什么是 SOFAJRaft？
SOFAJRaft 是一個(gè)基于?Raft?一致性算法的生產(chǎn)級(jí)高性能 Java 實(shí)現(xiàn)，支持 MULTI-RAFT-GROUP，適用于高負(fù)載低延遲的場(chǎng)景。 使用 SOFAJRaft 你可以專注于自己的業(yè)務(wù)領(lǐng)域，由 SOFAJRaft 負(fù)責(zé)處理所有與 Raft 相關(guān)的技術(shù)難題，并且 SOFAJRaft 非常易于使用，你可以通過幾個(gè)示例在很短的時(shí)間內(nèi)掌握它。
SOFAJRaft 是從百度的?braft?移植而來，做了一些優(yōu)化和改進(jìn)，感謝百度 braft 團(tuán)隊(duì)開源了如此優(yōu)秀的 C++ Raft 實(shí)現(xiàn)。
基礎(chǔ)知識(shí)：分布式共識(shí)算法 (Consensus Algorithm)
如何理解分布式共識(shí)?
多個(gè)參與者 某一件事一致 ?：一件事，一個(gè)結(jié)論已達(dá)成一致的結(jié)論，不可推翻
有哪些分布式共識(shí)算法?
Paxos：被認(rèn)為是分布式共識(shí)算法的根本，其他都是其變種，但是 Paxos 論文中只給出了單個(gè)提案的過程，并沒有給出復(fù)制狀態(tài)機(jī)中需要的 multi-paxos 的相關(guān)細(xì)節(jié)的描述，實(shí)現(xiàn) Paxos 具有很高的工程復(fù)雜度（如多點(diǎn)可寫，允許日志空洞等）。 Zab：被應(yīng)用在 Zookeeper 中，業(yè)界使用廣泛，但沒有抽象成通用的 library。 Raft：以容易理解著稱，業(yè)界也涌現(xiàn)出很多 Raft 實(shí)現(xiàn)，比如大名鼎鼎的 etcd, braft, tikv 等。
什么是 Raft？
Raft?是一種更易于理解的分布式共識(shí)算法，核心協(xié)議本質(zhì)上還是師承 Paxos 的精髓，不同的是依靠 Raft 模塊化的拆分以及更加簡(jiǎn)化的設(shè)計(jì)，Raft 協(xié)議相對(duì)更容易實(shí)現(xiàn)。
模塊化的拆分主要體現(xiàn)在：Raft 把一致性協(xié)議劃分為 Leader 選舉、MemberShip 變更、日志復(fù)制、Snapshot 等幾個(gè)幾乎完全解耦的模塊。
更加簡(jiǎn)化的設(shè)計(jì)則體現(xiàn)在：Raft 不允許類似 Paxos 中的亂序提交、簡(jiǎn)化系統(tǒng)中的角色狀態(tài)（只有 Leader、Follower、Candidate 三種角色）、限制僅 Leader 可寫入、使用隨機(jī)化的超時(shí)時(shí)間來設(shè)計(jì) Leader Election 等等。
特點(diǎn)：Strong Leader
系統(tǒng)中必須存在且同一時(shí)刻只能有一個(gè) Leader，只有 Leader 可以接受 Clients 發(fā)過來的請(qǐng)求； Leader 負(fù)責(zé)主動(dòng)與所有 Followers 通信，負(fù)責(zé)將“提案”發(fā)送給所有 Followers，同時(shí)收集多數(shù)派的 Followers 應(yīng)答； Leader 還需向所有 Followers 主動(dòng)發(fā)送心跳維持領(lǐng)導(dǎo)地位(保持存在感)。
一句話總結(jié) Strong Leader:?"你們不要 BB! 按我說的做，做完了向我匯報(bào)!" 。
Raft 中的基本概念
篇幅有限，這里只對(duì) Raft 中的幾個(gè)概念做一個(gè)簡(jiǎn)單介紹，詳細(xì)請(qǐng)參考?Raft paper。
Raft-node 的 3 種角色/狀態(tài)
Follower：完全被動(dòng)，不能發(fā)送任何請(qǐng)求，只接受并響應(yīng)來自 Leader 和 Candidate 的 Message，每個(gè)節(jié)點(diǎn)啟動(dòng)后的初始狀態(tài)一定是 Follower； Leader：處理所有來自客戶端的請(qǐng)求，以及復(fù)制 Log 到所有 Followers； Candidate：用來競(jìng)選一個(gè)新 Leader （Candidate 由 Follower 觸發(fā)超時(shí)而來）。
