深入剖析：螞蟻金服開源的SOFAJRaft及其Raft算法實現

大家好，我是 V 哥，SOFAJRaft 是螞蟻金服開源的一個基于 Raft 共識算法的 Java 實現，它特別適合高負載、低延遲的分布式系統場景。SOFAJRaft 支持 Multi-Raft-Group，能夠同時處理多個 Raft 集群，具有擴展性和強一致性保障。這個項目是從百度的 braft 移植而來的，并且在性能和功能上做了多項優(yōu)化。今天的文章，V 哥來聊一聊SOFAJRaft的核心源碼實現。

打開全球最大的基友網站 Github，搜索 sofa-jraft，可以找到SOFAJRaft庫的源碼實現：

SOFAJRaft 是一個基于 RAFT 一致性算法的生產級高性能 Java 實現，支持 MULTI-RAFT-GROUP，適用于高負載低延遲的場景。 使用 SOFAJRaft 你可以專注于自己的業(yè)務領域，由 SOFAJRaft 負責處理所有與 RAFT 相關的技術難題，并且 SOFAJRaft 非常易于使用，你可以通過幾個示例在很短的時間內掌握它。

V哥要介紹的不是基礎應用，而是通過SOFAJRaft庫的實現原理，幫助兄弟們來理解Raft算法。

SOFAJRaft 核心概念

SOFAJRaft 的核心是 Raft 算法，它主要的組件包括：

• Leader 選舉：用于在集群中選出唯一的 Leader。
• 日志復制：Leader 將客戶端的請求日志復制到所有的 Follower。
• 日志一致性：通過多數派機制確保集群中的日志是一致的。
• 日志應用：日志經過多數派確認后應用到狀態(tài)機中。

核心源碼分析

1. Raft 節(jié)點啟動與初始化

SOFAJRaft 中的 Raft 節(jié)點通過 NodeImpl 類進行管理，它是 Raft 節(jié)點的核心實現。

public class NodeImpl implements Node, Lifecycle<NodeOptions>, Replicator.ReplicatorStateListener, StateMachineCaller.RaftStateMachineListener {
    // Raft 節(jié)點狀態(tài)
    private volatile State state;
    private final RaftGroupId groupId; // Raft group ID
    private final PeerId serverId;     // 當前節(jié)點 ID
    private final NodeOptions options; // 節(jié)點選項配置
    
    // 構造函數
    public NodeImpl(final String groupId, final PeerId serverId) {
        this.groupId = new RaftGroupId(groupId);
        this.serverId = serverId;
        this.options = new NodeOptions();
    }
    @Override
    public synchronized boolean init(final NodeOptions opts) {
        // 初始化配置
        this.options = opts;
        // 啟動選舉定時器等邏輯
    }
}

在這里，NodeImpl 類的 init 方法用于初始化 Raft 節(jié)點，它會設置 Raft 節(jié)點的配置并啟動選舉定時器等機制。

2. Leader 選舉

Raft 的 Leader 選舉是通過定時器和心跳機制來實現的。當 Follower 沒有在一段時間內收到 Leader 的心跳時，它會進入選舉狀態(tài)。

public class ElectionTimer extends Timer {
    private final NodeImpl node;
    public ElectionTimer(NodeImpl node) {
        this.node = node;
    }
    @Override
    public void run() {
        // 處理選舉超時
        this.node.handleElectionTimeout();
    }
}

當定時器超時時，會觸發(fā) handleElectionTimeout 方法進行選舉。

private void handleElectionTimeout() {
    if (this.state != State.FOLLOWER) {
        return;
    }
    // 進入候選者狀態(tài)
    becomeCandidate();
    // 發(fā)送投票請求
    sendVoteRequests();
}

這里的邏輯非常清晰了，當節(jié)點是 Follower 并且發(fā)生選舉超時時，它會轉換為候選者并開始發(fā)送投票請求給其他節(jié)點。

3. 日志復制

在 Raft 中，Leader 負責將客戶端的請求日志復制到 Follower。

public class LeaderState {
    private final NodeImpl node;
    private final LogManager logManager;
    public LeaderState(NodeImpl node) {
        this.node = node;
        this.logManager = node.getLogManager();
    }
    public void replicateLog(final LogEntry logEntry) {
        // 將日志復制到 Follower 節(jié)點
        for (PeerId peer : node.getReplicatorList()) {
            Replicator replicator = node.getReplicator(peer);
            replicator.sendAppendEntries(logEntry);
        }
    }
}

在這里，Leader 通過 Replicator 將日志復制到所有 Follower 節(jié)點，sendAppendEntries 方法會發(fā)送 AppendEntries 請求。

