什么是 SOFAJRaft?


SOFAJRaft 是一个基于 Raft 一致性算法的生产级高性能 Java 实现,支持 MULTI-RAFT-GROUP,适用于高负载低延迟的场景。 使用 SOFAJRaft 你可以专注于自己的业务领域,由 SOFAJRaft 负责处理所有与 Raft 相关的技术难题,并且 SOFAJRaft 非常易于使用,你可以通过几个示例在很短的时间内掌握它。


SOFAJRaft 是从百度的 braft 移植而来,做了一些优化和改进,感谢百度 braft 团队开源了如此优秀的 C++ Raft 实现。


基础知识:分布式共识算法 (Consensus Algorithm)


如何理解分布式共识?



有哪些分布式共识算法?



什么是 Raft?


Raft 是一种更易于理解的分布式共识算法,核心协议本质上还是师承 Paxos 的精髓,不同的是依靠 Raft 模块化的拆分以及更加简化的设计,Raft 协议相对更容易实现。


模块化的拆分主要体现在:Raft 把一致性协议划分为 Leader 选举、MemberShip 变更、日志复制、Snapshot 等几个几乎完全解耦的模块。


更加简化的设计则体现在:Raft 不允许类似 Paxos 中的乱序提交、简化系统中的角色状态(只有 Leader、Follower、Candidate 三种角色)、限制仅 Leader 可写入、使用随机化的超时时间来设计 Leader Election 等等。


特点:Strong Leader


  1. 系统中必须存在且同一时刻只能有一个 Leader,只有 Leader 可以接受 Clients 发过来的请求;
  2. Leader 负责主动与所有 Followers 通信,负责将“提案”发送给所有 Followers,同时收集多数派的 Followers 应答;
  3. Leader 还需向所有 Followers 主动发送心跳维持领导地位(保持存在感)。


一句话总结 Strong Leader: "你们不要 BB! 按我说的做,做完了向我汇报!"

另外,身为 Leader 必须保持一直 BB(heartbeat) 的状态,否则就会有别人跳出来想要 BB 。



Raft 中的基本概念


篇幅有限,这里只对 Raft 中的几个概念做一个简单介绍,详细请参考 Raft paper


Raft-node 的 3 种角色/状态



  1. Follower:完全被动,不能发送任何请求,只接受并响应来自 Leader 和 Candidate 的 Message,每个节点启动后的初始状态一定是 Follower;
  2. Leader:处理所有来自客户端的请求,以及复制 Log 到所有 Followers;
  3. Candidate:用来竞选一个新 Leader (Candidate 由 Follower 触发超时而来)。


Message 的 3 种类型


  1. RequestVote RPC:由 Candidate 发出,用于发送投票请求;
  2. AppendEntries (Heartbeat) RPC:由 Leader 发出,用于 Leader 向 Followers 复制日志条目,也会用作 Heartbeat (日志条目为空即为 Heartbeat);
  3. InstallSnapshot RPC:由 Leader 发出,用于快照传输,虽然多数情况都是每个服务器独立创建快照,但是Leader 有时候必须发送快照给一些落后太多的 Follower,这通常发生在 Leader 已经丢弃了下一条要发给该Follower 的日志条目(Log Compaction 时清除掉了) 的情况下。


任期逻辑时钟


  1. 时间被划分为一个个任期 (term),term id 按时间轴单调递增;
  2. 每一个任期的开始都是 Leader 选举,选举成功之后,Leader 在任期内管理整个集群,也就是 “选举 + 常规操作”
  3. 每个任期最多一个 Leader,可能没有 Leader (spilt-vote 导致)。


本图出自《Raft: A Consensus Algorithm for Replicated Logs》


什么是 SOFAJRaft?


