本文将介绍6.824 Lab2（测试用例2021/2020版 2A 2B 2C部分）的具体实现，视频版的讲解将发在B站：s09g谷歌摸鱼 。代码通过5000次测试，大致上应该没有问题。2021版的测试还有一个2D的部分，并没有包含在本文中。2D部分是关于Raft Snapshot，过早的实现2D可能会掩盖一些隐藏的bug。比如2C的一些test其实会产生超长的歧义链，这个时候就需要实现fast rollback优化，但是如果过早实现了snapshot就可以通过发送snapshot的方式直接修正歧义链。
Raft的结构
代码语言：javascript复制type Raft struct {
mu sync.Mutex
peers []*labrpc.ClientEnd
persister *Persister
me int
dead int32
state RaftState
appendEntryCh chan *Entry
heartBeat time.Duration
electionTime time.Time
currentTerm int
votedFor int
log Log
commitIndex int
lastApplied int
nextIndex []int
matchIndex []int
applyCh chan ApplyMsg
applyCond *sync.Cond
}Raft的结构有一部分已经给出，剩下的大部分可以根据Figure 2补全。
代码语言：javascript复制func Make(peers []*labrpc.ClientEnd, me int,
persister *Persister, applyCh chan ApplyMsg) *Raft {
rf := &Raft{}
rf.peers = peers
rf.persister = persister
rf.me = me
rf.state = Follower
rf.currentTerm = 0
rf.votedFor = -1
rf.heartBeat = 100 * time.Millisecond
rf.resetElectionTimer()
rf.log = makeEmptyLog()
rf.log.append(Entry{-1, 0, 0})
rf.commitIndex = 0
rf.lastApplied = 0
rf.nextIndex = make([]int, len(rf.peers))
rf.matchIndex = make([]int, len(rf.peers))
rf.applyCh = applyCh
rf.applyCond = sync.NewCond(&rf.mu)
rf.readPersist(persister.ReadRaftState())
go rf.ticker()
go rf.applier()
return rf
}初始化Raft的时候，除了给raft做基本的赋值之外，还要额外启动两个goroutine。作业要求中提到不要使用Go内置的timer，在2021版的代码里新增了一个ticker函数，作用也很简单，计时并且按时间触发leader election或者append entry。而applier则是负责将command应用到state machine，这一点和论文中一致
ticker
代码语言：javascript复制func (rf *Raft) ticker() {
for rf.killed() == false {
time.Sleep(rf.heartBeat)
rf.mu.Lock()
if rf.state == Leader {
rf.appendEntries(true)
}
if time.Now().After(rf.electionTime) {
rf.leaderElection()
}
rf.mu.Unlock()
}
}ticker会以心跳为周期不断检查状态。如果当前是Leader就会发送心跳包，而心跳包是靠appendEntries()发送空log，而不是额外的函数，这一点在论文和student guide都有强调。
如果发现选举超时，这时候就会出发新一轮leader election。
leader election
代码语言：javascript复制func (rf *Raft) leaderElection() {
rf.currentTerm
rf.state = Candidate
rf.votedFor = rf.me
rf.persist()
rf.resetElectionTimer()
term := rf.currentTerm
voteCounter := 1
lastLog := rf.log.lastLog()
args := RequestVoteArgs{
Term: term,
CandidateId: rf.me,
LastLogIndex: lastLog.Index,
LastLogTerm: lastLog.Term,
}
var becomeLeader sync.Once
for serverId, _ := range rf.peers {
if serverId != rf.me {
go rf.candidateRequestVote(serverId, &args, &voteCounter, &becomeLeader)
}
}
}启动新一轮leader election时，首先要将自己转为candidate状态，并且给自己投一票。然后向所有peer请求投票。RequestVote RPC的参数和返回值需要按照Figure 2实现。
代码语言：javascript复制func (rf *Raft) candidateRequestVote(serverId int, args *RequestVoteArgs, voteCounter *int, becomeLeader *sync.Once) {
reply := RequestVoteReply{}
ok := rf.sendRequestVote(serverId, args, &reply)
if !ok {
return
}
rf.mu.Lock()
defer rf.mu.Unlock()
if reply.Term > args.Term {
rf.setNewTerm(reply.Term)
return
}
if reply.Term < args.Term {