Message 的 3 種類型
RequestVote RPC：由 Candidate 發(fā)出，用于發(fā)送投票請(qǐng)求； AppendEntries (Heartbeat) RPC：由 Leader 發(fā)出，用于 Leader 向 Followers 復(fù)制日志條目，也會(huì)用作 Heartbeat （日志條目為空即為 Heartbeat）； InstallSnapshot RPC：由 Leader 發(fā)出，用于快照傳輸，雖然多數(shù)情況都是每個(gè)服務(wù)器獨(dú)立創(chuàng)建快照，但是Leader 有時(shí)候必須發(fā)送快照給一些落后太多的 Follower，這通常發(fā)生在 Leader 已經(jīng)丟棄了下一條要發(fā)給該Follower 的日志條目(Log Compaction 時(shí)清除掉了) 的情況下。
任期邏輯時(shí)鐘
時(shí)間被劃分為一個(gè)個(gè)任期 (term)，term id 按時(shí)間軸單調(diào)遞增； 每一個(gè)任期的開始都是 Leader 選舉，選舉成功之后，Leader 在任期內(nèi)管理整個(gè)集群，也就是?“選舉 + 常規(guī)操作” ； 每個(gè)任期最多一個(gè) Leader，可能沒有 Leader (spilt-vote 導(dǎo)致)。
什么是 SOFAJRaft？
SOFAJRaft 是一個(gè)基于?Raft?一致性算法的生產(chǎn)級(jí)高性能 Java 實(shí)現(xiàn)，支持 MULTI-RAFT-GROUP，適用于高負(fù)載低延遲的場(chǎng)景。 使用 SOFAJRaft 你可以專注于自己的業(yè)務(wù)領(lǐng)域，由 SOFAJRaft 負(fù)責(zé)處理所有與 Raft 相關(guān)的技術(shù)難題，并且 SOFAJRaft 非常易于使用，你可以通過幾個(gè)示例在很短的時(shí)間內(nèi)掌握它。
SOFAJRaft 是從百度的?braft?移植而來，做了一些優(yōu)化和改進(jìn)，感謝百度 braft 團(tuán)隊(duì)開源了如此優(yōu)秀的 C++ Raft 實(shí)現(xiàn)。
SOFAJRaft 整體功能&性能優(yōu)化
功能支持
1.Leader election：Leader 選舉，這個(gè)不多說，上面已介紹過 Raft 中的 Leader 機(jī)制。
2.Log replication and recovery：日志復(fù)制和日志恢復(fù)。
Log replication 就是要保證已經(jīng)被 commit 的數(shù)據(jù)一定不會(huì)丟失，即一定要成功復(fù)制到多數(shù)派。 Log recovery 包含兩個(gè)方面：
Current term 日志恢復(fù)：主要針對(duì)一些 Follower 節(jié)點(diǎn)重啟加入集群或者是新增 Follower 節(jié)點(diǎn)后如何追日志； Prev term 日志恢復(fù)：主要針對(duì) Leader 切換前后的日志一致性。
3.Snapshot and log compaction：定時(shí)生成 snapshot，實(shí)現(xiàn) log compaction 加速啟動(dòng)和恢復(fù)，以及 InstallSnapshot 給 Followers 拷貝數(shù)據(jù)，如下圖：
4.Membership change：用于集群線上配置變更，比如增加節(jié)點(diǎn)、刪除節(jié)點(diǎn)、替換節(jié)點(diǎn)等。
5.Transfer leader：主動(dòng)變更 leader，用于重啟維護(hù)，leader 負(fù)載平衡等。
6.Symmetric network partition tolerance：對(duì)稱網(wǎng)絡(luò)分區(qū)容忍性。