SOFAJRaft 是一个基于 Raft 一致性算法的生产级高性能 Java 实现,支持 MULTI-RAFT-GROUP,适用于高负载低延迟的场景。 使用 SOFAJRaft 你可以专注于自己的业务领域,由 SOFAJRaft 负责处理所有与 Raft 相关的技术难题,并且 SOFAJRaft 非常易于使用,你可以通过几个示例在很短的时间内掌握它。


SOFAJRaft 是从百度的 braft 移植而来,做了一些优化和改进,感谢百度 braft 团队开源了如此优秀的 C++ Raft 实现。


SOFAJRaft 整体功能&性能优化



功能支持


1.Leader election:Leader 选举,这个不多说,上面已介绍过 Raft 中的 Leader 机制。


2.Log replication and recovery:日志复制和日志恢复。

  1. Log replication 就是要保证已经被 commit 的数据一定不会丢失,即一定要成功复制到多数派。
  2. Log recovery 包含两个方面:
  1. Current term 日志恢复:主要针对一些 Follower 节点重启加入集群或者是新增 Follower 节点后如何追日志;
  2. Prev term 日志恢复:主要针对 Leader 切换前后的日志一致性。


3.Snapshot and log compaction:定时生成 snapshot,实现 log compaction 加速启动和恢复,以及 InstallSnapshot 给 Followers 拷贝数据,如下图:


本图出自《In Search of an Understandable Consensus Algorithm》


4.Membership change:用于集群线上配置变更,比如增加节点、删除节点、替换节点等。


5.Transfer leader:主动变更 leader,用于重启维护,leader 负载平衡等。


6.Symmetric network partition tolerance:对称网络分区容忍性。



如上图 S1 为当前 leader,网络分区造成 S2 不断增加本地 term,为了避免网络恢复后 S2 发起选举导致正在良心 工作的 leader step-down,从而导致整个集群重新发起选举,SOFAJRaft 中增加了 pre-vote 来避免这个问题的发生。

  1. SOFAJRaft 中在 request-vote 之前会先进行 pre-vote(currentTerm + 1, lastLogIndex, lastLogTerm),多数派成功后才会转换状态为 candidate 发起真正的 request-vote,所以分区后的节点,pre-vote 不会成功,也就不会导致集群一段时间内无法正常提供服务。


7.Asymmetric network partition tolerance:非对称网络分区容忍性。



    如上图 S1 为当前 leader,S2 不断超时触发选主,S3 提升 term 打断当前 lease,从而拒绝 leader 的更新。

  1. 在 SOFAJRaft 中增加了一个 tick 的检查,每个 follower 维护一个时间戳记录下收到 leader 上数据更新的时间(也包括心跳),只有超过 election timeout 之后才允许接受 request-vote 请求。


8.Fault tolerance:容错性,少数派故障不影响系统整体可用性,包括但不限于:

  1. 机器掉电
  2. 强杀应用
  3. 慢节点(GC, OOM 等)
  4. 网络故障
  5. 其他各种奇葩原因导致 raft 节点无法正常工作


9.Workaround when quorate peers are dead:多数派故障时,整个 grop 已不具备可用性,安全的做法是等待多数节点恢复,只有这样才能保证数据安全;但是如果业务更加追求系统可用性,可以放弃数据一致性的话,SOFAJRaft 提供了手动触发 reset_peers 的指令以迅速重建整个集群,恢复集群可用。


10.Metrics:SOFAJRaft 内置了基于 Metrics 类库的性能指标统计,具有丰富的性能统计指标,利用这些指标数据可以帮助用户更容易找出系统性能瓶颈。


11.Jepsen:除了几百个单元测试以及部分 chaos 测试之外, SOFAJRaft 还使用 jepsen 这个分布式验证和故障注入测试框架模拟了很多种情况,都已验证通过:

  1. 随机分区,一大一小两个网络分区
  2. 随机增加和移除节点
  3. 随机停止和启动节点
  4. 随机 kill -9 和启动节点
  5. 随机划分为两组,互通一个中间节点,模拟分区情况
  6. 随机划分为不同的 majority 分组


性能优化


除了功能上的完整性,SOFAJRaft 还做了很多性能方面的优化,这里有一份 KV 场景(get/put)的 Benchmark 数据, 在小数据包,读写比例为 9:1,保证线性一致读的场景下,三副本最高可以达到 40w+ 的 ops。


这里挑重点介绍几个优化点:

  1. Batch: 我们知道互联网两大优化法宝便是 Cache 和 Batch,SOFAJRaft 在 Batch 上花了较大心思,整个链路几乎都是 Batch 的,依靠 disruptor 的 MPSC 模型批量消费,对整体性能有着极大的提升,包括但不限于:
  1. 批量提交 task
  2. 批量网络发送
  3. 本地 IO batch 写入
  1. 要保证日志不丢,一般每条 log entry 都要进行 fsync 同步刷盘,比较耗时,SOFAJRaft 中做了合并写入的优化。
  1. 批量应用到状态机
  2. 需要说明的是,虽然 SOFAJRaft 中大量使用了 Batch 技巧,但对单个请求的延时并无任何影响,SOFAJRaft 中不会对请求做延时的攒批处理。


  1. Replication pipeline:流水线复制,通常 Leader 跟 Followers 节点的 Log 同步是串行 Batch 的方式,每个 Batch 发送之后需要等待 Batch 同步完成之后才能继续发送下一批(ping-pong),这样会导致较长的延迟。SOFAJRaft 中通过 Leader 跟 Followers 节点之间的 pipeline 复制来改进,非常有效降低了数据同步的延迟, 提高吞吐。经我们测试,开启 pipeline 可以将吞吐提升 30% 以上,详细数据请参照 Benchmark


  1. Append log in parallel:在 SOFAJRaft 中 Leader 持久化 log entries 和向 Followers 发送 log entries 是并行的。


  1. Fully concurrent replication:Leader 向所有 Follwers 发送 Log 也是完全相互独立和并发的。


  1. Asynchronous:SOFAJRaft 中整个链路几乎没有任何阻塞,完全异步的,是一个完全的 callback 编程模型。


  1. ReadIndex:优化 Raft read 走 Raft log 的性能问题,每次 read,仅记录 commitIndex,然后发送所有 peers heartbeat 来确认 Leader 身份,如果 Leader 身份确认成功,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线性一致读,不过 commitIndex 是需要从 Leader 那里获取,多了一轮 RPC;关于线性一致读文章后面会详细分析。


  1. Lease Read:SOFAJRaft 还支持通过租约 (lease) 保证 Leader 的身份,从而省去了 ReadIndex 每次 heartbeat 确认 Leader 身份,性能更好,但是通过时钟维护 lease 本身并不是绝对的安全(时钟漂移问题,所以 SOFAJRaft 中默认配置是 ReadIndex,因为通常情况下 ReadIndex 性能已足够好。


SOFAJRaft 设计



  1. Node:Raft 分组中的一个节点,连接封装底层的所有服务,用户看到的主要服务接口,特别是 apply(task)用于向 raft group 组成的复制状态机集群提交新任务应用到业务状态机。


  1. 存储:上图靠下的部分均为存储相关。
  1. Log 存储,记录 Raft 用户提交任务的日志,将日志从 Leader 复制到其他节点上。
  1. LogStorage 是存储实现,默认实现基于 RocksDB 存储,你也可以很容易扩展自己的日志存储实现;
  2. LogManager 负责对底层存储的调用,对调用做缓存、批量提交、必要的检查和优化。
  1. Metadata 存储,元信息存储,记录 Raft 实现的内部状态,比如当前 term、投票给哪个节点等信息。
  2. Snapshot 存储,用于存放用户的状态机 snapshot 及元信息,可选:
  1. SnapshotStorage 用于 snapshot 存储实现;
  2. SnapshotExecutor 用于 snapshot 实际存储、远程安装、复制的管理。


  1. 状态机
  1. StateMachine:用户核心逻辑的实现,核心是 onApply(Iterator) 方法, 应用通过 Node#apply(task) 提交的日志到业务状态机;
  2. FSMCaller:封装对业务 StateMachine 的状态转换的调用以及日志的写入等,一个有限状态机的实现,做必要的检查、请求合并提交和并发处理等。


  1. 复制
  1. Replicator:用于 Leader 向 Followers 复制日志,也就是 Raft 中的 AppendEntries 调用,包括心跳存活检查等;
  2. ReplicatorGroup:用于单个 Raft group 管理所有的 replicator,必要的权限检查和派发。


