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http://blog.csdn.net/cszhouwei/article/details/38374603
Paxos算法是莱斯利·兰伯特（LeslieLamport，就是 LaTeX 中的”La”，此人现在在微软研究院）于1990年提出的一种基于消息传递的一致性算法。由于算法难以理解起初并没有引起人们的重视，使Lamport在八年后1998年重新发表到ACM Transactions on Computer Systems上（The Part-TimeParliament）。即便如此paxos算法还是没有得到重视，2001年Lamport 觉得同行无法接受他的幽默感，于是用容易接受的方法重新表述了一遍（Paxos MadeSimple）。可见Lamport对Paxos算法情有独钟。近几年Paxos算法的普遍使用也证明它在分布式一致性算法中的重要地位。2006年Google的三篇论文初现“云”的端倪，其中的Chubby Lock服务使用Paxos作为Chubby Cell中的一致性算法，Paxos的人气从此一路狂飙。Lamport 本人在 他的blog 中描写了他用9年时间发表这个算法的前前后后。
“There is only one consensus protocol, and that’sPaxos-all other approaches are just broken versions of Paxos.” –Chubby authors
“The dirtylittle secret of the NSDI community is that at most five people really, trulyunderstand every part of Paxos ;-).” –NSDI reviewer
Notes：回想当年，我不知翻阅了多少资料，才勉强弄明白“Basic Paxos”，由于缺乏实践体会，至今对于“Multi-Paxos”仍如云里雾里，不得要领。反观本文的主角Raft，《InSearch of an Understandable Consensus Algorithm》，从它设计之初，作者就将Understandable作为最高准则，这在诸多决策选择时均有体现。
分布式系统中的节点通信存在两种模型：共享内存（Shared memory）和消息传递（Messages passing）。基于消息传递通信模型的分布式系统，不可避免地会发生以下错误：进程可能会慢、垮、重启，消息可能会延迟、丢失、重复（不考虑“Byzantinefailure”）。
一个典型的场景是：在一个分布式数据库系统中，如果各节点的初始状态一致，每个节点都执行相同的操作序列，那么它们最后能得到一个一致的状态。为保证每个节点执行相同的命令序列，需要在每一条指令上执行一个「一致性算法」以保证每个节点看到的指令一致。一个通用的一致性算法可以应用在许多场景中，是分布式计算中的重要问题。从20世纪80年代起对于一致性算法的研究就没有停止过。
图 1Replicated State Machine Architecture
Raft算法将这类问题抽象为“ReplicatedState Machine”，详见上图，每台Server保存用户命令的日志，供本地状态机顺序执行。显而易见，为了保证“Replicated State Machine”的一致性，我们只需要保证“ReplicatedLog”的一致性。
通常来说，在分布式环境下，可以通过两种手段达成一致：
1. Symmetric, leader-less
所有Server都是对等的，Client可以和任意Server进行交互
2. Asymmetric, leader-based
任意时刻，有且仅有1台Server拥有决策权，Client仅和该Leader交互
“Designing for understandability”的Raft算法采用后者，基于以下考虑：
1. 问题分解：Normaloperation & Leader changes
2. 简化操作：Noconflicts in normal operation
3. 更加高效：Moreefficient than leader-less approaches
Raft算法将Server划分为3种角色：
1. Leader
负责Client交互和log复制，同一时刻系统中最多存在1个
2. Follower
被动响应请求RPC，从不主动发起请求RPC
3. Candidate
由Follower向Leader转换的中间状态
图 2Server States
众所周知，在分布式环境中，“时间同步”本身是一个很大的难题，但是为了识别“过期信息”，时间信息又是必不可少的。Raft为了解决这个问题，将时间切分为一个个的Term，可以认为是一种“逻辑时间”。如下图所示：
1. 每个Term至多存在1个Leader
2. 某些Term由于选举失败，不存在Leader
3. 每个Server本地维护currentTerm
图 3Terms
1. 所有的Server均以Follower角色启动，并启动选举定时器
2. Follower期望从Leader或者Candidate接收RPC
3. Leader必须广播Heartbeat重置Follower的选举定时器
4. 如果Follower选举定时器超时，则假定Leader已经crash，发起选举
自增currentTerm，由Follower转换为Candidate，设置votedFor为自身，并行发起RequestVote RPC，不断重试，直至满足以下任一条件：
1. 获得超过半数Server的投票，转换为Leader，广播Heartbeat
2. 接收到合法Leader的AppendEntries RPC，转换为Follower
3. 选举超时，没有Server选举成功，自增currentTerm，重新选举
细节补充：
1. Candidate在等待投票结果的过程中，可能会接收到来自其它Leader的AppendEntries RPC。如果该Leader的Term不小于本地的currentTerm，则认可该Leader身份的合法性，主动降级为Follower；反之，则维持Candidate身份，继续等待投票结果
2. Candidate既没有选举成功，也没有收到其它Leader的RPC，这种情况一般出现在多个节点同时发起选举（如图Split Vote），最终每个Candidate都将超时。为了减少冲突，这里采取“随机退让”策略，每个Candidate重启选举定时器（随机值），大大降低了冲突概率
图 4Log Structure
正常操作流程：
1. Client发送command给Leader
2. Leader追加command至本地log
3. Leader广播AppendEntriesRPC至Follower
4. 一旦日志项committed成功：
