# 08 | Raft算法(二):如何复制日志? 你好,我是韩健。 通过上一讲的学习,你应该知道Raft除了能实现一系列值的共识之外,还能实现各节点日志的一致,不过你也许会有这样的疑惑:“什么是日志呢?它和我的业务数据有什么关系呢?” 想象一下,一个木筏(Raft)是由多根整齐一致的原木(Log)组成的,而原木又是由木质材料组成,所以你可以认为日志是由多条日志项(Log entry)组成的,如果把日志比喻成原木,那么日志项就是木质材料。 在Raft算法中,副本数据是以日志的形式存在的,领导者接收到来自客户端写请求后,处理写请求的过程就是一个复制和应用(Apply)日志项到状态机的过程。 那Raft是如何复制日志的呢?又如何实现日志的一致的呢?这些内容是Raft中非常核心的内容,也是我今天讲解的重点,我希望你不懂就问,多在留言区提出你的想法。首先,咱们先来理解日志,这是你掌握如何复制日志、实现日志一致的基础。 ## 如何理解日志? 刚刚我提到,副本数据是以日志的形式存在的,日志是由日志项组成,日志项究竟是什么样子呢? 其实,日志项是一种数据格式,它主要包含用户指定的数据,也就是指令(Command),还包含一些附加信息,比如索引值(Log index)、任期编号(Term)。那你该怎么理解这些信息呢? ![](https://static001.geekbang.org/resource/image/d5/6d/d5c7b0b95b4289c10c9e0817c71f036d.jpg) * 指令:一条由客户端请求指定的、状态机需要执行的指令。你可以将指令理解成客户端指定的数据。 * 索引值:日志项对应的整数索引值。它其实就是用来标识日志项的,是一个连续的、单调递增的整数号码。 * 任期编号:创建这条日志项的领导者的任期编号。 从图中你可以看到,一届领导者任期,往往有多条日志项。而且日志项的索引值是连续的,这一点你需要注意。 讲到这儿你可能会问:不是说Raft实现了各节点间日志的一致吗?那为什么图中4个跟随者的日志都不一样呢?日志是怎么复制的呢?又该如何实现日志的一致呢?别着急,接下来咱们就来解决这几个问题。先来说说如何复制日志。 ## 如何复制日志? 你可以把Raft的日志复制理解成一个优化后的二阶段提交(将二阶段优化成了一阶段),减少了一半的往返消息,也就是降低了一半的消息延迟。那日志复制的具体过程是什么呢? 首先,领导者进入第一阶段,通过日志复制(AppendEntries)RPC消息,将日志项复制到集群其他节点上。 接着,如果领导者接收到大多数的“复制成功”响应后,它将日志项应用到它的状态机,并返回成功给客户端。如果领导者没有接收到大多数的“复制成功”响应,那么就返回错误给客户端。 学到这里,有同学可能有这样的疑问了,领导者将日志项应用到它的状态机,怎么没通知跟随者应用日志项呢? 这是Raft中的一个优化,领导者不直接发送消息通知其他节点应用指定日志项。因为领导者的日志复制RPC消息或心跳消息,包含了当前最大的,将会被提交(Commit)的日志项索引值。所以通过日志复制RPC消息或心跳消息,跟随者就可以知道领导者的日志提交位置信息。 因此,当其他节点接受领导者的心跳消息,或者新的日志复制RPC消息后,就会将这条日志项应用到它的状态机。而这个优化,降低了处理客户端请求的延迟,将二阶段提交优化为了一段提交,降低了一半的消息延迟。 为了帮你理解,我画了一张过程图,然后再带你走一遍这个过程,这样你可以更加全面地掌握日志复制。 ![](https://static001.geekbang.org/resource/image/b8/29/b863dc8546a78c272c965d6e05afde29.jpg) 1. 接收到客户端请求后,领导者基于客户端请求中的指令,创建一个新日志项,并附加到本地日志中。 2. 领导者通过日志复制RPC,将新的日志项复制到其他的服务器。 3. 当领导者将日志项,成功复制到大多数的服务器上的时候,领导者会将这条日志项应用到它的状态机中。 4. 领导者将执行的结果返回给客户端。 5. 当跟随者接收到心跳信息,或者新的日志复制RPC消息后,如果跟随者发现领导者已经提交了某条日志项,而它还没应用,那么跟随者就将这条日志项应用到本地的状态机中。 