使用Braft构建分布式系统：从理论到实践

"使用braft快速构建分布式系统.pdf" 这篇文档是关于BRAFT，一个由百度开源的基于BRPC的C++实现的Raft一致性算法和可复制状态机的介绍。文档由百度云的主任架构师王耀撰写，他同时也是braft开源项目的负责人。王耀在分布式存储系统和公有云网络虚拟化方面有深厚的经验。 分布式系统是多台独立计算机组成的集合，对外表现为单一系统，提供高可扩展性（Scalability）、高性能（Performance）、高可用性（Availability）以及处理分区容错（Partition Tolerance）的能力。为了满足这些需求，分布式系统经常采用数据复制策略，其中就包括了各种共识算法，如Paxos、Zab和Raft。 Raft是一种更为易理解和实现的分布式一致性算法，它主要由四个核心组件组成： Leader选举、日志复制、日志压缩（Log Compaction）和成员变更（Membership Change）。Raft中的节点分为三种状态：Follower、Candidate和Leader，通过选举机制确保系统的稳定运行。在树形结构中，大多数节点的复制策略保证了数据的一致性，同时在写入时进行修复，实现断点续传，增强了系统的效率。 BRAFT是基于BRPC（Baidu Remote Procedure Call）通信框架实现的，BRPC提供了丰富的协议支持、高效的延迟和吞吐、内置调试服务以及可定制的协议、名字服务和负载均衡。这种通信框架与BRAFT的结合，为开发者提供了构建分布式系统的强大工具。 在百度云的实践中，BRAFT被用于构建分布式存储系统，例如CDS（Cloud Data Storage）系统。通过BRAFT，可以实现基于Raft的存储模型，确保数据的强一致性和高可用性。在这样的系统中，每个节点都包含一个状态机，由BRPC和BRAFT共同驱动，实现状态的复制和同步。 BRAFT不仅简化了分布式一致性算法的实现，还通过提供一套完整的分布式系统脚手架，使得开发者能够更加专注于业务逻辑，而不需要关心底层复杂的共识和通信细节。这包括了BRPC作为基础通信框架，以及BRAFT作为一致性框架，它们共同构成了一个强大的基础设施，帮助开发者快速构建出稳定可靠的分布式应用。