]和matchlndex[]，其中会将nextlndex[]全部重置为其自身Log的最后一条己提交日志的Index值而matchlndex[]全部重置为0。（为此才会导致：上述所说的日志不一致洏失败则减少

对于选举Leader的补充

        保证了己提交的日志记录不会丢失，Follower节点还需要比较该Candidate节点的日志记录与自身的日志记录拒绝那些日志沒有自己新的Candidate节点发来的投票请求，确保将选票投给包含了全部己提交日志记录的Candidate节点

Candidate节点为了成为Leader节点，必然会在选举过程中向集群Φ半数以上的节点发送选举请求因为己提交的日志记录必须存在集群中半数以上的节点中，这也就意味着每一条己提交的日志记录肯定茬这些接收到节点中的至少存在一份也就是说，记录全部己提交日志的节点和接收到Candidate节点的选举请求的节点必然存在交集

        在比较两个節点的日志新旧时，Raft协议通过比较两节点日志中的最后一条日志记录的索引值和任期号以决定谁的日志比较新：首先会比较最后一条日誌记录的任期号，如果最后的日志记录的任期号不同那么任期号大的日志记录比较新；如果最后一条日志记录的任期号相同，那么日志索引较大的比价新

客户端与集群的交互过程以及日志复制

（1）当客户端初次连接到集群时，会随机挑选一个服务器节点进行通信

（2）洳果客户端第一次挑选的节点不是Leader节点，那么该节点会拒绝客户端的请求并且将它所知道的Leader节点的信息返回给客户端。

（3）当客户端连接到Leader节点之后即可发送不回消息怎么办进行交互。

（4）如果在交互过程中Leader节点宕机那么客户端的请求会超时，客户端会再次随机挑选集群中的节点并从步骤1重新开始执行。

【注意】出现网络分区之后若leader节点无法将请求发送到集群中超过半数的节点上，该请求相应的ㄖ志记录也就无法提交从而导致无法给客户端返回相应的响应，客户端发往leader节点的请求将会超时

        分区网络恢复之后，由于之前的网络汾区节点的本地Log中可能存在未提交的日志记录，此时节点会回滚未提交的日志记录并重新复制新Leader节点的日志，来保证整个集群的日志┅致

在Raft协议的论文中，还给出了另一种proxy的方案：假设客户端连接到集群中的某个Follower节点该Follower节点会将客户端发送的所有请求转发给Leader节点进荇处理，当Leader节点响应Follower节点之后再由Follower节点响应客户端。当出现请求超时的情况时客户端同样需要随机选择新的节点进行连接。

分布式理論(六)—— Raft 算法：

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