go-raft实现

栏目: 服务器 · 发布时间: 7年前

内容简介：go-raft实现

goraft是Raft协议的Golang版本的实现，项目地址为： https://github.com/goraft/raft 。整个代码质量较高，值得仔细品味。因此，整理了该博文探究下其内部实现。

数据结构

goraft主要抽象了server、peer和log三个结构，分别代表服务节点、Follower节点和日志。

server

Raft作为一种多节点状态一致性维护协议，运行过程中必然涉及到多个物理节点，server就是用来抽象其中的每个节点，维护节点的状态信息。其结构如下：

type server struct {
    *eventDispatcher

    name        string
    path        string
    state       string
    transporter Transporter
    context     interface{}
    currentTerm uint64

    votedFor   string
    log        *Log
    leader     string
    peers      map[string]*Peer
    mutex      sync.RWMutex
    syncedPeer map[string]bool

    stopped           chan bool
    c                 chan *ev
    electionTimeout   time.Duration
    heartbeatInterval time.Duration

    snapshot *Snapshot

    // PendingSnapshot is an unfinished snapshot.
    // After the pendingSnapshot is saved to disk,
    // it will be set to snapshot and also will be
    // set to nil.
    pendingSnapshot *Snapshot

    stateMachine            StateMachine
    maxLogEntriesPerRequest uint64
    connectionString string
    routineGroup sync.WaitGroup
}

state：每个节点总是处于以下状态的一种：follower、candidate、leader
currentTerm：Raft协议关键概念，每个term内都会产生一个新的leader
peers：raft中每个节点需要了解其他节点信息，尤其是leader节点
syncedPeer：对于leader来说，该成员记录了日志已经被sync到了哪些follower
c：当前节点的命令通道，所有的命令都通过该channel来传递
pendingSnapshot：暂时未知

peer

peer描述的是集群中其他节点的信息，结构如下：

// A peer is a reference to another server involved in the consensus protocol.
type Peer struct {
    server            *server
    Name              string `json:"name"`
    ConnectionString  string `json:"connectionString"`
    prevLogIndex      uint64
    stopChan          chan bool
    heartbeatInterval time.Duration
    lastActivity      time.Time
    sync.RWMutex
}

server：peer中的某些方法会依赖server的状态，如peer内的appendEntries方法需要获取server的currentTerm
Name：peer的名称
ConnectionString：peer的ip地址，形式为”ip:port”
prevLogIndex：这个很关键，记录了该peer的当前日志index，接下来leader将该index之后的日志继续发往该peer
lastActivity：记录peer的上次活跃时间

log

log是Raft协议的核心，Raft使用日志来存储客户发起的命令，并通过日志内容的同步来维护多节点上状态的一致性。

// A log is a collection of log entries that are persisted to durable storage.
type Log struct {
    ApplyFunc   func(*LogEntry, Command) (interface{}, error)
    file        *os.File
    path        string
    entries     []*LogEntry
    commitIndex uint64
    mutex       sync.RWMutex
    startIndex  uint64 // the index before the first entry in the Log entries
    startTerm   uint64
    initialized bool
}

ApplyFunc：日志被应用至状态机的方法，这个应该由使用raft的客户决定
file：日志文件句柄
path：日志文件路径
entries：内存日志项缓存
commitIndex：日志提交点，小于该提交点的日志均已经被应用至状态机
startIndex/startTerm：日志中起始日志项的index和term

log entry

log entry是客户发起的command存储在日志文件中的内容

type LogEntry struct {
    Index            *uint64 `protobuf:"varint,1,req" json:"Index,omitempty"`
    Term             *uint64 `protobuf:"varint,2,req" json:"Term,omitempty"`
    CommandName      *string `protobuf:"bytes,3,req" json:"CommandName,omitempty"`
    Command          []byte  `protobuf:"bytes,4,opt" json:"Command,omitempty"`
    XXX_unrecognized []byte  `json:"-"`
}

// A log entry stores a single item in the log.
type LogEntry struct {
    pb       *protobuf.LogEntry
    Position int64 // position in the log file
    log      *Log
    event    *ev
}

LogEntry是日志项在内存中的描述结构，其最终存储在日志文件是经过protocol buffer编码以后的信息
Position代表日志项存储在日志文件内的偏移
编码后的日志项包含Index、Term，原始Command的名称以及Command具体内容

