揭开 Raft 的神秘面纱,和ApacheRatis 了解Raft 组件的使用

相比 Paxos, Raft 一直以来就是以易于理解著称。今天我们以一年 Raft 使用者的角度,来看一下,别人根据 Raft 论文实现了之后,我们一般要怎么样使用。

俗话说,要想知道梨子的味道,就要亲口尝一尝,没吃过猪肉,也要见一见猪跑。否则别人再怎么样形容,你可能还以为是像猫狗一类毛茸茸。

在 Raft 官网里长长的列表就能发现,实现 Raft 的框架目前不少。Java 里我大概看了蚂蚁的 SOFARaft 和 Apache 的 Ratis。这次我们以 Ratis 为例,揭开面纱,来看看到底要怎样使用。

当然,下面具体提到的例子,也是这些组件中自带的 example。

一、编译

github下载 Ratis 直接 mvn clean package 即可,如果编译过程中出错,可以先clean install ratis-proto

二、示例

Ratis 自带的示例有三个:

arithmetic

counter

filestore

在 ratis-examples 模块中,对于 arithmetic 和 filestore比较方便,可以通过main/bin目录下的 shell 脚本快速启动 Server 和 Client 来进行测试。

对于Raft,咱们都知道是需要多实例组成集群才能测试,你启动一个实例没啥用,连选主都成问题。Bin 目录下的 start-all 支持 example 的名称以及对应的命令。比如 filestore server 代表是启动 filestore 这个应用的server。对应的命令参数会在相应example里的 cli 中解析。同时会一次性启动三个server,组成一个集群并在周期内完成选举。

而对于 counter 这个示例,并没有相应的脚本来快速启动三个server,这个我们可以通过命令行或者在IDE里以参数的形式启动。

三、分析

下面我们来示例里看下 Raft Server 是怎样工作的。

对于 counter 示例来说,我们启动的时候,需要传入一个参数,代表当前的server是第几个,目的在于,要从 peers 列表中得知该用哪个IP + 端口去启动它。这里我们能发现,这个 peers 列表,是在代码内提前设置好的。当然你说动态配置啥的,也没啥问题,另外两个示例是通过shell 脚本里common 中的配置传入的。

所以,第一步我们看到, Raft Server 在启动的时候,会通过「配置」的形式,来知道 peer 之间的存在,这样才能彼此通信,让别人给自己投票或者给别人投票,完成 Term 内的选举。另外,才能接收到 Leader 传过来的 Log ,并且应用到本地。

第二步,我们来看下 Client 和 集群之间是如何通信的。整个 Raft 集群可能有多个实例,我们知道必须通过 Leader 来完成写操作。那怎样知道谁是Leader?有什么办法?

一般常见的思路有:

在写之前,先去集群内查一下,谁是 Leader,然后再写

随机拿一个写,不行再换一个,不停的试,总会有一个成功。

当然方式二这样试下去效率不太高。所以会在这个随机试一次之后,集群会将当前的 Leader 信息返回给 Client,然后 Client 直接通过这个建立连接进行通信即可。

在 Ratis 里, Client 调用非 Leader 节点会收到 Server 抛出的一个异常,异常中会包含一个称为 suggestLeader 的信息,表示当前正确的 Leader,按这个连上去就行。当然,如果如果在此过程中发生的 Leader 的变更,那就会有一个新的suggestLeader 返回来,再次重试。

我们来看 Counter 这个示例中的实现。

Server 和 Client 的共用的Common 代码中,包含 peers 的声明

public final class CounterCommon {

public static final List PEERS = new ArrayList<>(3);

static {

PEERS.add(new RaftPeer(RaftPeerId.getRaftPeerId("n1"), "127.0.0.1:6000"));

PEERS.add(new RaftPeer(RaftPeerId.getRaftPeerId("n2"), "127.0.0.1:6001"));

PEERS.add(new RaftPeer(RaftPeerId.getRaftPeerId("n3"), "127.0.0.1:6002"));

}

这里声明了三个节点。

通过命令行启动时,会直接把index 传进来, index 取值1-3。

java -cp *.jar org.apache.ratis.examples.counter.server.CounterServer {serverIndex}

然后在Server 启动的时候,拿到对应的配置信息。

//find current peer object based on application parameter

RaftPeer currentPeer =

CounterCommon.PEERS.get(Integer.parseInt(args[0]) - 1);

再设置存储目录

//set the storage directory (different for each peer) in RaftProperty object

File raftStorageDir = new File("./" + currentPeer.getId().toString());

RaftServerConfigKeys.setStorageDir(properties,

Collections.singletonList(raftStorageDir))

重点看这里,每个 Server 都会有一个状态机「CounterStateMachine」,平时我们的「业务逻辑」都放到这里

//create the counter state machine which hold the counter value

CounterStateMachine counterStateMachine = new CounterStateMachine();

客户端发送的命令,会在这个状态机中被执行,同时这些命令又以Log 的形式复制给其它节点,各个节点的Log 又会在它自己的状态机里执行,从而保证各个节点状态的一致。

