日志复制状态机模型是 Raft 协议里的一个基础概念, 用于保障多副本一致性. 这个概念并非 Raft 独创, 而是由 Raft 具体总结和推广的, 在 Raft 之前, 像 MySQL 的 binlog 等等, 都是广义的日志复制状态机模型.
采用日志复制状态机模型的系统, 把多副本一致性问题分解成两个部分(模块), 第一部分是日志本身的一致性, 第二部分是状态机(例如数据库引擎)的数据一致性. 这两个系统模式是独立运行的, 它们之间的通信(Apply)也是异步的. 由此带来了广义的可靠通信问题: 有序, 最终到达(不丢包), Exactly Once(去重).
为了解决可靠通信问题, 系统至少需要保存 Apply 进度. 但是, 由于微观上"保存进度"和"Apply 日志"是两个独立的操作, 如果系统在两个操作之间宕机再重启, 就会导致断点位置的日志被 Apply 两次(去重问题, 如果先 Apply 再保存进度), 或者没有被 Apply(丢包问题, 如果先保存进度再 Apply).
要解决这个问题, 必须把 Apply 和保存进度两个操作作为一个完整的不可分割的整体, 就跟数据事务一样, 具有原子性, 要么同时成功, 要么全部失败, 这样就解决了去重和丢包问题. 如果状态机是 LevelDB 引擎, 那么我们可以利用其 WriteBatch 功能.
仔细借鉴 WriteBatch 的实现原理, 也许我们可以扩展思路, 把 Apply 进度保存在状态机之外, 不侵入状态机.
事务原子性的本质, 可以简单概括为: 增加 commit point, 重启时回滚.
针对两个独立对象, 我们增加一个单点标记(commit point), 当读取到对象时, 去检查单点标记的状态, 以判断对象是否有效, 如果无效则丢弃(读修复, 回滚). 正应了那句话:
All problems in computer science can be solved by another level of indirection.
到了这里, 我们不要求状态机(数据库引擎)提供原子性保证, 但要求它提供回滚能力. 回滚能力必然伴随着进度, 也即序列号, 引擎内部也要有全局递增的序列号.
我们把 Apply 进度 {raft.log_index, db.seq} 保存到独立的进度文件, 如果系统重启, 从进度文件中读取最新的 db.seq, 然后要求 db 回滚, 甚至进度文件也能回滚. 这样, 就保证了 Raft 日志 Apply Excatly Once.
另外, 再提一句"读修复"技术, 这项技术的应用非常广泛, 例如 Paxos 的核心之一就是读修复. 纯朴的思维认为所见即所得, 读就是只读一个地方, 读到什么就是什么, 不应该再读其它地方, 特别最重要的是, 读操作不应该修改数据. 但是, 如果技术思维想进阶, 一定要抛弃纯朴思维, 拓展到多版本, 多副本, 读修复, 读即是写.
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