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raft理论与实践[6]-lab3a-基于raft构建分布式容错kv服务
准备工作
阅读raft论文
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阅读raft理论与实践[1]-理论篇
阅读raft理论与实践[2]-lab2a
阅读raft理论与实践[3]-lab2a讲解
阅读raft理论与实践[4]-lab2b日志复制
阅读raft理论与实践[5]-lab2c日志复制
阅读模拟RPC远程过程调用
前言
在之前的文章中，我们实现了raft算法的基本框架
在本实验中，我们将基于raft算法实现分布式容错的kv服务器
客户端用于交互raft服务器
kvraft/client.go文件用于书写我们的客户端代码，调用Clerk的Get/Put/Append方法为系统提供强一致性的保证
这里的强一致性指的是，如果我们一个一个的调用（而不是并发）Clerk的Get/Put/Append方法，那么我们的系统就好像是只有一个raft服务器存在一样，并且调用是序列的，即后面的调用比前面的调用后执行
对于并发调用，最终状态可能难以预料，但是必须与这些方法按某种顺序序列化后执行一次的结果相同
如果调用在时间上重叠，则这些调用是并发的。例如，如果客户端X调用Clerk.Put(),同时客户端Y调用Clerk.Append()
同时，后面的方法在执行之前，必须保证已经观察到前面所有方法执行后的状态（技术上叫做线性化（linearizability））
强一致性保证对应用程序很方便，因为这意味着所有客户端都看到相同的最新状态
对于单个服务器，强一致性相对简单。多台的副本服务器却相对困难，因为所有服务器必须为并发请求选择相同的执行顺序，并且必须避免使用最新状态来回复客户端
本服务实现的功能
本服务支持3种基本的操作，
Put(key, value),Append(key, arg), andGet(key)维护着一个简单的键/值对数据库
Put(key, value)将数据库中特定key的值绑定为valueAppend(key, arg)添加，将arg与key对应。如果key的值不存在，则其行为类似于PutGet(key)获取当前key的值在本实验中，我们将实现服务具体的功能，而不必担心Raft log日志会无限增长
实验思路
对lab2中的raft服务器架构进行封装，封装上一些数据库、数据库快照、并会处理log的具体执行逻辑。
对于数据库执行的Get/Put/Append方法都对其进行序列化并放入到lab2 raft的体系中，这样就能保证这些方法的一致性
获取源代码
假设读者已经阅读了准备工作中的一系列文章
在此基础上我们增加了本实验的基本框架kvraft文件以及linearizability文件
读者需要在kvraft文件夹中，实验本实验的具体功能
获取实验代码如下
git clone git@github.com:dreamerjackson/golang-deep-distributed-lab.git git reset --hard d345b34bc
客户端
Clerk结构体存储了所有raft服务器的客户端
servers []*labrpc.ClientEnd，因此我们可以通过Clerk结构体与所有raft服务器通信我们需要为Clerk结构体实现
Put(key, value),Append(key, arg),Get(key)方法Clerk结构体是我们连接raft服务器的桥梁
注意Clerk必须将方法发送到当前的leader节点中，由于其可能并不会知道哪一个节点为leader，因此需要重试。但是记住保存上一个leader的id会加快这一过程，因为leader在稳定的系统里面是不会变的。
客户端必须要等到此操作不仅为commit，而且已经被完全应用后，才能够返回，这才能够保证下次get操作能够得到最新的
需要注意的是，如果raft服务器出现了分区，可能会陷入一直等待，直到分区消失
补充Clerk
leader记录最后一个leader的序号
seq 记录rpc的序号
id记录客户端的唯一id
type Clerk struct {
...