关键流程

客户端请求

客户端使用go-raft的时候，先初始化环境，这里不仔细描述，接下来看客户如何发起一个请求：

command := &raft.DefaultJoinCommand{}
if _, err := s.raftServer.Do(command); err != nil {
    http.Error(w, err.Error(), http.StatusInternalServerError)
    return
}

客户命令执行的入口是Do：

func (s *server) Do(command Command) (interface{}, error) {
    return s.send(command)
}

// Sends an event to the event loop to be processed. The function will wait until the event is actually processed before returning.
func (s *server) send(value interface{}) (interface{}, error) {
    if !s.Running() {
        return nil, StopError
    }

    event := &ev{target: value, c: make(chan error, 1)}
    select {
    case s.c <- event:
    case <-s.stopped:
        return nil, StopError
    }
    select {
    case <-s.stopped:
        return nil, StopError
    case err := <-event.c:
        return event.returnValue, err
    }
}

send的处理流程很简单，首先将命令写入到server的命令channel，然后等待命令处理完成。

而server作为leader启动完成时会进入一个leaderLoop来处理所有用户的命令：

func (s *server) leaderLoop() {
    logIndex, _ := s.log.lastInfo()
    ......
    // Begin to collect response from followers
    for s.State() == Leader {
        select {
        case <-s.stopped:
            ......
        case e := <-s.c:
            switch req := e.target.(type) {
            // 代表客户端命令
            case Command:
                s.processCommand(req, e)
                continue
            ......
            }
    }
}

processCommand处理如下：

// Processes a command.
func (s *server) processCommand(command Command, e *ev) {
    s.debugln("server.command.process")

    // Create an entry for the command in the log.
    entry, err := s.log.createEntry(s.currentTerm, command, e)

    if err != nil {
        s.debugln("server.command.log.entry.error:", err)
        e.c <- err
        return
    }

    if err := s.log.appendEntry(entry); err != nil {
        s.debugln("server.command.log.error:", err)
        e.c <- err
        return
    }

    s.syncedPeer[s.Name()] = true
    if len(s.peers) == 0 {
        commitIndex := s.log.currentIndex()
        s.log.setCommitIndex(commitIndex)
        s.debugln("commit index ", commitIndex)
    }
}

这里的逻辑比较简单，创建日志项并将日志项append至日志文件，如果过程中由任何错误，就将这个错误写入e.c：e.c <- err，这样等待在该channel的客户端就会收到通知，立即返回。

如果没有错误，这时候客户端还是处于等待状态的，这是因为虽然该Command被leader节点成功处理了，但是该Command的日志还没有被同步至大多数Follow节点，因此该Command也就无法被提交，所以发起该Command的客户端依然等在那，Command被提交，这在后面的日志同步过程中会有所体现。

日志同步

go-raft的leader向Follower同步日志是在heartbeat中完成的：

// Listens to the heartbeat timeout and flushes an AppendEntries RPC.
func (p *Peer) heartbeat(c chan bool) {
    stopChan := p.stopChan
    c <- true
    ticker := time.Tick(p.heartbeatInterval)

    for {
        select {
        case flush := <-stopChan:
            if flush {
                // before we can safely remove a node
                // we must flush the remove command to the node first
                p.flush()
                return
            } else {
                return
            }

        case <-ticker:
            start := time.Now()
            p.flush()
            duration := time.Now().Sub(start)
            p.server.DispatchEvent(newEvent(HeartbeatEventType, duration, nil))
        }
    }
}

func (p *Peer) flush() {
    debugln("peer.heartbeat.flush: ", p.Name)
    prevLogIndex := p.getPrevLogIndex()
    term := p.server.currentTerm

    entries, prevLogTerm := p.server.log.getEntriesAfter(prevLogIndex, p.server.maxLogEntriesPerRequest)

    if entries != nil {
        p.sendAppendEntriesRequest(newAppendEntriesRequest(term, prevLogIndex, prevLogTerm, p.server.log.CommitIndex(), p.server.name, entries))
    } else {
        p.sendSnapshotRequest(newSnapshotRequest(p.server.name, p.server.snapshot))
    }
}

核心的逻辑是将leader上的日志通过构造一个AppendEntriesRequest发送给从节点，当然只同步那些Follower上还没有的日志，即prevLogIndex以后的log entry。

