projet-systemes-algorithmes-repartis/slides.md

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author: Clément Contet, Laurent Fainsin
math: katex
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# The RAFT Consensus Algorithm

<!-- https://github.com/raft/raft.github.io -->
<!-- https://ongardie.net/static/coreosfest/slides -->

![bg right:60%](https://raft.github.io/logo/solo.svg)

<footer>
Reliable, Replicated, Redundant, And Fault-Tolerant.<br>
Diego Ongaro,
John Ousterhout,
Stanford University
(2014)
</footer>

<!-- Laurent -->

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<!-- Qu'est ce que le "consensus" dans un premier temps ? -->

<header>

# Consensus ?

</header>

> Consensus algorithms allow a collection of machines to work as a coherent group that can survive the failures of some of its members. – RAFT authors

<!-- Les algorithmes de consensus permettent à un ensemble de machines de fonctionner comme un groupe cohérent qui peut survivre aux défaillances de certains de ses membres. -->

<br>

- Accord sur l'état partagé (image système unique)
- Réparation (réplication) autonome en cas de défaillance d'un serveur
  - Une minorité de serveurs HS: pas de problème
  - La majorité des serveurs HS: perte de disponibilité, maintien de la cohérence
- La clé pour construire des systèmes de stockage cohérents

<!-- Laurent -->

---

<header>

# Architecture typique des systèmes de consensus

</header>

![bg 95%](https://ongardie.net/static/coreosfest/slides/rsm.svg)

<!-- Un ou plusieurs clients. Et plusieurs serveurs formant un groupe de consensus (généralement > 3 et impair). Quand client RPC serv, leader réplique cela sur ses suiveurs et une fois cela validé, répond au client.  -->

<!--

- Replicated log -> replicated state machine
  - All servers execute same commands in same order
- Consensus module ensures proper log replication
- System makes progress as long as any majority of servers up
- Failure model: fail-stop (not Byzantine), delayed/lost msgs

-->

<!-- Laurent -->

---

<header>

# Motivation ?

</header>

<!-- Avant RAFT il existait déjà un algorithme bien connu du nom de Paxos qui dominait sur le reste des algos de consensus. -->

<!-- Alors pourquoi faire un nouvel algo ? quels sont les motivations des auteurs ? -->

Paxos domine le marché depuis ~25 ans (Leslie Lamport, 1989)
- Difficile à comprendre
- Difficile à implémenter

> The dirty little secret of the NSDI community is that at most five people really, truly understand every part of Paxos ;-). – [NSDI](https://www.usenix.org/conference/nsdi23) reviewer

> There are significant gaps between the description of the Paxos algorithm and the needs of a real-world system…the final system will be based on an unproven protocol. – [Chubby](https://research.google/pubs/pub27897/) authors

<!-- Clément -->

---

<header>

# Paxos ?

</header>

![bg 100%](https://www.scylladb.com/wp-content/uploads/paxos-diagram.png)

<!-- Clément -->

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<header>

# Les différences de RAFT ?

</header>

<!-- Les auteurs de RAFT en avait donc ras le bol de voir cette situation, ils ont donc décidés de créer un nouvel algorithme, en se fondant sur la compréhensibilité -->

<!-- Clément -->

## Prendre des décisions de conception fondées sur la compréhensibilité

<!-- Pour se faire ils ont choisis de décomposer le consensus le plus possible en des petits problèmes trivials à résoudre. -->

- Décomposition du problème

<!-- Il ont aussi essayé de diminuer l'espace des états possibles lors du fonctionnement de l'algorithme pour le rendre le plus simple possible. -->

- Minimiser l'espace des états
  - Traiter plusieurs problèmes avec un seul mécanisme
  - Éliminer les cas particuliers
  - Minimiser le non-déterminisme
  - Maximiser la cohérence

<!-- Laurent -->

---

<header>

# Décomposition du problème

</header>

1. Élection d'un leader (mandat)
   - Sélectionner un serveur qui sera le leader
   - Détecter les pannes, choisir un nouveau leader
2. Réplication des logs (fonctionnement normal)
   - Le leader accepte les commandes des clients et les ajoute à son journal
   - Le leader réplique son journal aux autres serveurs (écrase les incohérences)
3. Sécurité
   - Maintenir la cohérence des journaux
   - Seuls les serveurs dont les journaux sont à jour peuvent devenir des leaders

<!-- Laurent -->

---

<header>

# Minimiser l'espace des états

</header>

<!-- 
Il n'y a que 3 états possibles pour les serveurs !
Et les changements d'états sont assez simples. -->

![bg 90%](https://oracleblog.org/wp-content/uploads/2018/10/QQ%E6%88%AA%E5%9B%BE20181001142911.png)

<!--

Follower: Passive (but expects regular heartbeats to stay in this state, get a random timeout time at startup), if after some time there is no heartbeat, timeout, change to candidate.

(RPC: https://en.wikipedia.org/wiki/Remote_procedure_call)

Candidate: Issues RequestVote RPCs to get elected as leader. After results, if majority, becomes new leader. if other leader gets elected or is already present, step down.