leader int // remember last leader
seq int // RPC sequence number
id int64 // client id
}补充Get方法
Get方法会遍历访问每一个raft服务，直到找到leader
调用时会陷入堵塞，等待rpc方法返回
设置有超时时间，一旦超时，会重新发送
为了保证Get方法到的数据是准确最新的，也必须要将其加入到raft算法中
客户端必须要等到此操作不仅为commit，而且已经被完全应用后，才能够返回，这才能够保证下次get操作能够得到最新的。
func (ck *Clerk) Get(key string) string {
DPrintf("Clerk: Get: %q\n", key)
cnt := len(ck.servers)
for {
args := &GetArgs{Key: key, ClientID: ck.id, SeqNo: ck.seq}
reply := new(GetReply)
ck.leader %= cnt
done := make(chan bool, 1)
go func() {
ok := ck.servers[ck.leader].Call("KVServer.Get", args, reply)
done <- ok
}()
select {
case <-time.After(200 * time.Millisecond): // rpc timeout: 200ms
ck.leader++
continue
case ok := <-done:
if ok && !reply.WrongLeader {
ck.seq++
if reply.Err == OK {
return reply.Value
}
return ""
}
ck.leader++
}
}
return ""
}补充Append和Put方法
调用同一个PutAppend方法，但是最后一个参数用于标识具体的操作
func (ck *Clerk) Put(key string, value string) {
ck.PutAppend(key, value, "Put")
}
func (ck *Clerk) Append(key string, value string) {
ck.PutAppend(key, value, "Append")
}和Get方法相似，遍历访问每一个raft服务，直到找到leader
调用时会陷入堵塞，等待rpc方法返回
设置有超时时间，一旦超时，会重新发送
客户端必须要等到此操作不仅为commit，而且已经被完全应用后，才能够返回，这才能够保证下次get操作能够得到最新的。
func (ck *Clerk) PutAppend(key string, value string, op string) {
// You will have to modify this function.
DPrintf("Clerk: PutAppend: %q => (%q,%q) from: %d\n", op, key, value, ck.id)
cnt := len(ck.servers)
for {
args := &PutAppendArgs{Key: key, Value: value, Op: op, ClientID: ck.id, SeqNo: ck.seq}
reply := new(PutAppendReply)
ck.leader %= cnt
done := make(chan bool, 1)
go func() {
ok := ck.servers[ck.leader].Call("KVServer.PutAppend", args, reply)
done <- ok
}()
select {
case <-time.After(200 * time.Millisecond): // rpc timeout: 200ms
ck.leader++
continue
case ok := <-done:
if ok && !reply.WrongLeader && reply.Err == OK {
ck.seq++
return
}
ck.leader++
}
}
}Server
kvraft/server.go文件用于书写我们的客户端代码
KVServer结构是对于之前书写的raft架构的封装
applyCh chan raft.ApplyMsg用于状态虚拟机应用coommit log，执行操作db map[string]string是模拟的一个数据库notifyChs map[int]chan struct{}commandID => notify chan 状态虚拟机应用此command后，会通知此通道duplicate map[int64]*LatestReply检测重复请求
type KVServer struct {
...
rf *raft.Raft
applyCh chan raft.ApplyMsg
// Your definitions here.
persist *raft.Persister
db map[string]string
notifyChs map[int]chan struct{} // per log
// duplication detection table
duplicate map[int64]*LatestReply
}完成PutAppend、Get方法
下面以PutAppend为例，Get方法类似
检测当前是否leader状态
检测是否重复请求
将此command通过
rf.Start(cmd)放入raft中select等待直到ch被激活，即command index被此kv服务器应用ch被激活后,需要再次检测当前节点是否为leader
如果不是,说明leader更换,立即返回错误，这时由于如果不再是leader，那么虽然此kv服务器应用了此command index，但不一定是相同的command
这个时候会堵塞直到序号为commandIndex的命令被应用，但是，如果leader更换，此commandIndex的命令不一定就是我们的当前的命令
但是完全有可能新的leader已经应用了此状态，我们这时候虽然仍然返回错误，希望客户端重试，这是由于操作是幂等的并且重复操作无影响。
优化方案是为command指定一个唯一的标识，这样就能够明确此特定操作是否被应用
func (kv *KVServer) PutAppend(args *PutAppendArgs, reply *PutAppendReply) {
// Your code here.
