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相比 Paxos， Raft 一直以来就是以易于理解著称。今天我们以一年 Raft 使用者的角度，来看一下，别人根据 Raft 论文实现了之后，我们一般要怎么样使用。

俗话说，要想知道梨子的味道，就要亲口尝一尝，没吃过猪肉，也要见一见猪跑。否则别人再怎么样形容，你可能还以为是像猫狗一类毛茸茸。

在 Raft 官网里长长的列表就能发现，实现 Raft 的框架目前不少。Java 里我大概看了蚂蚁的 SOFARaft 和 Apache 的 Ratis。这次我们以 Ratis 为例，揭开面纱，来看看到底要怎样使用。

当然，下面具体提到的例子，也是这些组件中自带的 example。

一、编译

github下载 Ratis 直接 mvn clean package 即可，如果编译过程中出错，可以先clean install ratis-proto

二、示例

Ratis 自带的示例有三个：

• arithmetic
• counter
• filestore

在 ratis-examples 模块中，对于 arithmetic 和 filestore比较方便，可以通过main/bin目录下的 shell 脚本快速启动 Server 和 Client 来进行测试。

对于Raft，咱们都知道是需要多实例组成集群才能测试，你启动一个实例没啥用，连选主都成问题。Bin 目录下的 start-all 支持 example 的名称以及对应的命令。比如 filestore server 代表是启动 filestore 这个应用的server。对应的命令参数会在相应example里的 cli 中解析。同时会一次性启动三个server，组成一个集群并在周期内完成选举。

而对于 counter 这个示例，并没有相应的脚本来快速启动三个server，这个我们可以通过命令行或者在IDE里以参数的形式启动。

三、分析

下面我们来示例里看下 Raft Server 是怎样工作的。

对于 counter 示例来说，我们启动的时候，需要传入一个参数，代表当前的server是第几个，目的在于，要从 peers 列表中得知该用哪个IP + 端口去启动它。这里我们能发现，这个 peers 列表，是在代码内提前设置好的。当然你说动态配置啥的，也没啥问题，另外两个示例是通过shell 脚本里common 中的配置传入的。

 

可以看到消息事务实现的也是最终一致性。

最大努力通知

其实我觉得本地消息表也可以算最大努力，事务消息也可以算最大努力。

就本地消息表来说会有后台任务定时去查看未完成的消息，然后去调用对应的服务，当一个消息多次调用都失败的时候可以记录下然后引入人工，或者直接舍弃。这其实算是最大努力了。

事务消息也是一样，当半消息被commit了之后确实就是普通消息了，如果订阅者一直不消费或者消费不了则会一直重试，到最后进入死信队列。其实这也算最大努力。

所以最大努力通知其实只是表明了一种柔性事务的思想：我已经尽力我最大的努力想达成事务的最终一致了。

适用于对时间不敏感的业务，例如短信通知。

总结

可以看出 2PC 和 3PC 是一种强一致性事务，不过还是有数据不一致，阻塞等风险，而且只能用在数据库层面。

而 TCC 是一种补偿性事务思想，适用的范围更广，在业务层面实现，因此对业务的侵入性较大，每一个操作都需要实现对应的三个方法。

本地消息、事务消息和最大努力通知其实都是最终一致性事务，因此适用于一些对时间不敏感的业务。

（编辑：济源站长网）

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