return
}
if !reply.VoteGranted {
return
}
*voteCounter
if *voteCounter > len(rf.peers)/2 &&
rf.currentTerm == args.Term &&
rf.state == Candidate {
becomeLeader.Do(func() {
rf.state = Leader
lastLogIndex := rf.log.lastLog().Index
for i, _ := range rf.peers {
rf.nextIndex[i] = lastLogIndex 1
rf.matchIndex[i] = 0
}
rf.appendEntries(true)
})
}
}除了要满足论文的Figure 2中Rules for Servers的要求之外，要注意当candidate收到半数以上投票之后就可以进入leader状态，而这个状态转变会更新nextIndex[]和matchIndex[]，并且再成为leader之后要立刻发送一次心跳。我们希望状态转变只发生一次，这里我使用了go的sync.Once。简单的使用bool flag也同样可以达成目的，只不过可读性没有这么直观。
RequestVote
另一方面，任何服务器收到RequestVote RPC之后，要实现Figure 2中RequestVote RPC Receiver implementation的逻辑，同时也要满足Rules for Servers
代码语言：javascript复制func (rf *Raft) RequestVote(args *RequestVoteArgs, reply *RequestVoteReply) {
rf.mu.Lock()
defer rf.mu.Unlock()
// rules for servers
// all servers 2
if args.Term > rf.currentTerm {
rf.setNewTerm(args.Term)
}
// request vote rpc receiver 1
if args.Term < rf.currentTerm {
reply.Term = rf.currentTerm
reply.VoteGranted = false
return
}
// request vote rpc receiver 2
myLastLog := rf.log.lastLog()
upToDate := args.LastLogTerm > myLastLog.Term ||
(args.LastLogTerm == myLastLog.Term && args.LastLogIndex >= myLastLog.Index)
if (rf.votedFor == -1 || rf.votedFor == args.CandidateId) && upToDate {
reply.VoteGranted = true
rf.votedFor = args.CandidateId
rf.persist()
rf.resetElectionTimer()
} else {
reply.VoteGranted = false
}
reply.Term = rf.currentTerm
}论文5.2 & 5.4节详细解释了这部分逻辑的来源。
AppendEntry
完成了leader election之后，leader会立刻触发一次心跳包，随后在每个心跳周期发送心跳包，来阻止新一轮leader election。
Figure 2中Rules for Servers的Leaders部分将心跳称为initial empty AppendEntries RPCs (heartbeat)，将包含log的RPC称为AppendEntries RPC with log entries starting at nextIndex。这种描述听起来像是用了两段不同的代码。
而实际上因为这里的心跳有两种理解：每个心跳周期，发送一次AppendEntries RPC，当这个RPC不包含log时，这个包被称为心跳包。所以也有可能发生这么一种情况：触发了一次心跳，但是带有log（即心跳周期到了，触发了一次AppendEntries RPC，但是由于follower落后了，所以这个RPC带有一段log，此时这个包就不能称为心跳包）。
实践中，我在每个心跳周期和收到新的command之后各会触发一次AppendEntries RPC。然而仔细读论文后发现，论文中并没有只说了心跳会触发AppendEntries RPC，并没有说收到客户端的指令之后应该触发AppendEntries RPC。
我甚至认为在理论上AppendEntries可以完全交给heartbeat周期来触发，即收到command后，并不立刻发送AppendEntries，而是等待下一个心跳。这种方法可以减少RPC的数量，并且通过了连续1000次测试。但是代价就是每条command的提交周期变长。
代码语言：javascript复制func (rf *Raft) appendEntries(heartbeat bool) {
lastLog := rf.log.lastLog()
for peer, _ := range rf.peers {
if peer == rf.me {
rf.resetElectionTimer()
continue
}
// rules for leader 3
if lastLog.Index > rf.nextIndex[peer] || heartbeat {
nextIndex := rf.nextIndex[peer]
if nextIndex <= 0 {
nextIndex = 1
}
if lastLog.Index 1 < nextIndex {
nextIndex = lastLog.Index
}
prevLog := rf.log.at(nextIndex - 1)
args := AppendEntriesArgs{
Term: rf.currentTerm,
LeaderId: rf.me,
PrevLogIndex: prevLog.Index,
PrevLogTerm: prevLog.Term,
Entries: make([]Entry, lastLog.Index-nextIndex 1),
LeaderCommit: rf.commitIndex,
