Hyperledger Fabric新增Raft共识机制解析

"Hyperledger Fabric新增了RAFT共识协议，作为向PBFT过渡的一种策略。RAFT协议是一种基于etcd的崩溃容错(CFT)排序服务，采用‘领导者和追随者’模型，简化了设置和管理，支持全球分布式组织参与排序服务。相较于基于Kafka的排序，RAFT更易于理解和实施。在分布式系统中，实际遇到的问题往往比拜占庭将军问题简单，更关注一致性的达成。Paxos是早期的共识算法，虽然有效但难以理解，而Raft在保持相似效率的同时提供了更好的可理解和实现性。在Raft协议中，节点有Follower、Candidate和Leader三种状态，并通过选举机制确定Leader。当节点的Election Timeout倒计时结束后，可能触发选举过程，节点可以变为Candidate并发起选举请求。" Hyperledger Fabric是区块链技术的一个开源平台，旨在为企业级分布式应用提供服务。在1.4.3版本中引入了RAFT共识协议，这是一种相对于原先的PBFT（Practical Byzantine Fault Tolerance）更加简单的共识机制。RAFT协议主要设计用于解决分布式系统中的崩溃容错问题，而非拜占庭容错，后者考虑了更复杂的恶意行为场景。 RAFT协议的核心是“领导者和追随者”模型。在该模型中，每个通道会选举出一个领导者，该领导者负责处理所有的交易提案并将决策广播给其他追随者。这种设计使得系统的管理和扩展变得更加容易，尤其适合那些地理位置分散的组织，它们可以成为排序服务的贡献节点，共同维护网络的稳定运行。 与基于Kafka的排序服务相比，RAFT提供了更为直观和易于实现的方案。在Kafka中，消息的顺序和一致性管理相对复杂，而RAFT则通过清晰的角色转换（Follower、Candidate、Leader）和选举过程，降低了理解和实施的难度。 在分布式系统中，拜占庭将军问题通常被视为最复杂、最严格的容错模型。然而，实际环境中遇到的问题往往简化为计算机故障或通信中断，而不涉及恶意行为。因此，简化后的共识问题更关注于如何在这些故障情况下达成一致。Paxos算法是为了解决这一问题而提出的，尽管它在理论上有强大的保证，但其复杂性阻碍了实际应用。为了解决这个问题，Raft应运而生，它在保持高效性能的同时，提供了更易理解和实现的特性。 在RAFT协议中，节点的状态转换至关重要。当节点的选举超时（Election Timeout）到期，节点会尝试转变为Candidate并发起选举。如果候选人获得多数票，它将成为新的领导者，否则将继续作为Follower。通过这样的机制，RAFT能够确保网络中始终有一个明确的领导者来协调交易处理，从而保证系统的稳定性和一致性。