# 7.4 持久化（Persistence） 下一个我想介绍的是持久化存储（persistence）。你可以从Raft论文的图2的左上角看到，有些数据被标记为持久化的（Persistent），有些信息被标记为非持久化的（Volatile）。持久化和非持久化的区别只在服务器重启时重要。当你更改了被标记为持久化的某个数据，服务器应该将更新写入到磁盘，或者其它的持久化存储中，例如一个电池供电的RAM。持久化的存储可以确保当服务器重启时，服务器可以找到相应的数据，并将其加载到内存中。这样可以使得服务器在故障并重启后，继续重启之前的状态。 你或许会认为，如果一个服务器故障了，那简单直接的方法就是将它从集群中摘除。我们需要具备从集群中摘除服务器，替换一个全新的空的服务器，并让该新服务器在集群内工作的能力。实际上，这是至关重要的，因为如果一些服务器遭受了不可恢复的故障，例如磁盘故障，你绝对需要替换这台服务器。同时，如果磁盘故障了，你也不能指望能从该服务器的磁盘中获得任何有用的信息。所以我们的确需要能够用全新的空的服务器替代现有服务器的能力。你或许认为，这就足以应对任何出问题的场景了，但实际上不是的。 实际上，一个常见的故障是断电。断电的时候，整个集群都同时停止运行，这种场景下，我们不能通过从Dell买一些新的服务器来替换现有服务器进而解决问题。这种场景下，如果我们希望我们的服务是容错的， 我们需要能够得到之前状态的拷贝，这样我们才能保持程序继续运行。因此，至少为了处理同时断电的场景，我们不得不让服务器能够将它们的状态存储在某处，这样当供电恢复了之后，还能再次获取这个状态。这里的状态是指，为了让服务器在断电或者整个集群断电后，能够继续运行所必不可少的内容。这是理解持久化存储的一种方式。 在Raft论文的图2中，有且仅有三个数据是需要持久化存储的。它们分别是Log、currentTerm、votedFor。Log是所有的Log条目。当某个服务器刚刚重启，在它加入到Raft集群之前，它必须要检查并确保这些数据有效的存储在它的磁盘上。服务器必须要有某种方式来发现，自己的确有一些持久化存储的状态，而不是一些无意义的数据。 ![](/files/-MBfXoF-HOhQM8ZELAoC) Log需要被持久化存储的原因是，这是唯一记录了应用程序状态的地方。Raft论文图2并没有要求我们持久化存储应用程序状态。假如我们运行了一个数据库或者为VMware FT运行了一个Test-and-Set服务，根据Raft论文图2，实际的数据库或者实际的test-set值，并不会被持久化存储，只有Raft的Log被存储了。所以当服务器重启时，唯一能用来重建应用程序状态的信息就是存储在Log中的一系列操作，所以Log必须要被持久化存储。 那currentTerm呢？为什么currentTerm需要被持久化存储？是的，currentTerm和votedFor都是用来确保每个任期只有最多一个Leader。在一个故障的场景中，如果一个服务器收到了一个RequestVote请求，并且为服务器1投票了，之后它故障。如果它没有存储它为哪个服务器投过票，当它故障重启之后，收到了来自服务器2的同一个任期的另一个RequestVote请求，那么它还是会投票给服务器2，因为它发现自己的votedFor是空的，因此它认为自己还没投过票。现在这个服务器，在同一个任期内同时为服务器1和服务器2投了票。因为服务器1和服务器2都会为自己投票，它们都会认为自己有过半选票（3票中的2票），那它们都会成为Leader。现在同一个任期里面有了两个Leader。这就是为什么votedFor必须被持久化存储。 currentTerm的情况要更微妙一些，但是实际上还是为了实现一个任期内最多只有一个Leader，我们之前实际上介绍过这里的内容。如果（重启之后）我们不知道任期号是什么，很难确保一个任期内只有一个Leader。 ![](/files/-MBfZw6jU_SKyHDJS7-d) 在这里例子中，S1关机了，S2和S3会尝试选举一个新的Leader。它们需要证据证明，正确的任期号是8，而不是6。如果仅仅是S2和S3为彼此投票，它们不知道当前的任期号，它们只能查看自己的Log，它们或许会认为下一个任期是6（因为Log里的上一个任期是5）。如果它们这么做了，那么它们会从任期6开始添加Log。但是接下来，就会有问题了，因为我们有了两个不同的任期6（另一个在S1中）。这就是为什么currentTerm需要被持久化存储的原因，因为它需要用来保存已经被使用过的任期号。 这些数据需要在每次你修改它们的时候存储起来。所以可以确定的是，安全的做法是每次你添加一个Log条目，更新currentTerm或者更新votedFor，你或许都需要持久化存储这些数据。在一个真实的Raft服务器上，这意味着将数据写入磁盘，所以你需要一些文件来记录这些数据。如果你发现，直到服务器与外界通信时，才有可能持久化存储数据，那么你可以通过一些批量操作来提升性能。例如，只在服务器回复一个RPC或者发送一个RPC时，服务器才进行持久化存储，这样可以节省一些持久化存储的操作。 之所以这很重要是因为，向磁盘写数据是一个代价很高的操作。如果是一个机械硬盘，我们通过写文件的方式来持久化存储，向磁盘写入任何数据都需要花费大概10毫秒时间。因为你要么需要等磁盘将你想写入的位置转到磁针下面， 而磁盘大概每10毫秒转一次。要么，就是另一种情况更糟糕，磁盘需要将磁针移到正确的轨道上。所以这里的持久化操作的代价可能会非常非常高。对于一些简单的设计，这些操作可能成为限制性能的因素，因为它们意味着在这些Raft服务器上执行任何操作，都需要10毫秒。而10毫秒相比发送RPC或者其他操作来说都太长了。如果你持久化存储在一个机械硬盘上，那么每个操作至少要10毫秒，这意味着你永远也不可能构建一个每秒能处理超过100个请求的Raft服务。