Memahami Distributed Consensus: Fondasi Keterandalan Sistem Terdistribusi (Studi Kasus Algoritma Raft)

1. Pendahuluan

Bayangkan Anda sedang membangun aplikasi web modern yang super sibuk. Aplikasi Anda tidak hanya berjalan di satu server, tapi di puluhan, bahkan ratusan server yang saling berkomunikasi. Database Anda direplikasi, message queue Anda tersebar, dan microservices Anda bekerja secara independen. Di dunia yang terdistribusi ini, bagaimana kita memastikan semua bagian sistem “sepakat” tentang satu hal, bahkan ketika ada server yang mati, jaringan putus, atau pesan hilang?

Inilah inti dari Distributed Consensus (Konsensus Terdistribusi). Ini adalah salah satu tantangan paling fundamental dan kompleks dalam membangun sistem terdistribusi yang andal dan tangguh. Tanpa konsensus, sistem Anda bisa berakhir dengan data yang tidak konsisten, keputusan yang salah, atau bahkan kegagalan total.

Artikel ini akan membawa Anda menyelami dunia konsensus terdistribusi. Kita akan memahami mengapa ini begitu penting, tantangan apa saja yang ada, dan kemudian kita akan mengupas tuntas salah satu algoritma konsensus paling populer dan mudah dipahami: Algoritma Raft. Bersiaplah untuk memahami fondasi di balik banyak sistem terdistribusi yang Anda gunakan sehari-hari!

2. Apa Itu Distributed Consensus?

Secara sederhana, distributed consensus adalah proses di mana beberapa node (server) dalam sistem terdistribusi mencapai kesepakatan mengenai satu nilai atau urutan peristiwa, meskipun ada kegagalan pada sebagian node atau jaringan.

📌 Contoh Sederhana: Bayangkan Anda memiliki tiga server (A, B, C) yang perlu memutuskan siapa yang akan menjadi “leader” untuk memproses semua transaksi penting. Jika server A menganggap dirinya leader, server B menganggap server C leader, dan server C menganggap server A leader, maka kekacauan akan terjadi. Konsensus memastikan bahwa semua server sepakat, misalnya, “Server A adalah leader”.

Konsensus ini krusial untuk:

Replikasi Data: Memastikan bahwa semua replika database memiliki data yang sama.
Pemilihan Leader: Menentukan node mana yang bertanggung jawab untuk tugas-tugas tertentu (misalnya, leader dalam Kafka, primary dalam database).
Manajemen Konfigurasi: Memastikan semua node menggunakan konfigurasi aplikasi yang sama.
Distributed Locking: Mengunci sumber daya bersama secara terdistribusi.

Tujuan utamanya adalah menjaga konsistensi dan ketersediaan data atau keputusan di seluruh sistem, bahkan di tengah ketidakpastian.

3. Mengapa Konsensus Itu Sulit? Tantangan di Dunia Terdistribusi

Mencapai kesepakatan di dunia terdistribusi jauh lebih sulit daripada di satu server. Ini karena beberapa tantangan inheren:

Kegagalan Node (Node Failures): Server bisa mati mendadak, crash, atau mengalami restart. Bagaimana node lain tahu apakah server tersebut hanya lambat atau sudah benar-benar mati?
Kegagalan Jaringan (Network Partitions): Jaringan bisa terputus. Dua kelompok server mungkin tidak bisa saling berkomunikasi. Dalam kondisi ini, mereka bisa saja membuat keputusan yang berbeda karena tidak bisa melihat satu sama lain. Inilah yang sering disebut “split-brain”.
Waktu (Timing Issues): Pesan bisa terlambat, terduplikasi, atau bahkan tidak sampai sama sekali. Tidak ada jam global yang sinkron sempurna di semua server.
Ketidakpastian (Uncertainty): Setiap node hanya memiliki pandangan parsial tentang keadaan sistem secara keseluruhan. Mereka tidak pernah memiliki gambaran lengkap dan real-time tentang apa yang terjadi di node lain.

💡 Analogi: Bayangkan Anda dan teman-teman Anda (node) sedang mencoba memutuskan makan malam di restoran mana (nilai konsensus) melalui grup chat yang kadang-kadang pesannya telat, kadang hilang, dan kadang ada teman yang tiba-tiba offline. Sulit, bukan? Apalagi jika Anda harus membuat keputusan yang sama persis dan tidak boleh ada perbedaan.

Tantangan-tantangan ini membuat perancangan algoritma konsensus menjadi area penelitian yang intens. Algoritma seperti Paxos dan Raft dirancang untuk mengatasi masalah ini dan memberikan jaminan keamanan serta konsistensi.