如上圖 S1 為當(dāng)前 leader，網(wǎng)絡(luò)分區(qū)造成 S2 不斷增加本地 term，為了避免網(wǎng)絡(luò)恢復(fù)后 S2 發(fā)起選舉導(dǎo)致正在良心 工作的 leader step-down，從而導(dǎo)致整個(gè)集群重新發(fā)起選舉，SOFAJRaft 中增加了 pre-vote 來避免這個(gè)問題的發(fā)生。
SOFAJRaft 中在 request-vote 之前會(huì)先進(jìn)行 pre-vote(currentTerm + 1, lastLogIndex, lastLogTerm)，多數(shù)派成功后才會(huì)轉(zhuǎn)換狀態(tài)為 candidate 發(fā)起真正的 request-vote，所以分區(qū)后的節(jié)點(diǎn)，pre-vote 不會(huì)成功，也就不會(huì)導(dǎo)致集群一段時(shí)間內(nèi)無法正常提供服務(wù)。
7.Asymmetric network partition tolerance：非對(duì)稱網(wǎng)絡(luò)分區(qū)容忍性。
在 SOFAJRaft 中增加了一個(gè) tick 的檢查，每個(gè) follower 維護(hù)一個(gè)時(shí)間戳記錄下收到 leader 上數(shù)據(jù)更新的時(shí)間(也包括心跳)，只有超過 election timeout 之后才允許接受 request-vote 請(qǐng)求。
8.Fault tolerance：容錯(cuò)性，少數(shù)派故障不影響系統(tǒng)整體可用性，包括但不限于：
機(jī)器掉電 強(qiáng)殺應(yīng)用 慢節(jié)點(diǎn)(GC, OOM 等) 網(wǎng)絡(luò)故障 其他各種奇葩原因?qū)е?raft 節(jié)點(diǎn)無法正常工作
9.Workaround when quorate peers are dead：多數(shù)派故障時(shí)，整個(gè) grop 已不具備可用性，安全的做法是等待多數(shù)節(jié)點(diǎn)恢復(fù)，只有這樣才能保證數(shù)據(jù)安全；但是如果業(yè)務(wù)更加追求系統(tǒng)可用性，可以放棄數(shù)據(jù)一致性的話，SOFAJRaft 提供了手動(dòng)觸發(fā) reset_peers 的指令以迅速重建整個(gè)集群，恢復(fù)集群可用。
10.Metrics：SOFAJRaft 內(nèi)置了基于?Metrics?類庫(kù)的性能指標(biāo)統(tǒng)計(jì)，具有豐富的性能統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，利用這些指標(biāo)數(shù)據(jù)可以幫助用戶更容易找出系統(tǒng)性能瓶頸。
11.Jepsen：除了幾百個(gè)單元測(cè)試以及部分 chaos 測(cè)試之外, SOFAJRaft 還使用?jepsen?這個(gè)分布式驗(yàn)證和故障注入測(cè)試框架模擬了很多種情況，都已驗(yàn)證通過：
隨機(jī)分區(qū)，一大一小兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)分區(qū) 隨機(jī)增加和移除節(jié)點(diǎn) 隨機(jī)停止和啟動(dòng)節(jié)點(diǎn) 隨機(jī) kill -9 和啟動(dòng)節(jié)點(diǎn) 隨機(jī)劃分為兩組，互通一個(gè)中間節(jié)點(diǎn)，模擬分區(qū)情況 隨機(jī)劃分為不同的 majority 分組
性能優(yōu)化
除了功能上的完整性，SOFAJRaft 還做了很多性能方面的優(yōu)化，這里有一份 KV 場(chǎng)景（get/put）的?Benchmark?數(shù)據(jù), 在小數(shù)據(jù)包，讀寫比例為 9:1，保證線性一致讀的場(chǎng)景下，三副本最高可以達(dá)到 40w+ 的 ops。
這里挑重點(diǎn)介紹幾個(gè)優(yōu)化點(diǎn)：
Batch： 我們知道互聯(lián)網(wǎng)兩大優(yōu)化法寶便是 Cache 和 Batch，SOFAJRaft 在 Batch 上花了較大心思，整個(gè)鏈路幾乎都是 Batch 的，依靠 disruptor 的 MPSC 模型批量消費(fèi)，對(duì)整體性能有著極大的提升，包括但不限于：