这就是所谓的synchronous disk updates的代价。它存在于很多系统中，例如运行在你的笔记本上的文件系统。 ![](/files/-MBfbcygvby5DfEXtOnW) 设计人员花费了大量的时间来避开synchronous disk updates带来的性能问题。为了让磁盘的数据保证安全，同时为了能安全更新你的笔记本上的磁盘，文件系统对于写入操作十分小心，有时需要等待磁盘（前一个）写入完成。所以这（优化磁盘写入性能）是一个出现在所有系统中的常见的问题，也必然出现在Raft中。 如果你想构建一个能每秒处理超过100个请求的系统，这里有多个选择。其中一个就是，你可以使用SSD硬盘，或者某种闪存。SSD可以在0.1毫秒完成对于闪存的一次写操作，所以这里性能就提高了100倍。更高级一点的方法是，你可以构建一个电池供电的DRAM，然后在这个电池供电的DRAM中做持久化存储。这样，如果Server重启了，并且重启时间短于电池的可供电时间，这样你存储在RAM中的数据还能保存。如果资金充足，且不怕复杂的话，这种方式的优点是，你可以每秒写DRAM数百万次，那么持久化存储就不再会是一个性能瓶颈。所以，synchronous disk updates是为什么数据要区分持久化和非持久化（而非所有的都做持久化）的原因（越少数据持久化，越高的性能）。Raft论文图2考虑了很多性能，故障恢复，正确性的问题。 有任何有关持久化存储的问题吗？ > 学生提问：当你写你的Raft代码时，你实际上需要确认，当你持久化存储一个Log或者currentTerm，这些数据是否实时的存储在磁盘中，你该怎么做来确保它们在那呢？ > > Robert教授：在一个UNIX或者一个Linux或者一个Mac上，为了调用系统写磁盘的操作，你只需要调用write函数，在write函数返回时，并不能确保数据存在磁盘上，并且在重启之后还存在。几乎可以确定（write返回之后）数据不会在磁盘上。所以，如果在UNIX上，你调用了write，将一些数据写入之后，你需要调用fsync。在大部分系统上，fsync可以确保在返回时，所有之前写入的数据已经安全的存储在磁盘的介质上了。之后，如果机器重启了，这些信息还能在磁盘上找到。fsync是一个代价很高的调用，这就是为什么它是一个独立的函数，也是为什么write不负责将数据写入磁盘，fsync负责将数据写入磁盘。因为写入磁盘的代价很高，你永远也不会想要执行这个操作，除非你想要持久化存储一些数据。 ![](/files/-MBfeXInUn6iyXMKSz5a) 所以你可以使用一些更贵的磁盘。另一个常见方法是，批量执行操作。如果有大量的客户端请求，或许你应该同时接收它们，但是先不返回。等大量的请求累积之后，一次性持久化存储（比如）100个Log，之后再发送AppendEntries。如果Leader收到了一个客户端请求，在发送AppendEntries RPC给Followers之前，必须要先持久化存储在本地。因为Leader必须要commit那个请求，并且不能忘记这个请求。实际上，在回复AppendEntries 消息之前，Followers也需要持久化存储这些Log条目到本地，因为它们最终也要commit这个请求，它们不能因为重启而忘记这个请求。 最后，有关持久化存储，还有一些细节。有些数据在Raft论文的图2中标记为非持久化的。所以，这里值得思考一下，为什么服务器重启时，commitIndex、lastApplied、nextIndex、matchIndex，可以被丢弃？例如，lastApplied表示当前服务器执行到哪一步，如果我们丢弃了它的话，我们需要重复执行Log条目两次（重启前执行过一次，重启后又要再执行一次），这是正确的吗？为什么可以安全的丢弃lastApplied？ 这里综合考虑了Raft的简单性和安全性。之所以这些数据是非持久化存储的，是因为Leader可以通过检查自己的Log和发送给Followers的AppendEntries的结果，来发现哪些内容已经commit了。如果因为断电，所有节点都重启了。Leader并不知道哪些内容被commit了，哪些内容被执行了。但是当它发出AppendEntries，并从Followers搜集回信息。它会发现，Followers中有哪些Log与Leader的Log匹配，因此也就可以发现，在重启前，有哪些被commit了。 另外，Raft论文的图2假设，应用程序状态会随着重启而消失。所以图2认为，既然Log已经持久化存储了，那么应用程序状态就不必再持久化存储。因为在图2中，Log从系统运行的初始就被持久化存储下来。所以，当Leader重启时，Leader会从第一条Log开始，执行每一条Log条目，并提交给应用程序。所以，重启之后，应用程序可以通过重复执行每一条Log来完全从头构建自己的状态。这是一种简单且优雅的方法，但是很明显会很慢。这将会引出我们的下一个话题：Log compaction和Snapshot。 --- # Agent Instructions: Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter: ``` GET https://mit-public-courses-cn-translatio.gitbook.io/mit6-824/lecture-07-raft2/7.4-chi-jiu-hua-persistent.md?ask= ``` The question should be specific, self-contained, and written in natural language. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.