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标题: 基于Raft算法的分布式KV数据库：六、常见题目及解答 [打印本页]

作者: 杀鸡焉用牛刀 时间: 2024-8-22 10:56
标题: 基于Raft算法的分布式KV数据库：六、常见题目及解答
CPPRaft系列-常见题目及解答

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现在项目中还有很多地方可以优化，欢迎各人参加吼吼吼。
地址在：
https://github.com/youngyangyang04/KVstorageBaseRaft-cpp

在前面的系列文章中，我对这个项目提出了很多题目，但是发现没有解答，现在是时间接纳伏笔，对这些题目做一个解答了。
notice：分布式的知识需要严谨的求证，本人学艺不精只能尽可能的保证下面的答复没有题目。如果发现有疏漏的地方欢迎指出，共同进步，不胜感谢。
Raft

Raft算法的基本原理：

答复要点：表明Raft算法的基本工作原理，包括领导者推举、日志复制和安全性保障。
示例答复：
Raft算法是一种分布式算法，旨在解决分布式体系中的一致性题目，相对于Paxos算法而言更易于理解和实现。
Raft算法将体系中的全部节点分为三类角色：领导者（leader）、跟随者（follower）和候选人（candidate）。其推举机制确保体系中的一个节点被选为领导者（leader），领导者负责处理客户端的哀求，并将更新复制到其他节点。
Raft算法的基本原理包括以下几个关键步调：

领导者推举（Leader Election）：在体系启动时大概当前领导者失效时，节点会发起推举过程。节点会在一个随机的超时时间内等候收到来自其他节点的心跳消息。如果在超时时间内没有收到心跳消息，节点就会成为候选人并发起推举。候选人向其他节点发送投票哀求，并在得到大多数节点的投票后成为新的领导者。
日志复制（Log Replication）：一旦领导者推举完成，新的领导者就会接收客户端的哀求，并将更新的日志条目复制到其他节点。当大多数节点都成功复制了这些日志条目时，更新被认为是提交的，并且可以应用到节点的状态机中。
安全性（Safety）：Raft算法通过确保在推举中只有一个领导者（单一领导者）、大多数节点的一致性以及只有领导者可以处理客户端哀求等方式保证分布式体系的安全性。

通过以上机制，Raft算法确保了分布式体系中的一致性、可用性和分区容错性。
注意：如果这么答复如果口试官懂一些分布式算法的话，那么后续可能会提问Raft与其他分布式算法的关系。
领导者推举：

如何举行Raft中的领导者推举？

答复要点：这里最好结合前面几个章节的流程图，结合自己理解答复。
示例答复：

Raft中的领导者推举过程如下：

候选人状态（Candidate State）：
节点在没有检测到领导者的情况下成为候选人，并将自己的任期编号（term）增长1。
候选人向其他节点发送投票哀求，并哀求其他节点投票支持自己成为新的领导者。
如果候选人在规定时间内收到了大多数节点的选票支持（即得到了大多数节点的投票），则成为新的领导者。
推举过程（Election Process）：
在发起推举后，候选人会等候一定的随机时间（推举超时时间）来收集其他节点的投票。
如果在这个超时时间内没有收到大多数节点的选票，候选人将会重新开始一个新的推举周期，增长自己的任期编号，并再次发起推举。
投票过程（Voting Process）：
其他节点收到来自候选人的投票哀求后，会检查自己的当前任期编号。如果候选人的任期编号比自己的大，则投票支持候选人，并更新自己的任期编号为候选人的任期编号。
如果其他节点已经投票给了另一个候选人，大概已经投票给了当前领导者，它将拒绝投票。
领导者推举完成（Leader Election Complete）：
如果候选人收到了大多数节点的投票支持，它就会成为新的领导者。
新的领导者会开始发送心跳消息以维持其领导地位，并开始举行日志复制操作。

