课程名称：3.9.1 Data Replicas（数据复制）
学习时长：20min
课程收获：
理解 Raft 协议的基本概念，了解 TiDB 中副本操作流程。
课程内容：
Raft 协议
Raft 是一个一致性协议，提供几个重要的功能：
- Leader 选举
- 成员变更
- 日志复制
TiKV 利用 Raft 来做数据复制，每个数据变更都会落地为一条 Raft 日志，通过 Raft 的日志复制功能，将数据安全可靠地同步到 Group 的多数节点中。
总结一下，通过单机的 RocksDB，我们可以将数据快速地存储在磁盘上；通过 Raft，我们可以将数据复制到多台机器上，以防单机失效。数据的写入是通过 Raft 这一层的接口写入，而不是直接写 RocksDB。通过实现 Raft，我们拥有了一个分布式的 KV，现在再也不用担心某台机器挂掉了。
数据容灾
● 使用 Raft 复制数据
○ 多数派写入
○ 强 Leader
○ Leader 选举
○ 成员变更
● 在机器/机架/数据中心之间复制数据
初始化
扩容
Region
讲到这里，我们可以提到一个 非常重要的概念 ： Region 。这个概念是理解后续一系列机制的基础，请仔细阅读这一节。
前面提到，我们将 TiKV 看做一个巨大的有序的 KV Map，那么为了实现存储的水平扩展，我们需要将数据分散在多台机器上。这里提到的数据分散在多台机器上和 Raft 的数据复制不是一个概念，在这一节我们先忘记 Raft，假设所有的数据都只有一个副本，这样更容易理解。
对于一个 KV 系统，将数据分散在多台机器上有两种比较典型的方案：一种是按照 Key 做 Hash，根据 Hash 值选择对应的存储节点；另一种是分 Range，某一段连续的 Key 都保存在一个存储节点上。TiKV 选择了第二种方式，将整个 Key-Value 空间分成很多段，每一段是一系列连续的 Key，我们将每一段叫做一个 Region ，并且我们会尽量保持每个 Region 中保存的数据不超过一定的大小(这个大小可以配置，目前默认是 96mb)。每一个 Region 都可以用 StartKey 到 EndKey 这样一个左闭右开区间来描述。
注意，这里的 Region 还是和 SQL 中的表没什么关系！ 请各位继续忘记 SQL，只谈 KV。 将数据划分成 Region 后，我们将会做 两件重要的事情 ：
- 以 Region 为单位，将数据分散在集群中所有的节点上，并且尽量保证每个节点上服务的 Region 数量差不多
- 以 Region 为单位做 Raft 的复制和成员管理
这两点非常重要，我们一点一点来说。
先看第一点，数据按照 Key 切分成很多 Region，每个 Region 的数据只会保存在一个节点上面。我们的系统会有一个组件来负责将 Region 尽可能均匀的散布在集群中所有的节点上，这样一方面实现了存储容量的水平扩展（增加新的结点后，会自动将其他节点上的 Region 调度过来），另一方面也实现了负载均衡（不会出现某个节点有很多数据，其他节点上没什么数据的情况）。同时为了保证上层客户端能够访问所需要的数据，我们的系统中也会有一个组件记录 Region 在节点上面的分布情况，也就是通过任意一个 Key 就能查询到这个 Key 在哪个 Region 中，以及这个 Region 目前在哪个节点上。至于是哪个组件负责这两项工作，会在后续介绍。
对于第二点，TiKV 是以 Region 为单位做数据的复制，也就是一个 Region 的数据会保存多个副本，我们将每一个副本叫做一个 Replica。Replica 之间是通过 Raft 来保持数据的一致（终于提到了 Raft），一个 Region 的多个 Replica 会保存在不同的节点上，构成一个 Raft Group。其中一个 Replica 会作为这个 Group 的 Leader，其他的 Replica 作为 Follower。所有的读和写都是通过 Leader 进行，再由 Leader 复制给 Follower。 大家理解了 Region 之后，应该可以理解下面这张图：
我们以 Region 为单位做数据的分散和复制，就有了一个分布式的具备一定容灾能力的 KeyValue 系统，不用再担心数据存不下，或者是磁盘故障丢失数据的问题。