批量提交 task 批量網(wǎng)絡(luò)發(fā)送 本地 IO batch 寫入
要保證日志不丟，一般每條 log entry 都要進(jìn)行 fsync 同步刷盤，比較耗時(shí)，SOFAJRaft 中做了合并寫入的優(yōu)化。 批量應(yīng)用到狀態(tài)機(jī) 需要說明的是，雖然 SOFAJRaft 中大量使用了 Batch 技巧，但對(duì)單個(gè)請(qǐng)求的延時(shí)并無任何影響，SOFAJRaft 中不會(huì)對(duì)請(qǐng)求做延時(shí)的攢批處理。 Replication pipeline：流水線復(fù)制，通常 Leader 跟 Followers 節(jié)點(diǎn)的 Log 同步是串行 Batch 的方式，每個(gè) Batch 發(fā)送之后需要等待 Batch 同步完成之后才能繼續(xù)發(fā)送下一批(ping-pong)，這樣會(huì)導(dǎo)致較長(zhǎng)的延遲。SOFAJRaft 中通過 Leader 跟 Followers 節(jié)點(diǎn)之間的 pipeline 復(fù)制來改進(jìn)，非常有效降低了數(shù)據(jù)同步的延遲, 提高吞吐。經(jīng)我們測(cè)試，開啟 pipeline 可以將吞吐提升 30% 以上，詳細(xì)數(shù)據(jù)請(qǐng)參照?Benchmark。 Append log in parallel：在 SOFAJRaft 中 Leader 持久化 log entries 和向 Followers 發(fā)送 log entries 是并行的。 Fully concurrent replication：Leader 向所有 Follwers 發(fā)送 Log 也是完全相互獨(dú)立和并發(fā)的。 Asynchronous：SOFAJRaft 中整個(gè)鏈路幾乎沒有任何阻塞，完全異步的，是一個(gè)完全的 callback 編程模型。 ReadIndex：優(yōu)化 Raft read 走 Raft log 的性能問題，每次 read，僅記錄 commitIndex，然后發(fā)送所有 peers heartbeat 來確認(rèn) Leader 身份，如果 Leader 身份確認(rèn)成功，等到 appliedIndex >= commitIndex，就可以返回 Client read 了，基于 ReadIndex Follower 也可以很方便的提供線性一致讀，不過 commitIndex 是需要從 Leader 那里獲取，多了一輪 RPC；關(guān)于線性一致讀文章后面會(huì)詳細(xì)分析。 Lease Read：SOFAJRaft 還支持通過租約 (lease) 保證 Leader 的身份，從而省去了 ReadIndex 每次 heartbeat 確認(rèn) Leader 身份，性能更好，但是通過時(shí)鐘維護(hù) lease 本身并不是絕對(duì)的安全（時(shí)鐘漂移問題，所以 SOFAJRaft 中默認(rèn)配置是 ReadIndex，因?yàn)橥ǔＧ闆r下 ReadIndex 性能已足夠好。
SOFAJRaft 設(shè)計(jì)
Node：Raft 分組中的一個(gè)節(jié)點(diǎn)，連接封裝底層的所有服務(wù)，用戶看到的主要服務(wù)接口，特別是?apply(task)用于向 raft group 組成的復(fù)制狀態(tài)機(jī)集群提交新任務(wù)應(yīng)用到業(yè)務(wù)狀態(tài)機(jī)。 存儲(chǔ)：上圖靠下的部分均為存儲(chǔ)相關(guān)。
Log 存儲(chǔ)，記錄 Raft 用戶提交任務(wù)的日志，將日志從 Leader 復(fù)制到其他節(jié)點(diǎn)上。
