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Raft协议是一种分布式一致性协议，相对Paxos协议，他更好理解，下面我们来全面分析一下他的执行原理。
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分布式一致性
首先从一个简单例子入手，假设有个单节点系统（假设这个单点系统是个数据库系统），从客户端写入一个新值到服务器节点，如下图所示
正所谓一人吃跑，全家不饿，很明显，只要成功写入一个节点就行了，在单一节点上实现一致性是如此简单。
但话说回来，在企业级生产环境下单点部署几点几乎不可能，如何在多节点系统下保持一致性呢？这就是我们需要讨论的话题——分布式一致性。
Raft协议概述
Raft是分布式一致性的实现协议，我们先从更高层次大概了解一下他大概是如何工作的（在本文后面部分再深入剖析工作细节，比如选主过程、日志复制）。
一个节点有3种状态：
- Follower state.
- Candidate state.
- Leader state.
一开始，所有节点都是Follower状态，我们认为这些处于Follower状态的节点叫Follower（追随者）,如下图所示：
当所有的Follower都无法感知到leader存在时，这是他们会变成一个candidate（参选者），candidate可以向其他节点发起投票，其他节点反馈投票结果，即是同意还是驳回，如果此次投票获得了大部分节点的同意，则candidate成为了新的leader，这个过程就叫Leader Election（Leader选举），如下图所示
Leader选出来之后，任何改变都需要通过Leader来传达，做法是：每一次变更都会作为一个entry加入到Leader节点日志中，这时entry的状态是未提交状态（uncommitted），所以这并不会改变节点的当前值。为了能够提交entry，首先需要做的是将entry复制到所有Follower节点，然后leader开始等待直到大部分节点都写入成功了entry为止，最后leader 提交entry，节点值发生变更，并通知所有Follower entry is committed，最后所有节点都达到了一致的状态，这个过程叫做日志复制。整个过程如下：
Leader选举过程
Raft协议种存在两个超时设置用来控制选举过程，第一个超时设置是选举超时（election timeout），选举超时用来设置一个节点从Follower变成一个candidate所需要等待的时间，这个等待时间控制在150ms到300ms之间，这个等待时间是随机的，随机是为了尽量避免产生多个candidate，给选主过程制造麻烦。candidate产生如下图所示
当3个节点都设置election timeout时，节点a跑得比其他其他节点快些成为第一个candidate，并开始发起第一轮选举。节点首先给自己先投一票，然后向其他节点发送Request Vote消息。
如果其他节点收到消息后发现并没有进行过此次投票，则他就会为candidate进行一次投票并重置election timeout，一旦candidate获得了大多数选票（大多数保证每一轮选举只有一个candidate会获胜），则他就会变成leader，如下图所示：
节点a成为leader后，会间隔指定时间发送Append Entries消息给他的Follower，间隔时间是由心跳超时控制的（heartbeat timeout，即第二种超时类型），fower收到消息后会重置等待时间，这样就能阻止Follower成为candidate。心跳检测过程如下:
这个过程会一直持续下去直到一个Follower停止接收heatbeats，并且成为candidate为止。
以上就是一个常规选主过程。
上文我们提到在Follower转变成candidate过程中会随机分配一个election timeout给每个节点，这样做可以尽量避免产生多个candidate，但并不能100%保证不出现2个candidate的情况。当出现了2个节点成为candidate，此时需要如何确保选主顺畅呢？
假设节点a、b、c同时成为candidate，并且各自发起了新一轮的选举，选举过程如下
从图中我们可以看到，a节点获取了2张选票，比其他candidate多，但很可惜，由于仍没有满足大多数原则（vote count需>= 4/2 +1），此论选举失败，在休眠一段时间后，节点会再次重试从Follower -> candidate -> leader的选举过程，直到产生Leader为止。
日志复制
一旦我们选出了主，那么主就有责任将系统发生的所有变更复制到所有节点。主会使用和心跳相同的Append Entries消息用来复制。首先，客户端发起写入值变更，主会在下一个心跳到来时发送变更日志到Follower，当主收到大多数Follower确认后，提交变更entry，然后向客户端返回成功。这个过程正如我们在概述小节描述的一样。
set a = 5:
Raft牛逼之处在于网络分区（比如节点部署在不同机房，不同网段）下仍然可以确保节点数据一致。
假设有5个节点（abcde）组成的网络，ab位于一个机房，cde唯一一个机房，此时的leader是a节点。由于网络故障造成2个机房节点通信失败，位于一个机房的cde发现leader心跳不再了，则发起了选主过程，节点c获得了多数选票成为了新的Leader，此时5个节点同时存在2 Leader（老leade a节点，新leader c节点），如图所示：
接着，我们新增一个客户端节点，该节点尝试修改a的值为3，由于节点a无法与cde通信，在做日志复制时无法得到大多数的应答，那么这条entry将一直是uncommited状态。而另个客户端尝试修改节点c的值为8，由于他可以获得大多数的应答，所以这次操作entry可以正常提交。
现在网络故障恢复了，节点a和b都会广播心跳并携带，此时节点b发现了更高的election term，则自动将自己降级为follower，且a和b同时需要回滚他们为提交的entries，并且匹配new leader日志，如下图所示
好，差不多讲完了，觉得有收获麻烦点个赞，谢谢。
The end.
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