微博在构建基于Docker容器的混合云架构时，采用了Consul架构进行集群的节点发现和业务的服务发现，当使用Nginx作为代理的时候，只需要在upstream的配置中声明Consul集群，即可完成后端服务的动态发现。在这样一种服务发现的模式中，Consul处于系统的核心地位，一旦它出现问题就会导致整个集群的失联，由此可见在Consul架构的设计中，分布式高可用性是最基本要求。下面具体阐述Consul的分布式架构与其使用的一致性协议和通信协议：
1 架构
一个Consul的典型架构图如下所示：
首先介绍一下其中的几个相关概念：
l Agent： Consul集群中每个成员节点上都必须运行的守护进程，有Client和Server两种模式，所有的Agent都可以调用DNS或HTTP API，并负责检查和维护服务同步。
l Client： 指集群中运行Client模式Agent的节点，它将所有的RPC转发到Server。
l Server： 指集群中运行Server模式Agent的节点，参与Raft协议，包括Leader选举、心跳同步等。Server维护集群的状态，响应RPC查询，与其他数据中心通过WAN Gossip交互，将查询转发到Leader或远程数据中心。
l 数据中心(Datacenter)： 指在同一个私有的、低延迟、高带宽的网络环境中的一组网络基础设施，官方建议[1]一个Consul的数据中心包含3到5个Server（为了故障处理和性能的平衡）和N多个Client。
Consul允许多数据中心，数据中心之间是低耦合的，但由于故障检测、连接缓存和复用机制，跨数据中心的请求响应通常十分快速和可靠。Consul采用基于Raft算法的一致性协议进行Leader选举和事务管理，采用基于Gossip算法的通信协议进行通信和成员管理。
2 一致性协议(consensus protocol)——Raft算法
在分布式理论中，一致性协议描述了多个进程或实例如何通过一定的原则或规则，对某项内容达成一致的意见，这是一个通信和协商的过程，Consul使用Raft算法来达成这种“共识”。在Consul集群中只有Server节点会参与到Raft算法中，涉及到的两个主要流程就是Leader选举和日志复制(Log Replication)：
2.1 Leader选举
Raft节点总是处于Follower、Candidate和Leader三个状态之一，所有的节点最初都是Follower，然后给自己设置一个150ms到300ms之间随机的election timeout时间（每个节点不同），一旦时间到了却没收到别的节点请求成为Leader的消息，它就将自己的状态转换成Candidate，并开启一个新的selection term（本地记录的term值加一），然后向其它节点发送RequestVote（包含新的term值和自己的节点信息），推荐自己为Leader。如果其它节点在这个term里还没有参与过选举，也就是说它自己不是Candidate也没有给别的Candidate投过票，它就把票投给这个Candidate，然后同步本地term值、重新设置自己的election timeout。
如果Candidate在一个selection term里获得了法定数量的投票（假设这个数据中心所有Server数量为N，法定数量至少为(N/2)+1）它就成为了一个Leader。赢得大多数选票意味着每个term期间只能选举一个Leader，如果两个节点同时成为Candidate、发起投票并平票，那么每个节点重置election term再重来一遍，直到一个Candidate获得了法定数量的投票。
Leader会每隔一个心跳时间(heartbeat timeout)发送Append Entries（日志记录条目，后文会详述）给自己的Followers，Followers会对每一条Append Entries进行响应，并再次重置自己的election timeout。整个election term会一直持续到有Follower没有收到heartbeats而成为一个Candidate为止。
2.2 日志复制(Log Replication)
Raft系统的中的主要工作单元就是日志条目(log entry)，日志是一种有序的记录，如果所有的成员在记录内容及其顺序上达成一致，我们认为日志是一致的，所以这里的一致性问题就可以被分解为日志复制的问题。
一旦一个Leader被选举出来，我们就需要向系统中的所有节点复制所有的更改，这里就是通过在心跳同步的时候发送Append Entries来实现的：当一个Client向Leader发出增加一个日志条目的要求时，更改会被追加到Leader的日志中，然后Leader在下一个心跳同步时把更改内容发送给Followers，要求它们也将这个新的日志内容追加到日志中。如果法定数量的Followers将日志写入磁盘文件并向Leader发出了确认追加成功的消息，Leader就提交这个日志条目，然后在下一个心跳中通知所有Follower提交更改。
如果在这一过程中，发生了网络分区或者网络通信故障，使得Leader不能访问法定数量的Followers，那么Leader只能正常更新它能访问的那些Follower，但不能提交任何更新，而剩下的大多数Follower由于没有了Leader，他们重新选举出一个Leader，然后这个Leader作为代表与外界交互。如果外界要求其添加新的日志，这个新的Leader就按上述步骤通知大多数Followers，如果这时网络故障修复了，那么原先的Leader就变成Follower，因为在失联阶段这个老Leader的更新都没有提交，所以可以直接回滚后同步新Leader的日志。
因为Raft这种日志复制的特点，它的性能对网络延迟比较敏感。基于这个原因，每个数据中心选举出一个独立的Leader，并管理不相交的Server节点集。数据被数据中心分区隔离，所以每个Leader只负责其所在数据中心的数据。当收到一个对远程数据中心的请求，这个请求将被转发到正确的Leader。这样的设计提供了低延迟的事务处理和高可用性，而不用牺牲一致性。