LogStorage 是存儲(chǔ)實(shí)現(xiàn)，默認(rèn)實(shí)現(xiàn)基于 RocksDB 存儲(chǔ)，你也可以很容易擴(kuò)展自己的日志存儲(chǔ)實(shí)現(xiàn)； LogManager 負(fù)責(zé)對(duì)底層存儲(chǔ)的調(diào)用，對(duì)調(diào)用做緩存、批量提交、必要的檢查和優(yōu)化。 Metadata 存儲(chǔ)，元信息存儲(chǔ)，記錄 Raft 實(shí)現(xiàn)的內(nèi)部狀態(tài)，比如當(dāng)前 term、投票給哪個(gè)節(jié)點(diǎn)等信息。 Snapshot 存儲(chǔ)，用于存放用戶的狀態(tài)機(jī) snapshot 及元信息，可選：
SnapshotStorage 用于 snapshot 存儲(chǔ)實(shí)現(xiàn)； SnapshotExecutor 用于 snapshot 實(shí)際存儲(chǔ)、遠(yuǎn)程安裝、復(fù)制的管理。 狀態(tài)機(jī)
StateMachine：用戶核心邏輯的實(shí)現(xiàn)，核心是?onApply(Iterator)?方法, 應(yīng)用通過?Node#apply(task)?提交的日志到業(yè)務(wù)狀態(tài)機(jī)； FSMCaller:封裝對(duì)業(yè)務(wù) StateMachine 的狀態(tài)轉(zhuǎn)換的調(diào)用以及日志的寫入等,一個(gè)有限狀態(tài)機(jī)的實(shí)現(xiàn),做必要的檢查、請(qǐng)求合并提交和并發(fā)處理等。 復(fù)制
Replicator：用于 Leader 向 Followers 復(fù)制日志，也就是 Raft 中的 AppendEntries 調(diào)用，包括心跳存活檢查等； ReplicatorGroup：用于單個(gè) Raft group 管理所有的 replicator，必要的權(quán)限檢查和派發(fā)。 RPC：RPC 模塊用于節(jié)點(diǎn)之間的網(wǎng)絡(luò)通訊
RPC Server：內(nèi)置于 Node 內(nèi)的 RPC 服務(wù)器，接收其他節(jié)點(diǎn)或者客戶端發(fā)過來的請(qǐng)求，轉(zhuǎn)交給對(duì)應(yīng)服務(wù)處理； RPC Client：用于向其他節(jié)點(diǎn)發(fā)起請(qǐng)求，例如投票、復(fù)制日志、心跳等。 KV Store：KV Store 是各種 Raft 實(shí)現(xiàn)的一個(gè)典型應(yīng)用場(chǎng)景，SOFAJRaft 中包含了一個(gè)嵌入式的分布式 KV 存儲(chǔ)實(shí)現(xiàn)（SOFAJRaft-RheaKV）。
SOFAJRaft Group
單個(gè)節(jié)點(diǎn)的 SOFAJRaft-node 是沒什么實(shí)際意義的，下面是三副本的 SOFAJRaft 架構(gòu)圖：
SOFAJRaft Multi Group
單個(gè) Raft group 是無法解決大流量的讀寫瓶頸的，SOFAJRaft 自然也要支持 multi-raft-group。
SOFAJRaft 實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)解析之高效的線性一致讀
什么是線性一致讀? 所謂線性一致讀，一個(gè)簡(jiǎn)單的例子就是在 t1 的時(shí)刻我們寫入了一個(gè)值，那么在 t1 之后，我們一定能讀到這個(gè)值，不可能讀到 t1 之前的舊值 (想想 Java 中的 volatile 關(guān)鍵字，說白了線性一致讀就是在分布式系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn) Java volatile 語義)。
如上圖 Client A、B、C、D 均符合線性一致讀，其中 D 看起來是 stale read，其實(shí)并不是，D 請(qǐng)求橫跨了 3 個(gè)階段，而讀可能發(fā)生在任意時(shí)刻，所以讀到 1 或 2 都行。
重要：接下來的討論均基于一個(gè)大前提，就是業(yè)務(wù)狀態(tài)機(jī)的實(shí)現(xiàn)必須是滿足線性一致性的，簡(jiǎn)單說就是也要具有 Java volatile 的語義 。
要實(shí)現(xiàn)線性一致讀，首先我們簡(jiǎn)單直接一些，是否可以直接從當(dāng)前 Leader 節(jié)點(diǎn)讀?