在什么情况下会触发领导者推举？

答复要点：一个节点只要长时间没有收到符合条件的leader发送的心跳就会认为leader掉线，就会发起推举。
示例答复：
在Raft算法中，领导者推举会在以下情况下触发：

当体系启动时，全部节点都处于初始状态，没有领导者。
当领导者节点因网络分区、宕机或其他原因失效时，导致体系中没有活跃的领导者。
当节点故障规复大概被网络分区时，它可能会检测到当前没有领导者，因此会成为候选人并发起推举。

日志复制：

Raft是如何通过日志复制来保证数据一致性的？

答复要点：重要是两个机制（特点）：
1.Leader Append Entries：领导者追加日志条目，即只有leader可以担当外部哀求并将哀求打包成日志，并向follower同步自己的日志，这样保证提交过的日志不会被覆盖掉。
2.commit机制，领导者发现大多数节点都已经成功复制了某个日志条目后，该日志条目被视为已经提交，从而保证了数据的一致性。
示例答复：
Raft算法通过日志复制来确保数据一致性。在Raft中，每个节点都维护一个日志（log）来记录状态机中的操作指令。领导者负责接收客户端的写哀求，将操作指令追加到自己的日志中，并将这些操作指令发送给其他节点，要求它们复制这些日志条目。
以下是Raft通过日志复制来保证数据一致性的基本流程：

Leader Append Entries（领导者追加日志条目）：
领导者接收到客户端的写哀求后，将这些操作指令追加到自己的日志中。
领导者将这些操作指令构造成一个日志条目（log entry），并向其他节点发送一个追加日志条目标哀求（Append Entries RPC）。
Follower Log Replication（跟随者日志复制）：
跟随者节点接收到领导者发送的追加日志条目标哀求后，会按照领导者的日志条目顺序将这些日志条目追加到自己的日志中。
如果跟随者节点成功复制了这些日志条目，则向领导者发送成功相应（Response）；如果由于某种原因（比方网络故障）导致复制失败，则向领导者发送失败相应。
Commit（提交）：
当领导者发现大多数节点都已经成功复制了某个日志条目后，该日志条目被视为已经提交。
领导者将提交的日志条目应用到自己的状态机中，以执行相应的操作指令。

安全性保障：

Raft是如何确保安全性的？讨论一致性、可用性和分区容错性之间的权衡。

答复要点 ：这里重要是想考察分布式CAP理论的一个关键：CAP中如果发生故障，只能CP和AP二选一，无法满意CAP的三角，而Raft选择的是CP，即满意一致性。
示例答复：
在权衡一致性、可用性和分区容错性时，Raft算法倾向于优先保证一致性和分区容错性。它通过保证大多数节点简直认和限制领导者推举条件来确保一致性，通过推举机制和日志复制来保证分区容错性。同时，Raft也兼顾了体系的可用性，确保在领导者失效后可以或许快速举行新的领导者推举，并继承提供服务。
推举超时：

什么是推举超时？它的作用是什么？

答复要点： follower和candidate都会有推举超时的机制。
在follower时：推举超时的意义是发起推举，酿成candidate；
在candidate时：candidate会推举超时，如果推举成功就会酿成leader；如果推举失败就会酿成candidate（推举超时）大概follower（发现合适的leader）。那么推举超时的作用就很显着了，防止无止境的等候导致全部人都成不了leader。
拓展：想一想为什么推举超时时间要每次随机设置而不设置成一个固定的值？？？
示例答复：
推举超时的作用包括：

触发领导者推举：推举超时用于在当前没有活跃领导者大概领导者失效时触发新的领导者推举。当节点在推举超时时间内没有收到来自当前领导者的心跳消息时，会成为候选人并发起推举过程。
防止脑裂（Split-Brain）：推举超时资助避免了体系中出现多个领导者的情况，从而避免了脑裂题目的发生。如果体系中的节点在推举超时时间内没有收到来自当前领导者的心跳消息，它们会同时成为候选人并发起推举，但只有一个候选人最终会得到大多数节点的选票，成为新的领导者。
确保领导者切换的实时性：推举超时可以确保在领导者失效后，体系可以或许实时地启动新的领导者推举过程，从而淘汰服务中断的时间，进步体系的可用性。

