1.Consensus一致性的理解
1）它是指多个服务器在状态达成一致，但是在一个分布式系统中，因为各种意外可能，有的服务器可能会崩溃或变得不可靠，它就不能和其他服务器达成一致状态。这样就需要一种Consensus协议，一致性协议是为了确保容错性，也就是即使系统中有一两个服务器当机，也不会影响其处理过程。
2）Paxos和Raft都是为了实现Consensus一致性这个目标，这个过程如同选举一样，参选者需要说服大多数选民(服务器)投票给他，一旦选定后就跟随其操作。Paxos和Raft的区别在于选举的具体过程不同。
3）Paxos难于理解，更难以实现，但是Raft是一个为真实世界应用建立的协议，主要注重协议的落地性和可理解性。
4）为了以容错方式达成一致，我们不可能要求所有服务器100%都达成一致状态，只要超过半数的大多数服务器达成一致就可以了，假设有N台服务器，N/2 +1 就超过半数，代表大多数了
2.在一个Raft协议中任何时候服务器都能扮演这三类角色：
leader 领导者：处理所有客户端交互，日志复制等，一般一次只有一个Leader.
follower 群众 ：类似选民，完全被动
Candidate 候选人：类似Proposer律师，可以被选为一个新的领导人
选举简单流程：
刚开始没有领袖，所有集群中的参与者都是群众，那么首先开启一轮大选，在大选期间所有群众都能参与竞选，这时所有群众的角色就变成了候选人，民主投票选出领袖后就开始了这届领袖的任期，然后选举结束，所有除领袖的候选人又变回群众角色服从领袖领导。
3.leader选举过程
1）每个节点均有一个竞选超时时间（150~300ms随机）
2）一个最小的 Raft 民主集群需要三个参与者，这样才可能投出多数票。初始状态 ABC 都是 Follower，然后发起选举这时有三种可能情形发生。
3）下图中前二种都能选出 Leader
4）第三种则表明本轮投票无效（Split Votes），每方都投给了自己，结果没有任何一方获得多数票。之后每个参与方随机休息一阵（Election Timeout）重新发起投票直到一方获得多数票。这里的关键就是随机 timeout，最先从 timeout 中恢复发起投票的一方向还在 timeout 中的另外两方请求投票，这时它们就只能投给对方了，很快达成一致。
选出 Leader 后，Leader 通过定期向所有 Follower 发送心跳信息维持其统治。若 Follower 一段时间未收到 Leader 的心跳则认为 Leader 可能已经挂了再次发起选主过程。
5）还有第四种情况：
Splite Vote是因为如果同时有两个或者多个候选人向大家邀票，这时通过类似加时赛来解决，两个候选者在一段timeout比如300ms互相不服气的等待以后，因为双方得到的票数是一样的，一半对一半，那么在300ms以后，再由这两个候选者发出邀票，这时同时的概率大大降低，那么首先发出邀票的的候选者得到了大多数同意，成为领导者Leader，而另外一个候选者后来发出邀票时，那些Follower选民已经投票给第一个候选者，不能再投票给它，它就成为落选者了，最后这个落选者也成为普通Follower一员了。
4.日志复制
日志复制，是指主节点将每次操作形成日志条目，并持久化到本地磁盘，然后通过网络IO发送给其他节点。日志中存在四个位置，type【只有两种状态，一种是0表示Normal，1表示ConfChange（ConfChange表示 Etcd 本身的配置变更同步，比如有新的节点加入等），日志的逻辑时钟(TERM)和日志编号(INDEX)还有data数据部分。其他节点根据日志的逻辑时钟(TERM)和日志编号(INDEX)来判断是否将该日志记录持久化到本地。当主节点收到包括自己在内超过半数节点成功返回，那么认为该日志是可提交的(committed），并将日志输入到状态机，将结果返回给客户端。
这里需要注意的是，每次选主都会形成一个唯一的TERM编号，相当于逻辑时钟。每一条日志都有全局唯一的编号。
主节点通过网络IO向其他节点追加日志。若某节点收到日志追加的消息，首先判断该日志的TERM是否过期，以及该日志条目的INDEX是否比当前以及提交的日志的INDEX跟早。若已过期，或者比提交的日志更早，那么就拒绝追加，并返回该节点当前的已提交的日志的编号。否则，将日志追加，并返回成功。
