3.3 Witness 与 Learner

概览

Raft 除了 Follower、Candidate、Leader 这 3 个角色外，还引入了 Witness 与 Learner：

Witness：只参与投票不存储数据；在不降低可用性的同时降低成本。
Learner：不参与投票只复制数据；在不降低性能的情况下提供多余的副本。

Witness

Witness 具有以下特征：

参与选举投票，但不能成为 Leader；有些实现允许其短暂成为 Leader，再主动转移给其他节点
参与日志投票，但不存储日志、不安装快照
关于 Witness 的更多设计参见 braft 文档

应用场景

三中心五副本

有些追求可用性的业务会采用三中心五副本的部署方式，相对于双中心来说，其可用性会更强：

双中心：一个中心不可用，服务可能就不可用（取决于不可用中心是否为多数节点所在中心）
三中心：只有当两个中心同时不可用时，服务才不可用

但是三中心意味着需要更多的资源，这时候可以将一个副本设置成 Witness，而部署 Witness 的节点可以为低配机器，因为其不存储数据。这样在保证可用性的同时又降低了成本。

具体实现

Leader 向其余节点复制日志结构体为 LogEntry，其含有 data 字段，当发送给 Witness 时，该字段将为空，其余字段不变：

struct LogEntry : public butil::RefCountedThreadSafe<LogEntry> {
public:
    EntryType type; // log type
    LogId id;
    std::vector<PeerId>* peers; // peers
    std::vector<PeerId>* old_peers; // peers
    butil::IOBuf data;
    ...
};

Replicator 发送日志时，将调用 _prepare_entry 填充日志的 meta 和 data，data 将放在 RPC 请求的 attach 中。如果是 Witness，则 data 为空：

void Replicator::_send_entries() {
    ...
    for (int i = 0; i < max_entries_size; ++i) {
        // 为每一条日志生成 LogEntry
        prepare_entry_rc = _prepare_entry(i, &em, &cntl->request_attachment());
        if (prepare_entry_rc != 0) {
            break;
        }
        request->add_entries()->Swap(&em);
    }
    ...
}

// 如果是 Witness，则 data 为空
int Replicator::_prepare_entry(int offset, EntryMeta* em, butil::IOBuf *data) {
    ...
    if (!is_witness() || FLAGS_raft_enable_witness_to_leader) {
        em->set_data_len(entry->data.length());
        data->append(entry->data);
    }
    entry->Release();
    return 0;
}

Witness 接受到 AppendEntries 请求时，和其他 Follower 一样都是调用 handle_append_entries_request 来处理请求。整体处理逻辑是一样的，也需要持久化到本地，只不过其收到的日志的 data 是空的，只有日志对应的元数据（index、term、type），所以真正写入磁盘的数据是很小的，就是一些元数据：

void NodeImpl::handle_append_entries_request(brpc::Controller* cntl,
                                             const AppendEntriesRequest* request,
                                             AppendEntriesResponse* response,
                                             google::protobuf::Closure* done,
                                             bool from_append_entries_cache) {
    std::vector<LogEntry*> entries;

    // Parse request
    butil::IOBuf data_buf;
    data_buf.swap(cntl->request_attachment());
    ...
    for (int i = 0; i < request->entries_size(); i++) {
        index++;
        const EntryMeta& entry = request->entries(i);
        if (entry.type() != ENTRY_TYPE_UNKNOWN) {
            // (1) 生成 LogEntry
            LogEntry* log_entry = new LogEntry();
            log_entry->AddRef();
            log_entry->id.term = entry.term();
            log_entry->id.index = index;
            log_entry->type = (EntryType)entry.type();
            ...
            // (2) LogEntry 的 data 为空
            if (entry.has_data_len()) {
                int len = entry.data_len();
                data_buf.cutn(&log_entry->data, len);
            }
            // (3) 加入 entries
            entries.push_back(log_entry);
        }
    }

    ...
    // (4) 持久化到本地
    _log_manager->append_entries(&entries, c);
    ...
}

关于实现更多细节详见 PR#398。

Learner

Learner 具有以下特征：

不参与选举投票
不参与日志投票，但会复制日志

使用场景

提供跨区域只读集群

对于一些一致性要求并不是很高的业务，需要提供跨区域读取时，可以使用 Learner
如果使用 Follower 的话，其会参与日志的 Quorum 计算，从而大幅增加写入的时延
主集群负责写入，异地提供只读服务

当然，Learner 也可以支持读到最新的数据；如果 Raft 库支持 ReadIndex 的话，那可以在 Learner 上实现类似 Follower Read 的功能，详见 ReadIndex Read。

具体实现

目前 braft Learner 并未开源，相关讨论可见 issue#198。

参考

Last updated 3 months ago