最后根据这些配置,生成 Raft Server 实例并启动。

//create and start the Raft server

RaftServer server = RaftServer.newBuilder()

.setGroup(CounterCommon.RAFT_GROUP)

.setProperties(properties)

.setServerId(currentPeer.getId())

.setStateMachine(counterStateMachine)

.build();

server.start();

CounterStateMachine 里,应用计数的这一小段代码,我们看先检查了命令是否合法,然后执行命令

//check if the command is valid

String logData = entry.getStateMachineLogEntry().getLogData()

.toString(Charset.defaultCharset());

if (!logData.equals("INCREMENT")) {

return CompletableFuture.completedFuture(

Message.valueOf("Invalid Command"));

}

//update the last applied term and index

final long index = entry.getIndex();

updateLastAppliedTermIndex(entry.getTerm(), index);

//actual execution of the command: increment the counter

counter.incrementAndGet();

//return the new value of the counter to the client

final CompletableFuture f =

CompletableFuture.completedFuture(Message.valueOf(counter.toString()));

//if leader, log the incremented value and it's log index

if (trx.getServerRole() == RaftProtos.RaftPeerRole.LEADER) {

LOG.info("{}: Increment to {}", index, counter.toString());

}

我们再来看 Client 的实现。

和 Server 类似,通过配置属性,创建一个实例

private static RaftClient buildClient() {

RaftProperties raftProperties = new RaftProperties();

RaftClient.Builder builder = RaftClient.newBuilder()

.setProperties(raftProperties)

.setRaftGroup(CounterCommon.RAFT_GROUP)

.setClientRpc(

new GrpcFactory(new Parameters())

.newRaftClientRpc(ClientId.randomId(), raftProperties));

return builder.build();

}

然后就可以向Server发送命令开工了。

raftClient.send(Message.valueOf("INCREMENT"));

Counter 的状态机支持INCREMENT 和 GET 两个命令。所以example 最后执行了一个 GET 的命令来获取最终的计数结果

RaftClientReply count = raftClient.sendReadOnly(Message.valueOf("GET"));

四、内部部分实现

RaftClientImpl 里,初期会从peers列表中选一个,当成leader 去请求。

RaftClientImpl(ClientId clientId, RaftGroup group, RaftPeerId leaderId,

RaftClientRpc clientRpc, RaftProperties properties, RetryPolicy retryPolicy) {

this.clientId = clientId;

this.clientRpc = clientRpc;

this.peers = new ConcurrentLinkedQueue<>(group.getPeers());

this.groupId = group.getGroupId();

this.leaderId = leaderId != null? leaderId

: !peers.isEmpty()? peers.iterator().next().getId(): null;

...

}

之后,会根据server 返回的不同异常分别处理。

private RaftClientReply sendRequest(RaftClientRequest request) throws IOException {

RaftClientReply reply;

try {

reply = clientRpc.sendRequest(request);

} catch (GroupMismatchException gme) {

throw gme;

} catch (IOException ioe) {

handleIOException(request, ioe);

}

reply = handleLeaderException(request, reply, null);

reply = handleRaftException(reply, Function.identity());

return reply;

}

比如在 handleLeaderException 中,又分几种情况,因为通过Client 来和 Server 进行通讯的时候,会随机从peers里选择一个,做为leader去请求,如果 Server 返回异常,说它不是leader,就用下面的代码,随机从另外的peer里选择一个再去请求。

final RaftPeerId oldLeader = request.getServerId();

final RaftPeerId curLeader = leaderId;

final boolean stillLeader = oldLeader.equals(curLeader);

if (newLeader == null && stillLeader) {

newLeader = CollectionUtils.random(oldLeader,

CollectionUtils.as(peers, RaftPeer::getId));

}

static T random(final T given, Iterable iteration) {

Objects.requireNonNull(given, "given == null");

Objects.requireNonNull(iteration, "iteration == null");

final List list = StreamSupport.stream(iteration.spliterator(), false)

.filter(e -> !given.equals(e))

.collect(Collectors.toList());

final int size = list.size();

return size == 0? null: list.get(ThreadLocalRandom.current().nextInt(size));

}

是不是感觉很低效。如果这个时候,server 返回的信息里,告诉client 谁是 leader,那client 直接连上去就可以了是吧。

/**

* @return null if the reply is null or it has

* {@link NotLeaderException} or {@link LeaderNotReadyException}

* otherwise return the same reply.

*/

RaftClientReply handleLeaderException(RaftClientRequest request, RaftClientReply reply,

Consumer handler) {

if (reply == null || reply.getException() instanceof LeaderNotReadyException) {

return null;

}

final NotLeaderException nle = reply.getNotLeaderException();

if (nle == null) {

return reply;

}

return handleNotLeaderException(request, nle, handler);

}

RaftClientReply handleNotLeaderException(RaftClientRequest request, NotLeaderException nle,

Consumer handler) {

refreshPeers(nle.getPeers());

final RaftPeerId newLeader = nle.getSuggestedLeader() == null ? null

: nle.getSuggestedLeader().getId();

handleIOException(request, nle, newLeader, handler);

return null;