}
copy(args.Entries, rf.log.slice(nextIndex))
go rf.leaderSendEntries(peer, &args)
}
}
}Leader在AppendEntries中会并行地给所有server发送消息，然后根据返回的消息更新nextIndex和matchIndex，这部分需要按照论文5.3节来实现。 但是同样在5.3节，作者提到了fast rollback优化。Morris的讲座上，实现这种优化需要在返回消息中额外加入XTerm, XIndex, XLen三个字段。
代码语言：javascript复制type AppendEntriesReply struct {
Term int
Success bool
Conflict bool
XTerm int
XIndex int
XLen int
}原作的说法上，这种优化可能不是必须的，所以并不作为raft核心算法的一部分。实际上，我感觉如果直接在raft-core的代码上实现，有可能会引入一个小bug，不影响运行但可能会拖效率。然而这点我也不好证明，只能说里面多半有一部分冗余代码，但是我也不敢删，所以就留着……
代码语言：javascript复制func (rf *Raft) leaderSendEntries(serverId int, args *AppendEntriesArgs) {
var reply AppendEntriesReply
ok := rf.sendAppendEntries(serverId, args, &reply)
if !ok {
return
}
rf.mu.Lock()
defer rf.mu.Unlock()
if reply.Term > rf.currentTerm {
rf.setNewTerm(reply.Term)
return
}
if args.Term == rf.currentTerm {
// rules for leader 3.1
if reply.Success {
match := args.PrevLogIndex len(args.Entries)
next := match 1
rf.nextIndex[serverId] = max(rf.nextIndex[serverId], next)
rf.matchIndex[serverId] = max(rf.matchIndex[serverId], match)
} else if reply.Conflict {
if reply.XTerm == -1 {
rf.nextIndex[serverId] = reply.XLen
} else {
lastLogInXTerm := rf.findLastLogInTerm(reply.XTerm)
if lastLogInXTerm > 0 {
rf.nextIndex[serverId] = lastLogInXTerm
} else {
rf.nextIndex[serverId] = reply.XIndex
}
}
} else if rf.nextIndex[serverId] > 1 {
rf.nextIndex[serverId]--
}
rf.leaderCommitRule()
}
}当peer收到AppendEntry RPC的时候，需要实现Figure 2中AppendEntry RPC Receiver implementation Rules for Servers。具体哪些相关，我已经加在注释里了。论文里的步骤必须严格遵守，不要自由发挥。这一点想必大家在debug的时候都深有体会……
代码语言：javascript复制func (rf *Raft) AppendEntries(args *AppendEntriesArgs, reply *AppendEntriesReply) {
rf.mu.Lock()
defer rf.mu.Unlock()
// rules for servers
// all servers 2
reply.Success = false
reply.Term = rf.currentTerm
if args.Term > rf.currentTerm {
rf.setNewTerm(args.Term)
return
}
// append entries rpc 1
if args.Term < rf.currentTerm {
return
}
rf.resetElectionTimer()
// candidate rule 3
if rf.state == Candidate {
rf.state = Follower
}
// append entries rpc 2
if rf.log.lastLog().Index < args.PrevLogIndex {
reply.Conflict = true
reply.XTerm = -1
reply.XIndex = -1
reply.XLen = rf.log.len()
return
}
if rf.log.at(args.PrevLogIndex).Term != args.PrevLogTerm {
reply.Conflict = true
xTerm := rf.log.at(args.PrevLogIndex).Term
for xIndex := args.PrevLogIndex; xIndex > 0; xIndex-- {
if rf.log.at(xIndex-1).Term != xTerm {
reply.XIndex = xIndex
break
}
}
reply.XTerm = xTerm
reply.XLen = rf.log.len()
return
}
for idx, entry := range args.Entries {
// append entries rpc 3
if entry.Index <= rf.log.lastLog().Index && rf.log.at(entry.Index).Term != entry.Term {
rf.log.truncate(entry.Index)
rf.persist()
}
// append entries rpc 4
if entry.Index > rf.log.lastLog().Index {
rf.log.append(args.Entries[idx:]...)