仔細(xì)一想，這顯然行不通，因?yàn)槟銦o法確定這一刻當(dāng)前的 "Leader" 真的是 Leader，比如在網(wǎng)絡(luò)分區(qū)的情況下，它可能已經(jīng)被推翻王朝卻不自知。 最簡(jiǎn)單易懂的實(shí)現(xiàn)方式：同 “寫” 請(qǐng)求一樣，“讀” 請(qǐng)求也走一遍 Raft 協(xié)議 (Raft Log)。
本圖出自《Raft: A Consensus Algorithm for Replicated Logs》
ReadIndex Read
這是 Raft 論文中提到的一種優(yōu)化方案，具體來說：
Leader 將自己當(dāng)前 Log 的 commitIndex 記錄到一個(gè) Local 變量 ReadIndex 里面； 接著向 Followers 發(fā)起一輪 heartbeat，如果半數(shù)以上節(jié)點(diǎn)返回了對(duì)應(yīng)的 heartbeat response，那么 Leader 就能夠確定現(xiàn)在自己仍然是 Leader (證明了自己是自己)； Leader 等待自己的狀態(tài)機(jī)執(zhí)行，直到 applyIndex 超過了 ReadIndex，這樣就能夠安全的提供 Linearizable Read 了，也不必管讀的時(shí)刻是否 Leader 已飄走 (思考：為什么等到 applyIndex 超過了 ReadIndex 就可以執(zhí)行讀請(qǐng)求?)； Leader 執(zhí)行 read 請(qǐng)求，將結(jié)果返回給 Client。 通過ReadIndex，也可以很容易在 Followers 節(jié)點(diǎn)上提供線性一致讀：
Follower 節(jié)點(diǎn)向 Leader 請(qǐng)求最新的 ReadIndex； Leader 執(zhí)行上面前 3 步的過程(確定自己真的是 Leader)，并返回 ReadIndex 給 Follower； Follower 等待自己的 applyIndex 超過了 ReadIndex； Follower 執(zhí)行 read 請(qǐng)求，將結(jié)果返回給 Client。（SOFAJRaft 中可配置是否從 Follower 讀取，默認(rèn)不打開） ReadIndex小結(jié)：
相比較于走 Raft Log 的方式，ReadIndex 省去了磁盤的開銷，能大幅度提升吞吐，結(jié)合 SOFAJRaft 的 batch + pipeline ack + 全異步機(jī)制，三副本的情況下 Leader 讀的吞吐可以接近于 RPC 的吞吐上限； 延遲取決于多數(shù)派中最慢的一個(gè) heartbeat response，理論上對(duì)于降低延時(shí)的效果不會(huì)非常顯著。 Lease Read
Lease Read 與 ReadIndex 類似，但更進(jìn)一步，不僅省去了 Log，還省去了網(wǎng)絡(luò)交互。它可以大幅提升讀的吞吐也能顯著降低延時(shí)。 基本的思路是 Leader 取一個(gè)比 election timeout 小的租期(最好小一個(gè)數(shù)量級(jí))，在租約期內(nèi)不會(huì)發(fā)生選舉，這就確保了 Leader 不會(huì)變，所以可以跳過 ReadIndex 的第二步，也就降低了延時(shí)。可以看到 Lease Read 的正確性和時(shí)間是掛鉤的，因此時(shí)間的實(shí)現(xiàn)至關(guān)重要，如果時(shí)鐘漂移嚴(yán)重，這套機(jī)制就會(huì)有問題。 實(shí)現(xiàn)方式：
定時(shí) heartbeat 獲得多數(shù)派響應(yīng)，確認(rèn) Leader 的有效性 (在 SOFAJRaft 中默認(rèn)的 heartbeat 間隔是 election timeout 的十分之一)； 在租約有效時(shí)間內(nèi)，可以認(rèn)為當(dāng)前 Leader 是 Raft Group 內(nèi)的唯一有效 Leader，可忽略 ReadIndex 中的 heartbeat 確認(rèn)步驟(2)； Leader 等待自己的狀態(tài)機(jī)執(zhí)行，直到 applyIndex 超過了 ReadIndex，這樣就能夠安全的提供 Linearizable Read 了 。
// KV 存儲(chǔ)實(shí)現(xiàn)線性一致讀
