08 | Raft算法（二）：如何复制日志？
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如何理解日志？
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Raft算法是一种用于实现分布式系统中一致性的算法。本文深入讲解了Raft算法中的日志复制和一致性实现。文章首先介绍了日志的概念和组成，然后详细解释了Raft算法中如何复制日志，包括领导者发送日志复制RPC消息、应用日志项到状态机等过程。接着，文章阐述了在实际环境中可能遇到的日志不一致问题，以及Raft算法是如何处理不一致日志，实现日志的一致性的。最后，文章通过具体的步骤演示了领导者通过日志复制RPC一致性检查，找到跟随者节点上与自己相同日志项的最大索引值，然后复制并更新覆盖该索引值之后的日志项，实现了各节点日志的一致。整体而言，本文详细解释了Raft算法中日志复制和一致性实现的具体过程，对于想深入了解分布式系统一致性算法的读者具有很高的参考价值。文章内容涵盖了Raft算法中日志的重要概念和实现细节，为读者提供了深入了解分布式系统一致性算法的重要参考资料。
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花家舍置顶http://thesecretlivesofdata.com/raft/ 动画演示 比文章牛逼多了编辑回复: 这个资源好，推荐
2020-03-13879
Mars老师，我有个问题，在那个复制日志的五个过程里，如果第四步执行返回结果成功了，leader突然挂了，此时leader 的状态机已经更新，follower状态机没有更新，此时新选举出来的leader怎么处理这个流程来保证上一个leader的状态机更新apply到其他节点上了呢？作者回复: 加一颗星:)，领导者选举能保证新领导者一定包含这条committed的日志项，但这条日志项在新领导者上处于未提交状态，这时新领导者，会尝试从最新日志项开始，向其他节点复制日志，如果，某条uncommitted的日志项，被发现已经成功复制到大多数节点上，这时这条日志项将处于提交状态，并被应用到状态机，通知其他节点提交这条日志。
2020-03-112454- Scott我有一个问题，考虑下面这种情况，假设集群有1 leader 多 follower 1. leader发出一条set x = 1，index为最新的appendEntries到所有的follower 2. 只有一台follower响应了，所以leader对client返回fail 3. 这时leader挂了，剩余机器重新进行选举，因为前面那台follower有最新的uncommited的日志，所以它会被选举为leader 这时就会有一个不一致，外部client认为set x = 1没有成功，但是实际上x = 1是成功的，这种情况合法吗？
作者回复: 加一颗星:)，合法的，如果操作具有冥等性，比如“set x = 1”，就没关系，不影响结果，而且最后日志会去重压缩处理的，如果操作不具有冥等性，需要实现客户端协议，确保只提交一次。关于客户端协议，我后面会做补充。
2020-03-013336 
葉月喵上一章跟随者投票时会比较日志索引号大小，用的是已提交的日志，还是已经复制的日志？作者回复: 复制的，uncommited的。
2020-02-28226
阿kai(aeo感觉处理日志一致性问题的时候非常不efficient，如果follower落后得多了，那么来回的RPC大部分都是failure，很耗时间和带宽。follower是否可以直接返回它拥有的最新index，然后leader根据那个index开始看是否match自己的日志，如果match就直接一次性把剩余日志都给follower发过去。这样会有效率一些吧？作者回复: 加一颗星:)，这是个工程实现层面的优化方式:)
2020-03-16515
piboye为什么跟随者不直接告诉领导者我从哪里缺日志，而让领导者一个一个去尝试？作者回复: 加一颗星:)，因为存在跟随者日志和领导者日志不一致的情况，这时领导者就不能只同步跟随者缺失的日志项，而是要先做日志一致性检查，如果日志项不一致，领导者要同步并覆盖掉跟随者节点上已存在但不一致的日志项。
2020-09-17210- Geek_d40030老师您好，在日志更新的时候为什么有索引值了，还要判断任期呢？理论上索引值是单调递增的就能够判断跟随者的日志在什么位置吧。
作者回复: 加一颗星:)，这是因为日志项可能来自不同的领导者，比如，节点A、B的索引值4对应的日志项，它的任期编号分别为1和2，那么，这两个日志项，就是2个不同的领导者创建的，即它们是不同的日志项。
2020-07-029 
DZ老师，请教下如果在指定时间内没有收到大部分follower复制成功响应，只收到少数，那么领导者如何处理这次提交？是直接不做任何处理，由心跳或者下次提交重新对齐日志？还是有重试或者rollback机制？作者回复: 加一颗星:)，此时日志项仍处于未提交状态，领导者需要继续重试，按顺序复制日志项，只有当日志项被成功复制到大多数节点时，该日志项处于提交状态，然后被应用到状态机。
2020-03-1959
bc客户端并不知道谁是leader，怎么保证客户端的请求一定是由lead来处理的？作者回复: 加一颗星:)。一般有2种实现方式：1. 接收到写请求的跟随者充当“代理”，转发写请求给领导者；2. 跟随者返回领导者信息给客户端，客户端再发起请求，直接联系领导者。在19、20讲，有更具体的分析。
2020-03-1128
Jialin1.Raft 日志格式： • 指令：一条由客户端请求指定的、状态机需要执行的指令。即客户端提交的数据 • 索引值：日志项对应的整数索引值，用来标识日志项的，是一个连续的、单调递增的整数号码 • 任期编号：创建这条日志项的领导者的任期编号 2.理想的日志复制阶段： • 接收到客户端请求后，领导者基于客户端请求中的指令，创建一个新日志项，并附加到本地日志中 • 领导者通过日志复制 RPC，将新的日志项复制到其他的服务器 • 当领导者将日志项，成功复制到大多数的服务器上的时候，领导者会将这条日志项提交到它的状态机中 • 领导者将执行的结果返回给客户端 • 当跟随者接收到心跳信息，或者新的日志复制 RPC 消息后，如果跟随者发现领导者已经提交了某条日志项，而它还没提交，那么跟随者就将这条日志项提交到本地的状态机中 3.实际生产环境中，复制日志的时候遇到进程崩溃、服务器宕机等问题，这些问题会导致日志不一致。Raft 算法按照“Raft 是通过以领导者的日志为准，来实现各节点日志的一致的”原则处理不一致日志，实现日志的一致，具体如下： • 领导者通过日志复制 RPC 的一致性检查，找到跟随者节点上与自己相同日志项的最大索引值。也就是说，这个索引值之前的日志，领导者和跟随者是一致的，之后的日志是不一致的了。 • 领导者强制跟随者更新覆盖的不一致日志项，实现日志的一致 课后思考题：领导者接收到大多数的“复制成功”响应后，就会将日志提交到它自己的状态机，然后返回“成功”响应客户端。如果此时有个节点不在“大多数”中，也就是说它接收日志项失败，那么在这种情况下，Raft 会通过日志复制 RPC 的一致性检查，找到失败者节点上，与自己相同日志项的最大索引值，然后领导者强制该失败者更新覆盖的不一致日志项，实现日志的一致作者回复: 加一颗星:)
2020-02-287
