• MIT6.824-lab2A-leader选举(leader election)

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    2A(leader选举)

    前言

    当进入第二部分，就是正式的开始raft的设计了，相信要写这个项目的人应该对raft算法不算陌生，如果在编写raft的代码的时候，可以仔细琢磨一下raft的论文。

    👉 https://pdos.csail.mit.edu/6.824/papers/raft-extended.pdf

    而在第二部分，一共分为四个小任务：leader选举、日志复制、持久化、日志压缩。

    代码写在raft文件夹中，除了进行对应的任务的完成，我强烈建议阅读test_test.go、config.go这两个文件，以及labrpc.go文件。

    任务

    实现 Raft 领导者选举和心跳（AppendEntries RPCs 暂时不用考虑日志条目）。 第 2A 部分的目标是选举单个领导者，如果没有失败，领导者仍然是领导者，如果旧领导者失败或数据包发送到，则新领导者接管。

    • 要实现自己的raft结构定义和初始化(Make)，设置相关的定时器，并完成ticker函数；
    • 填写 RequestVoteArgs 和 RequestVoteReply 结构。 修改 Make() 以创建一个后台 goroutine，该 goroutine 将通过在一段时间没有收到其他对等方的消息时发送 RequestVote RPC 来定期启动领导者选举。 这样，对等点将了解谁是领导者，如果已经有领导者，或者自己成为领导者。 实现 RequestVote() RPC 处理程序，以便服务器相互投票;
    • 要实现心跳，填写AppendEntriesArgs和AppendEntriesReply结构。 这里并不需要完全实现该RPC的作用，仅仅充当心跳作用。 编写一个 AppendEntries RPC 处理程序方法来重置选举超时，以便其他服务器在已经被选举时不会作为领导者继续前进。 确保不同节点的选举超时不会总是同时触发，否则所有节点只会为自己投票，没有人会成为领导者；
    • 测试代码要求leader每秒发送心跳RPC不超过十次；
    • 测试代码要求我们的 Raft 在旧领导者失败后的 5 秒内选举新领导者（如果大多数节点仍然可以通信）。 但是请记住，在分裂投票的情况下，领导者选举可能需要多轮（如果数据包丢失或候选人不幸选择了相同的随机退避时间，则可能发生这种情况）。 我们必须选择足够短的选举超时（以及心跳间隔），即使选举需要多轮，也很可能在不到 5 秒的时间内完成；
    • 测试代码在永久关闭实例时调用 Raft 的 rf.Kill()。 我们可以使用 rf.killed() 检查是否已调用 Kill()。 我们需要在所有循环中都这样做，以避免死掉的 Raft 实例打印出令人困惑的消息。

    代码

    raft基本结构

    type LogEntry struct {
    Term    int
    Command interface{}
}

type Raft struct {
    mu        sync.Mutex          // Lock to protect shared access to this peer's state
    peers     []*labrpc.ClientEnd // RPC end points of all peers，每一个clientEnd对应了向该peer通信的端点
    persister *Persister          // Object to hold this peer's persisted state
    me        int                 // this peer's index into peers[]
    dead      int32               // set by Kill()

    // Your data here (2A, 2B, 2C).
    // Look at the paper's Figure 2 for a description of what
    // state a Raft server must maintain.
    role        Role
    currentTerm int
    votedFor    int
    logs        []LogEntry
    commitIndex int
    lastApplied int
    nextIndex   []int
    matchIndex  []int

    electionTimer       *time.Timer
    appendEntriesTimers []*time.Timer
    applyTimer          *time.Timer
    applyCh             chan ApplyMsg //这个chan是用来提交应用的日志，具体的处理在config.go文件中
    notifyApplyCh       chan struct{}
    stopCh              chan struct{}

    lastSnapshotIndex int // 快照中最后一条日志的index，是真正的index，不是存储在logs中的index
    lastSnapshotTerm  int
}

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    上面是整个第二部分所设计出来的数据结构，并不会都在2A中进行使用，有些不懂的部分可以暂时不用考虑。

    const (
    Role_Follower  = 0
    Role_Candidate = 1
    Role_Leader    = 2
)

const (
    ElectionTimeout   = time.Millisecond * 300 // 选举超时时间/心跳超时时间
    HeartBeatInterval = time.Millisecond * 150 // leader 发送心跳
    ApplyInterval     = time.Millisecond * 100 // apply log
    RPCTimeout        = time.Millisecond * 100
    MaxLockTime       = time.Millisecond * 10 // debug
)

