【MIT 6.5840/6.824】Lab3 Raft

3A

3A的目的就是实现Leader的选举，总体来说不复杂。可分为几个部分进行实现：
首先，需要实现RequestVoteRPC，用于Candidate向其他server发起选举请求，具体实现方案论文中的Figure 2已写得很清楚了，便不再赘述。
其次，需要实现AppendEntriesRPC，用于Leader向Follower发送心跳信号（在3A中，AppendEntriesRPC只需用于发送信号），也是较为简单，不再赘述。
最后，可以利用代码给出的ticker函数，模拟Leader的心跳，以及判断Follower和Candidate是否超时，从而进行Follower变为Candidate的状态转换。当Follower转为Candidiate时，我们需要广播RequestVoteRPC发起选举，建议抽象出一个负责广播的函数，并在其中并发发送RPC，在收集到所需票数后，可在其中进行Candidate变为Leader的状态转换。

3B

思路

3B对比3A，其实在思路上来看也没有很复杂，只是实现起来，需要注意的细节多了一些。
首先，进一步实现AppendEntriesRPC，支持日志同步功能。
其次，将日志同步结合进行Leader心跳之上。起初，我将心跳与日志同步分开了，搞得很复杂。但其实，它们俩都同属于AppendEntriesRPC，理应合为一体。于是，我们只需在广播心跳时，顺带把最新的日志同步至leader即可。也就是说，当用户调用Start函数时，我们不需要立刻同步日志，而是跟随心跳，每一次同步所有新添加的日志（这样做恰好可以减少所需的RPC次数）。
最后，Start函数的实现、commitIndex的更新、日志的apply都比较简单，就不赘述了。

注意点

• 在测试的时候，我发现TestBackUp3B一直过不去，总会出现one函数fail掉的情况。经过调试发现，是同步日志的过程太慢了。因为这个测试用例中，会有很多没用的幽灵日志。当AppendEntries失败时，如果nextIndex是一步一步往后移动的话，需要很多次RPC才能够成功同步日志，所以需要采用论文中所提到的优化，每次按照一个Term去跳。（见论文第7页末到第八页首）
• AppendEntries中，如果PrevLogIndex所指向的日志冲突了，那么需要删除自此之后的冲突条目，以防止follower提交了未同步的日志
• Raft State中log[]的起始索引是1！！！（论文里面说的，但是写的时候容易从0开始计算索引）
• Leader或Candidate收到RPC Reply（无论是哪种RPC）的时候，都得判断一下Reply中的Term是否比自身的更新（因为它可能断连之后重连，系统中已经有新的leader了）
• 在apply日志时，需先把待apply的日志处理出来，然后解开锁，再发送至管道applyCh中。如果持有锁去写管道，会阻塞较久，从而影响系统中其他部分的运行，可能导致整体超时。

3C & 3D

3C就不多说了，将Figure 2中提到的需要持久化的状态进行持久化即可。（为什么持久化？这个问题很简单，因为需要支持崩溃恢复，服务器crash后，内存中的状态会丢失，而不是所有的内存状态就需要持久化，故只持久化必要状态。）
3D需要我们实现Snapshot去压缩日志。

• 在persist的时候，如果snapshot为空，不能直接Save(raftstate, nil)，而需要从persist中读取出快照，再Save
• 在readPersist时，需要恢复commitIndex与lastApplied的状态，不然它们俩都会被初始化为0，从而导致一些错误