rf.persist()
break
}
}
// append entries rpc 5
if args.LeaderCommit > rf.commitIndex {
rf.commitIndex = min(args.LeaderCommit, rf.log.lastLog().Index)
rf.apply()
}
reply.Success = true
}完成AppendEntry RPC之后，Leader需要提交已有的日志条目，这一点在论文5.3 & 5.4有文字叙述。但是具体在什么时候提交，需要自己去把握。仔细看Figure 2的话，其实这部分对应Rules for Servers中Leader部分的最后一小段
代码语言：javascript复制func (rf *Raft) leaderCommitRule() {
// leader rule 4
if rf.state != Leader {
return
}
for n := rf.commitIndex 1; n <= rf.log.lastLog().Index; n {
if rf.log.at(n).Term != rf.currentTerm {
continue
}
counter := 1
for serverId := 0; serverId < len(rf.peers); serverId {
if serverId != rf.me && rf.matchIndex[serverId] >= n {
counter
}
if counter > len(rf.peers)/2 {
rf.commitIndex = n
rf.apply()
break
}
}
}
}applier
student guide中提到应该使用一个a dedicated “applier”来专门处理日志commit的事情。所以按TA说的来，并且按照作业要求使用applyCond。这里可能会触发student guide所说的The four-way deadlock，不过guide中也给出来解决方案。不重复赘述，文末有中文版的链接，自己去读。
func (rf *Raft) apply() {
rf.applyCond.Broadcast()
}
func (rf *Raft) applier() {
rf.mu.Lock()
defer rf.mu.Unlock()
for !rf.killed() {
if rf.commitIndex > rf.lastApplied && rf.log.lastLog().Index > rf.lastApplied {
rf.lastApplied
applyMsg := ApplyMsg{
CommandValid: true,
Command: rf.log.at(rf.lastApplied).Command,
CommandIndex: rf.lastApplied,
}
rf.mu.Unlock()
rf.applyCh <- applyMsg
rf.mu.Lock()
} else {
rf.applyCond.Wait()
}
}
}Start
最后是start函数，它会接受客户端的command，并且应用raft算法。前面也说来，每次start并不一定要立刻触发AppendEntry。理论上如果每次都触发AppendEntry，而start被调用的频率又超高，Leader就会疯狂发送RPC。如果不主动触发，而被动的依赖心跳周期，反而可以造成batch operation的效果，将QPS固定成一个相对较小的值。当中的trade-off需要根据使用场景自己衡量。
代码语言：javascript复制func (rf *Raft) Start(command interface{}) (int, int, bool) {
rf.mu.Lock()
defer rf.mu.Unlock()
if rf.state != Leader {
return -1, rf.currentTerm, false
}
index := rf.log.lastLog().Index 1
term := rf.currentTerm
log := Entry{
Command: command,
Index: index,
Term: term,
}
rf.log.append(log)
rf.persist()
rf.appendEntries(false)
return index, term, true
}总结
- 一定要按照论文 student guide来实现，完全按照论文确实可以完美复现。但是话说回来，都做到这份上了，为啥不直接给个伪代码版本。。。
- 千万不要过早优化。直接使用函数粒度的锁，细粒度的锁在提升性能的同时，会增加复杂度，尤其debug的难度，并且这个难度在复杂的高并发 不可靠的网络背景下可以无限上升。等待debug难度过大，就只能删掉重构了。
- 通过单次测试只是第一步，真正的考验才刚刚开始。很多bug出现的概率不高（话说统计课上将概率低于5%叫做小概率事件，然而这种bug到处都是……
- 所以debug的log一定要写详细点，像我单跑一次TestFigure8Unreliable2C能打出两万条log
- 接上条，早点写个log可视化的脚本来处理。Python写了一下，大约30多行，可以把45s左右的test过程，变成一个5分钟左右的动画，能看到每个server的append、commit等过程
- 论文 student guide需要反复看，所以早点把重点摘出来写成笔记放在手边。我也发过中文版的翻译Raft: 寻找可理解的共识算法(2) MIT 6.824 - Raft学生指南
- 之后会在B站发个视频版，过一遍整个代码