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    针对每一个节点的状态和时间定义了如上的一些常量。

    raft基本函数

    先来看一下Make函数，没创建一个raft节点，都需要调用Make函数进行初始化：

    //传入了当前节点对其它节点的通信ClientEnd、用于持久化恢复的Persister、提交应用日志的applyCh
func Make(peers []*labrpc.ClientEnd, me int,
          persister *Persister, applyCh chan ApplyMsg) *Raft {
    DPrintf("make a raft,me: %v", me)
    rf := &Raft{}
    rf.peers = peers
    rf.persister = persister
    rf.me = me

    // Your initialization code here (2A, 2B, 2C).
    rf.role = Role_Follower
    rf.currentTerm = 0
    rf.votedFor = -1
    rf.logs = make([]LogEntry, 1) //下标为0存储快照
    // initialize from state persisted before a crash
    rf.commitIndex = 0
    rf.lastApplied = 0
    rf.nextIndex = make([]int, len(rf.peers))
    rf.matchIndex = make([]int, len(rf.peers))
    //读取持久化数据，暂时可以不用实现
    rf.readPersist(persister.ReadRaftState())

    rf.electionTimer = time.NewTimer(rf.getElectionTimeout())
    rf.appendEntriesTimers = make([]*time.Timer, len(rf.peers))
    for i := 0; i < len(rf.peers); i++ {
        rf.appendEntriesTimers[i] = time.NewTimer(HeartBeatInterval)
    }
    rf.applyTimer = time.NewTimer(ApplyInterval)
    rf.applyCh = applyCh
    rf.notifyApplyCh = make(chan struct{}, 100)
    rf.stopCh = make(chan struct{})

    // start ticker goroutine to start elections
    rf.ticker()

    return rf
}

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    其实Make函数主要就做了三件事情：

    • 初始化Raft的基本结构；
    • 根据传入的Persister，读入持久化数据；（这一步暂时可以不用实现）
    • 定义多个定时器，并调用ticker()函数进行处理。

    ticker这个函数很重要，它是Raft节点在初始化后，真正要运行的部分：

    // The ticker go routine starts a new election if this peer hasn't received
// heartsbeats recently.
func (rf *Raft) ticker() {
	go func() {
		for {
			select {
			case <-rf.stopCh:
				return
			case <-rf.applyTimer.C:
				rf.notifyApplyCh <- struct{}{}
			case <-rf.notifyApplyCh: //当有日志记录提交了，要进行应用
				rf.startApplyLogs()
			}
		}
	}()

	//选举定时
	go func() {
		for rf.killed() == false {

			// Your code here to check if a leader election should
			// be started and to randomize sleeping time using
			// time.Sleep().
			select {
			case <-rf.stopCh:
				return
			case <-rf.electionTimer.C:
				rf.startElection()
			}

		}
	}()

	//leader发送日志定时
	for i, _ := range rf.peers {
		if i == rf.me {
			continue
		}
		go func(cur int) {
			for rf.killed() == false {
				select {
				case <-rf.stopCh:
					return
				case <-rf.appendEntriesTimers[cur].C:
					rf.sendAppendEntriesToPeer(cur)
				}
			}
		}(i)
	}

}

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    主要是创建三个goroutine来分别进行三种处理：

    • 第一部分：当有日志进行提交了，需要调用startApplyLogs来进行处理；（不是2A部分的内容，暂时不讲）
    • 第二部分：超过了心跳时间，就调用startElection发起选举；
    • 第三部分：每隔一段时间发调用sendAppendEntriesToPeer送append entries rpc给其他节点，只有leader才能真正发送。

    以上两个部分是raft.go文件在2A部分的主要逻辑了，以下就是一些功能函数的编写：

    func (rf *Raft) Kill() {
    atomic.StoreInt32(&rf.dead, 1)
    // Your code here, if desired.
}

func (rf *Raft) killed() bool {
    z := atomic.LoadInt32(&rf.dead)
    return z == 1
}

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    上面两个函数是杀死raft节点和判断是否被杀死。

    func (rf *Raft) changeRole(newRole Role) {
	if newRole < 0 || newRole > 3 {
		panic("unknown role")
	}
	rf.role = newRole
	switch newRole {
	case Role_Follower:
	case Role_Candidate:
		rf.currentTerm++
		rf.votedFor = rf.me
		rf.resetElectionTimer()
	case Role_Leader:
		//leader只有两个特殊的数据结构：nextIndex,matchIndex
		_, lastLogIndex := rf.getLastLogTermAndIndex()
		for i := 0; i < len(rf.peers); i++ {
			rf.nextIndex[i] = lastLogIndex + 1
			rf.matchIndex[i] = lastLogIndex
		}
		rf.resetElectionTimer()
	default:
		panic("unknown role")
	}

