脚本宝典收集整理的这篇文章主要介绍了Hashicorp Raft实现和API分析，脚本宝典觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。

1. Hashicorp Raft实现分析

在raft算法中，典型的领导者选举在本质上是节点状态的变更。具体到raft源码中，领导者选举的入口函数就是run()，在raft.go中以一个单独的协程运行，来实现节点状态的变更

在下面的实现代码中，可以看到Follower、Candidate和Leader三个节点状态对应的功能都被抽象为了一个函数runXxx()

func (r *Raft) run() {
	for {
		select {
		case <-r.shutdownCh:
			r.setLeader("")
			return
		default:
		}

		swITch r.getstate() {
		case Follower:
			r.runFollower()
		case Candidate:
			r.runCandidate()
		case Leader:
			r.runLeader()
		}
	}
}

 

1.1 数据结构

每个节点都有其自己的状态，也就是三种角色。节点状态相关的数据结构和定义，在state.go中实现的，定义为数据结构RaftState，是一个32位只读整型：

tyPE RaftState uint32
const (
        Follower RaftState = iota
        Candidate
        Leader
        Shutdown
)

 

需要注意的是，也存在一些需要使用字符串格式的节点状态的场景，比如在日志输出中，这时可以使用RaftState.String()函数来实现

在raft中，每个节点都需要维护自己的信息，比如任期编号、索引值等

raftState是一个结构体，是表示节点信息的一个大数据结构，里面包含了只属于本节点的信息，比如节点的当前任期号、最新提交的日志项的索引值、存储中最新日志项的索引值和任期编号、当前节点的状态等：

type raftState struct {
        // 当前任期编号
        currentTerm uint64

        // 最大被提交的日志项的索引值
        commitIndex uint64

        // 最新被应用到状态机的日志项的索引值
        lastApplied uint64

        // 存储中最新的日志项的索引值和任期编号  
        lastLogindex uint64
        lastLOGTerm  uint64

        // 当前节点的状态
        state RaftState

        ......
}

 

在分布式系统中要实现领导者选举，最重要的内容是实现RPC消息，因为领导者选举的过程就是一个RPC通信的过程

RPC消息相关的数据结构是在commands.go中定义的，比如日志复制RPC的请求消息，对应的数据结构为AppendEntriesRequest，里面包含了raft算法论文中约定的字段，比如以下内容：

• Term：当前的任期编号
• PrevLogEntry：当前要复制的日志项，前面一条日志项的索引值
• PRevLogTerm：当前要复制的日志项，前面一条日志项的任期编号
• Entries：新日志项

type AppendEntriesRequest struct {
        // 当前的任期编号，和领导者信息（包括服务器ID和地址信息）
        Term   uint64
        Leader []byte

        // 当前要复制的日志项，前面一条日志项的索引值和任期编号
        PrevLogEntry uint64
        PrevLogTerm  uint64

        // 新日志项
        Entries []*Log

        // 领导者节点上的已提交的日志项的最大索引值
        LeaderCommitIndex uint64
}

 

1.2 领导选举

首先，在初始状态下，集群中所有的节点都处于跟随者状态，函数runFollower()运行，大致的执行步骤为：

1. 根据配置中心的心跳超时时长，调用randomTimeout()函数来获取一个随机值，用以设置心跳超时时间间隔
2. 进入到for循环中，通过select实现多路IO复用，周期性获取消息和处理。如果步骤1中设置的心跳计时器发生超时，执行步骤3
3. 如果等到信条信息未超时，执行步骤4，如果等待心跳信息超时，执行步骤5
4. 执行continue语句，开始一次新的for循环
5. 设置节点状态为候选人，并退出runFollower()函数

当节点推举自己为候选人之后，执行runCandidate()函数，大致的执行步骤如下所示：

1. 首先调用electSelf()发起选举，给自己投一张选票，并向其他节点发送请求投票RPC消息，请求他们选举自己为领导者。然后调用randomTimeout()函数，获取一个随机值，设置选举超时时间
2. 进入到for循环中，通过select实现多路IO复用，周期性获得消息和处理。如果发生了选举超时，执行步骤3，如果得到了投票信息，执行步骤4
3. 发现了选举超时，退出runCandidate()函数，然后再重新执行runCandidate()函数，发起新一轮的选举
4. 如果候选人在执行时间内赢得了大多数选票，那么候选人将当选为领导者，调用setState()函数，将自己的状态变更为领导者，并退出runCandidate()函数

当节点当选为候选人之后，函数runLeader()就执行了，大致的执行步骤如下所示：

1. 调用startStopReplication()，执行日志复制功能
2. 启动新的协程，调用replicate()函数，执行日志复制功能
3. 接着在replicate()函数中，启动一个新的协程，调用heartbeat()函数，执行心跳功能
4. 在heartbeat()函数中，周期性地发送心跳消息，通知其他节点我是领导者，不需要新的选举