Leader: Issues AppendEntries RPCs:
- Replicate its log
- Heartbeats to maintain leadership

-->

<!-- Laurent -->

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<header>

# Mandats

</header>

![bg 100%](https://oracleblog.org/wp-content/uploads/2018/10/WX20181002-112612@2x.png)

<!--

- At most 1 leader per term
- Some terms have no leader (failed election, example: 3 servers, all switch to candidate at same time, no majority)
- Each server maintains current term value (no global view)
  - Exchanged in every RPC
  - Peer has later term? Update term, revert to follower
  - Incoming RPC has obsolete term? Reply with error

Terms identify obsolete information

-->

<!-- Clément -->

---

<header>

# Élection du leader

</header>

![bg 70%](figs/leader-election.png)

<!-- Clément -->

---

<header>

# Correction des élections

</header>

- Sécurité: autoriser au maximum un gagnant par mandat
  - Chaque serveur ne donne qu'un seul vote par mandat (persistant sur disque)
  - Majorité requise pour gagner l'élection
  ![](figs/election-correctness.png)
- Vivacité: un candidat doit finir par gagner
  - Délais d'expiration des élections aléatoire dans $[T, 2T]$ (e.g. 150-300 ms)
  - Le serveur gagne l'élection en dépassant le délai d'attente avant les autres
  - Fonctionne bien si $T_{\text{diffusion}} \ll T \ll \text{MTBF}$
- Approche aléatoire plus simple que les autres comme le ranking

<!-- Clément -->

---

<header>

# Démo interactive

</header>

<iframe
  src="https://raft.github.io/raftscope/index.html"
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  scrolling="no"
  height=100%
  width=100%
></iframe>

<!--

Normal Operation:

- Client sends command to leader
- Leader appends command to its log
- Leader sends AppendEntries RPCs to all followers
- Once new entry committed:
  - Leader executes command in its state machine, returns result to client
  - Leader notifies followers of committed entries in subsequent AppendEntries RPCs
  - Followers execute committed commands in their state machines
- Crashed/slow followers?
  -Leader retries AppendEntries RPCs until they succeed
- Optimal performance in common case:
  - One successful RPC to any majority of servers

-->

---

<header>

# Structure des journaux

</header>

![bg 100%](figs/log-structure.png)

<!-- 

- Must survive crashes (store on disk)
- Entry committed if safe to execute in state machines
  - Replicated on majority of servers by leader of its term (that the goal of the leader)

-->

<!-- Laurent -->

---

<header>

# Incohérences des journaux

</header>

![bg 65%](figs/log-inconsistencies.png)

<!-- 

Logs may be inconsistent after leader change
- No special steps by new leader:
  - Start normal operation
  - Followers’ logs will eventually match leader
- Leader’s log is “the truth”

Crashes can result in log inconsistencies:
- Raft minimizes special code for repairing inconsistencies:
  - Leader assumes its log is correct (se pose pas de question sur la validité des ses propres logs, source de vérité)
  - Normal operation will repair all inconsistencies

-->

<!-- Clément -->

---

<header>

# Propriété de correspondance des journaux

</header>

![bg 90%](figs/log-matching-property.png)

<!-- 

Goal: high level of consistency between logs

- If log entries on different servers have same index and term:
  - They store the same command
  - The logs are identical in all preceding entries
- If a given entry is committed, all preceding entries are also committed

 -->

<!-- Laurent -->

---

<header>

# Réparation des journaux par correspondance

</header>

![bg 95%](figs/log-consistency-check.png)

<!-- 

AppendEntries RPCs include <index, term> of entry preceding new one(s)
- Follower must contain matching entry; otherwise it rejects request
  - Leader retries with lower log index
- Implements an induction step, ensures Log Matching Property

 -->

<!-- Clément -->

---

<header>

# Changement de composition du cluster

</header>

![bg 80%](figs/cluster-change.png)

<!-- Clément -->

---

<header>

# De nombreuses implémentations

</header>

| Name           | Primary Authors                                   | Language   | License    |
| :------------- | :------------------------------------------------ | :--------- | :--------- |
| etcd/raft      | Blake Mizerany, Xiang Li and Yicheng Qin (CoreOS) | Go         | Apache 2.0 |
| go-raft        | Ben Johnson (Sky) and Xiang Li (CMU, CoreOS)      | Go         | MIT        |
| hashicorp/raft | Armon Dadgar (hashicorp)                          | Go         | MPL-2.0    |
| copycat        | Jordan Halterman                                  | Java       | Apache2    |
| LogCabin       | Diego Ongaro (Stanford, Scale Computing)          | C++        | ISC        |
| akka-raft      | Konrad Malawski                                   | Scala      | Apache2    |
| kanaka/raft.js | Joel Martin                                       | Javascript | MPL-2.0    |

<!-- Laurent -->

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<header>

# Quel degré de hasard est nécessaire pour éviter les votes non concluants ?

</header>

![bg 90%](https://ongardie.net/static/coreosfest/slides/timeoutcdf.svg)

<!-- Clément -->

---

<header>

# Étude: Raft est-il plus simple que Paxos ?

</header>

<!--

- 43 students in 2 graduate OS classes (Berkeley and Stanford)
  - Group 1: Raft video, Raft quiz, then Paxos video, Paxos quiz
  - Group 2: Paxos video, Paxos quiz, then Raft video, Raft quiz
- Instructional videos:
  - Same instructor (Ousterhout)
  - Covered same functionality: consensus, replicated log, cluster reconfiguration
  - Fleshed out missing pieces for Paxos
  - Videos available on YouTube
- Quizzes:
  - Questions in 3 general categories
  - Same weightings for both tests
- Experiment favored Paxos slightly:
  - 15 students had prior experience with Paxos

-->

![bg 70%](https://ongardie.net/static/coreosfest/slides/studyscatter.svg)
![bg 90%](https://ongardie.net/static/coreosfest/slides/survey.svg)

<!-- Laurent -->