}

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    以上函数是每一个raft节点要改变角色时需要做出的变化。并不一定要编写的完全一样，有些在改变角色是一同处理也是可以的。

    func (rf *Raft) GetState() (int, bool) {
    // Your code here (2A).
    flag := false
    if rf.role == Role_Leader {
        flag = true
    }
    return rf.currentTerm, flag
}

func (rf *Raft) getElectionTimeout() time.Duration {
    t := ElectionTimeout + time.Duration(rand.Int63())%ElectionTimeout
    return t
}

//返回当前状态机的最后一条日志的任期和索引
//索引是一直会增大的，但是我们的日志队列却不可能无限增大，在队列中下标0存储快照
func (rf *Raft) getLastLogTermAndIndex() (int, int) {
    return rf.logs[len(rf.logs)-1].Term, rf.lastSnapshotIndex + len(rf.logs) - 1
}

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    上面四个函数主要完成三个作用：

    • GetState：获取当前节点的term和leader标记；
    • getElectionTimeout：获取一个心跳过期时间，每一个节点的心跳过期时间大部分情况下是要不一样的；
    • getLastLogTermAndIndex：获取最后一条日志的term和index信息。

    vote rpc

    接下来要实现的函数就是跟进行选举相关的。

    先看下rpc的参数和回复结构体：

    type RequestVoteArgs struct {
	// Your data here (2A, 2B).
	Term         int
	CandidateId  int
	LastLogIndex int
	LastLogTerm  int
}

type RequestVoteReply struct {
	// Your data here (2A).
	Term        int
	VoteGranted bool
}

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    这个没什么好说的，基本都是根据论文来实现的。

    当收到心跳，或者当前选举结束，都要重置心跳时间，也就是选举时间：

    func (rf *Raft) resetElectionTimer() {
    rf.electionTimer.Stop()
    rf.electionTimer.Reset(rf.getElectionTimeout())
}

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    在每一次心跳过期了，当前节点就会调用startElection()进行发起选举：

    func (rf *Raft) startElection() {
    rf.mu.Lock()
    rf.resetElectionTimer()
    if rf.role == Role_Leader {
        rf.mu.Unlock()
        return
    }

    rf.changeRole(Role_Candidate)
    DPrintf("%v role %v,start election,term: %v", rf.me, rf.role, rf.currentTerm)

    lastLogTerm, lastLogIndex := rf.getLastLogTermAndIndex()
    args := RequestVoteArgs{
        CandidateId:  rf.me,
        Term:         rf.currentTerm,
        LastLogTerm:  lastLogTerm,
        LastLogIndex: lastLogIndex,
    }
    rf.persist()
    rf.mu.Unlock()

    allCount := len(rf.peers)
    grantedCount := 1
    resCount := 1
    grantedChan := make(chan bool, len(rf.peers)-1)
    for i := 0; i < allCount; i++ {
        if i == rf.me {
            continue
        }
        //对每一个其他节点都要发送rpc
        go func(gch chan bool, index int) {
            reply := RequestVoteReply{}
            rf.sendRequestVote(index, &args, &reply)
            gch <- reply.VoteGranted
            if reply.Term > args.Term {
                rf.mu.Lock()
                if reply.Term > rf.currentTerm {
                    //放弃选举
                    rf.currentTerm = reply.Term
                    rf.changeRole(Role_Follower)
                    rf.votedFor = -1
                    rf.resetElectionTimer()
                    rf.persist()
                }
                rf.mu.Unlock()
            }
        }(grantedChan, i)

    }

    for rf.role == Role_Candidate {
        flag := <-grantedChan
        resCount++
        if flag {
            grantedCount++
        }
        DPrintf("vote: %v, allCount: %v, resCount: %v, grantedCount: %v", flag, allCount, resCount, grantedCount)

        if grantedCount > allCount/2 {
            //竞选成功
            rf.mu.Lock()
            DPrintf("before try change to leader,count:%d, args:%+v, currentTerm: %v, argsTerm: %v", grantedCount, args, rf.currentTerm, args.Term)
            if rf.role == Role_Candidate && rf.currentTerm == args.Term {
                rf.changeRole(Role_Leader)
            }
            if rf.role == Role_Leader {
                rf.resetAppendEntriesTimersZero()
            }
            rf.persist()
            rf.mu.Unlock()
            DPrintf("%v current role: %v", rf.me, rf.role)
        } else if resCount == allCount || resCount-grantedCount > allCount/2 {
            DPrintf("grant fail! grantedCount <= len/2:count:%d", grantedCount)
            return
        }
    }

