Paxos demostró que el consenso distribuido es posible; Raft lo hizo práctico con un solo líder, bitácoras limpias y sin trabajo desperdiciado. Desde los experimentos de bloqueo de Alice y Bob hasta clústeres reales en producción, consenso significa seguridad y progreso: nunca se pierde la verdad y el sistema sigue avanzando incluso entre fallos, particiones de red y demoras.
Comprender Paxos Consensus Algorithm Parte III La respuesta de Raft a caídas, particiones y retrasos. Este artículo explica cómo Raft convierte la teoría del consenso en una estrategia clara de ingeniería, lista para aplicarla a bases de datos, colas de mensajes, microservicios y plataformas que necesitan alta disponibilidad.
Raft organiza el sistema en tres roles: líder, candidatos y seguidores. El líder coordina, recibe operaciones de los clientes y replica entradas en un registro ordenado. Si el líder falla, los seguidores inician una elección con tiempos de espera aleatorios, evitando empates. Esta simplicidad operativa es la gran ventaja frente a la complejidad de Paxos clásico.
Bitácoras limpias y seguras. Cada entrada del log se replica con índice y término. El líder adjunta un puntero previo para garantizar coincidencia de historia y, ante conflictos, obliga a los seguidores a recortar sufijos divergentes. Solo cuando una mayoría confirma, el líder marca la entrada como comprometida; esa mayoría asegura que toda nueva mayoría futura compartirá ese estado, preservando seguridad.
Caídas y reinicios. Raft persiste el término actual, el voto emitido y el log. Tras un crash, un servidor vuelve como seguidor y se pone al día. Esta durabilidad, junto con confirmaciones por mayoría, evita que se acepten decisiones contradictorias.
Particiones de red. En una partición, el lado con mayoría puede elegir líder y seguir confirmando operaciones. La minoría entra en modo seguidor y no puede comprometer nada. Al reunificarse la red, el proceso de coincidencia de logs descarta cualquier rama divergente del lado minoritario y reestablece un único historial.
Retrasos y latencias. Los latidos de corazón mantienen a raya las elecciones innecesarias y los tiempos de espera aleatorios minimizan la probabilidad de empates. La práctica sugiere añadir pre voto para reducir interrupciones y aplicar lotes y canalización para mayor rendimiento.
Cambios de configuración sin sorpresas. Raft aplica consenso conjunto para transiciones de miembros, evitando estados intermedios peligrosos. Para clústeres de larga vida, los snapshots compactan el log eliminando historia aplicada y acelerando la recuperación de nodos rezagados.
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