推举超时的时间是如何设置的？

**答复要点：**答复要点在上个题目的拓展里面，各人可以先想想。答案是：一个一定范围内的随机值，其要根据心跳时间，rpc延迟，数据操作延迟综合思量。
范围：一样寻常来说推举超时时间要大于一次完整心跳的日志同步处理时间。
为何随机：推举超时的目标是防止无止境的等候导致全部人都成不了leader，如果超时时间又一样，那么各人又一起推举，又会不停循环，那么一个随机值可以让某些节点早点重新发起推举，防止各人一起推举导致死循环。
示例答复：
推举超时时间的设置通常包括以下思量因素：

网络延迟和稳定性：推举超时时间需要富足长以允许节点在正常情况下可以或许收到来自领导者的心跳消息。思量到网络的延迟和不稳定性，超时时间应该设置得富足长，以避免因网络延迟而误判领导者失效。
体系负载和相应速度：推举超时时间也应思量体系的负载情况和相应速度。如果体系负载较重大概节点的处理速度较慢，可能需要将推举超时时间设置得稍长一些，以允许节点有富足的时间处理收到的消息。
避免脑裂题目：为了避免体系中出现多个领导者导致的脑裂题目，推举超时时间应该设置得富足随机化，以确保差异节点不会在同一时间内触发推举。

日志条目标提交：

Raft中的日志条目是如何提交的？

答复要点： 要半数以上的节点（包括leader）接收了这个日志，那么才华提交（commit），后续才华apply到状态机。
示例答复：

Leader接收客户端哀求：
当客户端向Raft体系提交哀求时，哀求会起首发送到Raft集群中的Leader节点。
Leader将哀求转换为日志条目：
Leader将接收到的客户端哀求转换为一条日志条目，并附加到其当地日志中。
Leader广播日志条目：
Leader向别的节点发送包罗新日志条目标心跳RPC哀求（AppendEntries RPC）。
Follower节点接收并附加日志条目：
Follower节点接收到Leader的附加日志哀求后，将新的日志条目附加到其当地日志中。
Follower节点相应Leader：
Follower节点在成功附加日志后，向Leader发送成功的相应。
Leader确认提交：
当Leader收到大多数节点的附加成功相应时，将日志条目视为已提交。
Leader提交到状态机：
Leader将已提交的日志条目应用到其状态机中，以执行相应的操作。
Leader关照Followers提交：
Leader会关照别的节点已提交的日志索引，以便它们也可以将相应的日志条目提交到其状态机中。
Follower提交到状态机：
Follower节点收到Leader的提交关照后，将对应的已提交日志条目应用到其状态机中。

什么条件下才华够提交一个日志条目？

答复要点： 一个很容易疏忽的是必须要本term有新的日志提交才华继承提交日志，这个在前面文章中也提醒过。
示例答复： 略。
拓扑变更：

关于Raft节点变更属于比较进阶的知识，口试中没碰到过，建议各人可以相识相识
此外，这块我掌握的也不是很好，可能有错误的地方，欢迎各人指正。
Raft如那边理集群拓扑的变更？

答复要点：
示例答复：

天生设置变更哀求：当需要改变集群的拓扑结构时，比方添加或移除节点，Leader节点会收到来自客户端的设置变更哀求。
将设置变更哀求转化为设置变更日志条目： Leader节点将设置变更哀求转换为一条特别的日志条目，即设置变更日志条目。该日志条目包罗新的集群设置信息。
向集群中的节点分发设置变更日志条目： Leader节点通过Raft的日志复制机制将设置变更日志条目发送给全部的Follower节点。
Follower节点接收设置变更日志条目： Follower节点收到设置变更日志条目后，将其附加到当地日志中。
提交设置变更日志条目：当设置变更日志条目被大多数节点确认并附加到当地日志后，Leader节点将其提交到状态机，现实应用这个设置变更。
应用设置变更： Leader节点和全部的Follower节点根据新的设置信息更新其内部状态，以反映集群拓扑结构的变更。这可能涉及到更新节点的角色（Leader、Follower、Candidate）、维护新的节点列表等。

