raft协议实现与ftKV服务构建

本资源是一份关于实现Raft状态机复制协议的实验室作业（Lab 2: raftimpl）。Raft是一种分布式一致性算法，主要用于管理复制集中的服务状态，确保在面对节点故障时仍能保持服务可用性和数据一致性。在该实验室中，学习者被要求独立实现Raft模块，通过RPC（远程过程调用）机制来协调各节点之间的状态同步，避免直接共享变量或依赖共享存储。 核心知识点包括： 1. **容错与一致性保障**： - 容错是通过复制集来实现的，即使部分节点失效，服务也能继续运行。 - Raft协议确保所有节点的operator log（操作日志）按照相同顺序执行，达成一致性的共识。 - 当节点故障，raft通过选举机制恢复并逐步达到最新一致性状态，如果没有主节点，raft进入新的选举流程。 2. **模块设计与通信**： - 实现模块化的Raft实例，每个实例之间通过RPC调用进行状态同步。 - 使用log entries带有索引，仅允许RPC调用操作，禁止共享变量和外部存储。 3. **参考材料**： - 实现过程中主要参考Raft论文，同时参考Paxos、Chubby、Paxos Made Live、Spanner、Zookeeper等一致性模型来深入理解。 4. **并发控制规则**： - 在并发编程中，遵循三条规则： a) 数据结构并发访问需加锁，利用Go语言的race检测工具防止竞态条件。 b) 对于需要保持事务效果的操作，应一起锁定，确保一致性。 c) 避免中间被修改导致的错误，确保读写操作全程加锁，特别关注currentTerm变量的同步。 5. **功能限制**： - 实现中并未包含所有Raft论文中的功能，如持久化日志、重启、集群身份转换、日志压缩等，只专注于核心部分。 通过这个实验室，学习者将深化理解分布式一致性算法，提升并发编程技巧，并实践如何在实际项目中应用Raft协议来构建高可用和一致性的服务。