4. Algoritma Raft: Konsensus yang Lebih Mudah Dipahami

Paxos adalah algoritma konsensus pertama yang terbukti benar, namun terkenal sangat sulit dipahami dan diimplementasikan. Untuk mengatasi ini, Diego Ongaro dan John Ousterhout mengembangkan Raft pada tahun 2013 dengan tujuan utama: understandability (kemudahan pemahaman).

Raft mencapai konsensus dengan cara mereplikasi log secara konsisten di seluruh klaster. Mari kita bedah komponen utamanya:

Peran dalam Raft

Setiap node dalam klaster Raft bisa berada dalam salah satu dari tiga peran:

Leader: Satu-satunya node yang menerima request dari klien, mereplikasi log ke follower, dan memberi tahu kapan sebuah entri log sudah dianggap aman (committed).
Follower: Node pasif yang hanya merespons request dari leader atau candidate. Jika follower tidak mendengar dari leader untuk waktu tertentu (election timeout), ia bisa menjadi candidate.
Candidate: Node yang sedang mencalonkan diri sebagai leader. Ia meminta suara dari node lain.

Term (Epoch)

Raft membagi waktu menjadi term yang berurutan dan diberi nomor. Setiap term dimulai dengan election (pemilihan leader). Jika candidate memenangkan election, ia akan menjadi leader untuk term tersebut. Nomor term ini sangat penting untuk mengidentifikasi informasi yang outdated dan memastikan konsistensi.

Log Replication

Ini adalah inti dari Raft. Semua perubahan state (misalnya, perintah untuk menyimpan data) direpresentasikan sebagai entri di sebuah log yang berurutan.

Klien mengirim request ke leader.
Leader menambahkan perintah ke log lokalnya sebagai entri yang belum di-commit.
Leader mengirimkan entri log ini ke semua follower melalui RPC (Remote Procedure Call) AppendEntries.
Setelah mayoritas follower berhasil mereplikasi entri log ini (dan mengirim balasan ke leader), leader menandai entri tersebut sebagai committed dan menerapkannya ke state machine lokalnya.
Leader kemudian memberi tahu follower bahwa entri tersebut sudah di-commit, dan follower juga menerapkannya.

✅ Keamanan Log: Raft menjamin bahwa jika sebuah entri log telah di-commit, maka entri tersebut akan tetap ada dan tidak akan pernah di-overwrite atau diubah oleh leader lain di term mendatang.

Pemilihan Leader (Leader Election)

Ketika leader saat ini gagal atau follower tidak mendengar heartbeat dari leader selama election timeout, proses pemilihan leader baru akan dimulai:

Follower yang timeout berubah menjadi Candidate.
Candidate tersebut menaikkan nomor term lokalnya dan memberikan suara untuk dirinya sendiri.
Ia mengirimkan request RequestVote ke semua node lain.
Node lain akan memberikan suara kepada candidate pertama yang mereka terima request-nya untuk term tersebut, dengan syarat log candidate tersebut setidaknya sama up-to-date-nya dengan log mereka sendiri.
Jika candidate menerima suara dari mayoritas node (misalnya, 3 dari 5 node), ia menjadi Leader untuk term tersebut.
Leader baru segera mulai mengirimkan AppendEntries heartbeat ke semua follower untuk membangun otoritasnya dan mencegah election baru.

⚠️ Split-Brain: Jika ada dua candidate yang mendapatkan jumlah suara yang sama (misalnya, 2 dari 5), tidak ada leader yang terpilih. Dalam kasus ini, mereka akan menunggu election timeout baru (dengan sedikit random delay untuk mengurangi kemungkinan tie lagi) dan memulai election lagi.

Keamanan (Safety)

Raft memberikan jaminan keamanan yang kuat, bahkan di tengah kegagalan:

Election Safety: Paling banyak satu leader yang bisa dipilih dalam satu term.
Leader Append-Only: Leader tidak pernah menimpa atau menghapus entri di log-nya sendiri; ia hanya bisa menambah entri baru.
Log Matching: Jika dua log memiliki entri yang sama pada indeks dan term tertentu, maka mereka identik di semua entri sebelumnya hingga indeks tersebut.
Commit Safety: Jika sebuah entri di-commit pada term tertentu, maka semua leader yang terpilih di term setelahnya harus memiliki entri tersebut.

Algoritma Raft dirancang agar lebih mudah diaudit dan dipahami, menjadikannya pilihan populer untuk implementasi konsensus.