// Sends an AppendEntries request to the peer through the transport.
func (p *Peer) sendAppendEntriesRequest(req *AppendEntriesRequest) {

    resp := p.server.Transporter().SendAppendEntriesRequest(p.server, p, req)
    if resp == nil {
        p.server.DispatchEvent(newEvent(HeartbeatIntervalEventType, p, nil))
        return
    }
    p.setLastActivity(time.Now())
    // If successful then update the previous log index.
    p.Lock()
    if resp.Success() {
        ......
    }
    ......
    resp.peer = p.Name
    // Send response to server for processing.
    p.server.sendAsync(resp)
}

这里会将Follower的心跳的响应继续发送给server。server会在leaderLoop中处理该类消息：

func (s *server) leaderLoop() {
    logIndex, _ := s.log.lastInfo()
    ......
    // Begin to collect response from followers
    for s.State() == Leader {
        select {
        case e := <-s.c:
            switch req := e.target.(type) {
            case Command:
                s.processCommand(req, e)
                continue
            case *AppendEntriesRequest:
                e.returnValue, _ = s.processAppendEntriesRequest(req)
            case *AppendEntriesResponse:
                s.processAppendEntriesResponse(req)
            case *RequestVoteRequest:
                e.returnValue, _ = s.processRequestVoteRequest(req)
            }

            // Callback to event.
            e.c <- err
        }
    }
    s.syncedPeer = nil
}

处理Follower的响应在函数processAppendEntriesResponse中：

func (s *server) processAppendEntriesResponse(resp *AppendEntriesResponse) {
    // If we find a higher term then change to a follower and exit.
    if resp.Term() > s.Term() {
        s.updateCurrentTerm(resp.Term(), "")
        return
    }

    // panic response if it's not successful.
    if !resp.Success() {
        return
    }

    // if one peer successfully append a log from the leader term,
    // we add it to the synced list
    if resp.append == true {
        s.syncedPeer[resp.peer] = true
    }

    if len(s.syncedPeer) < s.QuorumSize() {
        return
    }
    // Determine the committed index that a majority has.
    var indices []uint64
    indices = append(indices, s.log.currentIndex())
    for _, peer := range s.peers {
        indices = append(indices, peer.getPrevLogIndex())
    }
    sort.Sort(sort.Reverse(uint64Slice(indices)))

    commitIndex := indices[s.QuorumSize()-1]
    committedIndex := s.log.commitIndex

    if commitIndex > committedIndex {
        s.log.sync()
        s.log.setCommitIndex(commitIndex)
    }
}

这里会判断如果多数的Follower都已经同步日志了，那么就可以检查所有的Follower此时的日志点，并根据log index排序，leader会算出这些Follower的提交点，然后提交，调用setCommitIndex。

// Updates the commit index and writes entries after that index to the stable storage.
func (l *Log) setCommitIndex(index uint64) error {
    l.mutex.Lock()
    defer l.mutex.Unlock()

    // this is not error any more after limited the number of sending entries
    // commit up to what we already have
    if index > l.startIndex+uint64(len(l.entries)) {
        index = l.startIndex + uint64(len(l.entries))
    }
    if index < l.commitIndex {
        return nil
    }

    for i := l.commitIndex + 1; i <= index; i++ {
        entryIndex := i - 1 - l.startIndex
        entry := l.entries[entryIndex]

        l.commitIndex = entry.Index()

        // Decode the command.
        command, err := newCommand(entry.CommandName(), entry.Command())
        if err != nil {
            return err
        }
        returnValue, err := l.ApplyFunc(entry, command)
        if entry.event != nil {
            entry.event.returnValue = returnValue
            entry.event.c <- err
        }
        _, isJoinCommand := command.(JoinCommand)
        if isJoinCommand {
            return nil
        }
    }
    return nil
}

这里的提交主要是设置好commitIndex，并且将日志项中的Command应用到状态机。最后，判断这个LogEntry是不是由客户直接发起的，如果是，那么还需要将状态机的处理结果通过event.c返回给客户端，这样，客户端就可以返回了，请回顾上面的客户端请求。

选主

在Raft协议运行过程中，Leader节点会周期性的给Follower发送心跳，心跳的作用有二：一方面，Follower通过心跳确认Leader此时还是活着的；第二，Leader通过心跳将自身的日志同步发送给Follower。

