GoとRaft合意アルゴリズムによる回復力のある分散システムの構築

はじめに：分散合意の必要性

今日の相互接続された世界では、水平スケーリング、障害への耐性、そして高い可用性を維持できるアプリケーションの構築は、単なる贅沢ではなく、基本的な必要条件となっています。中央集権的なシステムは、管理は容易ですが、単一障害点となり、ユーザー需要が増加するにつれてパフォーマンスのボトルネックになることがよくあります。対照的に、分散システムは、計算とデータを複数のマシンに分散させ、回復力とスケーラビリティを向上させます。しかし、これらの独立したノード間で状態を管理し、データの一貫性を保証することは、かなりの複雑さを伴います。ここで分散合意アルゴリズムが登場します。これらは、ネットワークパーティションやマシンクラッシュが存在する状況でも、一連のマシンが単一の値または操作のシーケンスに同意するためのメカニズムを提供します。これらのアルゴリズムの中でも、Raftは、その明確さと安全性の保証で知られ、特に人気があり理解しやすい選択肢として浮上しています。この記事では、Goの並行処理プリミティブと堅牢なエコシステムを活用して、Raftプロトコルを使用したシンプルで強力な分散合意システムを構築する方法を掘り下げます。

RaftとそのGoでの実装の理解

コードに飛び込む前に、Raft合意アルゴリズムの基盤となるコアコンセプトと、それらを実用的なGo実装にどのように変換できるかを明確に理解しましょう。

Raftの主要コンセプト

Raftは、レプリケートされたログを管理するために設計された合意アルゴリズムです。多数のサーバーが利用可能であれば、システムが進行し、一貫性を維持することを保証します。Raftは、いくつかの主要な役割とフェーズを通じてこれを実現します。

• リーダー、フォロワー、候補者: Raftクラスター内のすべてのサーバーは、これら3つの役割のいずれかを引き受けます。
  • フォロワー: 受動的。リーダーや候補者からのリクエストに応答します。
  • 候補者: フォロワーからリーダーに移行中のサーバー。新しいリーダーになるための選挙を開始します。
  • リーダー: アクティブなサーバー。すべてのクライアントリクエストを処理し、ログエントリをフォロワーにレプリケートします。特定の時点では、リーダーは常に1つだけ存在します。
• ターム: Raftは、単調に増加する整数であるタームに時間を分割します。各タームは選挙で始まります。
• ログレプリケーション: リーダーはクライアントコマンドを受け取り、ローカルログに追加してから、フォロワーにレプリケートします。エントリが多数のサーバーにレプリケートされると、コミット済みと見なされ、ステートマシンに適用できます。
• ハートビート: リーダーは、リーダーシップを維持し、新しい選挙を防ぐために、AppendEntries RPC（ハートビートとしても知られる空のRPCも含む）を定期的にすべてのフォロワーに送信します。
• 選挙タイムアウト: フォロワーはランダムな選挙タイムアウトを待ちます。このタイムアウト内にリーダーからハートビートまたはAppendEntries RPCを受信しない場合、フォロワーは候補者に移行し、選挙を開始します。
• RequestVote RPC: 候補者は、他のサーバーにRequestVote RPCを送信して投票を収集します。サーバーは、候補者のログが自身のログと同等以上に最新である場合に候補者に投票します。
• AppendEntries RPC: リーダーはこのRPCを使用して、ログエントリをレプリケートし、ハートビートを送信します。

Goでのビルディングブロック

Goのgoroutineやチャネルなどの組み込みの並行処理機能は、Raftの実装に非常に適しています。これらを利用して、並行操作、ノード間通信、および状態遷移を管理します。

Go Raft実装の必須コンポーネントを概説しましょう。

1. サーバー状態: 各Raftサーバーは、現在のターム、投票対象（現在のターム）、ログエントリ、および選挙/ハートビートタイマーを含む状態を維持する必要があります。

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type LogEntry struct { Term int Command []byte }

type RaftServer struct { mu sync.Mutex // 保護対象の共有状態用 id int // サーバーID peers []string // 他のサーバーのアドレス isLeader bool currentTerm int votedFor int // 現在のタームでこのサーバーが投票したピアID log []LogEntry

commitIndex int // コミット済みとして既知の最高ログエントリのインデックス
lastApplied int // ステートマシンに適用された最高ログエントリのインデックス

nextIndex  []int // 各ピアについて、そのピアに送信する次のログエントリのインデックス
matchIndex []int // 各ピアについて、そのピアにレプリケートされたとして既知の最高ログエントリのインデックス

// 通信およびイベントトリガー用のチャネル
electionTimeoutC chan time.Time
heartbeatC       chan time.Time
applyC           chan LogEntry // コミット済みエントリをステートマシンに適用するためのチャネル
shutdownC        chan struct{}

} ```

2. RPCと通信: サーバー間通信にはGoのnet/rpcパッケージを使用します。これには、RequestVoteおよびAppendEntriesメッセージのRPCメソッドを定義する必要があります。

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// RequestVote RPCの引数と応答 type RequestVoteArgs struct { Term int // 候補者の現在のターム CandidateId int // 投票を要求している候補者のID LastLogIndex int // 候補者の最後のログエントリのインデックス LastLogTerm int // 候補者の最後のログエントリのターム }

type RequestVoteReply struct { Term int // 現在のターム、候補者が自身を更新するため VoteGranted bool // 候補者が投票を受け取った場合はTrue }