  1. RPC:RPC 模块用于节点之间的网络通讯
  1. RPC Server:内置于 Node 内的 RPC 服务器,接收其他节点或者客户端发过来的请求,转交给对应服务处理;
  2. RPC Client:用于向其他节点发起请求,例如投票、复制日志、心跳等。


  1. KV Store:KV Store 是各种 Raft 实现的一个典型应用场景,SOFAJRaft 中包含了一个嵌入式的分布式 KV 存储实现(SOFAJRaft-RheaKV)。


SOFAJRaft Group


单个节点的 SOFAJRaft-node 是没什么实际意义的,下面是三副本的 SOFAJRaft 架构图:



SOFAJRaft Multi Group


单个 Raft group 是无法解决大流量的读写瓶颈的,SOFAJRaft 自然也要支持 multi-raft-group。



SOFAJRaft 实现细节解析之高效的线性一致读


什么是线性一致读? 所谓线性一致读,一个简单的例子就是在 t1 的时刻我们写入了一个值,那么在 t1 之后,我们一定能读到这个值,不可能读到 t1 之前的旧值 (想想 Java 中的 volatile 关键字,说白了线性一致读就是在分布式系统中实现 Java volatile 语义)。



如上图 Client A、B、C、D 均符合线性一致读,其中 D 看起来是 stale read,其实并不是,D 请求横跨了 3 个阶段,而读可能发生在任意时刻,所以读到 1 或 2 都行。


重要:接下来的讨论均基于一个大前提,就是业务状态机的实现必须是满足线性一致性的,简单说就是也要具有 Java volatile 的语义


  1. 要实现线性一致读,首先我们简单直接一些,是否可以直接从当前 Leader 节点读?
  1. 仔细一想,这显然行不通,因为你无法确定这一刻当前的 "Leader" 真的是 Leader,比如在网络分区的情况下,它可能已经被推翻王朝却不自知。


  1. 最简单易懂的实现方式:同 “写” 请求一样,“读” 请求也走一遍 Raft 协议 (Raft Log)。


本图出自《Raft: A Consensus Algorithm for Replicated Logs》

  1. 这一定是可以的,但性能上显然不会太出色,走 Raft Log 不仅仅有日志落盘的开销,还有日志复制的网络开销,另外还有一堆的 Raft “读日志” 造成的磁盘占用开销,这在读比重很大的系统中通常是无法被接受的。


  1. ReadIndex Read
  1. 这是 Raft 论文中提到的一种优化方案,具体来说:
  1. Leader 将自己当前 Log 的 commitIndex 记录到一个 Local 变量 ReadIndex 里面;
  2. 接着向 Followers 发起一轮 heartbeat,如果半数以上节点返回了对应的 heartbeat response,那么 Leader 就能够确定现在自己仍然是 Leader (证明了自己是自己);
  3. Leader 等待自己的状态机执行,直到 applyIndex 超过了 ReadIndex,这样就能够安全的提供 Linearizable Read 了,也不必管读的时刻是否 Leader 已飘走 (思考:为什么等到 applyIndex 超过了 ReadIndex 就可以执行读请求?);
  4. Leader 执行 read 请求,将结果返回给 Client。
  1. 通过ReadIndex,也可以很容易在 Followers 节点上提供线性一致读:
  1. Follower 节点向 Leader 请求最新的 ReadIndex;
  2. Leader 执行上面前 3 步的过程(确定自己真的是 Leader),并返回 ReadIndex 给 Follower;
  3. Follower 等待自己的 applyIndex 超过了 ReadIndex;
  4. Follower 执行 read 请求,将结果返回给 Client。(SOFAJRaft 中可配置是否从 Follower 读取,默认不打开)
  1. ReadIndex小结:
  1. 相比较于走 Raft Log 的方式,ReadIndex 省去了磁盘的开销,能大幅度提升吞吐,结合 SOFAJRaft 的 batch + pipeline ack + 全异步机制,三副本的情况下 Leader 读的吞吐可以接近于 RPC 的吞吐上限;
  2. 延迟取决于多数派中最慢的一个 heartbeat response,理论上对于降低延时的效果不会非常显著。