但是，如果Follower在超过一定时间后没有收到Leader的心跳信息，就认定Leader可能离线，于是，该Follower就会变成Candidate，发起一次选主，通知其他节点开始为我投票。

func (s *server) followerLoop() {
    since := time.Now()
    electionTimeout := s.ElectionTimeout()
    timeoutChan := afterBetween(s.ElectionTimeout(), s.ElectionTimeout()*2)

    for s.State() == Follower {
        var err error
        update := false
        select {
        ......
        // 超过一定时间未收到请求
        case <-timeoutChan:
            if s.promotable() {
                // 状态变为Candidate
                s.setState(Candidate)
            } else {
                update = true
            }
        }
    }
    ......
}

// The main event loop for the server
func (s *server) loop() {
    defer s.debugln("server.loop.end")

    state := s.State()

    for state != Stopped {
        switch state {
        case Follower:
            s.followerLoop()
        // 状态变为Candidate后，进入candidateLoop
        case Candidate:
            s.candidateLoop()
        case Leader:
            s.leaderLoop()
        case Snapshotting:
            s.snapshotLoop()
        }
        state = s.State()
    }
}

当节点状态由Follower变为Candidate后，就会进入candidateLoop来触发一次选主过程。

func (s *server) candidateLoop() {
    for s.State() == Candidate {
        if doVote {
            s.currentTerm++
            s.votedFor = s.name
            // 向所有其他节点发起Vote请求
            respChan = make(chan *RequestVoteResponse, len(s.peers))
            for _, peer := range s.peers {
                s.routineGroup.Add(1)
                go func(peer *Peer) {
                    defer s.routineGroup.Done()
                    peer.sendVoteRequest(newRequestVoteRequest(s.currentTerm, s.name, lastLogIndex, lastLogTerm), respChan)
                }(peer)
            }
            // 自己给自己投一票
            votesGranted = 1
            timeoutChan = afterBetween(s.ElectionTimeout(), s.ElectionTimeout()*2)
            doVote = false
        }
        // 如果多数节点同意我作为Leader，设置新状态
        if votesGranted == s.QuorumSize() {
            s.setState(Leader)
            return
        }

        // 等待其他节点的选主请求的响应
        select {
        case <-s.stopped:
            s.setState(Stopped)
            return

        case resp := <-respChan:
            if success := s.processVoteResponse(resp); success {
                votesGranted++
            }
        ......
        case <-timeoutChan:
            // 如果再一次超时了，重新发起选主请求
            doVote = true
        }
    }
}

别看上面的代码很多，但是其中逻辑非常清楚。就不作过多说明了。

上面描述了一个Follower节点变为Candidate后，如何发起一次选主，接下来看看一个节点在收到其他节点发起的选主请求后的处理，在函数processRequestVoteRequest()：

// Processes a "request vote" request.
func (s *server) processRequestVoteRequest(req *RequestVoteRequest) (*RequestVoteResponse, bool) {

    if req.Term < s.Term() {
        return newRequestVoteResponse(s.currentTerm, false), false
    }
        if req.Term > s.Term() {
        s.updateCurrentTerm(req.Term, "")
    } else if s.votedFor != "" && s.votedFor != req.CandidateName {
        return newRequestVoteResponse(s.currentTerm, false), false
    }

    lastIndex, lastTerm := s.log.lastInfo()
    if lastIndex > req.LastLogIndex || lastTerm > req.LastLogTerm {
        return newRequestVoteResponse(s.currentTerm, false), false
    }
    s.votedFor = req.CandidateName
    return newRequestVoteResponse(s.currentTerm, true), true
}

接受一个远程节点的选主请求需要满足以下条件：

远程节点的term必须要大于等于当前节点的term；
远程节点的log必须比当前节点的更新；
当前节点的term和远程节点的选主请求的term如果一样且当前节点未给任何其他节点投出自己的选票。

整个流程其实也是蛮简单的。

节点变更

在Raft协议中，节点的变更也是作为一个客户的命令通过一致性协议统一管理：也就是说，节点变更命令被写入Leader的日志，然后再由Leader同步到Follower，最后如果多数Follower成功写入该日志，主节点提交该日志。

在Go-Raft中，存在两种节点变更命令：DefaultJoinCommand和DefaultLeaveCommand，对于这两种命令的处理关键在于这两个命令的Apply方法，如下：

func (c *DefaultJoinCommand) Apply(server Server) (interface{}, error) {
    err := server.AddPeer(c.Name, c.ConnectionString)
    return []byte("join"), err
}

func (c *DefaultLeaveCommand) Apply(server Server) (interface{}, error) {
    err := server.RemovePeer(c.Name)
    return []byte("leave"), err
}

