Raft下载：开启独特的海上生存之旅

Raft是一种分布式一致性算法，广泛应用于分布式系统中，以确保多个节点之间的数据一致性和高可用性。以下是关于Raft软件的详细介绍：

一、Raft软件的功能

Raft实现了和Paxos相同的功能，将一致性分解为多个子问题，包括：

Leader选举（Leader election）：当Leader宕机或者集群初创时，需要选举出一个新的Leader。

日志同步（Log replication）：Leader接收来自客户端的请求，并将其以日志条目的形式复制到集群中的其他节点，且强制要求其他节点的日志和自己保持一致。

安全性（Safety）：如果有任意的server将日志项回放到状态机中了，那么其他的server只会回放相同的日志项。

日志压缩（Log compression）：在一定条件下对日志进行压缩，减少存储空间的占用。

二、Raft软件的特色

1. 强领导者（Strong leader）：和其他一致性算法相比，Raft使用一种更强的领导能力形式。例如在一个Raft集群中，通常只有一个Leader，Leader负责处理所有的客户端请求，其他节点（Follower）都是被动的，它们不会发送任何请求，只是简单地响应来自Leader或者Candidate的请求。

2. 易于理解和实现（Understandable and implementable）：相较于Paxos，Raft通过逻辑分离使其更容易理解和实现。目前，已经有十多种语言的Raft算法实现框架，较为出名的有etcd、Consul等。

3. 角色划分明确：

Leader（领导者）：负责日志的同步管理，处理来自客户端的请求，与Follower保持heartBeat的联系。

Follower（追随者）：响应Leader的日志同步请求，响应Candidate的邀票请求，以及把客户端请求到Follower的事务转发（重定向）给Leader。

Candidate（候选者）：负责选举投票，集群刚启动或者Leader宕机时，状态为Follower的节点将转为Candidate并发起选举，选举胜出（获得超过半数节点的投票）后，从Candidate转为Leader状态。

三、Raft软件与同类软件的对比

| 对比维度 | Raft | Paxos | ZAB |

| 理解难度 | 较低，逻辑分离使其更易理解 | 较高，复杂的原理使实现困难 | 较低，与Raft有相似之处，但也有自身特点 |

| 角色划分 | 明确的Leader、Follower、Candidate角色 | 相对复杂的角色和状态转换 | 基于multi

Paxos，有类似的角色概念 |

| 领导者作用 | 强领导者，提议只能由Leader发出（强Leader） | 虽然也选举Leader，但只是为了提高效率，并不限制提议只能由Leader发出（弱Leader） | 与Raft类似，有领导者负责相关事务 |

| 日志连续性 | 限制具有最新已提交的日志的节点才有资格成为Leader，在确认一条日志之前会检查日志连续性，若检查到日志不连续会拒绝此日志 | 不做此检查，允许日志中有空洞 | 与Raft类似，注重日志的连续性 |

| 应用场景 | 广泛应用于etcd、Consul等多种分布式系统中 | 应用于Google的Chubby分布式锁服务等 | 应用于Zookeeper分布式应用协议服务 |

四、Raft软件的使用说明

1. 基本原理：

Raft采用多个副本之间竞选的方式，赢得“超过半数”副本投票的（候选）副本成为Leader，由Leader代表所有副本对外提供服务；其他Follower作为备份。当该Leader出现异常后（通信故障、运维命令等），其余Follower进行新一轮选举，投票出一个新的Leader。Leader和Follower之间通过心跳的方式相互探测是否存活，并以Raft

wal的方式写入硬盘，超过多个心跳仍无响应的副本会认为发生故障。

2. 读写流程：

写入请求：对于客户端的每个写入请求，Leader会将该写入以Raft

wal的方式，将该条同步给其他Follower，并只有在“超过半数”副本都成功收到Raft - wal后，才会返回客户端该写入成功。

读取请求：对于客户端的每个读取请求，都直接访问Leader，而Follower并不参与读请求服务。

3. 故障流程：

如果系统只有一个副本时，其自身就是Leader；如果其发生故障，系统将完全不可用。如果系统有3个副本，其中一个副本是Leader，其他2个副本是Follower；即使原Leader发生故障，剩下两个副本仍可投票出一个新的Leader（以及一个Follower），此时系统仍可使用；但是当这2个副本中任一者再次发生故障后，由于投票人数不足，系统将完全不可用。

五、Raft软件的安装步骤

以RAFT项目为例，安装步骤通常包括：

1. 准备工作：确保系统环境满足要求，如安装必要的依赖项等。

2. 详细安装步骤：根据具体项目的文档进行操作，可能包括下载源代码、编译、配置参数等步骤。

3. 可选步骤：如使用Cuda加速等特定功能的配置。

六、Raft软件的相关应用

1. Etcd：

设计理念与应用场景：Etcd是一个开源的、分布式的关键值（key

value）存储系统，设计用于可靠地存储跨多个计算节点的关键数据，并在分布式系统的节点间提供一致性保证。其使用Raft算法来处理日志复制，确保了强一致性，使得每个成员节点在任意时刻的数据状态都是一致的。Etcd广泛应用于各种分布式系统中，如Kubernetes用其作为其服务发现和配置中心。

技术特点：Etcd的核心技术特点包括其简洁高效的监控机制、租约机制和事务支持。它通过watch机制实现了对关键数据的实时监控，而租约机制则提供了一种有效的资源管理方法，允许临时性的键值对存储，用于处理临时节点或服务的注册。Etcd的事务功能支持多个操作的原子执行，增强了数据操作的灵活性和安全性。

2. Consul：

概述与关键特性：Consul是HashiCorp公司推出的一款开源工具，主要提供服务发现、配置中心和服务网格等功能。它同样采用了Raft算法来保证数据的一致性。Consul的设计理念在于通过提供一个分布式、高可用的系统来管理和配置服务。它支持健康检查，能够自动地剔除故障节点，确保服务的可用性。

使用场景：Consul广泛应用于微服务架构中，它不仅能够帮助实现服务的自动发现，还能管理服务之间的配置数据，以及实现服务的健康检查。这些功能使其成为构建大规模微服务系统的理想选择。

3. CockroachDB：

技术架构：CockroachDB是一个开源的、分布式的SQL数据库，它使用Raft算法来保证数据副本之间的一致性。CockroachDB的设计目标是提供全球范围内的高可用性和强一致性，使得用户无论身处何地，都能访问到一致的数据状态。

特色功能：CockroachDB提供事务支持、分布式SQL查询、地理位置感知数据分配等高级功能，使其能够应对各种复杂的分布式数据库应用场景。

4. TDengine：

在TDengine中，一个虚拟节点组（vgroup）就构成了一个RAFT组；而这个虚拟节点组的虚拟数据节点（vnode），便是该RAFT组的成员节点，也称之为副本（全部管理节点（mnode）也构成一个RAFT组）。Leader角色的vnode/mnode按照协议机制负责提供读写服务，在容忍故障节点不超过半数的情况下保证集群的高可用性；即使发生了节点重启及Leader节点重新选举等事件后，RAFT也能够始终保证新产生的Leader节点可以提供已经写入成功的全部完整数据的读写服务。每一次对数据库的变更请求（比如insert into test.d1 values(now,1,2,3)），都对应一个RAFT日志记录（Log Entry）。在持续写入数据的过程中，TDengine会按照协议机制在每个成员节点上产生完全相同的日志记录，并且以相同的顺序执行数据变更操作，以WAL的形式，存储在数据文件目录中。