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RocketMq部署模式简介-CSDN博客
从上面章节可以了解到，RocketMq集群有两种模式，一种是主从节点固定身份的模式，一种是可以自主选择主节点的Dledger集群。
那么Dledger集群是如何实现通信？如何实现自主选择主节点，实现高可用的呢？
分布式集群特性
分布式集群需要解决的主要问题：
- 故障自动转移，保证系统高可用
- 数据一致性
分布式集群影响数据一致性的核心问题：
- 服务不稳定：Server可能宕机
- 网络抖动：可能导致请求数据丢失
- 网速问题：数据在Server之间的传输速度不一致，难以保证数据的顺序。分布式场景是要保证集群内最终反馈出来的数据是一致的。但是数据的变化通常跟操作顺序有关。所以，还需要引入操作日志集，并保证日志的顺序，才能最终保证集群对外数据的一致性。
- 快速响应：Server对客户端的响应不应该受限于集群中最慢的节点
解决数据一致性的算法
- 弱一致性算法：DNS系统、Gossip协议(使用场景：Fabric区块链，Cassandra，RedisCluster，Consul)
- 强一致性算法：Basic-Paxos、Multi-Paxos包括Raft系列(Nacos的JRaft，Kafka的Kraft以及RocketMQ的Dledger)、ZAB（Zookeeper)
Dledger
RocketMQ的Dledger其实也是基于Raft协议诞生的一种分布式一致性协议。
RocketMQ中的Dledger其实是一个外来品，来自于OpenMessage这样一个开源组织。而Dledger其实是一个保证分布式日志一致性的小框架，RocketMQ把这个小框架用在了自己的日志文件同步场景。
Raft协议
网上有个动画文稿，是对Raft算法最生动形象的描述。地址：http://thesecretlivesofdata.com/raft/
Raft协议的两个核心：
- Election选举：集群中选举产生主节点
- Log Replication日志同步：数据同步
选择主节点
Raft协议给每个节点设定了三种不同的状态，Leader，Follower和Candidate。
选举过程：
注意两个过期时间：
- election timeout：选举过期时间，通常会设定为⼀个随机值，⼀般在 150ms到 300ms之间。
- heartbeat timeout :心跳超时时间
1、所有节点启动时都从 Follower 状态开始。
2、每个Follower 设定了⼀个选举过期时间Election Timeout 。Follower持续等待Leader 的⼼跳请求。如果超过选举过期时间，就转为 Candidate，向其他节点发起投票，竞选 Leader。
3、Candidate 开始新⼀个任期的选举。每个 Candidate 会投⾃⼰⼀票，然后向其他节点发起投票 RPC 请求。然后等待其他节点返回投票结果。等待时⻓也是Election Timeout。
- 如果两个节点过期时间一样，或者差的极其小（概率低），两个节点开启的任期id一样。
4、每个节点在每⼀个任期内有⼀次投票的资格。他们会响应Candidate的投票请求。按照一定的规则返回⽀持或者不⽀持。投了支持票后会重置自己的过期时间。
- Follower节点在收到心跳检测请求时也会重置自己的过期时间。
- Follower节点在收到数据同步请求时也会重置自己的过期时间。
- 一定的规则是什么：基本规则是，如果我在这个item任期内没有投过票，就投给发起请求的节点。详细规则可以由具体实现方自己定。因为Raft是一种思想，需要具体业务方实现。
5、⼀旦应某⼀个 Candidate 接收到了超过集群⼀半节点的投票同意结果后，就会转为 Leader 节点。并开始向其他节点发送⼼跳 RPC 请求。确认⾃⼰的 Leader 地位。
- Candidate如果没有超过半数的投票且集群也没有选出其他Leader，会重新设置一个election timeout，准备进入下一次选举。下一次选举任期也会增加1.
