博客 - Raft

本文作为 TiKV 源码解读系列的增补，详细介绍了 TiKV 8.2.0 版本中 Raft 快照的生成、发送、接收和应用的具体实现。

关注 TiDB 的同学，最近可能注意到 TiKV 这边合并了一个不大不小的 PR，支持了一个特性叫做 Follower Read，看到这个功能被合并进主干我确实有点百感交集，还发了条朋友圈庆祝，因为我实在很喜欢这个特性。

本篇文章会讨论一下线性一致性和 Raft，以及 TiKV 针对前者的一些优化。

本文会详细的介绍 TiKV 是如何处理读写请求的。通过该文档，同学们会知道 TiKV 是如何将一个写请求包含的数据更改存储到系统，并且能读出对应的数据的。

要做一个优秀的数据存储系统，必须要解决数据存储问题，我们开发了 TiKV 这个项目。接下来我向大家介绍一下 TiKV 的一些设计思想和基本概念。

Kudu 是一个基于 Raft 的分布式存储系统，它致力于融合低延迟写入和高性能分析这两种场景，并且能很好的嵌入到 Hadoop 生态系统里面，跟其他系统譬如 Cloudera Impala，Apache Spark 等对接。

在分布式领域，为了保证数据的一致性，通常都会使用 Paxos 或者 Raft 来实现。但 Paxos 以其复杂难懂著称，相反 Raft 则是非常简单易懂，所以现在很多新兴的数据库都采用 Raft 作为其底层一致性算法，包括我们的 TiKV。

在 TiKV 里面，从最开始的 Raft log read，到后面的 Lease Read，我们一步一步的在保证线性一致性的情况下面改进着性能。后面，我们会引入更多的一致性测试 case 来验证整个系统的安全性，当然，也会持续的提升性能。

本文档主要面向 TiKV 社区开发者，主要介绍 TiKV 的系统架构，源码结构，流程解析。目的是使得开发者阅读文档之后，能对 TiKV 项目有一个初步了解，更好的参与进入 TiKV 的开发中。

本系列文章主要面向 TiKV 社区开发者，重点介绍 TiKV 的系统架构，源码结构，流程解析。目的是使得开发者阅读之后，能对 TiKV 项目有一个初步了解，更好的参与进入 TiKV 的开发中。需要注意，TiKV 使用 Rust 语言编写，用户需要对 Rust 语言有一个大概的了解。另外，本系列文章并不会涉及到 TiKV 中心控制服务 Placement Driver(PD) 的详细介绍，但是会说明一些重要流程 TiKV 是如何与 PD 交互的。TiKV 是一个分布式的 KV 系统，它采用 Raft 协议保证数据的强一致性，同时使用 MVCC + 2PC 的方式实现了分布式事务的支持。

首先我们聊聊 Database 的历史，在已经有这么多种数据库的背景下我们为什么要创建另外一个数据库；以及说一下现在方案遇到的困境，说一下 Google Spanner 和 F1，TiKV 和 TiDB，说一下架构的事情，在这里我们会重点聊一下 TiKV。因为我们产品的很多特性是 TiKV 提供的，比如说跨数据中心的复制，Transaction，auto-scale...

最近几年来，越来越多的文章介绍了 Raft 或者 Paxos 这样的分布式一致性算法，且主要集中在算法细节和日志同步方面的应用。但是呢，这些算法的潜力并不仅限于此，基于这样的分布式一致性算法构建一个完整的可弹性伸缩的高可用的大规模存储系统，是一个很新的课题，我结合我们这一年多以来在 TiKV 这样一个大规模分布式数据库上的实践，谈谈其中的一些设计和挑战。