自己动手，从零开始编写Raft算法来实现分布式一致性算法【分布式一致性算法开发实战】

程序员高级码农.

已于 2025-05-19 14:22:04 修改

阅读量924

点赞数 5

文章标签：分布式 java 开发语言 spring boot 面试算法

于 2025-05-19 14:21:20 首次发布

本文链接：https://blog.csdn.net/cxyxysam/article/details/148062341

版权

分布式一致性算法概述

分布式一致性算法用于在分布式系统中确保多个节点之间的数据一致性。

常见的算法包括Paxos、Raft和Zab等。

这些算法在分布式数据库、分布式存储系统和分布式计算框架中广泛应用。

Paxos算法

Paxos算法由Leslie Lamport提出，是分布式一致性算法的经典实现。它通过多轮投票机制来达成一致性。

class Paxos:
    def __init__(self, nodes):
        self.nodes = nodes
        self.proposals = {}

    def propose(self, value):
        proposal_id = self.generate_proposal_id()
        self.proposals[proposal_id] = value
        self.send_prepare(proposal_id)

    def send_prepare(self, proposal_id):
        for node in self.nodes:
            node.receive_prepare(proposal_id)

    def receive_promise(self, proposal_id, accepted_value):
        if proposal_id in self.proposals:
            self.proposals[proposal_id] = accepted_value
            self.send_accept(proposal_id)

    def send_accept(self, proposal_id):
        for node in self.nodes:
            node.receive_accept(proposal_id, self.proposals[proposal_id])

Raft算法

Raft算法是一种更易理解和实现的分布式一致性算法。它将一致性分解为领导选举、日志复制和安全性三个子问题。

class Raft:
    def __init__(self, nodes):
        self.nodes = nodes
        self.current_term = 0
        self.voted_for = None
        self.log = []

    def request_vote(self):
        self.current_term += 1
        for node in self.nodes:
            node.receive_vote_request(self.current_term)

    def receive_vote(self, term, granted):
        if term == self.current_term and granted:
            self.voted_for = self
            self.become_leader()

    def become_leader(self):
        for node in self.nodes:
            node.receive_heartbeat(self.current_term)

    def append_entries(self, entries):
        self.log.extend(entries)
        for node in self.nodes:
            node.receive_entries(self.current_term, entries)

Zab算法

Zab算法是Zookeeper使用的分布式一致性算法，主要用于实现原子广播协议。

class Zab:
    def __init__(self, nodes):
        self.nodes = nodes
        self.epoch = 0
        self.history = []

    def propose(self, value):
        self.epoch += 1
        self.history.append((self.epoch, value))
        self.broadcast_proposal(self.epoch, value)

    def broadcast_proposal(self, epoch, value):
        for node in self.nodes:
            node.receive_proposal(epoch, value)

    def receive_ack(self, epoch):
        if epoch == self.epoch:
            self.commit(epoch)

    def commit(self, epoch):
        for node in self.nodes:
            node.receive_commit(epoch)

开发实战建议

在实际开发中，选择适合的分布式一致性算法需要考虑系统的具体需求。Paxos适用于高一致性要求的场景，Raft更易于理解和实现，Zab则适合需要原子广播的系统。开发过程中，应注重算法的正确性、性能和容错能力，并通过充分的测试和验证确保系统的可靠性。

自己动手，从零开始编写Raft算法来实现分布式一致性算法!

内容简介

本篇文章分析了分布式一致性Raft算法以及Raft算法所依赖的理论，在此基础上讲解并实现Raft算法以及基于Raft算法的KV服务。通过阅读本篇内容，你可以深入了解Raft算法的运行机制，也可以学习到如何正确地实现Raft。

本篇内容一共分为11章，第一章介绍分布式一致性算法，第二章详细分析Raft算法，第三章在第二章基础上整体设计，第四章到第八章逐个讲解基于Raft算法的KV服务的各个组件的实现，第九章讲解Raft算法的主要优化之一的日志快照，第十章是生产环境必须的服务器成员变更功能，最后一章介绍其他一些相关的Raft优化。

本篇文章详细介绍了Raft的核心算法、服务器成员变更以及各种优化的实现，适合想尝试实现Raft算法或者在生产环境中加入Raft算法的读者，以及对于分布式一致性算法有兴趣的读者。