public void readFromQuorum(String key, AsyncContext asyncContext) {// 請(qǐng)求 ID 作為請(qǐng)求上下文傳入byte[] reqContext = new byte[4];Bits.putInt(reqContext, 0, requestId.incrementAndGet());// 調(diào)用 readIndex 方法, 等待回調(diào)執(zhí)行this.node.readIndex(reqContext, new ReadIndexClosure() {@Overridepublic void run(Status status, long index, byte[] reqCtx) {if (status.isOk()) {try {// ReadIndexClosure 回調(diào)成功，可以從狀態(tài)機(jī)讀取最新數(shù)據(jù)返回// 如果你的狀態(tài)實(shí)現(xiàn)有版本概念，可以根據(jù)傳入的日志 index 編號(hào)做讀取asyncContext.sendResponse(new ValueCommand(fsm.getValue(key)));} catch (KeyNotFoundException e) {asyncContext.sendResponse(GetCommandProcessor.createKeyNotFoundResponse());}} else {// 特定情況下，比如發(fā)生選舉，該讀請(qǐng)求將失敗asyncContext.sendResponse(new BooleanCommand(false, status.getErrorMsg()));}}});
}
應(yīng)用場(chǎng)景
Leader 選舉； 分布式鎖服務(wù)，比如 Zookeeper，在 SOFAJRaft 中的 RheaKV 模塊提供了完整的分布式鎖實(shí)現(xiàn)； 高可靠的元信息管理，可直接基于 SOFAJRaft-RheaKV 存儲(chǔ)； 分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)，如分布式消息隊(duì)列、分布式文件系統(tǒng)、分布式塊系統(tǒng)等等。
使用案例
RheaKV：基于 SOFAJRaft 實(shí)現(xiàn)的嵌入式、分布式、高可用、強(qiáng)一致的 KV 存儲(chǔ)類庫(kù)。 AntQ Streams QCoordinator：使用 SOFAJRaft 在 Coordinator 集群內(nèi)做選舉、使用 SOFAJRaft-RheaKV 做元信息存儲(chǔ)等功能。 Schema Registry：高可靠 schema 管理服務(wù)，類似 kafka schema registry，存儲(chǔ)部分基于 SOFAJRaft-RheaKV。 SOFA 服務(wù)注冊(cè)中心元信息管理模塊：IP 數(shù)據(jù)信息注冊(cè)，要求寫數(shù)據(jù)達(dá)到各個(gè)節(jié)點(diǎn)一致，并且在少數(shù)派節(jié)點(diǎn)掛掉時(shí)保證不影響數(shù)據(jù)正常存儲(chǔ)。
實(shí)踐
一、基于 SOFAJRaft 設(shè)計(jì)一個(gè)簡(jiǎn)單的 KV Store
二、基于 SOFAJRaft 的 RheaKV 的設(shè)計(jì)
功能名詞
PD
全局的中心總控節(jié)點(diǎn)，負(fù)責(zé)整個(gè)集群的調(diào)度，不需要自管理的集群可不啟用 PD (一個(gè) PD 可管理多個(gè)集群，基于 clusterId 隔離)。 Store
集群中的一個(gè)物理存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)，一個(gè) Store 包含一個(gè)或多個(gè) Region。 Region
最小的 KV 數(shù)據(jù)單元，每個(gè) Region 都有一個(gè)左閉右開的區(qū)間 [startKey, endKey), 可根據(jù)請(qǐng)求流量/負(fù)載/數(shù)據(jù)量大小等指標(biāo)自動(dòng)分裂以及自動(dòng)副本搬遷。
特點(diǎn)
嵌入式 強(qiáng)一致性 自驅(qū)動(dòng)
以上幾點(diǎn)(尤其2、3) 基本都是依托于 SOFAJRaft 自身的功能來實(shí)現(xiàn)，詳細(xì)介紹請(qǐng)參考?SOFAJRaft 文檔?。
致謝
感謝?braft、etcd、tikv?貢獻(xiàn)了優(yōu)秀的 Raft 實(shí)現(xiàn)，SOFAJRaft 受益良多。
總結(jié)
以上是生活随笔 為你收集整理的蚂蚁金服开源 SOFAJRaft：生产级 Java Raft 算法库 的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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