在学习了[[前的文章]（https://pingcap.com/blog-cn/tikv-source-code-reading-2/）之后，相信大家已经对TiKV使用的Raft核心库** raft-rs * 有基本的了解。 * raft-rs **实现了Raft Leader选举和日志复制等核心功能，而消息的发送，接收，应用到状态机等操作则需要使用者自行实现，此处将要介绍的就是TiKV中这些部分的处理过程。
筏准备好了
在开始正题之前，我们先简单回顾一下**筏-RS **与外部代码的交互接口。立即立即结构的[定义]（https://github.com/tikv/raft-rs/blob/afabefa23196a4a23832add0087f5a522d8ccc3b / src / raw_node.rs＃L86-L110）如下：
锈酒吧结构适当{///如果没有更新，SoftState将为零。///不需要使用或存储SoftState。ss：Option <SoftState>，///在发送消息hs：Option <HardState>，/// ///如果没有更新，则HardState将等于空状态。////当其应用的索引大于ReadState中的索引时。///请注意，当筏收到MsgReadIndex时，将返回read_state。///返回读取状态：Vec <ReadState>，////指定要在发送消息之前////保存到稳定存储的快照。Vec<必须>，///快照指定要保存到稳定存储的快照。快照：// /以前。酒馆commit_entries：选项<VEC <进入>>，///要AFTER的必须是发送的消息指定出站邮件/////进行稳定的存储。///如果包含MsgSnap消息，则当收到消息或通过ReportSnapshot故障快照时，应用程序必须向筏报告///。。消息>，must_sync：bool，} `
Ready结构包括了一些系列Raft状态的更新，在这里中我们需要关注的是：
- ** HS ：筏相关的元信息更新，如当前的任期，投票结果，致力于指数等等。* committed_entries ：最新被提交的日志，需要应用到状态机中 消息：需要发送给其他对等体的日志 条目：需要保存的日志。
##开始的接收和在筏中的复制
TiKV 3.0中个月了类似[Actor]（https://en.wikipedia.org/wiki/Actor_model ）的并发模型，Actor被视为并发运算的基本单元：当一个Actor接收到一则消息，它可以做出一些决策，创建更多的演员，发送更多的消息，决定要如何回答接下来的消息。每个TiKV上的筏同行都对应两个演员，我们把它们分别称为PeerFsm和ApplyFsm。PeerFsm用于接收和处理其他筏同伴发送过来的筏消息，而ApplyFsm用于将已提交日志应用到状态机。
TiKV中实现的Actor系统被称为BatchSystem，它使用几个Poll线程从多个邮箱上拉取一个Batch的消息，再分别交由各个Actor来执行。为了保证[ 线性一致性 ]（https：// pingcap.com/blog-cn/linearizability-and-raft/），一个演员同时只会在一个投票线程上接收消息并顺序执行。由于篇幅所限，这一部分的实现在这里不做任何事情，有所作为的同学可以在raftstore / FSM / batch.rs查看详细代码。
上面谈到，PeerFsm用于接收和处理筏消息它接收的消息为。PeerMsg，根据消息类型的不同会有不同的处理：
/// Message that can be sent to a peer.
pub enum PeerMsg {
/// Raft message is the message sent between raft nodes in the same
/// raft group. Messages need to be redirected to raftstore if target
/// peer doesn't exist.
RaftMessage(RaftMessage),
/// Raft command is the command that is expected to be proposed by the
/// leader of the target raft group. If it's failed to be sent, callback
/// usually needs to be called before dropping in case of resource leak.
RaftCommand(RaftCommand),
/// Result of applying committed entries. The message can't be lost.
ApplyRes { res: ApplyTaskRes },
...
}
...
impl PeerFsmDelegate {
pub fn handle_msgs(&mut self, msgs: &mut Vec<PeerMsg>) {
for m in msgs.drain(..) {
match m {
PeerMsg::RaftMessage(msg) => {
self.on_raft_message(msg);
}
PeerMsg::RaftCommand(cmd) => {
self.propose_raft_command(cmd.request, cmd.callback)
}
PeerMsg::ApplyRes { res } => {
self.on_apply_res(res);
}
...
