??AppBoxFuture的存储引擎依赖Raft一致性协议来保证各个分区副本的一致性，如果不处理Raft日志将不断增长，因此需要特定的机制（定期或每处理一定数量的日志）来回收那些无用的日志数据。通过学习Raft协议内的Log Compaction，并参考TiKV等实现，作者初步实现了分区快照与日志截断回收功能。
一、快照流程：
??每个分区对应一个Raft组，由不同的Raft节点分布在集群的不同机器上，每个RaftNode都在循环处理Ready（如下图所示）:
在达到快照创建条件时（上图步骤6），即满足一定周期（如6小时）且期间应用的已递交日志数量达到阈值（如10000条），RaftNode通知对应的状态机创建快照，这里主要是利用RocksDB的Snapshot及SstFileWriter将当前分区所涉及的KV数据写入相应的sst文件内。在状态机创建快照成功后，RaftNode通知对应的RaftStorage截断并回收日志，由于目前Raft日志同样使用RocksDB存储，所以可以利用RocksDB的DeleteRange功能批量删除无用的日志。
如果同一Raft组内的某一节点所在的机器Down机了较长的时间，在此期间此组内的Leader达到快照条件创建了快照并回收了日志。之后Down掉的机器重新启动，Follower与Leader通信后要求追加Down机期间的日志，但Leader快照前的日志已删除，Leader会发送Raft快照给Follower，这里需要注意的是Leader先发送状态机创建的各个sst文件，都发送完了再发送RaftSnapshot消息。
Follower在收到快照消息时（上图步骤3），先清理当前分区所涉及的所有旧数据，然后通知对应的状态机恢复快照数据，这里主要是利用RocksDB的IngestExternalFile将各个sst文件快速导入存储内。
创建与接收的快照文件目前存储在运行时snapshot目录内。
二、简单测试：
1. 启动集群并新建测试用实体模型
参考前篇“告别单体架构，迎接分布式时代”启动一个新集群，并且登录至IDE创建新实体。
2. 关闭集群某一节点模拟Down机
直接Control+C关闭某一节点。
3. 新建一个服务插入5000条记录
在IDE内新建服务用于插入5000条记录（用于触发快照条件），调用此服务后可看到控制台输出如下图所示的创建快照日志。
4. 重新启动Down机节点
通过如下命令重启Down机节点，可看到控制台输出如下图所示的恢复快照日志。
sudo ./appbox5. 验证Down机节点快照恢复
通过tools/dbscan工具查看快照数据是否已恢复。
tools/dbscan --db=data(数据所在目录) --cf=TableCF --take=10000 --prefix=000020017000dbscan的参数--prefix=十六进制字串， 可以只匹配相同前缀的KV记录
三、本篇小结：
??本篇介绍了Raft快照及日志截断回收的流程及相应的测试，GitHub上的运行时已更新可供测试。作者单独开发AppBoxFuture到十月一日就整一年了，期间曾多次想放弃，好在顶着巨大的压力总算解决了这最后一个技术难点，到此基本上原型验证是没有大问题了，下一步的重点是完善必要功能、稳定性及性能优化，并且考虑是开源该项目还是商业化运作。