FSAC 未来超级架构师：架构师总动员，实现架构转型，摆脱中年危机

Raft算法，其名仿若远古图腾，实则现代分布式系统中承载心跳与选举的关键机制。于此算法中，节点间交互宛如一场编排周密的舞蹈，而远程过程调用（RPC）则充当着舞蹈的节拍。

心跳不止是心跳

在Raft架构中，心跳不仅是生理现象，更是生命的隐喻，代表着领导者对追随者的信息交流。通过AppendEntriesRPC，领导节点向其他节点传播日志条目，这些条目如同心跳的节律，保证所有节点同步并维持一致性。这种一致性不仅涉及数据同步，还象征系统的脉动，确保每节点都能体验系统生机。

然而，心跳功能存在限制。随着日志规模的增大，心跳的步伐亦会变得笨重。此刻，InstallSnapshotRPC成为关键。它充当应急工具，能在心跳失效之际，迅速恢复节点状态。此全量复制机制确保，在最恶劣情境下，系统亦能迅速复原，恢复运行。

选举不只是选举

在Raft算法中，领导权争夺激烈，各节点竞相争取。RequestVote远程过程调用(ROP)成为晋升领导者的入场券，各节点借此展现诉求。选举不仅是权力的博弈，更是责任的继任。领导地位赋予重任，需保障系统一致性，确保节点日志精准复制，数据安全无虞。

然而，选举过程亦存在潜在风险。一旦出现流程问题，系统可能陷入混乱。此时，Raft领导者的不一致性处理机制便能发挥关键作用。通过强制让跟随者同步日志，它确保了系统的一致性。这一机制犹如一场及时救援，迅速恢复系统秩序。

public static void init() throws Exception {
 
    Loggers.RAFT.info("initializing Raft sub-system");
 
    // 启动Notifier，轮询Datums，通知RaftListener
    executor.submit(notifier);
     
    // 获取Raft集群节点，更新到PeerSet中
    peers.add(NamingProxy.getServers());
 
    long start = System.currentTimeMillis();
 
    // 从磁盘加载Datum和term数据进行数据恢复
    RaftStore.load();
 
    Loggers.RAFT.info("cache loaded, peer count: {}, datum count: {}, current term: {}",
        peers.size(), datums.size(), peers.getTerm());
 
    while (true) {
        if (notifier.tasks.size() <= 0) {
            break;
        }
        Thread.sleep(1000L);
        System.out.println(notifier.tasks.size());
    }
 
    Loggers.RAFT.info("finish to load data from disk, cost: {} ms.", (System.currentTimeMillis() - start));
 
    GlobalExecutor.register(new MasterElection()); // Leader选举
    GlobalExecutor.register1(new HeartBeat()); // Raft心跳
    GlobalExecutor.register(new AddressServerUpdater(),         GlobalExecutor.ADDRESS_SERVER_UPDATE_INTERVAL_MS);
 
    if (peers.size() > 0) {
        if (lock.tryLock(INIT_LOCK_TIME_SECONDS, TimeUnit.SECONDS)) {
            initialized = true;
            lock.unlock();
        }
    } else {
        throw new Exception("peers is empty.");
    }
 
    Loggers.RAFT.info("timer started: leader timeout ms: {}, heart-beat timeout ms: {}",
        GlobalExecutor.LEADER_TIMEOUT_MS, GlobalExecutor.HEARTBEAT_INTERVAL_MS);
}