当主节点收到其他节点关于日志追加的回复后，若发现有拒绝，则根据该节点返回的已提交日志编号，发生其编号下一条日志。
主节点像其他节点同步日志，还作了拥塞控制。具体地说，主节点发现日志复制的目标节点拒绝了某次日志追加消息，将进入日志探测阶段，一条一条发送日志，直到目标节点接受日志，然后进入快速复制阶段，可进行批量日志追加。
raft协议本身不关心应用数据。按照日志复制的逻辑，我们可以看到，集群中慢节点不影响整个集群的性能。另外一个特点是，数据只从主节点复制到Follower节点，这样大大简化了逻辑流程。
5.leader节点对一致性的影响（安全性）
Raft 协议强依赖 Leader 节点的可用性来确保集群数据的一致性。数据的流向只能从 Leader 节点向 Follower 节点转移。当 Client 向集群 Leader 节点提交数据后，Leader 节点接收到的数据处于未提交状态（Uncommitted），接着 Leader 节点会并发向所有 Follower 节点复制数据并等待接收响应，确保至少集群中超过半数节点已接收到数据后再向 Client 确认数据已接收。一旦向 Client 发出数据接收 Ack 响应后，表明此时数据状态进入已提交（Committed），Leader 节点再向 Follower 节点发通知告知该数据状态已提交。
6.但是在这个过程中的任何时候都会出现leader挂掉的情况，一致性该怎样保持？
1)数据到达leader节点之前（这个阶段 Leader 挂掉不影响一致性，不多说）：
2）数据到达 Leader 节点，但未复制到 Follower 节点
这个阶段 Leader 挂掉，数据属于未提交状态，Client 不会收到 Ack 会认为超时失败可安全发起重试。Follower 节点上没有该数据，重新选主后 Client 重试重新提交可成功。原来的 Leader 节点恢复后作为 Follower 加入集群重新从当前任期的新 Leader 处同步数据，强制保持和 Leader 数据一致。
3） 数据到达 Leader 节点，成功复制到 Follower 所有节点，但还未向 Leader 响应接收、
这个阶段 Leader 挂掉，虽然数据在 Follower 节点处于未提交状态（Uncommitted）但保持一致，重新选出 Leader 后可完成数据提交，此时 Client 由于不知到底提交成功没有，可重试提交。针对这种情况 Raft 要求 RPC 请求实现幂等性，也就是要实现内部去重机制。
4）数据到达 Leader 节点，成功复制到 Follower 部分节点，但还未向 Leader 响应接收
这个阶段 Leader 挂掉，数据在 Follower 节点处于未提交状态（Uncommitted）且不一致，Raft 协议要求投票只能投给拥有最新数据的节点。所以拥有最新数据的节点会被选为 Leader 再强制同步数据到 Follower，数据不会丢失并最终一致
5）数据到达 Leader 节点，成功复制到 Follower 所有或多数节点，数据在 Leader 处于已提交状态，但在 Follower 处于未提交状态，这个阶段 Leader 挂掉，重新选出新 Leader 后的处理流程和阶段 3 一样。
6）数据到达 Leader 节点，成功复制到 Follower 所有或多数节点，数据在所有节点都处于已提交状态，但还未响应 Client。这个阶段 Leader 挂掉，Cluster 内部数据其实已经是一致的，Client 重复重试基于幂等策略对一致性无影响
7） 网络分区导致的脑裂情况，出现双 Leader
网络分区将原先的 Leader 节点和 Follower 节点分隔开，Follower 收不到 Leader 的心跳将发起选举产生新的 Leader。这时就产生了双 Leader，原先的 Leader 独自在一个区，向它提交数据不可能复制到多数节点所以永远提交不成功。向新的 Leader 提交数据可以提交成功，网络恢复后旧的 Leader 发现集群中有更新任期（Term）的新 Leader 则自动降级为 Follower 并从新 Leader 处同步数据达成集群数据一致。
