分布式与一致性协议之Raft算法(四)

Raft算法

Raft是如何解决成员变更问题的

在日常工作中，你可能会遇到服务器故障的情况，这时你需要替换集群中的服务器。如果遇到需要改变数据副本数的情况，则需要增加或移除集群中的服务器。总的来说，在日常工作中，集群中的服务器数量是会发生变化的。也许你会问，Raft算法是共识算法，它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两个领导者呢？在我看来，的确会出现这个问题，因为Raft算法的领导者选举是建立在"大多数"的基础之上，那么当成员变更，集群成员发生变化时，就可能同时存在新旧配置的两个"大多数"，出现两个领导者，从而破坏了Raft集群的领导者唯一性，影响了集群的运行。成员变更不仅是Raft算法中比较难理解也非常重要的一部分，而且是Raft算法中唯一被优化和改进的部分。比如，最初成员变更的是联合共识(Joint Consensus)，但这个方法实现起来很难，后来Raft算法的作者就提出了一种改进后的方法，单节点变更(single-server change).

在分析之前，我们先介绍以下"配置"这个词。配置是成员变更中一个非常重要的概念，可以这样理解:配置用于说明集群由哪些节点组成，是集群各节点地址信息的集合。比如节点A、B、C组成的集群配置就是【A,B,C】集合。
假设有一个由节点A、B、C组成的Raft集群，现在我们需要增加数据副本数。即增加两个副本(也就是增加两台服务器)，扩展为由节点A、B、C、D、E这5个节点组成的新集群，如图所示。那么在集群配置变更时，Raft算法是如何保障集群稳定运行，而不出现两个领导者呢？老话说的好，认识问题，才能解决问题。为了更好地理解单节点变更地方法，我们先来看一看成员变更时到底会出现什么样的问题

成员变更问题

在我看来，上图所示的集群中进行成员变更的最大风险是，可能会同时出现两个领导者。比如在进行成员变更时，节点A、B、C之间发生了分区错误，节点A、B组成旧配置中的"大多数"，也就是变更前的3节点集群中的"大多数"，那么这时的领导者(节点A)依旧是领导者。然后，节点C和新节点D、E组成了新配置的"大多数"，也就是变更后的5节点集群中的"大多数"，它们可能会选举出新的领导者(比如节点C)。那么这时旧出现了同时存在两个领导者的情况，如图所示

两个领导者违背了"领导者的唯一性"的原则，进而影响到集群的稳定运行。如何解决这个问题呢？也许有人想到下面这种解决办法。
集群在启动时的配置是固定的，不存在成员变更，此时，Raft算法的领导者选举能保证只有一个领导者，也就是说，这时不会出现多个领导者的问题，那么我们是否可以先将集群关闭再启动新集群，即先关闭节点A、B、C组成的集群，待成员变更后，再启动由节点A、B、C、D、E组成的新集群?
在我看来，这个方法不可行。为什么呢？因为每次变更都要重启集群，意味着在集群变更期间服务不可用，这势必会影响用户体验。想象以下，你正在玩王者荣耀，但时不时会受到系统弹出的对话框，通知你，系统升级，游戏暂停3分钟。这种体验糟糕不糟糕?既然这种办法影响用户体验，根本行不通，那应该怎样解决成员变更的问题呢？最常用的方法就是单节点变更。

注意。
成员变更的问题主要在于成员变更时，可能存在新旧配置的两个"大多数"，导致集群中同时出现两个领导者，破坏了Raft算法的领导者的唯一性原则，影响了集群的稳定运行

如何通过单节点变更解决成员变更问题

单节点变更就是通过一次变更一个节点实现成员变更。如果需要变更多个节点，则需要执行多次单节点变更。比如在将3节点集群扩容为5节点集群时，你需要执行两次单节点变更，先将3节点集群变更为4节点集群，再将4节点集群变更为5节点集群，如图所示。

让我们回到前面的思考题，看看如何通过单节点变更的方法解决成员变更的问题。为了演示方便，我们假设节点A是领导者，如图所示。

目前的集群配置为【A,B,C】，我们先向集群中加入节点D,这意味着新配置为【A,B,C,D】。具体实现步骤如下:

• 1.第一步，领导者(节点A)向新节点(节点D)同步数据
• 2.第二步，领导者(节点A)将新配置【A,B,C,D】作为一个日志项复制到新配置中的所有节点(节点A、B、C、D)上，然后将新配置的日志项应用到本地状态机，完成单节点变更，如图所示。
  

变更完成后，集群配置变为【A,B,C,D】,我们再向集群中加入节点E，也就是说，新配置为【A,B,C,D,E】。具体实现步骤与上面类似。

• 1.第一步，领导者(节点A)向新节点(节点E)同步数据
• 2.第二步，领导者(节点A)将新配置【A,B,C,D,E】作为一个日志项复制到新配置中的所有节点(A、B、C、D、E)上，然后将新配置的日志项应用到本地状态机，完成单节点变更，如图所示。
  

这样一来，我们就通过一次变更一个节点的方式完成了成员变更，保证了集群中始终只有一个领导者，也保证了集群稳定运行，持续提供服务。
在正常情况下，不管旧的集群配置是怎么组成的，旧配置的"大多数"和新配置的"大多数"都会有一个节点是重叠的。也就是说，不会同时存在旧配置和新配置两个"大多数"。
如果你遇到这种情况，可以在领导者启动时创建一个NO_OP日志项(也就是空的日志项)，当领导者应用该NO_OP日志项后，再执行成员变更请求。具体实现可参考Hashicorp Raft的源码,也就是runLeader()函数，代码如下:

noop :=&logFuture{
log: Log{
Type:LogNoop,
},
}
r.dispatchLogs([*logFuture{noop}])
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当然，有的人会好奇"联合共识"，在我看来，联合共识难以实现，很少被Raft算法采用。比如，除了Logcabin外，目前还没有其他常用Raft算法采用这种方式。

注意。
因为联合共识实现起来复杂，所以绝大多数Raft算法采用的都是单节点变更的方法(比如Etcd、Hashicorp Raft)，其中，Hashicorp Raft单节点变更的实现是由Raft算法的作者迭戈安加罗(Diego Ongaro)设计的，很有参考价值