现实应用：

Raft算法在现实场景中的应用有哪些？

答复要点： 列举一些常见的使用Raft算法作为底层的即可。
示例答复：

一些常见的设置中央，为了保证可用会接纳Raft，比如zookeeper的底层实现了基于Raft修改的算法，ETCD等。
一些分布式数据库，比如TIKV

Raft与其他分布式的比较：

与Paxos算法相比，Raft有哪些上风和差异之处？

答复要点： Raft相对于Paxos算法来说，更易理解、实现和维护，具有更直观的Leader机制和推举过程。（这个需要各人多相识一下其他分布式算法的计划思想了。）
示例答复：

Leader机制：**Raft引入了Leader节点，而Paxos中没有Leader节点的概念。**Leader节点负责协调和领导整个一致性过程，而Follower节点只需按照Leader的指示执行操作。
日志复制：在Raft中，全部的日志条目都通过Leader节点举行复制和提交，而Paxos中的日志复制是通过多个角色相互协作完成的。
角色切换：Raft中Leader节点失效后，集群可以快速推举新的Leader节点，而Paxos中角色的切换较为复杂，需要举行更多的投票和协调。
更强的可读性：Raft算法更加直观和易于理解，它的计划目标之一就是提供更好的可读性和可理解性，相比之下，Paxos算法相对更加抽象和复杂。

常见题目与挑战：

Raft算法在分布式体系中有哪些常见的题目和挑战？

答复要点： leader的瓶颈（使用多读来解决），节点故障等等
示例答复：

Leader瓶颈：Raft算法中的Leader节点负责全部的客户端哀求的处理和日志复制，这可能会成为体系的瓶颈。如果Leader节点负载过重大概发生故障，会导致整个体系的性能下降。
网络分区：Raft算法需要保证在网络分区情况下的一致性，这可能会导致在网络分区规复后需要举行数据的归并和冲突解决，增长了一致性维护的复杂性。
节点故障处理：当节点发生故障时，Raft需要举行Leader的重新推举，这可能导致一段时间内体系的不可用性和性能下降，尤其是在节点频仍发生故障时。
日志复制延迟：Raft算法要求日志复制必须在大多数节点上完成后才华提交，这可能导致日志复制的延迟，影响体系的实时性能。
节点动态变更：Raft算法在节点动态参加或退出时需要举行设置变更，这可能会导致体系的不稳定和数据的不一致，需要谨慎处理。
一致性保证：固然Raft算法保证了强一致性，但在一些特别情况下（如网络分区、节点故障等），可能会导致一致性级别的降低大概一致性协议的不满意，需要额外的机制来解决。
性能调优：在现实应用中，Raft算法需要根据具体的场景举行性能调优，包括调整心跳超时时间、推举超时时间、日志复制的策略等参数，以满意体系的性能需求。

如那边理网络分区的情况？

答复要点： 这个要结合多种情况分析，比如leader宕机、非leader宕机；少数节点分区、多数节点分区。然后这几种情况还可以相互组合，这个的话就要分类讨论了，口试估计是说不完的。
示例答复：
分情况讨论，略。
容错性：

Raft算法如那边理节点故障？

答复要点：
和网络分区是一样的，可以当作是网络分区的一种特别情况，即一个节点自己是一个分区。
此外再加上故障规复后有哪些数据（日志，投票，term等）是需要长期化的，哪些是不需要的（commitIndex，applyIndex等）。
示例答复：
略。
在集群中的多个节点同时故障时，体系会有什么表现？