// AppendEntries RPCの引数と応答 type AppendEntriesArgs struct { Term int // リーダーの現在のターム LeaderId int // フォロワーがクライアントをリダイレクトできるようにするため PrevLogIndex int // 新しいエントリの直前にログエントリのインデックス PrevLogTerm int // PrevLogIndexエントリのターム Entries []LogEntry // 格納するログエントリ（ハートビートの場合は空） LeaderCommit int // リーダーのcommitIndex }

type AppendEntriesReply struct { Term int // 現在のターム、リーダーが自身を更新するため Success bool // フォロワーがPrevLogIndexとPrevLogTermに一致するエントリを含んでいた場合はTrue } ```

3. ステートマシンロジック: Raftサーバーのコアは、継続的に実行され、イベントを処理し、役割間の遷移を行うgoroutineになります。

   undefined

func (rs *RaftServer) Run() { // 初期状態はフォロワー rs.becomeFollower()

for {
    select {
    case <-rs.shutdownC:
        return // サーバーをシャットダウン

    case <-rs.electionTimeoutC:
        rs.mu.Lock()
        // ハートビートを受信していない場合、候補者に移行
        if rs.isFollower() && time.Since(lastHeartbeat) > rs.electionTimeout {
            rs.becomeCandidate()
        }
        rs.mu.Unlock()

    case <-rs.heartbeatC:
        rs.mu.Lock()
        if rs.isLeader {
            // すべてのフォロワーにハートビートを送信
            rs.sendHeartbeats()
        }
        rs.mu.Unlock()

    // ... RPCやコミット済みエントリの適用を処理する他のケース ...
    }
}

} ```

4. RPCハンドラ: RequestVoteおよびAppendEntries RPC呼び出しのロジックを実装します。これらのハンドラは、受信したリクエストに基づいてサーバーの状態を更新し、適切な応答を返します。

   undefined

func (rs *RaftServer) RequestVote(args *RequestVoteArgs, reply *RequestVoteReply) error { rs.mu.Lock() defer rs.mu.Unlock()

reply.Term = rs.currentTerm
reply.VoteGranted = false

// 投票に関するRaftルール...
if args.Term < rs.currentTerm {
    return nil // 候補者のタームは古い
}
if args.Term > rs.currentTerm {
    rs.becomeFollower() // タームを更新し、必要に応じて降格
    rs.currentTerm = args.Term
    rs.votedFor = -1 // 投票をリセット
}

if (rs.votedFor == -1 || rs.votedFor == args.CandidateId) &&
    rs.isLogUpToDate(args.LastLogIndex, args.LastLogTerm) {
    reply.VoteGranted = true
    rs.votedFor = args.CandidateId
    // 有効な候補者に投票するため、ここで選挙タイムアウトをリセット
    rs.resetElectionTimeout()
}
return nil

}

func (rs *RaftServer) AppendEntries(args *AppendEntriesArgs, reply *AppendEntriesReply) error { rs.mu.Lock() defer rs.mu.Unlock()

reply.Term = rs.currentTerm
reply.Success = false

if args.Term < rs.currentTerm {
    return nil // リーダーのタームは古い
}

// 新しいリーダーまたはより高いタームを持つ現在のリーダーからのRPCの場合、降格
if args.Term > rs.currentTerm || rs.isCandidate() {
    rs.becomeFollower()
    rs.currentTerm = args.Term
    rs.votedFor = -1
}
// 有効なAppendEntries RPCでは常に選挙タイムアウトをリセット
rs.resetElectionTimeout()

// ログの一貫性チェックとエントリ追加ロジック...
// これは簡略化された表現です。実際の実装には、
// PrevLogIndex/PrevLogTermのチェック、ログの切り詰め/追加が含まれます。
if len(rs.log) > args.PrevLogIndex && rs.log[args.PrevLogIndex].Term == args.PrevLogTerm {
    reply.Success = true
    // 新しいエントリを追加し、競合するエントリを切り詰める可能性があります
    // args.LeaderCommit > rs.commitIndex の場合、commitIndexを更新
}

return nil

} ```

5. クライアントインタラクション: クライアントは新しいコマンドを提案するために現在のRaftリーダーに接続します。フォロワーに接続した場合、フォロワーはクライアントをリーダーにリダイレクトする必要があります。

アプリケーションシナリオ

Raftベースのシステムは、ステートフルサービスに対する強力な一貫性と耐障害性を必要とするシナリオに理想的です。一般的なアプリケーションには以下が含まれます。

• 分散キーバリューストア: etcdやZooKeeperなどを考えます。これらはPaxosのバリエーションまたはRaftを使用して、クラスターメタデータと構成を管理します。
• 分散データベース: レプリカ全体でのトランザクションログの一貫性を保証します。
• 分散ロック: 共有リソースへの相互排他的アクセスのための信頼性の高いメカニズムを提供します。
• 高可用性のためのリーダー選出: クラスター内のプライマリサービスインスタンスを選出します。

結論：合意による信頼性

GoとRaftを使用して分散合意システムを構築することは、たとえ簡略化されたものであっても、堅牢なプログラミング言語と明確に定義されたアルゴリズムを組み合わせることの力を示しています。Raftの明確な設計とGoの並行処理モデルは、耐障害性および高可用性インフラストラクチャコンポーネントを作成するための優れた組み合わせとなります。私たちの例は表面をなぞるものですが、すべてのRaft実装の基盤となるリーダー選出、ログレプリケーション、および安全性の保証の基本的な原則を強調しています。これらの概念をマスターすることは、避けられない障害に直面しても繁栄できる回復力のある分散システムを構築したい人にとって不可欠です。GoとRaftは together、堅牢な分散システム信頼性を達成するための説得力のある道を提供します。