2.3 一致性模式
Consul中所有的写操作都通过Raft复制日志，但Consul对读请求提供了3种不同的一致性模式。
l Default
Default模式只有Leader提供读服务，但对于Leader使用租赁机制（Leader leasing），即在一个给定的时间窗口内，Leader的角色不会变动。如果它被从其余节点中隔离开来，一个新的Leader会被选举出来，但同时旧的Leader不会有状态的转换，这意味着在这个时间窗口内会存在两个Leader节点。
由于旧Leader不能提交新的日志，所以这里没有数据不一致的风险。然而，如果旧Leader提供读取数据的服务，其结果可能不是最新的。做这种权衡，是因为读操作是快速的，通常是强一致型的，并且只在极少数很难触发的条件下会读到旧的值。租赁机制的时间窗口也是有限的，到期后Leader如果还处于隔离状态就会下台。
l Consistent
Consistent模式同样也只有Leader提供读服务，但它是没有附加条件的强一致性模式，需要Leader验证法定数量的节点来确定它仍旧是Leader，这样就增加了一轮到所有Server节点的消息往返。这种模式保证了读到的数据总是一致的，但是由于额外的往返增加了时间的延迟。
l Stale
Stale模式下，任何一个Server无论是不是Leader都可以提供读取数据的服务，这意味着读取到的可能是旧数据，但都是Leader一个心跳时间内产生的。这种权衡容许非常快速且具备良好伸缩性的读操作，也允许在没有Leader的情况下（这意味着此时集群不可用），集群仍旧可以响应读请求。
3 通信协议——Gossip协议
在分布式服务框架中，一个最基础的问题就是远程服务是怎么通讯的，Consul使用Gossip协议管理成员关系、广播消息到整个集群。
3.1 通信方式与协调机制
Gossip是一个带冗余的容错算法，且是一个最终一致性算法。因为Gossip不要求节点知道所有其他的节点，因此具有去中心化的特点，节点之间完全对等，不需要任何的中心节点。
l 通信方式
两个节点A与B之间存在三种通信方式：
push: A节点将数据 (key, value, version)推送给B节点，B节点更新A中比自己新的数据。
pull： A仅将数据(key, version)推送给B，B将本地比A新的数据 (key,value,version) 推送给A，A更新本地。
push/pull： 与pull类似，只是多了一步，A再将本地比B新的数据推送给B，B更新本地。
如果把两个节点数据同步一次定义为一个周期，则在一个周期内，push需通信1次，pull需2次，push/pull则需3次，从效果上来讲，push/pull最好，一个周期内可以使两个节点完全一致，收敛速度最快。
l 协调机制
协调机制是讨论在每次两个节点通信时，如何交换数据能达到最快的一致性。协调所面临的最大问题是，因为受限于网络负载，不可能每次都把一个节点上的所有数据发送给另外一个节点，即每个Gossip的消息大小都有上限，在有限的空间上有效率地交换所有的消息是协调要解决的主要问题。Gossip节点的工作方式分为两种，一种是Anti-Entropy，就是以固定的概率传播所有数据，另一种是Rumor-Mongering，仅传播新到达的数据。下面的协调机制主要针对Anti-Entropy，包括了精确协调和整体协调两个层次上的协调。[3]
精确协调希望在每个通信周期内都能准确消除双方的不一致性，具体表现为相互发送对方需要更新的数据，但是因为每个节点都在并发地与多个节点通信，理论上精确协调很难做到。精确协调需要给每个数据项维护version，每次交互时发送所有的(key, value, version)进行比对，从而找出双方不同之处然后进行更新。但因为Gossip消息存在大小限制，因此每次选择发送哪些数据就成了问题。可以随机选择一部分数据，也可以确定性的选择数据。对确定性的选择而言，根据版本有“最老优先”和“最新优先”两种方式，“最老优先”会优先更新版本最老的数据，而“最新更新”正好相反，这样会造成旧数据始终得不到机会更新。
整体协调与精确协调不同之处在于，整体协调不是为每个数据都维护单独的版本号，而是为每个节点上的宿主数据维护统一的version，相当于把所有的宿主数据看作一个整体，当与其他节点进行比较时，只需比对这些宿主数据的最高version，如果最高version相同说明这部分数据全部一致，否则再进行精确协调。
3.2 Consul中的Gossip
Consul中的Gossip协议涉及到两个不同的Gossip Pool——LAN Pool和WAN Pool。
每个Consul数据中心都有一个包含所有Server和Client的LAN pool，设置LAN Pool有如下几个目的：首先，Pool中的成员信息可以让Client自动发现Server节点，减少所需的配置；其次，分布式故障检测的工作可以由整个集群共享，而不是集中在少数几个Server上；最后，Gossip允许可靠和快速的事件广播，比如，Leader选举。
WAN Pool是全局唯一的，无论属于哪一个数据中心，所有Server都要加入WAN Pool。由WAN Pool提供的成员信息让Server可以执行跨数据中心的请求，集成式的故障检测允许Consul优雅地处理整个数据中心或只是远程数据中心单个Server节点的失联。
参考文献
[1] Consul官方文档, https://www.consul.io/docs/internals/index.html[2] The Secret Lives of Data, http://thesecretlivesofdata.com/raft/
[3] Gossip算法. 纯粹的码农. http://blog.csdn.net/chen77716/article/details/6275762. 2011-03-24