负载均衡：不只是分发请求

POST HTTP://{ip:port}/v1/ns/raft/vote : 进行投票请求

POST HTTP://{ip:port}/v1/ns/raft/beat : Leader向Follower发送心跳信息

GET HTTP://{ip:port}/v1/ns/raft/peer : 获取该节点的RaftPeer信息

PUT HTTP://{ip:port}/v1/ns/raft/datum/reload : 重新加载某日志信息

POST HTTP://{ip:port}/v1/ns/raft/datum : Leader接收传来的数据并存入

DELETE HTTP://{ip:port}/v1/ns/raft/datum : Leader接收传来的数据删除操作

GET HTTP://{ip:port}/v1/ns/raft/datum : 获取该节点存储的数据信息

GET HTTP://{ip:port}/v1/ns/raft/state : 获取该节点的状态信息{UP or DOWN}

POST HTTP://{ip:port}/v1/ns/raft/datum/commit : Follower节点接收Leader传来得到数据存入操作

DELETE HTTP://{ip:port}/v1/ns/raft/datum : Follower节点接收Leader传来的数据删除操作

GET HTTP://{ip:port}/v1/ns/raft/leader : 获取当前集群的Leader节点信息

GET HTTP://{ip:port}/v1/ns/raft/listeners : 获取当前Raft集群的所有事件监听者
RaftPeerSet

在Raft协议的编排中，负载均衡扮演着类似指挥家角色，保障各节点公平分配任务。一致性哈希技术使得请求均等分配至节点，维持系统活力。然此机制亦存在短板，未能细察节点实际性能，导致请求分发可能失衡。

public class HeartBeat implements Runnable {
    @Override
    public void run() {
        try {

            if (!peers.isReady()) {
                return;
            }

            RaftPeer local = peers.local();
            local.heartbeatDueMs -= GlobalExecutor.TICK_PERIOD_MS;
            if (local.heartbeatDueMs > 0) {
                return;
            }

            local.resetHeartbeatDue();

            sendBeat();
        } catch (Exception e) {
            Loggers.RAFT.warn("[RAFT] error while sending beat {}", e);
        }
    }
}

git clone https://github.com/alibaba/nacos.git

在此情境下，负载均衡器发挥了关键作用，采用异步模式、支持响应式编程，并依托SpringWebFlux进行客户端负载均衡操作。一旦RestTemplate或WebClient被标注为@LoadBalanced，SpringCloud自动为其生成代理，并于HTTP请求中植入负载均衡功能，以确保请求高效分发，防止资源不均衡分配。

心跳与选举的实际应用

在各类分布式系统中，Raft协议的心跳及选举功能得到广泛部署。在微服务架构中，该功能有助于维护数据一致性。心跳功能用于实时监测服务健康状况，保障系统稳定性；选举功能则在领导者节点故障时，快速选任新领导者，确保系统持续运作。

Raft的心跳及选举过程可融入数据库体系。心跳监控帮助数据库及时掌握节点状态，保障数据一致性。选举过程能在主节点故障时迅速选出新主，确保数据可用性。

public class ArrayMetric implements Metric {

    private final LeapArray data;

    public ArrayMetric(int sampleCount, int intervalInMs, boolean enableOccupy) {
        if (enableOccupy) {
            this.data = new OccupiableBucketLeapArray(sampleCount, intervalInMs);
        } else {
            this.data = new BucketLeapArray(sampleCount, intervalInMs);
        }
    }
 }

心跳与选举的未来展望

public abstract class LeapArray<T> {

    //每一个窗口的时间间隔，单位为毫秒
    protected int windowLengthInMs;
    //抽样个数，就一个统计时间间隔中包含的滑动窗口个数
    protected int sampleCount;
    //一个统计的时间间隔
    protected int intervalInMs;
    //滑动窗口的数组，滑动窗口类型为 WindowWrap
    protected final AtomicReferenceArray> array;
    private final ReentrantLock updateLock = new ReentrantLock();
    
    public LeapArray(int sampleCount, int intervalInMs) {
        this.windowLengthInMs = intervalInMs / sampleCount;
        this.intervalInMs = intervalInMs;
        this.sampleCount = sampleCount;
        this.array = new AtomicReferenceArray<>(sampleCount);
    }
 }

随着分布式技术的发展，Raft的心跳与选举功能亦持续更新。展望未来，预期将出现更为智能化的心跳与选举机制，能够根据系统状况灵活调整心跳频率和选举策略。同时，亦有望引入更高效的负载均衡策略，依据节点性能合理分配请求，以维护系统整体性能。

public class MetricBucket {
    /**
     * 存储各事件的计数，比如异常总数、请求总数等
     */
    private final LongAdder[] counters;
    /**
     * 这段事件内的最小耗时
     */
    private volatile long minRt;
}

在Raft算法的演进中，心跳与选举虽然形式简单，却构成了分布式系统的核心支柱，维护着系统的稳定与数据一致性。

public enum MetricEvent {
    PASS,
    BLOCK,
    EXCEPTION,
    SUCCESS,
    RT,
    OCCUPIED_PASS
}

public long get(MetricEvent event) {
    return counters[event.ordinal()].sum();
}