5. Raft dalam Praktik: Di Mana Kita Menemukannya?

Algoritma Raft (atau variannya) menjadi fondasi bagi banyak sistem terdistribusi populer yang Anda gunakan atau mungkin implementasikan:

etcd: Penyimpanan kunci-nilai terdistribusi yang digunakan sebagai penyimpanan konfigurasi untuk Kubernetes. etcd menggunakan Raft untuk mereplikasi log transaksinya dan memastikan konsistensi.
Consul: Alat untuk service discovery, konfigurasi terdistribusi, dan orchestration dari HashiCorp. Consul juga menggunakan Raft untuk konsensus.
Kubernetes: Meskipun Kubernetes tidak menggunakan Raft secara langsung untuk semua operasinya, komponen seperti kube-apiserver sangat bergantung pada etcd sebagai backing store untuk semua data konfigurasi klaster. Jadi, secara tidak langsung, Raft berperan penting dalam menjaga state Kubernetes.
TiKV: Sistem penyimpanan kunci-nilai terdistribusi yang digunakan oleh database NewSQL seperti TiDB. TiKV mengimplementasikan Raft untuk replikasi data dan konsensus.
OpenSearch (sebelumnya Elasticsearch): Untuk pemilihan master node dan manajemen metadata klaster, sistem seperti OpenSearch memiliki mekanisme yang mirip dengan konsensus untuk memastikan semua node sepakat siapa master yang aktif.

Memahami Raft membantu Anda mengapresiasi tingkat ketahanan dan konsistensi yang ditawarkan oleh sistem-sistem ini. Ketika Anda melihat klaster etcd atau Consul, Anda tahu bahwa di baliknya ada Raft yang bekerja keras untuk memastikan semuanya tetap sinkron.

6. Tips Membangun Sistem yang Menggunakan Konsensus

Jika Anda berinteraksi dengan sistem yang mengandalkan konsensus (atau bahkan berniat membangunnya sendiri), berikut beberapa tips praktis:

Pahami Konsep Quorum: Banyak algoritma konsensus membutuhkan mayoritas node (quorum) untuk membuat keputusan atau commit data. Ini berarti, jika Anda memiliki 5 node, Anda membutuhkan setidaknya 3 node yang sehat dan saling berkomunikasi untuk sistem bisa berfungsi.
- Implikasi: Selalu rancang klaster Anda dengan jumlah node ganjil (misalnya, 3, 5, 7) untuk quorum yang lebih efisien dan jelas. Klaster 2 node hanya bisa menoleransi 0 kegagalan, sedangkan klaster 3 node bisa menoleransi 1 kegagalan.
Monitor Kesehatan Klaster: Selalu awasi metrik penting seperti jumlah leader election, latensi replikasi log, dan kesehatan node secara keseluruhan. Peningkatan leader election yang tidak wajar bisa menjadi indikasi masalah jaringan atau node.
Pentingnya Jaringan yang Stabil: Konsensus sangat sensitif terhadap latensi dan kegagalan jaringan. Pastikan infrastruktur jaringan Anda seandal mungkin.
Uji Skenario Kegagalan: Jangan hanya menguji ketika semuanya berjalan lancar. Uji bagaimana sistem Anda berperilaku ketika leader mati, ketika ada network partition, atau ketika beberapa follower gagal. Inilah esensi dari Chaos Engineering.
Baca Dokumentasi: Sistem yang menggunakan Raft biasanya memiliki dokumentasi yang menjelaskan bagaimana mereka mengimplementasikan dan mengkonfigurasi Raft. Pahami detail spesifik implementasi mereka.

Memahami konsensus tidak hanya tentang algoritma, tetapi juga tentang bagaimana mengoperasikan dan mengelola sistem yang dibangun di atasnya.

Kesimpulan

Distributed Consensus adalah pilar fundamental dalam membangun sistem terdistribusi yang andal, konsisten, dan tangguh. Meskipun konsepnya kompleks, algoritma seperti Raft telah membuat upaya mencapai kesepakatan di tengah kekacauan menjadi lebih mudah diakses dan dipahami.

Kita telah melihat bagaimana Raft dengan perannya (Leader, Follower, Candidate), term, dan mekanisme replikasi log yang cerdas, mampu memastikan bahwa setiap node sepakat pada satu versi kebenaran, bahkan ketika kegagalan menghantui. Dengan memahami fondasi ini, Anda tidak hanya menjadi developer yang lebih baik, tetapi juga lebih mampu merancang dan mengoperasikan aplikasi di dunia yang serba terdistribusi ini.

Jadi, lain kali Anda berinteraksi dengan Kubernetes, etcd, atau sistem terdistribusi lainnya, ingatlah bahwa ada algoritma konsensus seperti Raft yang bekerja tanpa lelah di belakang layar, menjaga semuanya tetap sinkron dan andal.