[redis 源码走读] - redis 与 raft 算法

redis 是否使用了 raft 一致性算法呢？使用了，但不是严格意义上的 raft，然而 raft 算法的核心要点：领导者选举，日志复制，安全性，你都可以在 redis 中找到相似的实现。

下面将探索一下 redis 关于 raft 算法的有关实现。

1. raft 算法

Raft 是一种用于分布式一致性的共识算法。它被设计用于在分布式系统中实现容错性，并确保系统中的所有节点达成一致的状态。Raft 算法由 Stanford 大学的 Diego Ongaro 和 John Ousterhout 于 2013 年提出，并已成为分布式系统领域中的重要研究课题。

Raft 算法的目标是提供一种易于理解和实现的共识算法，以替代复杂的 Paxos 算法。它通过将一致性问题分解为几个独立的子问题来实现这一目标。Raft 算法的核心是 领导者选举、日志复制 和 安全性。

在 Raft 中，节点通过选举一个领导者来协调操作。领导者负责接收客户端请求，并将其复制到其他节点的日志中。一旦大多数节点确认了日志条目，它就会被提交并应用到状态机中。如果领导者失去联系或无法正常工作，Raft 算法会自动触发新的领导者选举。

Raft 算法的另一个关键特性是日志复制。当领导者接收到客户端请求时，它会将该请求附加到其日志中，并将其复制到其他节点的日志中。这种复制机制确保了系统中的所有节点具有相同的日志顺序，从而实现了一致性。

此外，Raft 算法还提供了安全性保证。它使用了一种称为领导者完整性检查的机制，以防止脑裂问题的发生。领导者完整性检查可以检测到网络分区或节点故障，并防止多个领导者同时存在。

总的来说，Raft 算法是一种可靠且易于理解的共识算法，适用于构建分布式系统。它通过领导者选举、日志复制和安全性保证来实现一致性。

部分文字来源：The Raft Consensus Algorithm，如果觉得文字抽象的朋友可以观看 B 站的视频。

Raft 算法中有三个角色：领导者（leader）、候选人（candidate）、跟随者（follower）。

部分文字来源：ChatGPT。

试着从 raft 算法的几个特点（领导选举，日志复制，安全性）去理解一下 redis。

redis 哨兵选举策略与 raft 算法大同小异，都是通过（多轮）选举，选出票数超过半数（法定人数可配）的候选人作为领导选举。
而 redis（哨兵）集群节点有三种角色：master/slave/sentinel，sentinel 主要负责检测 master 故障，一旦发现 master 客观下线，sentinel 马上进入投票选举环节，从多个 sentinel 节点中选出领导选举，由它去执行 master 的故障转移。

redis 的数据复制是 最终一致，master 负责接收客户端的请求，将数据写入内存后，异步复制数据到 slave。
slave 初始或断线重连 master，发现数据不一致后，会根据 slave 当前的数据偏移量或 master 节点 ID，向 master 实现增量同步或者全量同步。
如果 slave 正常链接 master，master 数据发生变化会正常发送给对应 slave，但不需要半数以上的 slave 节点确认接收才确认数据同步成功。
redis 是高性能服务，它需要在保证性能的前提下进行数据复制，因此数据的 最终一致 < 强一致。

redis 数据复制是最终一致，master 设置数据积压缓冲区和数据偏移量，与 slave 的数据量进行对比，进行数据复制实现最终一致。
redis master 故障下线后，redis 哨兵重新选举，选出新的哨兵领导者。哨兵领导者在下线 master 的 slave 节点中筛选出最优（网络链接正常，优先级低，数据偏移量最大）的 slave 将其晋升为 master。

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