  1. Lease Read
  1. Lease Read 与 ReadIndex 类似,但更进一步,不仅省去了 Log,还省去了网络交互。它可以大幅提升读的吞吐也能显著降低延时。
  2. 基本的思路是 Leader 取一个比 election timeout 小的租期(最好小一个数量级),在租约期内不会发生选举,这就确保了 Leader 不会变,所以可以跳过 ReadIndex 的第二步,也就降低了延时。可以看到 Lease Read 的正确性和时间是挂钩的,因此时间的实现至关重要,如果时钟漂移严重,这套机制就会有问题。
  3. 实现方式:
  1. 定时 heartbeat 获得多数派响应,确认 Leader 的有效性 (在 SOFAJRaft 中默认的 heartbeat 间隔是 election timeout 的十分之一);
  2. 在租约有效时间内,可以认为当前 Leader 是 Raft Group 内的唯一有效 Leader,可忽略 ReadIndex 中的 heartbeat 确认步骤(2);
  3. Leader 等待自己的状态机执行,直到 applyIndex 超过了 ReadIndex,这样就能够安全的提供 Linearizable Read 了 。


在 SOFAJRaft 中发起一次线性一致读请求的代码展示:


// KV 存储实现线性一致读
public void readFromQuorum(String key, AsyncContext asyncContext) {
    // 请求 ID 作为请求上下文传入
    byte[] reqContext = new byte[4];
    Bits.putInt(reqContext, 0, requestId.incrementAndGet());
    // 调用 readIndex 方法, 等待回调执行
    this.node.readIndex(reqContext, new ReadIndexClosure() {
        @Override
        public void run(Status status, long index, byte[] reqCtx) {
            if (status.isOk()) {
                try {
                    // ReadIndexClosure 回调成功,可以从状态机读取最新数据返回
                    // 如果你的状态实现有版本概念,可以根据传入的日志 index 编号做读取
                    asyncContext.sendResponse(new ValueCommand(fsm.getValue(key)));
                } catch (KeyNotFoundException e) {
                    asyncContext.sendResponse(GetCommandProcessor.createKeyNotFoundResponse());
                }
            } else {
                // 特定情况下,比如发生选举,该读请求将失败
                asyncContext.sendResponse(new BooleanCommand(false, status.getErrorMsg()));
            }
        }
    });
}


SOFAJRaft 应用场景


  1. Leader 选举;
  2. 分布式锁服务,比如 Zookeeper,在 SOFAJRaft 中的 RheaKV 模块提供了完整的分布式锁实现;
  3. 高可靠的元信息管理,可直接基于 SOFAJRaft-RheaKV 存储;
  4. 分布式存储系统,如分布式消息队列、分布式文件系统、分布式块系统等等。


使用案例


  1. RheaKV:基于 SOFAJRaft 实现的嵌入式、分布式、高可用、强一致的 KV 存储类库。
  2. AntQ Streams QCoordinator:使用 SOFAJRaft 在 Coordinator 集群内做选举、使用 SOFAJRaft-RheaKV 做元信息存储等功能。
  3. Schema Registry:高可靠 schema 管理服务,类似 kafka schema registry,存储部分基于 SOFAJRaft-RheaKV。
  4. SOFA 服务注册中心元信息管理模块:IP 数据信息注册,要求写数据达到各个节点一致,并且在少数派节点挂掉时保证不影响数据正常存储。


实践


一、基于 SOFAJRaft 设计一个简单的 KV Store



二、基于 SOFAJRaft 的 RheaKV 的设计



功能名词


PD


Store


Region


特点

以上几点(尤其2、3) 基本都是依托于 SOFAJRaft 自身的功能来实现,详细介绍请参考 SOFAJRaft 文档 。


致谢


感谢 braftetcdtikv 贡献了优秀的 Raft 实现,SOFAJRaft 受益良多。


招聘


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参考资料