- Candidate确定了Leader地位后，重置选举过期时间吗？Leader关注选举过期时间没有意义。
6、其他节点接收到 Leader 的⼼跳后，就会乖乖的转为 Follower 状态。 Candidate 也会转为 Follower 。然后等待从 Leader 同步⽇志。直到 Leader 节点⼼跳超时或者服务宕机，再触发下⼀轮选举，进⼊下⼀个 Term任期。
数据同步
数据同步中的两个核心模块：
- Log日志：保存在Server上的操作日志，每个条目成为Entry. 保证了Entry的顺序，但是不保证Entry不丢失。
- State Machine: Entry所有的操作最终落地到State Machine中。
数据同步过程：
- Leader节点负责响应客户端的请求， 对于写请求，将请求指令以Entry的形式保存在自己的Log中
- Leader节点将请求指令跟随心跳检测发送到集群所有Follwer节点
- Follwer节点将指令以 Entry 的形式保存到自己的 Log 日志当中，此时 Entry 是uncommited状态。然后给Leader返回一个响应，通知Leader执行我保存成功了，同时也是承认Leader的地位
-
Leader收到多数Follwer节点共同保存了 Entry 的响应后， 就将本节点Log 的Entry提交到State Machine 状态机中，Entry 更新为commited状态。同时对客户端响应成功。
-
Leader向Follwer同步commit指令，Follwer也将自己Log 的Entry提交到State Machine 状态机中，Entry 更新为commited状态。
防止脑裂
Raft为了方式脑裂问题，增加一个Term任期的概念。
在出现网络分区时，集群中可能出现多个Leader节点：
Raft协议下，虽然可能出现多个Leader节点，但是如果有写请求， 上面集群可以写成功（Node E可以获得3个节点的支持），下面集群就不能写成功（Node B只能获得2个节点的支持）.
当网络分区恢复后，两个主节点向集群的其他节点发送心跳检测， A、B节点发现有更高版本的Term, 按照Raft协议， A、B节点为提交的Log Entry会丢弃，同时同步最新Leader节点的数据。这是A、B节点就出现了数据丢失。
解决脑裂问题， 不是说解决了不产生多个Leader节点， 而是即使产生多个Leader节点，最终也能完成Leader节点的确认和数据的最终一致性。
Raft在选举主节点的期间，集群是不能对外提供服务的（没有Leader节点处理客户端的请求了），所以，从CAP理论的角度分析，Raft优先保证的是CP，而放弃了A。与之形成对比的是Eureka，保证AP。
Raft协议中的数据
Server维护数据
所有节点都需要的数据：
- currentIterm : 服务器当前的任期值
- votedFor : 当前任期内投票给了谁
- Log[Entry] :
- LastApplied: 记录往状态机同步的速度
- commitIndex :记录消息同步的速度
Leader节点特有的数据（记录同步Follower节点的进度）：
- nextIndex[Node]: 给每个Follower同步到了哪一条Entry, 记录与Follower的同步速度（可能还未收到Follower的响应）
- matchIndex[Node]：给每个Follower复制到哪一条Entry,记录哪些Entry发送给Follower且得到了Follower的确认。（Follower已经发了确认响应）
RPC请求中的数据
投票请求
- term : Candidate的任期term（必须）
- candidatedId : 候选者的id（必须）
- lastLogIndex : 候选者日志最后的Entry索引
- last logo term : 候选者最后日志条目的任期号（上次有效任期的term）
(Follower按照一定的规则投票，实际业务实现时，3和4都可以作为判断条件之)
心跳/数据同步请求
- term
- leaderId
- entries[] ： 支持批量同步. 如果没有这个值，就是心跳请求。
- leaderCommit : Leader已知已提交的最高的日志条目的索引（commitIndex）。主要应用在主节点切换时，Follower要知道新的条目是从哪里开始同步的。 举个例子：比如Follower1节点本来Log中最新Entry索引是8， 切换的新Leader同步的Entry是7， Follower1就知道要抛弃索引8的Entry.
- 为了安全起见，建议将上一条Entry的Index已经Term发送过来。主要用来协助Follower定位Entry
实际心跳请求和数据同步请求可以合并在一起发送，Follower判断有没有日志条目可以区分是哪种请求。
RocketMq实现deldger
引入三方包
Deldger的请求体：
问题：deleger集群是否可以直接迁移成普通集群？
deleger集群下，rocketmq将自己的commit Log日志（请求内容）封装到body中， 同时也会配置term、index等其他deleger集群特殊的数据，组成完成的请求。这和普通RocketMq集群的请求体是不一致的。
所以迁移的话，可以迁移，但是数据不兼容，无法将之前的数据直接迁移到新的集群上。