4. 日志一致性

Raft 算法通過多數派機制來確保日志的一致性，來看一下源碼：

public class AppendEntriesResponseHandler {
    private final NodeImpl node;
    public void handleResponse(AppendEntriesResponse response) {
        if (response.success) {
            // 更新提交的日志索引
            node.getLogManager().commitIndex(response.index);
        } else {
            // 如果失敗，可能需要重新發(fā)送日志或處理沖突
            node.handleLogReplicationFailure(response);
        }
    }
}

當節(jié)點收到 AppendEntriesResponse 時，如果復制成功，它會更新日志的提交索引，確保日志的一致性。

5. 狀態(tài)機應用

一旦日志被提交，Raft 將這些日志應用到狀態(tài)機中，以實現最終的系統狀態(tài)更新。

public class StateMachineCaller {
    private final StateMachine stateMachine;
    public void onApply(final List<LogEntry> entries) {
        // 將提交的日志應用到狀態(tài)機
        for (LogEntry entry : entries) {
            stateMachine.apply(entry);
        }
    }
}

狀態(tài)機將處理客戶端請求并更新系統狀態(tài)，這里 apply 方法會被調用來執(zhí)行具體的業(yè)務邏輯。

我們繼續(xù)深入探討 SOFAJRaft 的其他核心部分，包括**日志管理（Log Management）**、**快照（Snapshot）機制**和**故障處理**，這些部分在分布式系統中都非常重要，尤其在長時間運行和高負載場景下。

6. 日志管理（Log Management）

日志管理是 Raft 協議中重要的一部分，它保證了每個節(jié)點在不同時間點所保存的日志能夠保持一致。SOFAJRaft 使用 LogManager 來管理日志的存儲和持久化。實現的代碼是這樣滴：

public class LogManager {
    private final List<LogEntry> logEntries; // 日志條目列表
    private long commitIndex;  // 當前提交的日志索引
    private long lastApplied;  // 最后應用的日志索引
    public LogManager() {
        this.logEntries = new ArrayList<>();
    }
    public synchronized void appendEntry(LogEntry entry) {
        // 將新日志添加到日志列表
        logEntries.add(entry);
    }
    public synchronized void commitIndex(long newCommitIndex) {
        // 更新提交索引，保證提交的日志能在狀態(tài)機中被應用
        this.commitIndex = newCommitIndex;
    }
    public synchronized List<LogEntry> getUnappliedEntries() {
        // 獲取尚未應用到狀態(tài)機的日志
        return logEntries.subList((int) lastApplied + 1, (int) commitIndex + 1);
    }
    public void applyLogsToStateMachine(StateMachine stateMachine) {
        List<LogEntry> unappliedEntries = getUnappliedEntries();
        for (LogEntry entry : unappliedEntries) {
            stateMachine.apply(entry); // 應用日志到狀態(tài)機
            lastApplied++;
        }
    }
}

在日志管理中，LogManager 負責維護 Raft 節(jié)點的所有日志條目，并根據多數派的確認來更新提交的日志索引。當提交的日志多于 commitIndex 時，這些日志可以應用到狀態(tài)機中。applyLogsToStateMachine 方法則負責將日志條目應用到狀態(tài)機。

7. 快照機制（Snapshot）

在長時間運行的集群中，如果僅僅依賴日志復制，日志可能會積累得非常龐大，影響性能和磁盤空間的使用。那要腫么辦呢？因此，Raft 設計了快照（Snapshot）機制來定期將當前狀態(tài)持久化，并丟棄已經持久化的日志。

public class SnapshotManager {
    private final StateMachine stateMachine;
    private final LogManager logManager;
    private long lastSnapshotIndex;
    public SnapshotManager(StateMachine stateMachine, LogManager logManager) {
        this.stateMachine = stateMachine;
        this.logManager = logManager;
    }
    public void takeSnapshot() {
        // 生成新的快照
        Snapshot snapshot = stateMachine.saveSnapshot();
        this.lastSnapshotIndex = logManager.getLastAppliedIndex();
        // 持久化快照到磁盤
        persistSnapshot(snapshot);
        // 清理舊的日志條目
        logManager.truncatePrefix(lastSnapshotIndex);
    }
    private void persistSnapshot(Snapshot snapshot) {
        // 將快照寫入磁盤的實現邏輯
        // 如將 snapshot 對象序列化并寫入文件系統
    }
}