**答复要点：**思量故障节点的数目，抓住“半数”这个概念。其他同上面的“分区题目”和“故障题目”。
示例答复： 略。
RPC

你的RPC如何计划的？

答复要点： 这里最好的答复是答复出现有的rpc框架的一些优秀的计划，因为我的rpc实现只是raft-kv的一个配件，以是照旧同步壅闭的，这里推荐各人看看异步rpc如何实现，也欢迎来改进项目中的RPC实现参加开源：项目地址
列出可以思量的优化点：异步；rpc长毗连短毗连的思考；负载均衡；服务管理、服务发现。
示例答复：
略
负载均衡有没有做？用的什么算法如何思量的？

答复要点： 1.常见的负载均衡算法及其对比；2.第四层和第七层差异层的负载均衡；3.瘦客户端和胖客户端的差异方式的负载均衡。
示例答复：
最开始实现rpc模块的时间实现过负载均衡算法，当然背面用于raft通讯，因为raft通讯是全部leader与全部节点都要建立毗连，以是背面就没有再用负载均衡了，将这个功能关闭了。
其时实现的负载均衡的算法有：

轮询算法（Round Robin）：
轮询算法是最简单的负载均衡算法之一，它按照哀求的顺序依次将每个哀求分配到差异的服务器上。当有新的哀求到来时，负载均衡器会依次将哀求发送到差异的服务器，直到全部的服务器都被轮询过一遍，然后再重新开始。
最小毗连数算法（Least Connections）：
最小毗连数算法会将新的哀求分配到当前毗连数最少的服务器上，以确保各服务器的负载尽可能均衡。这种算法思量了服务器的负载情况，优先将哀求发送到负载较低的服务器上。
最少相应时间算法（Least Response Time）：
最少相应时间算法会将哀求发送到相应时间最短的服务器上，以保证相应时间的最小化。这种算法通常需要负载均衡器记录每个服务器的相应时间，并动态调整哀求的分配策略。
哈希算法（Hashing）：
哈希算法根据哀求的某些属性（如客户端IP地址、URL等）计算哈希值，并将哀求发送到对应哈希值的服务器上。这种算法可以或许确保相同哀求始终被发送到同一台服务器上，实用于需要保持会话一致性的场景。
加权轮询算法（Weighted Round Robin）：
加权轮询算法在轮询算法的基础上引入了权重的概念，差异的服务器具有差异的权重值。根据权重值的差异，负载均衡器会调整哀求的分配比例，以实现负载均衡。
拓展：hash环也是一种重要的负载均衡算法，也可以提及。

服务管理和发现有没有做？怎么做的？

答复要点： 一样寻常是用第三方组件（比如zookeeper）来做，当然raft-kv自己就可以用来做服务管理和服务发现，以是rpc就没有单独做。
示例答复：
无
你这个RPC框架的序列化和反序列化中protobuf细节有没有相识

答复要点： 头部变长编码+自界说的压缩算法。
这里就可以牵扯到rpc中的编码方法，现在是头部定长4字节，可以优化成一个标记位+变长编码的方式：参加issue链接
示例答复：
大概相识了一下，重要是其头部的变长编码+Google自己实现的一个高效的压缩算法。
测试

在集群数目变多的时间，Raft性能可能会下降，这方面有没有思考过？

答复要点： 允许从follower读；rpc归并等raft落地的框架的优化。
示例答复：
无
有没有对性能举行过测试？用的什么工具？怎么测试的？

答复要点： perf火焰图。
示例答复：
这里答复一下火焰图的基本使用就差不多了，如果各人没有使用过的话推荐各人去看篇博文入门相识基本操作和原理（探针），
我这里给出一个初步的效果，如果只有一个客户端：并发几十，大部分的消耗在rpc这边。多个客户端的效果没有测试。

分布式的内容相称多，一方面需要不停增补学习，另一方面需要择重点学习。
影响比较深的一个题目：Raft处理单向网络故障的时间的题目，像这些比较偏的题目建议掌握重要题目之后偶然间再看。

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