一、Raft 算法概述
当我们只有一个服务节点的情况下，是不存在节点共识的问题的，当存在多个不同服务节点时，才会引入分布式一致性的问题。
Raft 是一种实现分布式共识的协议。所谓共识，就是多个节点对某个事情达成一致的看法，即使是在部分节点故障、网络延时、网络分割的情况下。
主要应用场景：
- Redis Sentinel 的选举 Leader
- Etcd 主要是共享配置和服务发现，实现一致性使用了 Raft 算法
- 加密货币（比特币、区块链）的共识算法
主要解决什么问题？
分布式存储系统通常通过维护多个副本来提高系统的可用性，带来的代价就是分布式存储系统的核心问题之一：维护多个副本的数据一致性。
二、Raft 算法实现流程
为了提高理解性，Raft 将一致性算法分为了几个部分，包括领导选取（leader selection）、日志复制（log replication）、安全（safety），并且使用了更强的一致性来减少了必须需要考虑的状态。
本文通过一个小故事做示例，来便于大家快速理解。
2.1 Leader 选举
为了便于后期统一调配资源及管理需要，现需要从三名同学中选举出一名小组 Leader。
A 觉得自己有能力做好 Leader 职务，就向 B、C 说“来投票给我，我想当 Leader”，这时候 A 成了候选人，并为自己事先投了一票。
1）假如 B、C 之前都没有想过要自己当 Leader，那就说“好吧，投给你” → A 获得 3 张选票，当选 Leader
2）假如 B 之前想过自己当 Leader，B 投了自己一票 而 C 投了一票给 A → A 获得 2 张选票（3 人中已超过半数），当选 Leader
3）假如 B、C 都已经把票投给了自己 → A、B、C 各获得自己的一票，选举失败重新发起
4）假如 B 之前想过自己当 Leader，而且 C 已经把票投给了 B → B 获得 2 张选票（3 人中已超过半数），当选 Leader
Leader 选举示意
从以上选举流程可以发现，一个节点任一时刻肯定处于以下三状态之一：
- Leader（领导者）
- Follower（跟随者）
- Candidate（候选人）
这三个状态的转移过程如下图所示：
选举过程
第一步：Follower 成为 Candidate
如果 Follower 听不到 Leader 的意见，他们就可以成为 Candidate
第二步：候选人争取票
投自己一票，并发送投票请求到其他节点，节点收到请求后进行回应
第三步：等待其他节点回复
如果候选人得到了超半数的节点的投票（包含自己的一票），它就成为 Leader
如果候选人被告知 Leader 已产生，则自行切换为 Follower
一段时间内没有收到超半数投票，保持候选人状态，重新发起选举
第四步：候选人 赢得选举
新 Leader 会立刻给所有节点发消息，避免其他节点触发新的选举。
2.2 日志同步
在经过上述 2.1 的 Leader 选举之后，已经选定了小组 Leader，这里我们假定 A 已当选 Leader。可以承担一些对接方同学（称为 Client 端）提出的操作任务了。
规定每次需求对接，必须要经过小组 Leader 才可以。那员工提出操作请求，Leader 接收到后记录下来，同时向组内其他同学进行同步，直到其他同学都确认了此需求后 Leader 才会确认操作并同步执行结果到员工（Follower 节点）。
请求处理日志同步
Log Replication（日志复制）
经过 Leader 选举流程，产生了新的 Leader 节点，系统的所有变更都要通过 Leader 节点来实现。
第一步：Leader 追加日志项（append log entry）
系统的每个更改都作为一个 entry 添加到节点的日志中
第二步：Leader 并行发出 Append Entries RPC，并等待响应
Leader 会一直等到超半数节点都写入 entry，Leader 节点提交，然后 Leader 通知 Follower entry 已提交。
第三步：Leader 得到大多数回应，向状态机应用 entry
状态机：可理解为一个确定的应用程序，所谓确定是指只要是相同的输入，那么任何状态机都会计算出相同地输出。
第四步：Leader 回复 Client，同时通知 Follower 应用 log
目前集群已就系统状态达成了共识
log-based replicated state machine 示意图：
关于应用过程中的几个问题
Q1：假如 Client 请求访问到了 Follower 节点怎么办？
解答：Follower 节点会转发请求到 Leader 节点。
Q2：当 Leader 与 Follower 的日志不一致，需要如何处理？
解答：
1）Leader 通过强制 Followers 复制它的日志来处理日志的不一致，Followers 上的不一致的日志会被 Leader 的日志覆盖。
2）Leader 为了使 Followers 的日志同自己的一致，Leader 需要找到 Followers 同它的日志一致的地方，然后覆盖 Followers 在该位置之后的条目。
3）Leader 会从后往前试，每次 AppendEntries 失败后尝试前一个日志条目，直到成功找到每个 Follower 的日志一致位点，然后向后逐条覆盖 Followers 在该位置之后的条目。
2.3 安全性保障
为了保证团队运行的稳定，有几个默认的要求：
2.3.1 选举安全
即任一任期内最多一个 leader 被选出。假如系统中同时有多于一个 leader，被称之为脑裂（brain split），这会导致数据的覆盖丢失。
一个团队某个时期内仅允许存在一个 Leader（选举失败情况特殊情况除外），否则多个 Leader 同时处理需求发号施令，容易造成团队内步调不一致情况。
在 raft 中，两点保证了这个属性：
1）一个节点某一任期内最多只能投一票；
2）只有获得 majority 投票的节点才会成为 leader。
2.3.2 Log 匹配完整性
同一团队内两名同学假如目前手头负责的事务是一致的，那之前他们的工作记录应该也是一致的。即：相同的初始状态+相同的操作=相同的结束状态
Raft 日志同步结论：
1）如果不同日志中的两个条目有着相同的索引和任期号（term），则它们所存储的命令是相同的。
2）如果不同日志中的两个条目有着相同的索引和任期号（term），则它们之前的所有条目都是完全一样的。
2.3.3 leader 数据完整性
团队内后继的 leader，肯定应该知晓这个团队之前的工作内容，因为所有 Leader 任期内的工作记录是会做交接的。
如果一个 log entry 在某个任期被提交，那么这条 log 一定会出现在所有更高 term 的 leader 的日志里面。
Raft 日志覆盖规则：
1）一个日志被复制到 majority 节点才算 committed
2）一个节点得到 majority 的投票才能成为 leader，而节点 A 给节点 B 投票的其中一个前提是，B 的日志不能比 A 的日志旧。
三、总结
所有的算法实现原理，其实都是真实社会工作模式的影射，联系生活中的实际案例来理解复杂的一致性算法，可以让我们达到事半功倍的效果。
本文是让大家对 raft 协议有一个简单了解入门，如有兴趣去更深入了解，推荐给大家两个不错的链接：
1）Raft 可视化测试以及各语言版本实现的 Raft：https://raft.github.io/
2）Raft 算法-动画演示（很好的入门教程）：http://thesecretlivesofdata.com/raft/
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作者：架构精进之路，十年研发风雨路，大厂架构师，CSDN 博客专家，专注架构技术沉淀学习及分享，职业与认知升级，坚持分享接地气儿的干货文章，期待与你一起成长。
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