分布式一致性算法相关

raft协议是有什么用？干嘛的？里面的状态机是啥？

好问题！Raft 是现代分布式系统的“地基之一”，理解它非常重要。我给你一个架构师视角的通俗解释 + 深入细节：

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1️⃣ Raft 协议是什么

一句话：

Raft 是一种 分布式一致性协议（Consensus Algorithm），主要用于在一组分布式节点中，选举一个Leader，并让所有节点在面对宕机、网络抖动时，仍能就一系列日志（指令）达成一致。

📌 应用场景：

• 分布式数据库（Etcd、TiKV、CockroachDB、MongoDB副本集底层、MySQL Group Replication等）
• 配置中心（Etcd、Consul）
• 分布式协调服务（ZooKeeper 后来也在研究用 Raft 取代 Zab）

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2️⃣ 为什么需要 Raft

在分布式环境中：

• 节点会宕机、重启、网络分区。

• 我们需要一个强一致的状态，比如：

  • 分布式锁（不能两个人都拿到同一把锁）
  • 银行账户余额（不能出现双花）
  • 配置中心（所有服务拿到同样配置）

Raft 就是用来在不可靠环境下达成共识，保证所有节点应用相同的状态更新顺序，从而保证系统状态强一致。

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3️⃣ Raft 的核心概念

🔑角色

• Leader：唯一的写入入口，客户端所有修改请求先发给 Leader。
• Follower：被动节点，接收 Leader 的日志复制。
• Candidate：竞选 Leader 的节点。

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🔑核心机制

1. Leader 选举：

   • Follower 如果在超时时间内没收到 Leader 心跳，就变 Candidate。
   • Candidate 拉票（RequestVote），多数票通过即成为 Leader。

2. 日志复制（Log Replication）：

   • Leader 接受客户端请求，将其作为日志条目（Log Entry）追加到日志。
   • Leader 将日志条目发送给 Follower，Follower写入日志后应答。
   • 一旦日志在大多数节点上提交，Leader 将该日志“提交”，并应用到状态机。

3. 安全性保证：

   • 使用Term（任期号）确保最新的 Leader 一定包含最新的日志。
   • 即使出现网络分区，只要超过半数节点还连通，系统就能继续工作。

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4️⃣ 状态机（State Machine）是啥？

这里的“状态机”是一个抽象概念：

• Raft 协议本身只保证日志在所有节点上一致。

• 状态机是“如何解释日志”的地方。

• 可以把它理解为：

  • 日志是“操作指令序列”
  • 状态机是“执行这些操作的业务逻辑”

例子：

日志：
1. 存入账户A 100元
2. 从账户A转给B 50元状态机：
初始：A=0, B=0
执行后：A=50, B=50

每个节点有：

• 一致的日志副本
• 相同的状态机实现

所以所有节点最终应用相同指令 → 状态保持一致。

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5️⃣ 类比帮助理解

• Raft 就像一个公司：

  • Leader = CEO
  • Follower = 员工
  • Candidate = 想竞选 CEO 的人

• 客户（用户请求）必须找 CEO 下达任务。

• CEO 发邮件（日志）给所有员工抄送。

• 员工收到后“签收”（写到日志），等半数以上人签收了，CEO 才宣布任务“正式生效”。

• 每个人都按同一顺序执行任务，所以结果一致。

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6️⃣ 和 2PC / TCC 区别

对比项	Raft	2PC	TCC
目标	节点间一致性（复制协议）	跨服务事务提交	业务级补偿事务
粒度	复制日志条目	单个分布式事务	一组业务操作
容错能力	可自动恢复Leader，强一致	协调者崩溃需人工介入	可用性高，但最终一致
应用	分布式DB存储、配置中心	跨库事务	电商/支付业务逻辑

Raft 不是用来做分布式事务协议的，而是数据库或服务底层共识协议。如果底层存储已经是 Raft 强一致的，那么上层就不一定需要 2PC 了。

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7️⃣ 总结一句话

Raft 是一种共识算法，用多数投票 + 日志复制来保证所有节点日志和状态机的一致性。
状态机是指“执行日志操作的确定性程序”，用它保证每个节点最终状态一致。

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安全性保证：

使用Term（任期号）确保最新的 Leader 一定包含最新的日志。

即使出现网络分区，只要超过半数节点还连通，系统就能继续工作。

这里是啥意思？解释一下

好，这里说的安全性保证是 Raft 的核心设计亮点之一。我帮你详细拆开这两句话，结合网络分区的场景来解释。

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🔑 1. 什么是 Term（任期号）

• Raft 把时间分成一个个逻辑“任期（Term）”，可以理解为“第几届 Leader 的任期”。
• 每次开始 Leader 选举时，节点会把自己的 term 增加 1。
• 所有日志条目也带有 term 信息。

好处：

• 任期号可以让所有节点知道“谁更新”。
• 如果一个节点看到的请求或 Leader term 比自己小，就会拒绝。
• 确保不会出现“旧 Leader”还在乱发命令的情况。

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🔑 2. 为什么“最新 Leader 一定包含最新日志”

Raft 的选举规则：

1. 选举时，Candidate 必须获得多数节点的投票。
2. 节点投票时，会检查 Candidate 的日志是不是至少跟自己一样新，否则拒绝投票。

🔗 这意味着：

• 能赢得多数票的 Candidate 一定拥有系统中最新的日志。
• 这样就避免了“新 Leader 丢掉了一些已经提交的日志”的问题。

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🔑 3. 网络分区下还能继续工作

假设有 5 个节点：

A, B, C, D, E

发生网络分区：

• 集群被分成了 3 个节点（A, B, C） 和 2 个节点（D, E）。
• A、B、C 还能互通，D、E 只能互通。

Raft 的多数票是 3（5/2 + 1）：

• 分区中有 3 个节点的那一半能选出新的 Leader。
• 那个 Leader 可以继续对外提供服务，继续接收日志。
• 另一半（2 个节点）因为票数不够，不能选 Leader，也不会乱写数据。

💡 这就是 Raft 的“安全优先”：
只要多数节点连通，系统就能继续一致地运行；分区小于半数的节点变成“只读”Follower，不会造成脑裂。

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🔑 4. 举个场景

1. 5 节点集群，Leader 是 A。

2. 网络出问题：

   • A 跟 B、C 断了连接，只能跟 D、E 互通。
   • A 所在分区是 3 节点，B、C 分区是 2 节点。

3. A 继续当 Leader，服务正常。

4. 如果反过来：

   • A 跟 B、C 连着，D、E 单独一组。
   • B、C 票数够，可以选出新 Leader，继续服务；D、E 因为票数不够，无法选 Leader。

⚠️ Raft 确保不会有两个 Leader 同时提交冲突日志，因为：

• 同一任期只会有一个 Leader。
• 新 Leader 必须包含旧 Leader 的已提交日志。

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🔑 总结

• Term = Raft 的“逻辑时钟”，保证每次选出的 Leader 是最新的，不会回退日志。
• 多数票机制 = 保证在网络分区时，只有多数节点的那一边能正常工作，防止脑裂和数据不一致。
• 安全性 = 不会丢已提交日志，不会出现两个 Leader 提交冲突日志。