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在 SOFAJRaft 中发起一次线性一致读请求的代码展示：
- // KV 存储实现线性一致读
- public void readFromQuorum(String key, AsyncContext asyncContext) {
- // 请求 ID 作为请求上下文传入
- byte[] reqContext = new byte[4];
- Bits.putInt(reqContext, 0, requestId.incrementAndGet());
- // 调用 readIndex 方法, 等待回调执行
- this.node.readIndex(reqContext, new ReadIndexClosure() {
- @Override
- public void run(Status status, long index, byte[] reqCtx) {
- if (status.isOk()) {
- try {
- // ReadIndexClosure 回调成功，可以从状态机读取最新数据返回
- // 如果你的状态实现有版本概念，可以根据传入的日志 index 编号做读取
- asyncContext.sendResponse(new ValueCommand(fsm.getValue(key)));
- } catch (KeyNotFoundException e) {
- asyncContext.sendResponse(GetCommandProcessor.createKeyNotFoundResponse());
- }
- } else {
- // 特定情况下，比如发生选举，该读请求将失败
- asyncContext.sendResponse(new BooleanCommand(false, status.getErrorMsg()));
- }
- }
- });
- }
应用场景
- Leader 选举；
- 分布式锁服务，比如 Zookeeper，在 SOFAJRaft 中的 RheaKV 模块提供了完整的分布式锁实现；
- 高可靠的元信息管理，可直接基于 SOFAJRaft-RheaKV 存储；
- 分布式存储系统，如分布式消息队列、分布式文件系统、分布式块系统等等。
使用案例
- RheaKV：基于 SOFAJRaft 实现的嵌入式、分布式、高可用、强一致的 KV 存储类库。
- AntQ Streams QCoordinator：使用 SOFAJRaft 在 Coordinator 集群内做选举、使用 SOFAJRaft-RheaKV 做元信息存储等功能。
- Schema Registry：高可靠 schema 管理服务，类似 kafka schema registry，存储部分基于 SOFAJRaft-RheaKV。
- SOFA 服务注册中心元信息管理模块：IP 数据信息注册，要求写数据达到各个节点一致，并且在少数派节点挂掉时保证不影响数据正常存储。
实践
一、基于 SOFAJRaft 设计一个简单的 KV Store
二、基于 SOFAJRaft 的 RheaKV 的设计
功能名词
PD
- 全局的中心总控节点，负责整个集群的调度，不需要自管理的集群可不启用 PD (一个 PD 可管理多个集群，基于 clusterId 隔离)。
Store
- 集群中的一个物理存储节点，一个 Store 包含一个或多个 Region。
Region
- 最小的 KV 数据单元，每个 Region 都有一个左闭右开的区间 [startKey, endKey), 可根据请求流量/负载/数据量大小等指标自动分裂以及自动副本搬迁。
特点
- 嵌入式
- 强一致性
- 自驱动
- 自诊断, 自优化, 自决策
以上几点(尤其2、3) 基本都是依托于 SOFAJRaft 自身的功能来实现，详细介绍请参考 SOFAJRaft 文档 。
致谢
感谢 braft、etcd、tikv 贡献了优秀的 Raft 实现，SOFAJRaft 受益良多。 （编辑：南平站长网）
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