}

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    上诉的代码的主要步骤：

    1. 判断是否是leader，因为leader是不会收到心跳的，因此如果是leader就没必要再此发起选举；
    2. 修改为候选人角色，并根据当前状态创建一个rpc参数；
    3. 分别创建一个goroutine调用sendRequestVote函数发送给每一个其它节点，结果由grantedChan进行接收；
    4. 当前goroutine就进入一个循环，主要分为三种情况：
      • 在候选人角色的情况下，如果当前收到的投票超过了半数，就选举成功，成为leader；
      • 如果在收到某个节点的回复时，变成了follower，就暂停选举；
      • 当前获取所有节点的回复，但是还没有超过半数的投票，就结束选举。

    看下sendRequestVote的实现：

    func (rf *Raft) sendRequestVote(server int, args *RequestVoteArgs, reply *RequestVoteReply) {
	if server < 0 || server > len(rf.peers) || server == rf.me {
		panic("server invalid in sendRequestVote!")
	}

	rpcTimer := time.NewTimer(RPCTimeout)
	defer rpcTimer.Stop()

	ch := make(chan bool, 1)
	go func() {
		for i := 0; i < 10 && !rf.killed(); i++ {
			ok := rf.peers[server].Call("Raft.RequestVote", args, reply)
			if !ok {
				continue
			} else {
				ch <- ok
				return
			}
		}
	}()

	select {
	case <-rpcTimer.C:
		DPrintf("%v role: %v, send request vote to peer %v TIME OUT!!!", rf.me, rf.role, server)
		return
	case <-ch:
		return
	}

}

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    会尝试10次向节点发送rpc，直到成功或者超过了此次rpc超时时间。

    而每一个节点在收到vote rpc是要进行相应的处理：

    func (rf *Raft) RequestVote(args *RequestVoteArgs, reply *RequestVoteReply) {
    // Your code here (2A, 2B).
    rf.mu.Lock()
    defer rf.mu.Unlock()

    //默认失败，返回
    lastLogTerm, lastLogIndex := rf.getLastLogTermAndIndex()
    reply.Term = rf.currentTerm
    reply.VoteGranted = false

    if rf.currentTerm > args.Term {
        return
    } else if rf.currentTerm == args.Term {
        if rf.role == Role_Leader {
            return
        }

        if args.CandidateId == rf.votedFor {
            reply.Term = args.Term
            reply.VoteGranted = true
            return
        }
        if rf.votedFor != -1 && args.CandidateId != rf.votedFor {
            return
        }

        //还有一种情况，没有投过票
    }

    if rf.currentTerm < args.Term {
        rf.currentTerm = args.Term
        rf.changeRole(Role_Follower)
        rf.votedFor = -1
        reply.Term = rf.currentTerm
        rf.persist()
    }

    //判断日志完整性
    if lastLogTerm > args.LastLogTerm || (lastLogTerm == args.LastLogTerm && lastLogIndex > args.LastLogIndex) {
        return
    }

    rf.votedFor = args.CandidateId
    reply.VoteGranted = true
    rf.changeRole(Role_Follower)
    rf.resetElectionTimer()
    rf.persist()
    DPrintf("%v， role：%v，voteFor: %v", rf.me, rf.role, rf.votedFor)
}

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    主要就是进行如下判断：

    1. 如果currentTerm>term，返回 false；
    2. 如果term = currentTerm,如果该节点为leader，返回false；如果 votedFor 不为空且不为 candidateId，返回false；如果 votedFor 不为空且为 candidateId，返回true；
    3. 如果currentTerm
    4. 判断日志完整性，如果当前节点的日志完整性大于等于候选人日志完整性(lastLogTerm>args.lastLogTerm 或者 lastLogTerm=args.lastLogTerm &&lastLogIndex > args.LastLogIndex)，那么就拒绝投票给它；
    5. 否者，就投票给它。