1) Leader应用对应的command至本地StateMachine，并返回结果至Client
2) Leader通过后续AppendEntriesRPC将committed日志项通知到Follower
3) Follower收到committed日志项后，将其应用至本地StateMachine
为了保证整个过程的正确性，Raft算法保证以下属性时刻为真：
1. Election Safety
在任意指定Term内，最多选举出一个Leader
2. Leader Append-Only
Leader从不“重写”或者“删除”本地Log，仅仅“追加”本地Log
3. Log Matching
如果两个节点上的日志项拥有相同的Index和Term，那么这两个节点[0, Index]范围内的Log完全一致
4. Leader Completeness
如果某个日志项在某个Term被commit，那么后续任意Term的Leader均拥有该日志项
5. State Machine Safety
一旦某个server将某个日志项应用于本地状态机，以后所有server对于该偏移都将应用相同日志项
直观解释：
为了便于大家理解Raft算法的正确性，这里对于上述性质进行一些非严格证明。
“ElectionSafety”：反证法，假设某个Term同时选举产生两个LeaderA和LeaderB，根据选举过程定义，A和B必须同时获得超过半数节点的投票，至少存在节点N同时给予A和B投票，矛盾
LeaderAppend-Only： Raft算法中Leader权威至高无上，当Follower和Leader产生分歧的时候，永远是Leader去覆盖修正Follower
LogMatching：分两步走，首先证明具有相同Index和Term的日志项相同，然后证明所有之前的日志项均相同。第一步比较显然，由Election Safety直接可得。第二步的证明借助归纳法，初始状态，所有节点均空，显然满足，后续每次AppendEntries RPC调用，Leader将包含上一个日志项的Index和Term，如果Follower校验发现不一致，则拒绝该AppendEntries请求，进入修复过程，因此每次AppendEntries调用成功，Leader可以确信Follower已经追上当前更新
LeaderCompleteness：为了满足该性质，Raft还引入了一些额外限制，比如，Candidate的RequestVote RPC请求携带本地日志信息，若Follower发现自己“更完整”，则拒绝该Candidate。所谓“更完整”，是指本地Term更大或者Term一致但是Index更大。有了这个限制，我们就可以利用反证法证明该性质了。假设在TermX成功commit某日志项，考虑最小的TermY不包含该日志项且满足Y>X，那么必然存在某个节点N既从LeaderX处接受了该日志项，同时投票同意了LeaderY的选举，后续矛盾就不言而喻了
StateMachine Safety：由于LeaderCompleteness性质存在，该性质不言而喻
在实际系统中，由于硬件故障、负载变化等因素，机器动态增减是不可避免的。最简单的做法是，运维人员将系统临时下线，修改配置，重新上线。但是这种做法存在两个缺点：
1. 系统临时不可用
2. 人为操作易出错
图 5Online Switch Directly
失败的尝试：通过运维工具广播系统配置变更，显然，在分布式环境下，所有节点不可能在同一时刻切换至最新配置。由上图不难看出，系统存在冲突的时间窗口，同时存在新旧两份Majority。
两阶段方案：为了避免冲突，Raft引入Joint中间配置，采取了两阶段方案。当Leader接收到配置切换命令（Cold->Cnew）后，将Cold,new作为日志项进行正常的复制，任何Server一旦将新的配置项添加至本地日志，后续所有的决策必须基于最新的配置项（不管该配置项有没有commit），当Leader确认Cold,new成功commit后，使用相同的策略提交Cnew。系统中配置切换过程如下图所示，不难看出该方法杜绝了Cold和Cnew同时生效的冲突，保证了配置切换过程的一致性。
图 6Joint Consensus
随着系统的持续运行，操作日志不断膨胀，导致日志重放时间增长，最终将导致系统可用性的下降。快照（Snapshot）应该是用于“日志压缩”最常见的手段，Raft也不例外。具体做法如下图所示：
图 7S基于“快照”的日志压缩
与Raft其它操作Leader-Based不同，snapshot是由各个节点独立生成的。除了日志压缩这一个作用之外，snapshot还可以用于同步状态：slow-follower以及new-server，Raft使用InstallSnapshot RPC完成该过程，不再赘述。
典型的用户交互流程：
1. Client发送command给Leader
若Leader未知，挑选任意节点，若该节点非Leader，则重定向至Leader
2. Leader追加日志项，等待commit，更新本地状态机，最终响应Client
3. 若Client超时，则不断重试，直至收到响应为止
细心的读者可能已经发现这里存在漏洞：Leader在响应Client之前crash，如果Client简单重试，可能会导致command被执行多次。
Raft给出的方案：Client赋予每个command唯一标识，Leader在接收command之前首先检查本地log，若标识已存在，则直接响应。如此，只要Client没有crash，可以做到“Exactly Once”的语义保证。
个人建议：尽量保证操作的“幂等性”，简化系统设计！
Raft算法虽然诞生不久，但是在业界已经引起广泛关注，强烈推荐大家浏览其官网http://raftconsensus.github.io，上面有丰富的学习资料，目前Raft算法的开源实现已经涵盖几乎所有主流语言（C/C++/Java/Python/Javascript …），其流行程度可见一斑。由此可见，一项技术能否在工业界大行其道，有时“可理解性”、“可实现性”才是至关重要的。
timyang在《Paxos在大型系统中常见的应用场景》一文中，列举了一些Paxos常用的应用场合：
1. Database replication, logreplication …
2. Naming service
3. 配置管理
4. 用户角色
5. 号码分配
Note：对于分布式锁、数据复制等场景，非常容易理解，但是对于“Naming Service”一类应用场景，具体如何实操，仍然表示困惑。翻阅一些资料发现，借助Zookeeper的watch机制，当配置发生变更时可以实时通知注册客户端，但是如何保证该通知的可靠送达呢，系统中是否可能同时存在新旧两份配置？烦请有相关经验的高人私下交流~
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原文地址：http://www.cnblogs.com/lpthread/p/4943284.html
