DAY2 ：阅读raftexample: etcd/contrib/raftexample

serveChannels()

func (rc *raftNode) serveChannels() {
	snap, err := rc.raftStorage.Snapshot()
	if err != nil {
		panic(err)
	}
	rc.confState = snap.Metadata.ConfState
	rc.snapshotIndex = snap.Metadata.Index
	rc.appliedIndex = snap.Metadata.Index

	defer rc.wal.Close()

	ticker := time.NewTicker(100 * time.Millisecond)
	defer ticker.Stop()

	// send proposals over raft
	go func() {
		confChangeCount := uint64(0)

		for rc.proposeC != nil && rc.confChangeC != nil {
			select {
			case prop, ok := <-rc.proposeC:
				if !ok {
					rc.proposeC = nil
				} else {
					// blocks until accepted by raft state machine
					rc.node.Propose(context.TODO(), []byte(prop))
				}

			case cc, ok := <-rc.confChangeC:
				if !ok {
					rc.confChangeC = nil
				} else {
					confChangeCount++
					cc.ID = confChangeCount
					rc.node.ProposeConfChange(context.TODO(), cc)
				}
			}
		}
		// client closed channel; shutdown raft if not already
		close(rc.stopc)
	}()

	// event loop on raft state machine updates
	for {
		select {
		case <-ticker.C:
			rc.node.Tick()

		// store raft entries to wal, then publish over commit channel
		case rd := <-rc.node.Ready():
			rc.wal.Save(rd.HardState, rd.Entries)
			if !raft.IsEmptySnap(rd.Snapshot) {
				rc.saveSnap(rd.Snapshot)
				rc.raftStorage.ApplySnapshot(rd.Snapshot)
				rc.publishSnapshot(rd.Snapshot)
			}
			rc.raftStorage.Append(rd.Entries)
			rc.transport.Send(rd.Messages)
			applyDoneC, ok := rc.publishEntries(rc.entriesToApply(rd.CommittedEntries))
			if !ok {
				rc.stop()
				return
			}
			rc.maybeTriggerSnapshot(applyDoneC)
			rc.node.Advance()

		case err := <-rc.transport.ErrorC:
			rc.writeError(err)
			return

		case <-rc.stopc:
			rc.stop()
			return
		}
	}
}

serveChannels函数，是 raftexample 中用于处理 Raft 消息的主要事件循环。

1. 通过调用 rc.raftStorage.Snapshot() 方法获取 etcd 当前的快照数据，并将其中的集群配置状态(ConfState)、快照索引(snapshotIndex)和已提交的索引(appliedIndex)等元数据信息记录到当前 raftNode 实例（即 rc 变量）中。
2. 创建一个定时器 ticker，每 100 毫秒触发一次，用于驱动 Raft 状态机的 Tick() 方法。这个Tick()方法使Raft状态机的内部逻辑时钟加一，选举超时和心跳超时都以“tick”的单位来计算。选举超时：当一个节点在经过一段时间（通常是几个 tick）没有收到心跳和选举请求时，就会从follower状态转变成candidate状态，发起一次选举。心跳超时：只有leader拥有这个计时器，超时了就给follower发送心跳包。follower收到后就会把选举超市计数器置零。
3. 创建一个新的 goroutine，用于将处理KVStore发送的proposal，HTTP API Server对集群配置的更改请求(如添加或删除节点)。
4. 创建一个处理Raft状态机更新的Goroutine，不断处理以下事件：

   • ticker事件：参考上一段

   • rc.node.Ready()：

     case rd := <-rc.node.Ready():
         rc.wal.Save(rd.HardState, rd.Entries)
         if !raft.IsEmptySnap(rd.Snapshot) {
             rc.saveSnap(rd.Snapshot)
             rc.raftStorage.ApplySnapshot(rd.Snapshot)
             rc.publishSnapshot(rd.Snapshot)
         }
         rc.raftStorage.Append(rd.Entries)
         rc.transport.Send(rd.Messages)
         applyDoneC, ok := rc.publishEntries(rc.entriesToApply(rd.CommittedEntries))
         if !ok {
             rc.stop()
             return
         }
         rc.maybeTriggerSnapshot(applyDoneC)
         // Advance notifies the Node that the application has 
         // saved progress up to the last Ready. 
         // It prepares the node to return the next available Ready.
         // The application should generally call Advance after
         // it applies the entries in last Ready.
         rc.node.Advance()
     

     获取aft节点已经准备好的一批Entry和当前的HardState(给客户端发送状态更新前的状态)，并保存到 WAL 中。接着判断是否有快照数据，如果有就更新快照。

     将Entry添加到raft节点的raftStorage中。然后调用 rc.transport.Send() 方法将 Messages 发送给其他节点。

     最后调用 rc.entriesToApply() 方法获取需要apply的 committed entries，通过调用 rc.publishEntries() 方法将这些 committed entries 应用到状态机中，并返回一个 channel 用于通知应用完成。

   • rc.transport.ErrorC 和 rc.stopc：出现错误需要关闭Raft Node

raft.go

这段代码经过前面的解读，已经理解的差不多了，我们来看看对应的单元测试吧。选了一个比较有意思的。

// TestProposeOnCommit starts three nodes and feeds commits back into the proposal
// channel. The intent is to ensure blocking on a proposal won't block raft progress.
func TestProposeOnCommit(t *testing.T) {
	clus := newCluster(3)
	defer clus.closeNoErrors(t)

	donec := make(chan struct{})
	for i := range clus.peers {
		// feedback for "n" committed entries, then update donec
		go func(pC chan<- string, cC <-chan *commit, eC <-chan error) {
			for n := 0; n < 100; n++ {
				c, ok := <-cC
				if !ok {
					pC = nil
				}
				select {
				case pC <- c.data[0]:
					continue
				case err := <-eC:
					t.Errorf("eC message (%v)", err)
				}
			}
			donec <- struct{}{}
			for range cC {
				// acknowledge the commits from other nodes so
				// raft continues to make progress
			}
		}(clus.proposeC[i], clus.commitC[i], clus.errorC[i])

		// one message feedback per node
		go func(i int) { clus.proposeC[i] <- "foo" }(i)
	}

	for range clus.peers {
		<-donec
	}
}

先mock了一个三节点的集群（其实就是将对应的channel连接上），然后在每个节点上启动了两个 goroutine。其中，一个 goroutine 持续地从该节点的 commit channel 中读取消息，然后将第一条消息反馈给该节点的 propose channel。另一个 goroutine 仅向该节点的 propose channel 中发送一条消息。

这样就会发生不断地从 propose channel 中读取并将消息发送到 commit channel 中的过程，然后在一段时间后结束这个循环并向 donec channel 发送一个空结构体来指示完成。最后测试会阻塞直到从所有的节点都接收到了 donec channel 中的空结构体，以确保测试的所有 goroutine 都已结束。

这个测试是为了验证：即使在等待反馈消息的时候，也不会阻塞 raft 的进展。