    心跳的实现

    因为我整个第二部分已经完成，所有这部分的部分代码会涉及2B部分，因此只要大概有个思路就行了。

    先看下rpc的参数和回复结构体：

    type AppendEntriesArgs struct {
	Term         int
	LeaderId     int
	PrevLogIndex int
	PervLogTerm  int
	Entries      []LogEntry
	LeaderCommit int
}

type AppendEntriesReply struct {
	Term      int
	Success   bool
	NextIndex int
}

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    这个没什么好说的，基本都是根据论文来实现的。

    当向某个节点发送心跳时，会调用sendAppendEntriesToPeer向指定的节点发送rpc：

    func (rf *Raft) sendAppendEntriesToPeer(peerId int) {
    if rf.killed() {
        return
    }

    rf.mu.Lock()
    if rf.role != Role_Leader {
        rf.resetAppendEntriesTimer(peerId)
        rf.mu.Unlock()
        return
    }
    DPrintf("%v send append entries to peer %v", rf.me, peerId)

    //获取要发送的日志信息，在2A部分可以暂时不用实现
    prevLogIndex, prevLogTerm, logEntries := rf.getAppendLogs(peerId)
    args := AppendEntriesArgs{
        Term:         rf.currentTerm,
        LeaderId:     rf.me,
        PrevLogIndex: prevLogIndex,
        PrevLogTerm:  prevLogTerm,
        Entries:      logEntries,
        LeaderCommit: rf.commitIndex,
    }
    reply := AppendEntriesReply{}
    rf.resetAppendEntriesTimer(peerId)
    rf.mu.Unlock()

    //发送rpc
    rf.sendAppendEntries(peerId, &args, &reply)

    DPrintf("%v role: %v, send append entries to peer finish,%v,args = %+v,reply = %+v", rf.me, rf.role, peerId, args, reply)

    rf.mu.Lock()
    if reply.Term > rf.currentTerm {
        rf.changeRole(Role_Follower)
        rf.currentTerm = reply.Term
        rf.resetElectionTimer()
        rf.persist()
        rf.mu.Unlock()
        return
    }

    if rf.role != Role_Leader || rf.currentTerm != args.Term {
        rf.mu.Unlock()
        return
    }
    
    //如果有日志的话，接下来要做的是对日志进行处理，这里暂时可以不用写

    rf.mu.Unlock()
    return

}

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    在2A部分中，当前要做的处理很简单，就是创建一个AppendEntriesArgs，并调用sendAppendEntries函数进行发送，而对于发送的结果我们并不需要管，因此要实现心跳，并不需要日志，因此也就不需要进行判断了。

    看下sendAppendEntries的实现：

    //发送端发送数据
func (rf *Raft) sendAppendEntries(server int, args *AppendEntriesArgs, reply *AppendEntriesReply) {
	rpcTimer := time.NewTimer(RPCTimeout)
	defer rpcTimer.Stop()

	ch := make(chan bool, 1)
	go func() {
		//尝试10次
		for i := 0; i < 10 && !rf.killed(); i++ {
			ok := rf.peers[server].Call("Raft.AppendEntries", args, reply)
			if !ok {
				time.Sleep(time.Millisecond * 10)
				continue
			} else {
				ch <- ok
				return
			}
		}
	}()

	select {
	case <-rpcTimer.C:
		DPrintf("%v role: %v, send append entries to peer %v TIME OUT!!!", rf.me, rf.role, server)
		return
	case <-ch:
		return
	}
}

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    会尝试10次向节点发送rpc，直到成功或者超过了此次rpc超时时间。

    而每一个节点在收到AppendEntries rpc是要进行相应的处理：

    func (rf *Raft) AppendEntries(args *AppendEntriesArgs, reply *AppendEntriesReply) {
    rf.mu.Lock()
    DPrintf("%v receive a appendEntries: %+v", rf.me, args)
    reply.Term = rf.currentTerm
    if args.Term < rf.currentTerm {
        rf.mu.Unlock()
        return
    }
    rf.currentTerm = args.Term
    rf.changeRole(Role_Follower)
    rf.resetElectionTimer()
    rf.Success = true
    
    
    rf.persist()
    DPrintf("%v role: %v, get appendentries finish,args = %v,reply = %+v", rf.me, rf.role, *args, *reply)
    rf.mu.Unlock()
}

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    仅仅是心跳的话，接收方实现很简单，只需要判断一下term其实就可以了，并重置选举定时器。

    测试结果

    在这里插入图片描述

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