增加节点最终的提交方法是AddPeer:

func (s *server) AddPeer(name string, connectiongString string) error {
    if s.peers[name] != nil {
        return nil
    }

    if s.name != name {
        peer := newPeer(s, name, connectiongString, s.heartbeatInterval)
        // 如果是主上新增一个peer，那还需要启动后台协程发送
        if s.State() == Leader {
            peer.startHeartbeat()
        }
        s.peers[peer.Name] = peer
        s.DispatchEvent(newEvent(AddPeerEventType, name, nil))
    }
    // Write the configuration to file.
    s.writeConf()
    return nil
}

// Removes a peer from the server.
func (s *server) RemovePeer(name string) error {
    // Skip the Peer if it has the same name as the Server
    if name != s.Name() {
        // Return error if peer doesn't exist.
        peer := s.peers[name]
        if peer == nil {
            return fmt.Errorf("raft: Peer not found: %s", name)
        }
        // 如果是Leader，停止给移除节点的心跳协程
        if s.State() == Leader {
            s.routineGroup.Add(1)
            go func() {
                defer s.routineGroup.Done()
                peer.stopHeartbeat(true)
            }()
        }
        delete(s.peers, name)
        s.DispatchEvent(newEvent(RemovePeerEventType, name, nil))
    }
    // Write the configuration to file.
    s.writeConf()
    return nil
}

Snapshot

根据Raft论文描述，随着系统运行，存储命令的日志文件会一直增长，为了避免这种情况，论文中引入了Snapshot。Snapshot的出发点很简单：淘汰掉那些无用的日志项，那么问题就来了：

哪些日志项是无用的，可以丢弃？
如何丢弃无用日志项？

接下来我们各个击破：

如果某个日志项中存储的用户命令(Command)已经被提交到状态机中，那么它就被视为无用的，可以被清理；
因为日志的提交是按照index顺序执行的，因此，只要知道当前副本的提交点(commit index)，那么在此之前的所有日志项必然也已经被提交了，因此，这个提交点之前（包括该提交点）的日志都可以被删除。实现上，只要将提交点之后的日志写入新的日志文件，再删除老的日志文件，就大功告成了；
最后需要注意的一点是：在回收日志文件之前，必须要对当前的系统状态机进行保存，否则，状态机数据丢失以后，又删了日志，状态真的就无法恢复了。

goraft的Snapshot是由应用主动触发的，调用其内部函数TakeSnapshot：

func (s *server) TakeSnapshot() error {
    ......
    lastIndex, lastTerm := s.log.commitInfo()
    ......
    path := s.SnapshotPath(lastIndex, lastTerm)
    s.pendingSnapshot = &Snapshot{lastIndex, lastTerm, nil, nil, path}
    // 首先应用保存状态机当前状态
    state, err := s.stateMachine.Save()
    if err != nil {
        return err
    }

    // 准备Snapshot状态：包括当前日志的index，当前peer等
    peers := make([]*Peer, 0, len(s.peers)+1)
    for _, peer := range s.peers {
        peers = append(peers, peer.clone())
    }
    s.pendingSnapshot.Peers = peers
    s.pendingSnapshot.State = state
    s.saveSnapshot()

    // 最后，回收日志项:s.log.compact()
    if lastIndex-s.log.startIndex > NumberOfLogEntriesAfterSnapshot {
        compactIndex := lastIndex - NumberOfLogEntriesAfterSnapshot
        compactTerm := s.log.getEntry(compactIndex).Term()
        s.log.compact(compactIndex, compactTerm)
    }

    return nil
}

关于compact()函数就不作仔细描述了，有兴趣的朋友可以自行阅读，非常简单的。

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持码农网

查看所有标签

猜你喜欢:

本站部分资源来源于网络，本站转载出于传递更多信息之目的，版权归原作者或者来源机构所有，如转载稿涉及版权问题，请联系我们。

码农书籍

Clean Architecture

Robert C. Martin / Prentice Hall / 2017-9-20 / USD 34.99

Practical Software Architecture Solutions from the Legendary Robert C. Martin (“Uncle Bob”) By applying universal rules of software architecture, you can dramatically improve developer producti......一起来看看《Clean Architecture》这本书的介绍吧!

码农工具