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图解分布式一致性算法

发布时间:2019-10-12 18:13 所属栏目:[优化] 来源:侯树成
导读:今天的文章,咱们会通过图的方式,来深入学习和理解分布式一致性的实现原理。 开始的时候,咱们先来灵魂一问:什么是分布式一致性? 你的应用是单节点吗? 你的系统用户多吗、支持扩容吗? 你的系统扩容后365棋牌官方网版_www.365棋牌游戏下载_365棋牌2018新版能保持一致吗? 你的系统是否使用Raft、Paxos? 是

今天的文章,咱们会通过图的方式,来深入学习和理解分布式一致性的实现原理。

开始的时候,咱们先来灵魂一问:什么是分布式一致性?

  • 你的应用是单节点吗?
  • 你的系统用户多吗、支持扩容吗?
  • 你的系统扩容后365棋牌官方网版_www.365棋牌游戏下载_365棋牌2018新版能保持一致吗?
  • 你的系统是否使用Raft、Paxos?
  • ……

是否理解都没关系,后面开始咱们的例子,通过图的方式,来描述一致性的工作原理。

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一、前奏

假设咱们有个系统。是个单节点的系统,只部署在一个实例上。可以把它理解成一个365棋牌官方网版_www.365棋牌游戏下载_365棋牌2018新版库服务(Database Server),实例上只有一个365棋牌官方网版_www.365棋牌游戏下载_365棋牌2018新版X,咱们后续的故事都是要围绕操作变更X的值开展的。

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咱们还有个客户端(Client),它要向节点 (Server) 写365棋牌官方网版_www.365棋牌游戏下载_365棋牌2018新版,这个时候应用代码写起来也简单,这个365棋牌官方网版_www.365棋牌游戏下载_365棋牌2018新版的一致性很容易保证。

图解分布式一致性算法

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写请求执行后,客户端和服务端的X365棋牌官方网版_www.365棋牌游戏下载_365棋牌2018新版都变成了8。

在用户量少的时候,还天天操心啥时候来个百万千万用户,等用户稍微一多起来才发现,原来的一个实例扛不住了。这个时候为了支持更多用户访问,又扩容出来了更多的实例。

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那么这下问题来了,当我们有多个实例节点间的时候,客户端向其中一个节点写了365棋牌官方网版_www.365棋牌游戏下载_365棋牌2018新版,如何再同步给其他节点呢?怎样保证节点间365棋牌官方网版_www.365棋牌游戏下载_365棋牌2018新版的一致性呢?这就是分布式一致性问题。

二、 Raft 协议概览

Raft 就是一个解决上述分布式一致性问题的协议。类似的协议还有Paxos、Zab等等。相比 Paxos,Raft 更易理解和实现。

咱们本次会俯瞰 Raft , 来了解其工作原理。

在 Raft 里, 节点可能存在三种状态:

  • Follower
  • Candidate
  • Leader

在后面的图里内容中,上述三种状态分别和下面三个图一一对应。

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任何时候,都只会处于上述三种状态中的一种。初始时候,所以节点都处于 Follower状态。

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如果follower 节点不再能接收到 leader 节点的消息, 他们的状态就会变成 Candidate。

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Candidate 节点会向其他节点发起投票请求,

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其他节点也会投票进行响应。

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如果获得了多数节点的投票,那 Candidate节点会成为Leader。

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上面的这个过程就是分布式一致性协议中的「选举」(Leader Election)。

后续所有对于系统的变更,都是通过Leader进行的。经由 Leader 再到达其他节点。

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每次 Client 的变更请求到达 leader 时,都会视为一个 Entry ,先添加到节点的日志 (Log)里。这个新增的 log entry,目前还并没有提交,所以不会真的更新节点里 X 的值。

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leader 首先会复制 log entry 给所有 follower节点。

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然后, leader 会等待,直到多数节点都写入了entry。

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