不过,这是一个理想状态下的日志复制过程。在实际环境中,复制日志的时候,你可能会遇到进程崩溃、服务器宕机等问题,这些问题会导致日志不一致。那么在这种情况下,Raft算法是如何处理不一致日志,实现日志的一致的呢? ## 如何实现日志的一致? 在Raft算法中,领导者通过强制跟随者直接复制自己的日志项,处理不一致日志。也就是说,Raft是通过以领导者的日志为准,来实现各节点日志的一致的。具体有2个步骤。 * 首先,领导者通过日志复制RPC的一致性检查,找到跟随者节点上,与自己相同日志项的最大索引值。也就是说,这个索引值之前的日志,领导者和跟随者是一致的,之后的日志是不一致的了。 * 然后,领导者强制跟随者更新覆盖的不一致日志项,实现日志的一致。 我带你详细地走一遍这个过程(为了方便演示,我们引入2个新变量)。 * PrevLogEntry:表示当前要复制的日志项,前面一条日志项的索引值。比如在图中,如果领导者将索引值为8的日志项发送给跟随者,那么此时PrevLogEntry值为7。 * PrevLogTerm:表示当前要复制的日志项,前面一条日志项的任期编号,比如在图中,如果领导者将索引值为8的日志项发送给跟随者,那么此时PrevLogTerm值为4。 ![](https://static001.geekbang.org/resource/image/e5/f4/e5b5a644c5a0878d26bc4a4a0448c3f4.jpg) 1. 领导者通过日志复制RPC消息,发送当前最新日志项到跟随者(为了演示方便,假设当前需要复制的日志项是最新的),这个消息的PrevLogEntry值为7,PrevLogTerm值为4。 2. 如果跟随者在它的日志中,找不到与PrevLogEntry值为7、PrevLogTerm值为4的日志项,也就是说它的日志和领导者的不一致了,那么跟随者就会拒绝接收新的日志项,并返回失败信息给领导者。 3. 这时,领导者会递减要复制的日志项的索引值,并发送新的日志项到跟随者,这个消息的PrevLogEntry值为6,PrevLogTerm值为3。 4. 如果跟随者在它的日志中,找到了PrevLogEntry值为6、PrevLogTerm值为3的日志项,那么日志复制RPC返回成功,这样一来,领导者就知道在PrevLogEntry值为6、PrevLogTerm值为3的位置,跟随者的日志项与自己相同。 5. 领导者通过日志复制RPC,复制并更新覆盖该索引值之后的日志项(也就是不一致的日志项),最终实现了集群各节点日志的一致。 从上面步骤中你可以看到,领导者通过日志复制RPC一致性检查,找到跟随者节点上与自己相同日志项的最大索引值,然后复制并更新覆盖该索引值之后的日志项,实现了各节点日志的一致。需要你注意的是,跟随者中的不一致日志项会被领导者的日志覆盖,而且领导者从来不会覆盖或者删除自己的日志。 ## 内容小结 本节课我主要带你了解了在Raft中什么是日志、如何复制日志、以及如何处理不一致日志等内容。我希望你明确这样几个重点。 * 在Raft中,副本数据是以日志的形式存在的,其中日志项中的指令表示用户指定的数据。 * 兰伯特的Multi-Paxos不要求日志是连续的,但在Raft中日志必须是连续的。而且在Raft中,日志不仅是数据的载体,日志的完整性还影响领导者选举的结果。也就是说,日志完整性最高的节点才能当选领导者。 * Raft是通过以领导者的日志为准,来实现日志的一致的。 学完本节课你可以看到,值的共识和日志的一致都是由领导者决定的,领导者的唯一性很重要,那么如果我们需要对集群进行扩容或缩容,比如将3节点集群扩容为5节点集群,这时候是可能同时出现两个领导者的。这是为什么呢?在Raft中,又是如何解决这个问题的呢?我会在下一讲带你了解。 ## 课堂思考 我提到,领导者接收到大多数的“复制成功”响应后,就会将日志应用到它自己的状态机,然后返回“成功”响应客户端。如果此时有个节点不在“大多数”中,也就是说它接收日志项失败,那么在这种情况下,Raft会如何处理实现日志的一致呢?欢迎在留言区分享你的看法,与我一同讨论。 最后,感谢你的阅读,如果这篇文章让你有所收获,也欢迎你将它分享给更多的朋友。