其实，实现raft的领导者选举并不难，领导选举的本质就是节点的状态变更

 

1.3 日志复制

首先应该明确日志复制是由领导者发起的，跟随者来接收的

领导者复制日志和跟随者接收日志的入口函数，分别应该在runLeader()和runFollower()函数中调用的

• 领导者日志复制的入口函数为startStopReplication()，在runLeader()中，以r.startStopReplication()形式被调用，作为一个单独的协程运行
• 跟随者接收日志的入口函数为processRPC()，在runFollower()中以r.processRPC(rpc)的形式被调用，用来处理日志复制RPC的消息

一条日志项主要包含了三种信息，分别是指令、索引值、任期编号，而在Hashicorp Raft的实现中，日志对应的数据结构和函数接口是在log.go中实现的。其中，日志项对应的数据结构是结构体类型的，就像下面的样子：

type Log struct {
	Index      uint64  // 索引值
	Term       uint64  // 任期编号
	Type       LogType // 日志项类别        
	Data       []byte  // 指令
	extensions []byte  // 扩展信息
}

 

与协议中的定义不同，日志项对应的数据结构中，包含了LogType和Extensions两个额外的字段：

• LogType可用于标识不同用途的日志，比如使用LogCommand标识指令对应的日志项，使用Logconfiguration表示成员变更配置对应的日志项
• Extensions可用于在指定日志项中存储一些额外的信息

日志复制是由领导者发起的，在runLeader()函数中直行，主要有如下几个步骤：

1. 在runLeader()函数中，调用startStopReplication()函数，执行日志复制功能
2. 启动一个新协程，调用replicate()函数，执行日志复制相关的功能
3. 在replicate()函数中，调用replicateTo()函数，执行步骤4，如果开启了流水线复制模式，执行步骤5
4. 在replicateTo()函数中，进行日志复制和日志一致性检测，如果日志复制成功，则设置s.allowPipeline = true，开启流水线复制模式
5. 调用pipelineReplicate()函数，采用更搞笑的流水线方式进行日志复制

在不需要进行日志一致性检测，复制功能已经正常运行的时候，开启流水线复制模式，目标是在环境正常的情况下，提升日志复制性能

如果在日志复制的过程中出错了，就进入RPC复制模式，继续调用replicateTo()函数，进行日志复制

 

领导者完成日志复制之后，跟随者会接收日志并开始处理日志

跟随者处理日志是在runFollower()函数中执行的，主要有这样几个步骤：

• 在runFollower()函数中，调用processRPC()函数，处理接收到的RPC消息
• 在processRPC()函数中，调用appendEntries()函数，处理接收到的日志复制RPC请求
• appendEntries()函数，是跟随者处理日志的核心函数。在步骤3.1中，比较日志一致性；在步骤3.2中，将新日志项存放到本地；在步骤3.3中，根据领导者最新提交的日志项索引值，来计算当前需要被应用的日志项，并应用到本地状态机

 

2. Hashicorp Raft API

API手册：https://pkg.go.dev/github.COM/hashicorp/raft

 

2.1 创建Raft节点

在Hashicorp Raft中，可以通过NewRaft()函数来创建一个raft节点

NewRaft()是非常核心的函数，是raft节点的抽象实现，其函数签名如下：

func NewRaft(
        conf *Config, 
        fsm FSM, 
        logs LogStore, 
        stable StableStore, 
        snaps SnapshotStore, 
        trans Transport) (*Raft, error)

 

从这段代码中，可以看到我们创建一个raft节点所需要的参数：

• Config：节点的配置信息
• FSM：有限状态机
• LogStore：用来存储raft的日志
• StableStore：稳定存储，用来存储raft集群的节点信息
• SnapshotStore：快照存储，用来存储节点的快照信息
• Transport：raft节点之间的通信通道

这六种参数决定了raft节点的配置、通信、存储、状态机操作等核心信息，所以要注意是如何创建这些参数信息的

 

2.1.1 Config@H_181_360@

Config是节点的配置信息，可以通过DefaultConfig()来创建默认配置信息，然后按需修改对应的配置项

有时候需要根据使用场景来调整配置，比如：

• 在生产环境下，可以将LogLevel从DEBUG调整为WARN或者ERROR
• 如果部署环境中网络拥堵，可以适当调大HeartbeatTimeout的值，比如从1s调整为1.5s，避免频繁的领导者选举

 

2.1.2 FSM

FSM是日志处理的核心实现，借助Golang Interface的泛型编程能力，应用程序可以实现自己的Apply(*Log)、Snapshot()、Restore(io.ReadCloser)这三个函数，分别实现将日志应用到本地状态机、生成快照和根据快照恢复数据的功能

