Raft是一种分布式一致性算法，相比于Paxos，它更容易理解和实现，效率也相当。Raft 将一致性的关键元素分成几部分，如leader选举、日志复制和安全性，实现了这几部分也就实现了一致性。

基础概念

1. 角色： 一个Raft集群由若干个节点组成，每个节点有三种角色：leader、follower、candidate

   • leader：表示主节点，由选举产生，在选举中获得超过集群节点数量一半选票的cadidate会成为leader。leader会定期向集群的其他节点发送心跳，以维持自己的leader地位。在处理客户端请求时，必须由leader进行处理（即使follower收到请求也要转发由leader处理），它会将日志数据同步给其他follower节点，并提交给状态机执行。
   • follower：普通的从节点，follower不会主动向leader发请求，只会被动地接收来自leader的请求。在选举时会响应candidate的投票请求。
   • candidate：只有在选举阶段存在，当follower一段时间收不到来自leader的心跳，就会发起选举，成为candidate。candidate会投票给自己，并请求其他节点投票给自己。

2. 任期
   任期是raft中的一个重要概念，它是时间轴上不重叠的一段段时间，每次发生选举时，就会进入新的任期。每个任期都有一个任期号，它是单调递增的。在选举、日志复制、安全性等问题的解决中会非常依赖这个任期号。

   
   
   任期

选举

1. 正常情况下，一个集群中有一个leader，其他节点都是follower，leader定期向follower发送心跳，节点的角色也一直能维持，任期一直保持。
2. 但特殊情况下，一个follower超时没有收到leader心跳，它会认为leader挂了，就会增加自己的任期号，然后向其他节点发起选举，表示竞选下一个任期的leader。此时它会遇到几种情况：
   2.1 如果它获得超过集群节点数量一半选票，它就会成为新任期的leader，并开始向其他节点发送心跳（为什么要超过一半，是为了保证在任何一个任期里都不可能产生超过一个leader。此外结合日志的提交，还能保证安全性，这个后面再说）
   2.2 如果选举超时它还没有获得超过一半的选票，它会结束这个任期的选举，成为下一个任期的candidate
   2.3 如果它收到其他candidate的选举请求：其他candidate选举的任期号比它所竞选的任期号大，它就会放弃选举，回退到follower角色；其他candidate选举的任期号小于等于它所竞选的任期号，则拒绝请求
   2.4 如果它收到leader的心跳：如果这个leader的任期号大于等于它所竞选的任期号，它就会放弃选举，回退到follower角色；如果这个leader的任期号小于它所竞选的任期号，则拒绝请求
3. leader只有在收到比自己任期号更大的leader发来的心跳时，才退位让贤，回退到follower角色

以上2.1是期望的情况，这样可以快速选出leader。2.4发生在其他节点赢得选举的情况。而2.2和2.3发生在超过一个节点成为candidate从而导致选票被瓜分的情况，这种情况我们希望它尽量不发生，因此有一个简单的解决方法，就是每个节点的超时时间不是常数而是一定范围的随机数。这样，follower在接收心跳时的超时有先后，就会有的节点率先成为candidate；即使发生了选票瓜分，也有candidate节点会率先选举超时从而进入新任期选举，把其他candidate挤掉，这样就可以尽量避免长时间选不出leader的情况。

角色的转变关系如下图所示

三种角色的关系与转变

日志复制

Raft算法是为了保证节点内部状态的最终一致性，每个节点内部都有一个状态机，而外部客户端的请求可以被看作是一系列的日志，每个节点的状态机只要执行相同的日志序列，最终就能达到一致的状态。所以状态一致性问题就转化为了日志的一致性问题。Raft算法是依赖leader来实现日志一致性同步的。

可以看到日志包含的数据类似下图：

日志复制

日志包含一个单调递增的序列号（log index）以及当前任期的任期号（term index）
每一条日志都是由某个任期的leader产生的，然后同步给follower。如果leader中有日志与follower不一致，leader会覆盖follower的日志，确保一致性。

因此它们必然有以下性质：

1. 如果两个节点中的两条日志，序列号和任期号一致，那么它们必然属于同一条日志，内容必然一致
2. 如果两个节点中的两条日志，序列号和任期号一致，那么它们之前的日志的顺序和内容也必然一致

性质1没有问题，性质2是因为leader在同步日志给follower的时候，必须找到相同的一条日志，然后再按顺序把之后的日志一一复制过去，由此可以保证日志都是完全一致的

例子：
正常情况下，leader不断产生日志，不断同步给follower，不会出现不一致的情况。
但是特殊情况下，比如网络问题，集群会反复进行选举，短期内产生多个任期，如下图所示

例子

此时的leader获得了任期8，需要再log index=11的地方写入一条数据，然后将它同步给followers。对于任意一个follower，leader会从log index=11的地方开始向前尝试，直到找到一条与自己log index和term index都一致的日志，然后强制将follower这个位置之后的日志都删除，把自己这个位置之后的日志复制过来，从而实现覆盖。

安全性

以上的逻辑保证了日志的最终一致性，但似乎不能保证状态机执行的一致性。比如说：一个follower在一段不可用状态期间，leader提交了若干的日志条目，然后这个follower被选举为leader并且用新的日志条目覆盖这些日志条目；结果，不同的状态机可能会执行不同的指令序列。

所以问题的关键就在于日志在什么时候被提交给状态机执行，且被执行过的日志是不是一定能确保在leader的日志序列中。这两个问题的答案是

1. 当leader成功将日志同步给超过集群节点数量一半的节点（包括自身）后，即可将该日志提交状态机执行
2. 通过在选举中增加限定条件：如果一个节点A收到节点B的投票请求，而A中的最新日志比B的最新日志还新，那A就拒绝投票给B。从而确保leader的日志序列中必须包含所有已经被提交的日志，这样即使将该leader的日志覆盖其他节点，也不会造成某条日志已经被提交执行了，却又被其他leader的日志覆盖了的情况

此处“新”的定义：如果任期号不一致，则任期号大的新；如果任期号一致，则日志序列号大的新。

下面用一个例子来解释，为什么这样就能保证安全性：

1. 一开始A节点为leader，其他节点都是follower，任期号为1。客户端向A发请求写入数据index=3时，A节点同步的时候与E、D的网络中断，只同步给了B、C，此时同步数为3超过了集群半数，因此index=3的数据可以被提交状态机执行了。

1

2.此时A节点发生了重启，假设E节点首先超时，变成candidate来竞选任期号2的任期。E、D会投票给E，但是A、B、C因为他们的最新日志比E新，所以不会投票给E，所以E一定无法当选leader。

2

由此可见，一条日志如果被提交，那么它必然已经被同步给了超过一半的节点，而那些没有被同步该日志的节点，永远无法获得超过一半的选票，也就无法成为leader。换句话说，能成为leader的节点必然包含了所有被提交了的日志记录。

所以成为leader的节点用自己的日志序列去覆盖其他节点永远是安全的。

综上，Raft算法巧妙地使用选举、日志复制和安全性保证，实现了分布式系统的最终一致性。

参考：

1. 分布式一致性算法：Raft 算法（论文翻译）地址：https://www.cnblogs.com/linbingdong/p/6442673.html
2. Raft 算法 地址：https://raft.github.io/raft.pdf