}
}
}
}
这里只列出了我们需要关注的几种消息类型：
-
RaftMessage：其他对等发送过来Raft消息，包括心跳，日志，投票消息等。
-
RaftCommand：上层提出的提案，其中包含了需要通过Raft同步的操作，以及操作成功之后需要调用的
callback函数。 -
ApplyRes：ApplyFsm在将日志应用到状态机之后发送给
PeerFsm的消息，用于在进行操作之后更新某些内存状态。
我们主要关注的是PeerFsm如何处理的提案，也就是RaftCommand的处理过程。在进入到PeerFsmDelegate :: propose_raft_command后，首先会调用PeerFsmDelegate :: pre_propose_raft_command对对等体ID，对等术语，区域划时代（区域的版本，区域拆分，合并和添加/删除对等体等操作会改变区域的时代）是否匹配，对等体或领导者等条件进行这种检查，并根据请求的类型（是读请求还是写请求），选择不同的提出策略见（同行::检查）：
锈让政策= 自我。检查（＆ req ）; 让 RES = 匹配政策{ 好（ RequestPolicy ：： ReadIndex ）= > 回归自我。read_index （ CTX ， REQ ， err_resp ， CB ），确定（ RequestPolicy ：： ProposeNormal ）= > 自我。
proposal_normal （ ctx ， req ），... } ；```
对于读请求，我们只需要确认此时Leader是否真的是Leader即可，一个多个轻量的方法是发送一次心跳，再检查是否收到了过半的响应，这在raft-rs中被称为ReadIndex（关于ReadIndex的介绍可以参考[ 这篇文章 ]（https://pingcap.com/blog-cn/lease-read/） ）。对于写请求，则需要提出一条筏日志，这是在propose_normal函数中调用筏::建议接口完成的。在提出了一条日志之后，同伴会将建议保存在一个名为apply_proposals的 VEC中。随后一个批次（包含了多个对等）内的提案会被投票线程统一收集起来，放入一个名为pending_proposals 的VEC中待后续处理。
在一个批次的消息都经PeerDelegate :: handle_msgs处理完毕之后，民意调查对批次内的每一个同伴调用同行:: handle_raft_ready_append：
- 用记录的
last_applied_index获取一个准备。2. 在得到一个准备好之后，PeerFsm就会像我们前面所描述的那样，调用PeerStorage :: handle_raft_ready更新状态（术语，最后日志索引等）和日志。3. 这里的状态更新分为持久化状态和内存状态，持久化状态的更新被写入到一个WriteBatch中，内存状态的更新则会构造一个InvokeContext，这些更新都会被一个PollContext暂存起来。
于是我们得到了Batch内所有Peer的状态更新，以及最近提出的提案，随后Poll线程会做以下几件事情：
- 将建议发送给
ApplyFsm暂存，以便在建议写入成功之后调用回调返回响应。2. 将之前从各个就绪中得到的需要发送的日志发送给GRPC线程，随后发送给其他TiKV节点。3. 持久化已保存在WriteBatch中需要更新的状态。4. 根据InvokeContext更新PeerFsm中的内存状态。5. 将已提交日志发送给ApplyFsm进行应用（见同伴:: handle_raft_ready_apply）。
提案在Raft中的确认
上面我们阐述了地区的负责人在收到建议之后，是调用了哪些接口将提案放到筏状态机中的。在这之后，这个建议虽然被发往了ApplyFsm中暂存，但是ApplyFsm目前还不能适用于它并调用关联的’回调’函数，因为这个建议还没被筏中的过半节点确认。那么，领导节点上的raftstore模块是如何处理收到的其他副本的筏消息，并完成日志的确认的呢？
答案就在PeerFsmDelegate :: on_raft_message函数中。在一个对等收到筏消息之后，会进入这个函数中进行处理，内部调用筏::一步函数更新筏状态机的内存状态。之后，调用RawNode ::准备函数获取committed_entries，最终作为ApplyMsg ::应用任务发送给ApplyFsm，由ApplyFsm执行指令，如果提案是由本节点发出，还会调用’回调’函数（之前通过ApplyMsg ::建议任务暂存在ApplyFsm中），以向客户端返回响应。
提案的应用
在上一部分我们提到，PeerFsm会将提案以及已提交日志发送给对应的ApplyFsm，它们对应的消息类型分别是ApplyMsg ::建议和ApplyMsg ::应用'，下面将会讲述 ApplyFsm `是如何处理这两种类型的消息的。
对于ApplyMsg ::提案的处理非常简单（见ApplyFsm :: handle_proposal），ApplyFsm会把衔接加入ApplyDelegate :: pending_cmds中暂存起来，后续在应用对应的日志时会从这里进行相应的回调进行调用。
而ApplyMsg：应用中包含的是实际需要应用的日志，ApplyFsm会针对这些日志进行（见ApplyFsm :: handle_apply）：
- 修改内存状态，将更改的状态（施加的最后索引等），数据持久化。2。引发初步对应的预期回复响应。3。向
PeerFsm发送ApplyRes，其中包含了applied_term，applied_index '等状态（用于更新PeerFsm`中的内存状态）。
在** raft-rs **的实现中，当选举出新的Leader时，新Leader会广播一条“空日志”，以提交前面term中的这时，可能还有一些在前面术语中提出的预期仍处于待决阶段，而因为有新的领导者产生，这些始终永远不会被确认了，因此我们需要对它们进行清理，以免关联的'替换'无法调用导致一些资源无法释放。清理的逻辑参照ApplyFsm :: handle_entries_normal函数。
总结
这里用一个流程图总结一下TiKV处理逐步的大致流程，如下：
简言之，TiKV使用了两个线程池来处理的建议，并且将一个堆栈同行分开了两部分：PeerFsm和ApplyFsm。在处理建议书的过程中，首先由PeerFsm获取日志并驱动浮动内部的状态机，由ApplyFsm根据已提交日志修改对应数据的状态机（区域信息和用户数据）。
由于这部分代码涉及到各种极端情况，因此逻辑上比较复杂，希望读者的读者可以进一步从二进制中获取更多细节。
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