简介
dledger是openmessaging的一个组件， raft算法实现，用于分布式日志，本系列分析dledger如何实现raft概念，以及dledger在rocketmq的应用
本系列使用dledger v0.40
本文分析dledger的心跳
关键词
Raft
Openmessaging
心跳/选主
参考资料
In Search of an Understandable Consensus Algorithm raft论文简版
心跳
选主是dledger的关键特性，主节点承担处理Client请求，复制日志到跟随者节点，dledger通过心跳发起选举。
关键属性
本节介绍关键属性，为下面分析准备
- term 任期/轮次
任期: 新的选举开始到下一个选举开始，左闭右开的时间区间，包括选举期和工作期两部分
轮次：任期内选举的轮次，任期内可多轮不提升term选举
- needIncreaseTermImmediately
需要立即增加term的设置，只提升任期，但不对其他节点发起投票请求，用于term落后的节点
- nextTimeToRequestVote
下次请求投票时间
System.currentTimeMillis() + minVoteIntervalMs + random.nextInt(maxVoteIntervalMs - minVoteIntervalMs)
dledger根据情况有不同的设定，下次发起选举时间的差异正是选举的关键
- currVotedFor
本节点投票给谁了，该值提升term时设置为null；该值设置地方只有一处，处理投票handlerVote，即，不提升term节点，投票给谁不会改变
- currTerm
节点当前所处任期
- ledgerEndTerm/ledgerEndIndex
已写入日志的term；已写入日志的索引
两个数据是节点成为leader的关键数据，作为leader已写入日志的term/已写入日志的索引越多越好
状态维护
上图节点状态维护模型
ShutdownAbleThread 线程提供定时执行工作；等待执行两个特性
StateMaintainer 继承ShutdownAbleThread， 获得定时执行能力，定时执行维护状态的工作，维护工作分领导者，追随者，候选者
心跳
领导者通过状态维护线程定时发送心跳到其他节点(不发给自己)，检测健康度。领导者收到心跳返回，统计，设置下一步动作准备。
心跳是选举的源头，跟随者记录心跳时间，跟随者状态维护线程检查收到心跳时间间隔，若超时转为候选者发起选举。
发送心跳
领导者定时发送心跳
1 准备和初始化统计量
2 发送心跳
2.1 跳过自身，心跳请求不发给自己
处理心跳
其他非leader节点接收心跳请求，处理
1 leader不在集群成员名单
dledger目前没有集群成员管理，实际不会出现
2 leader收到自己发来的心跳请求
这个在后面问题一章分析
-----------------------------------------分割线------------------------------------------
3 term检查
3.1 leader的term落后于本节点
3.2 term一致，leader是心跳发送者，正常
-----------------------------------------分割线------------------------------------------
4 同样是term检查，需要改变状态，加上线程锁
4.1 leader的term落后于本节点，返回告诉发起阶段，你term落后了
4.2 term一致
4.2.1 leader空
可能是term落后的节点，提升了term，又或是刚启动，设置leader，便可正常工作
4.2.2 leader是发起心跳节点，正常
4.2.3 leader不是发起节点，不一致
出现脑裂，然后网络正常，处理方法参看部署下一步行动
4.3 本节点term落后了
提升term，不需要发起投票
统计心跳返回结果
领导者心跳返回统计，为下一步行动准备
2.2 异步统计
2.2.1 节点存活记录，目前没有使用，应该是预留给集群成员管理
2.2.2 提前结束，2个条件
1) 正常返回数过半
对leader来说，最关心的是正常返回节点数量过半，这样就可以维持任期有效，因此，只要过半可以“下班”，多一个两个无关紧要
2) 正常返回数+term落后节点数过半
心跳最重要任务就是探测集群是否有效，同时，节点term落后，给予机会调整，这样保证集群的稳定性，不要急于发起选举，说到底，集群最重要的是正常工作，此时落后的节点正提升term，只要这些节点正常，正常节点就过半
2.2.3 总数累计
总数达到allNum.get() == memberState.peerSize()，所有心跳请求返回(包括连接不上)，退出
* memberState.peerSize() 实为 memberState.peerSize()+1-1，peerSize从0开始，数量需+1，排除自己，数量-1
部署下一步心跳行动
领导者统计完成，依据统计结果部署下一步行动
3 等待
这里等待有两处，一个是latch，一个是线程sleep
我不确定，但我理解， latch可以提前退出，线程sleep时间固定，固定的这段时间是为了notReady退出条件的情况，那时notReady节点正提升term，故而留点时间，提升term完成，接收心跳检测，便可成为正常节点
4 统计完毕，部署下一步的行动
4.1 本节点term落后了，自身是leader，需立即重新选举
4.2 集群有效性
心跳最重要任务就是探测集群是否有效，同时，有些节点term落后，给予机会调整，保证集群的稳定性，不要急于发起选举
4.2.1 正常节点过半，心跳检测完成
4.2.2 有效节点过半
notReady节点此时提升term，立刻心跳，term赶上可正常工作，参看处理心跳4.2，上面3
4.2.3 leader不一致
单单是一个节点的leader不一致，不用立刻发起选举，但到这里，
memberState.isQuorum(succNum.get() + notReadyNum.get())=false，意味着过半的节点没通讯上，很可能是脑裂，而且自己处于小数一边，需立刻选举
4.2.4 到这里，过半节点没通讯上，心跳检测失败
跟随者(follower)
跟随者检测心跳接收时间间隔，若超过最大心跳接收时间间隔，转为候选者角色发起选举，这里有个小心思，体现细节，
问题
选举未分析出来的点
