[发明专利]一种高共识效率的共识方法和分布式系统

说明书

本发明公开了一种高共识效率的共识方法和分布式系统，前者包括：跟随者节点满足超时状态时保持任期不变转变为预备候选者节点；预备候选者节点向其余节点发送携带有自身任期值和日志索引的资格审查请求消息；收到资格审查请求消息的每个节点，基于自身任期值、日志索引以及资格审查请求消息判断预备候选者节点是否满足更新为候选者节点的条件并确定资格投票信息为赞成票或反对票，并基于资格投票信息生成响应消息返回给预备候选者节点；预备候选者节点统计收到赞成票的数目是否超过预设数目；若是则转变为候选者节点，若否则转变为跟随者节点。本发明能在因网络问题出现网络隔离分区现象时，保证分布式集群正常运行，节约选举耗时，提高共识效率。

技术领域

本发明属于分布式系统领域，具体涉及一种高共识效率的共识方法和分布式系统。

背景技术

在一个分布式系统中，如何保证集群中所有节点中的数据完全相同并且能够对某个提案(Proposal)达成一致，是分布式系统正常工作的核心问题，而共识算法就是用来保证分布式系统一致性的方法。

Lamport Leslie于1998年首次对非拜占庭将军问题模型下分布式一致性问题给出了形式化讨论与证明，并提出了近乎公理化的经典Paxos算法，这是分布式一致性问题正式被系统形式化提出的开始，持续多代改良后，Paxos理论被进一步完善和重新发表。分布式副本状态机(State Machine Replication)模型的提出，使分布式一致性问题的研究模型由形式化模式进一步过渡到应用领域，斯坦佛的Diego Ongaro以及John Ousterhout博士基于分布式副本状态机模型，针对经典Paxos难以理解阅读及工程实现的问题，于2014年提出了Raft算法。Raft算法是目前比较常用的一种共识算法。Raft集群中的所有服务器具有三种节点角色：领导者(Leader)节点、跟随者(Follower)节点和候选者(Candidate)节点，这三种节点角色之间可以发生状态转换。

在Raft算法中，如果由于网络问题导致出现网络隔离分区现象，即某个节点被“隔离”在整个集群之外发生“失联”，必然会发生再次选举。而Raft算法确保所有节点总是采用它们从其他服务器观察到的最高任期值，该属性是保证Raft算法健壮性的关键，选举也因此变得确定，而日志复制的一致性属性也同样依赖于该属性，但是如果让被隔离而出现“失联”的节点参与领导者选举，会扰乱集群的正常运行使整个系统的共识效率受到严重影响，若被隔离而出现“失联”的节点在选举中获胜，会增加系统的共识时间。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种高共识效率的共识方法和分布式系统，以在由于网络问题出现网络隔离分区现象时，保证分布式集群的正常运行，节约选举耗时、提高共识效率。具体技术方案如下：

第一方面，本发明实施例提供了一种高共识效率的共识方法，应用于分布式系统中，所述分布式系统包括领导者节点、跟随者节点、候选者节点和预备候选者节点共四种节点角色；所述方法包括：

当任一跟随者节点满足超时状态时，在保持任期不变的前提下将自身节点角色转变为预备候选者节点；

所述预备候选者节点向所述分布式系统中的其余节点发送资格审查请求消息；其中，所述资格审查请求消息中携带有所述预备候选者节点的任期值和日志索引；

收到所述资格审查请求消息的每个节点，基于自身任期值、日志索引以及所述资格审查请求消息，判断所述预备候选者节点是否满足更新为候选者节点的条件，并根据判断结果确定资格投票信息，以及基于所述资格投票信息生成响应消息返回给所述预备候选者节点；其中，若判定所述预备候选者节点满足更新为候选者节点的条件，所述资格投票信息为赞成票，反之为反对票；

所述预备候选者节点统计接收到的响应消息中赞成票的数目是否超过预设数目；

若超过，所述预备候选者节点将自身节点角色转变为候选者节点，以发起领导者选举流程；