漫画：什么是拜占庭将军问题
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什么是拜占庭將軍問題？
在很久很久以前，拜占庭是東羅馬帝國的首都。那個時候羅馬帝國國土遼闊，為了防御目的，因此每個軍隊都分隔很遠，將軍與將軍之間只能靠信使傳遞消息。
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在打仗的時候，拜占庭軍隊內所有將軍必需達成一致的共識，才能更好地贏得勝利。但是，在軍隊內有可能存有叛徒，擾亂將軍們的決定。
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這時候，在已知有成員不可靠的情況下，其余忠誠的將軍需要在不受叛徒或間諜的影響下達成一致的協議。
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萊斯利·蘭伯特（?Leslie Lamport?）通過這個比喻，表達了計算機網絡中所存在的一致性問題。這個問題被稱為拜占庭將軍問題。
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什么是 Raft 算法？
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Raft 算法是一種簡單易懂的共識算法。它依靠?狀態機?和?主從同步?的方式，在各個節點之間實現數據的一致性。
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在學習Raft算法的時候，大家需要了解Raft的兩個核心要點：
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1.選取主節點
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2.同步數據
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不難理解，使用主從同步的方式，可以讓集群各個節點的數據更新以主節點為準，從而保證了一致性。那么，如何選取主節點呢？
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我們的出生，離不開無數小蝌蚪之間的激烈競爭。在競爭的過程中，某個速度最快運氣最好的小蝌蚪最終勝出，讓我們誕生到了這個世界。
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同樣道理，Raft算法在選擇主節點的過程中，也是通過多個節點之間的投票競爭。
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說到這里，不得不說一下Raft算法的狀態機。Raft算法為節點定義了三種角色：
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1.Leader（主節點）
2.Follower（從節點）
3.Candidate（參與投票競爭的節點）
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讓我們來看一看選主的具體流程：
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第一步，在最初，還沒有一個主節點的時候，所有節點的身份都是Follower。每一個節點都有自己的計時器，當計時達到了超時時間（Election Timeout），該節點會轉變為Candidate。
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第二步，成為Candidate的節點，會首先給自己投票，然后向集群中其他所有的節點發起請求，要求大家都給自己投票。
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第三步，其他收到投票請求且還未投票的Follower節點會向發起者投票，發起者收到反饋通知后，票數增加。
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第四步，當得票數超過了集群節點數量的一半，該節點晉升為Leader節點。Leader節點會立刻向其他節點發出通知，告訴大家自己才是老大。收到通知的節點全部變為Follower，并且各自的計時器清零。
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這里需要說明一點，每個節點的超時時間都是不一樣的。比如A節點的超時時間是3秒，B節點的超時時間是5秒，C節點的超時時間是4秒。這樣一來，A節點將會最先發起投票請求，而不是所有節點同時發起。
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為什么這樣設計呢？設想如果所有節點同時發起投票，必然會導致大家的票數差不多，形成僵局，誰也當不成老大。
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那么，成為Leader的節點是否就坐穩了老大的位置呢？并不是。Leader節點需要每隔一段時間向集群其他節點發送心跳通知，表明你們的老大還活著。
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一旦Leader節點掛掉，發不出通知，那么計時達到了超時時間的Follower節點會轉變為Candidate節點，發起選主投票，周而復始......
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讓我們來看一看數據同步的流程：
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第一步，由客戶端提交數據到Leader節點。
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第二步，由Leader節點把數據復制到集群內所有的Follower節點。如果一次復制失敗，會不斷進行重試。
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第三步，Follower節點們接收到復制的數據，會反饋給Leader節點。
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第四步，如果Leader節點接收到超過半數的Follower反饋，表明復制成功。于是提交自己的數據，并通知客戶端數據提交成功。
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第五步，由Leader節點通知集群內所有的Follower節點提交數據，從而完成數據同步流程。
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共識算法的應用場景？
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Paxos 算法：
早期的共識算法，由拜占庭將軍問題的提出者?Leslie Lamport?所發明。谷歌的分布式鎖服務?Chubby 就是以 Paxos 算法為基礎。
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ZAB 算法：
Zookeeper 所使用的一致性算法，在流程上和 Raft 算法比較接近。
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PBFT 算法：
區塊鏈技術所使用的共識算法之一，適用于私有鏈的共識。
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的漫画：什么是拜占庭将军问题的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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