在 SnapshotManager 中，takeSnapshot 方法會觸發(fā)狀態(tài)機生成當前的快照，并持久化到磁盤。當快照創(chuàng)建完成后，舊的日志條目可以被截斷以釋放存儲空間。這極大地減少了日志的冗余，提高了系統的性能。

8. 故障處理與恢復

SOFAJRaft 具有健全的故障處理機制，能夠處理節(jié)點的崩潰和網絡分區(qū)等情況。Raft 協議通過日志復制和 Leader 選舉機制來保證系統的容錯性。

Follower 的故障恢復

當 Follower 恢復之后，會向 Leader 請求缺失的日志，Leader 會通過 InstallSnapshot 或者 AppendEntries 來將最新的日志發(fā)送給 Follower。

public class FollowerRecovery {
    private final NodeImpl node;
    private final LogManager logManager;
    public FollowerRecovery(NodeImpl node) {
        this.node = node;
        this.logManager = node.getLogManager();
    }
    public void handleInstallSnapshot(InstallSnapshotRequest request) {
        // 收到 Leader 的快照安裝請求
        Snapshot snapshot = request.getSnapshot();
        node.getStateMachine().loadSnapshot(snapshot);
        logManager.reset(snapshot.getLastIndex());
    }
    public void handleAppendEntries(AppendEntriesRequest request) {
        // 收到 Leader 的日志復制請求
        List<LogEntry> entries = request.getEntries();
        logManager.appendEntries(entries);
    }
}

handleInstallSnapshot 用于處理 Leader 發(fā)送的快照請求，當日志缺失過多時，Leader 會將整個快照發(fā)給 Follower，避免重復發(fā)送大量的日志。handleAppendEntries 則用于正常情況下的日志復制和恢復。

Leader 的故障恢復

Leader 故障后，集群會通過新的 Leader 選舉恢復正常工作。Leader 選舉過程在前面的部分已經詳細介紹，當一個新的 Leader 被選出后，它會嘗試將自己的日志與 Follower 同步。

public class LeaderRecovery {
    private final NodeImpl node;
    private final LogManager logManager;
    public LeaderRecovery(NodeImpl node) {
        this.node = node;
        this.logManager = node.getLogManager();
    }
    public void catchUpFollowers() {
        // 向所有 Follower 發(fā)送最新的日志條目
        for (PeerId peer : node.getReplicatorList()) {
            Replicator replicator = node.getReplicator(peer);
            replicator.sendAppendEntries(logManager.getUncommittedEntries());
        }
    }
}

新的 Leader 會調用 catchUpFollowers 來確保所有的 Follower 都與它保持一致，利用 Raft 的日志復制機制恢復一致性。

9. Multi-Raft-Group 的支持

SOFAJRaft 的一大特色是對 Multi-Raft-Group 的支持，也就是說，它能夠管理多個獨立的 Raft 集群。這使得它在一些需要分片或者不同業(yè)務隔離的場景中能夠很好地應用。

public class MultiRaftGroupManager {
    private final Map<String, NodeImpl> raftGroups = new ConcurrentHashMap<>();
    public NodeImpl createRaftGroup(String groupId, PeerId serverId, NodeOptions options) {
        NodeImpl node = new NodeImpl(groupId, serverId);
        node.init(options);
        raftGroups.put(groupId, node);
        return node;
    }
    public NodeImpl getRaftGroup(String groupId) {
        return raftGroups.get(groupId);
    }
}

MultiRaftGroupManager 負責管理多個 Raft 集群，通過 createRaftGroup 方法可以創(chuàng)建新的 Raft 集群，每個集群都有自己的 NodeImpl 實例。這種架構設計讓系統可以同時運行多個 Raft 實例，從而大幅提升擴展性。

總結

SOFAJRaft 基于 Raft 算法實現了一個高性能、支持 Multi-Raft-Group 的分布式一致性系統。它通過 NodeImpl 負責 Raft 節(jié)點的管理，通過 Leader 選舉、日志復制、多數派機制等實現分布式系統中的強一致性。

關鍵代碼展示了從節(jié)點初始化到日志復制和一致性維護的核心流程，這些是 Raft 算法的重要組成部分。

SOFAJRaft 的設計通過日志管理、快照機制、故障處理以及 Multi-Raft-Group 的支持，提供了一個健壯且高效的分布式一致性解決方案。通過對關鍵代碼的分析，我們可以看到它在處理日志復制、一致性維護和快照生成上的精妙實現，能夠有效應對高負載、長時間運行的分布式系統場景。

好了，整理的學習筆記就到這里，分享給大家，希望可以幫助你更加深入的理解 Raft 算法，V 哥在這里求個關注和點贊，感謝感謝。