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# 6.4 Log 同步时序
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这一部分我们从另一个角度来看Raft Log同步的一些交互，这种角度将会在这门课中出现很多次，那就是时序图。
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接下来我将画一个时序图来描述Raft内部的消息是如何工作的。假设我们有一个客户端，服务器1是当前Raft集群的Leader。同时，我们还有服务器2，服务器3。这张图的纵坐标是时间，越往下时间越长。假设客户端将请求发送给服务器1，这里的客户端请求就是一个简单的请求，例如一个Put请求。
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之后，服务器1的Raft层会发送一个添加日志（AppendEntries）的RPC到其他两个副本（S2，S3）。现在服务器1会一直等待其他副本节点的响应，一直等到过半节点的响应返回。这里的过半节点包括Leader自己。所以在一个只有3个副本节点的系统中，Leader只需要等待一个其他副本节点。
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一旦过半的节点返回了响应，这里的过半节点包括了Leader自己，所以在一个只有3个副本的系统中，Leader只需要等待一个其他副本节点返回对于AppendEntries的正确响应。
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当Leader收到了过半服务器的正确响应，Leader会执行（来自客户端的）请求，得到结果，并将结果返回给客户端。
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与此同时，服务器3可能也会将它的响应返回给Leader，尽管这个响应是有用的，但是这里不需要等待这个响应。这一点对于理解Raft论文中的图2是有用的。
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好了，大家明白了吗？这是系统在没有故障情况下，处理普通操作的流程。
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> 学生提问：S2和S3的状态怎么保持与S1同步？
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> Robert教授：我的天，我忘了一些重要的步骤。现在Leader知道过半服务器已经添加了Log，可以执行客户端请求，并返回给客户端。但是服务器2还不知道这一点，服务器2只知道：我从Leader那收到了这个请求，但是我不知道这个请求是不是已经被Leader提交（committed）了，这取决于我的响应是否被Leader收到。服务器2只知道，它的响应提交给了网络，或许Leader没有收到这个响应，也就不会决定commit这个请求。所以这里还有一个阶段。一旦Leader发现请求被commit之后，它需要将这个消息通知给其他的副本。所以这里有一个额外的消息。
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这条消息的具体内容依赖于整个系统的状态。至少在Raft中，没有明确的committed消息。相应的，committed消息被夹带在下一个AppendEntries消息中，由Leader下一次的AppendEntries对应的RPC发出。任何情况下，当有了committed消息时，这条消息会填在AppendEntries的RPC中。下一次Leader需要发送心跳，或者是收到了一个新的客户端请求，要将这个请求同步给其他副本时，Leader会将新的更大的commit号随着AppendEntries消息发出，当其他副本收到了这个消息，就知道之前的commit号已经被Leader提交，其他副本接下来也会执行相应的请求，更新本地的状态。
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> 学生提问：这里的内部交互有点多吧？
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> Robert教授：是的，这是一个内部需要一些交互的协议，它不是特别的快。实际上，客户端发出请求，请求到达某个服务器，这个服务器至少需要与一个其他副本交互，在返回给客户端之前，需要等待多条消息。所以，一个客户端响应的背后有多条消息的交互。
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> 学生提问：也就是说commit信息是随着普通的AppendEntries消息发出的？那其他副本的状态更新就不是很及时了。
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> Robert教授：是的，作为实现者，这取决于你在什么时候将新的commit号发出。如果客户端请求很稀疏，那么Leader或许要发送一个心跳或者发送一条特殊的AppendEntries消息。如果客户端请求很频繁，那就无所谓了。因为如果每秒有1000个请求，那么下一条AppendEntries很快就会发出，你可以在下一条消息中带上新的commit号，而不用生成一条额外的消息。额外的消息代价还是有点高的，反正你要发送别的消息，可以把新的commit号带在别的消息里。
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> 实际上，我不认为其他副本（非Leader）执行客户端请求的时间很重要，因为没有人在等这个步骤。至少在不出错的时候，其他副本执行请求是个不太重要的步骤。例如说，客户端就没有等待其他副本执行请求，客户端只会等待Leader执行请求。所以，其他副本在什么时候执行请求，不会影响客户端感受的请求时延。
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