 

2.1.3 LogStore

LogStore存储的是raft日志，可以利用raft-boltdb来实现底层存储，持久化存储数据

raft-boltdb：https://github.com/hashicorp/raft-boltdb

NewBoltStore()函数只支持一个参数，也就是文件路径

logStore, err := raftboltdb.NewBoltStore(filepath.Join(raftDir, "raft-log.db"))

 

2.1.4 StableStore

StableStore同样存储的节点的关键状态信息，比如当前任期号、最新投票时的任期号等，同样可以使用boltdb来实现底层存储

stableStore, err := raftboltdb.NewBoltStore(filepath.Join(raftDir, "raft-stable.db"))

 

2.1.5 SnapshotStore

SnapshotStore存储的是快照信息，也就是压缩后的日志数据

在Hashicorp Raft中提供了三种快照的存储方式，它们分别是：

• DiscardsnapshotStore：不存储，忽略快照，一般用于测试
• FileSnapshotStore：文件持久化存储
• InmemsnapshotStore：内存存储，不持久化，重启程序数据丢失

一般建议选择文件持久化存储，也就是使用NewFileSnapshotStore()函数

其支持三个参数，也就是说，除了指定存储路径raftDir，还需要指定需要保留的快照副本的数量retainSnapshotCount以及日志输出的方式

snapshots, err := raft.NewFileSnapshotStore(raftDir, retainSnapshotCount, os.Stderr)

 

2.1.6 Transport

Transport指的是raft集群内部节点之间的通信机制，节点之间需要通过这个通道来进行日志同步、领导者选举等

Hashicorp Raft支持两种方式：

• 基于TCP协议的TCPTransport，可以跨机器跨网络通信
• 基于内存的InmemTransport，在内存中通过Channel来通信

NewTCPTransport()函数支持 5 个参数，也就是，指定创建连接需要的信息。比如，要绑定的地址信息（raftBind、addr）、连接池的大小（maxpool）、超时时间（timeout），以及日志输出的方式，一般而言，将日志输出到标准错误 IO 就可以了

addr, err := net.ResolveTCPAddr("tcp", raftBind)
transport, err := raft.NewTCPTransport(raftBind, addr, maxPool, timeout, os.Stderr)

 

2.2 增加集群节点

集群最开始的时候，只有一个节点，让第一个节点通过bootstrap的方式启动，它启动后成为领导者：

raftNode.BootstrapCluster(configuration)

 

BootstrapCluster()函数只支持一个参数，也就是raft集群的配置信息，因为此时只有一个节点，所以配置信息为这个节点的地址信息

后续节点在启动的时候，可以通过向第一个节点发送加入集群的请求，然后加入集群中

具体来说，先启动的节点收到请求后，获取对方的地址然后调用AddVoter()把新节点加入到集群就可以了

raftNode.AddVoter(id, addr, prevIndex, timeout)

 

AddVoter()函数支持四个参数，使用时一般只需要设置服务器ID信息和地址信息，其他参数使用默认值就可以

• id：服务器ID信息
• addr：地址信息
• prevIndex：前一个集群配置的索引值，一般设置为0，使用默认值
• timeout：在完成集群配置的日志项添加前，最长等待多久，一般设置为0，使用默认值

也可以通过AddNonvoter()，将一个节点加入到集群中，但是不赋予它投票权，让它只接收日志记录

 

2.3 移除集群节点

通过RemoveServer()函数来移除节点，具体代码如下：

raftNode.RemoveServer(id, prevIndex, timeout)

 

RemoveServer()函数支持三个参数，使用时一般只需要设置服务器ID信息，其他参数使用默认值就可以：

• id：服务器ID信息
• prevIndex：前一个集群配置的索引值，一般设置为0，使用默认值
• timeout：在完成集群配置的日志项添加前，最长等待多久，一般设置为0，使用默认值

RemoveServer()函数必须运行在领导者节点上，否则会报错

 

2.4 查看节点状态

通过Raft.Leader()函数，查看当前领导者的地址

通过Raft.State()函数，查看当前节点的状态（leader/candidate/follower）

比如通过下面的代码判断当前节点是不是领导者：

func isLeader() bool {
       return raft.State() == raft.Leader
}

 

参考：

https://time.geekbang.org/column/article/213872

https://time.geekbang.org/column/article/217049

https://github.com/hashicorp/raft

https://pkg.go.dev/github.com/hashicorp/raft

脚本宝典总结

以上是脚本宝典为你收集整理的Hashicorp Raft实现和API分析全部内容，希望文章能够帮你解决Hashicorp Raft实现和API分析所遇到的问题。

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