// not leader
if _, isLeader := kv.rf.GetState(); !isLeader {
reply.WrongLeader = true
reply.Err = ""
return
}
DPrintf("[%d]: leader %d receive rpc: PutAppend(%q => (%q,%q), (%d-%d).\n", kv.me, kv.me,
args.Op, args.Key, args.Value, args.ClientID, args.SeqNo)
kv.mu.Lock()
// duplicate put/append request
if dup, ok := kv.duplicate[args.ClientID]; ok {
// filter duplicate
if args.SeqNo <= dup.Seq {
kv.mu.Unlock()
reply.WrongLeader = false
reply.Err = OK
return
}
}
// new request
cmd := Op{Key: args.Key, Value: args.Value, Op: args.Op, ClientID: args.ClientID, SeqNo: args.SeqNo}
index, term, _ := kv.rf.Start(cmd)
ch := make(chan struct{})
kv.notifyChs[index] = ch
kv.mu.Unlock()
reply.WrongLeader = false
reply.Err = OK
// wait for Raft to complete agreement
select {
case <-ch:
// lose leadership
curTerm, isLeader := kv.rf.GetState()
if !isLeader || term != curTerm {
reply.WrongLeader = true
reply.Err = ""
return
}
case <-kv.shutdownCh:
return
}
}完成对于log的应用操作
<-kv.applyCh是当log成为commit状态时，状态机对于log的应用操作本系列构建的为kv-raft服务，根据不同的服务其应用操作的方式不同
下面的操作是简单的操作内存map数据库
同时，将最后一个操作记录下来，避免同一个log应用了两次。
func (kv *KVServer) applyDaemon() {
for {
select {
case msg, ok := <-kv.applyCh:
if ok {
// have client's request? must filter duplicate command
if msg.Command != nil {
cmd := msg.Command.(Op)
kv.mu.Lock()
if dup, ok := kv.duplicate[cmd.ClientID]; !ok || dup.Seq < cmd.SeqNo {
switch cmd.Op {
case "Get":
kv.duplicate[cmd.ClientID] = &LatestReply{Seq: cmd.SeqNo,
Reply: GetReply{Value: kv.db[cmd.Key],}}
case "Put":
kv.db[cmd.Key] = cmd.Value
kv.duplicate[cmd.ClientID] = &LatestReply{Seq: cmd.SeqNo,}
case "Append":
kv.db[cmd.Key] += cmd.Value
kv.duplicate[cmd.ClientID] = &LatestReply{Seq: cmd.SeqNo,}
default:
DPrintf("[%d]: server %d receive invalid cmd: %v\n", kv.me, kv.me, cmd)
panic("invalid command operation")
}
if ok {
DPrintf("[%d]: server %d apply index: %d, cmd: %v (client: %d, dup seq: %d < %d)\n",
kv.me, kv.me, msg.CommandIndex, cmd, cmd.ClientID, dup.Seq, cmd.SeqNo)
}
}
// notify channel
if notifyCh, ok := kv.notifyChs[msg.CommandIndex]; ok && notifyCh != nil {
close(notifyCh)
delete(kv.notifyChs, msg.CommandIndex)
}
kv.mu.Unlock()
}
}
}
}
}测试
> go test -v -run=3A
注意，如果上面的测试出现错误也不一定是程序本身的问题，可能是单个进程运行多个测试程序带来的影响
同时，我们可以运行多次避免偶然的影响
因此，如果出现了这种情况，我们可以为单个测试程序独立的运行n次，保证正确性，下面是每10个测试程序独立运行，运行n次的脚本
rm -rf res mkdir res set int j = 0 for ((i = 0; i < 2; i++)) do for ((c = $((i*10)); c < $(( (i+1)*10)); c++)) do (go test -v -run TestPersistPartitionUnreliableLinearizable3A) &> ./res/$c & done sleep 40 if grep -nr "FAIL.*raft.*" res; then echo "fail" fi done
总结
在本实验中，我们封装了lab2a raft框架实现了容错的kv服务
如果出现了问题，需要仔细查看log，思考问题出现的原因
下一个实验中，我们将实现日志的压缩
参考资料
项目链接
[lab3实验介绍]http://nil.csail.mit.edu/6.824/2020/labs/lab-kvraft.html)
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阅读raft理论与实践[1]-理论篇
阅读raft理论与实践[2]-lab2a
阅读raft理论与实践[3]-lab2a讲解
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阅读raft理论与实践[5]-lab2c日志复制
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网页标题：raft理论与实践[6]-lab3a-基于raft构建分布式容错kv服务
网站链接：http://dzwzjz.com/article/ihdgce.html