分布式武艺系列 | 八. raft之成员变动
思索一个成绩，假如你们的分布式体系必要横向扩展，也就是加抄本数、加机器，应该怎样宁静地更新每台机器上设置？大概说，更新机器设置的历程约莫会显现什么成绩？
成员变动带来的成绩
起首，说一下设置是啥，它就是在说集群是由哪些节点构成的，是集群各节点地点信息的聚集。好比节点 A、B、C 构成的集群，那么集群的设置就是[A, B, C]聚集，每台机器上都必要保存该信息。然后我们再来看，假定现在有一个由节点A、B、C构成的集群，然后必要再到场两个节点D和E，关于成员变动，寻常是经过这几步完成的：
- master感知新节点：一切的worker都市向master节点上订阅相反的主题（好比主题名hello），新到场的节点会向这个主题公布一条消息（此中包含了本人的节点信息），向leader标明“我以前到场，请pua我把”。
- master向新的节点同步汗青的抄本数据
- worker感知新节点：当master向新的节点同步完汗青的抄本数据后，再向订阅过主题hello的一切worker推送带有新节点信息的设置，也就是[A, B, C，D，E]，然后一切worker将新的配相信息使用到当地，就此完成了一次成员变动
那么此中约莫会显现什么成绩呢？想想，毕竟worker使用新的设置到当地毕竟是偶尔间上的先后顺遂的，时期假如显现了一些不测情况，招致了leader推举的触发，那么就会显现有的节点保存的是新设置，而剩下的节点则是旧设置。
如上图，旧设置是3个节点，那么只必要取得2个节点的投票就可以提升为leader，而新设置是5个节点，那么必要取得3个节点的投票则可以提升为leader。假定B节点取得了A，B的支持，而C节点取得了C、D、E的支持，这就显现了两个leader并存的情况。
使用单节点变动处理成员变动中带来的多主成绩
单节点变动，就是经过一次变动一个节点完成成员变动。假如必要变动多个节点，则必要实行多次单节点变动。好比将 3 节点集群扩容为 5 节点集群，这时你必要实行2次单节点变动，先将 3 节点集群变动为 4 节点集群，然后再将 4 节点集群变动为 5 节点集群
像如此每次只增长一个节点的办法，不管旧的集群设置是怎样构成的，旧设置的“大大多”和新设置的“大大多”都市有一个节点是堆叠的。
1. 假定如今集群有2n+1个节点
大多是n+1，扩容一个节点到2n+2，大多是n+2，按旧集群大多n+1和新集群大多n+2相加，共必要2n+3个节点才干推举出2个主，扩容后的节点数仅有2n+2，旧设置的“大大多”和新设置的“大大多”存在一个节点堆叠，以是不会显现多个主
2. 假定如今集群有2n个节点
大多是n+1，扩容一个节点到2n+1，大多是n+1，按旧集群大多n+1和新集群大多n+1相加，共必要2n+2个节点才干推举出2个主，扩容后的节点数仅有2n+1，相反地，旧设置的“大大多”和新设置的“大大多”存在一个节点堆叠，以是不会显现多个主
现在大大多分布式体系接纳的都是单节点变动的处理思绪，好比etcd和Hashicorp Raft。固然，处理成员变动成绩的伎俩另有团结共鸣，团结共鸣逻辑比力繁复，完成起来也比力难，我以为这是现在没有被大大多体系采取的主要缘故，有兴致的大大们可以自行学习。
