Raft

1. Consensus一致性

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。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. Raft算法

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。

在Raft中，任何时候一个服务器可以扮演下面角色之一：

1. Leader: 处理所有客户端交互，日志复制等，一般一次只有一个Leader.
2. Follower: 类似选民，完全被动
3. Candidate候选人: 类似Proposer律师，可以被选为一个新的领导人。

Raft阶段分为两个，

1. 首先是选举过程
2. 然后在选举出来的领导人带领进行正常操作，比如日志复制等。

（1）选举过程

• 所有节点初始状态都是Follower角色

• 超时时间内没有收到Leader的请求则转换为Candidate进行选举

• Candidate收到大多数节点的选票则转换为Leader；发现Leader或者收到更高任期的请求则转换为Follower

• Leader在收到更高任期的请求后转换为Follower

Splite Vote是因为如果同时有两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。

（2）日志复制

1. 假设Leader领导人已经选出，这时客户端发出增加一个日志的要求，比如日志是"sally"：

2. Leader要求Followe遵从他的指令，都将这个新的日志内容追加到他们各自日志中：

3.大多数follower服务器将日志写入磁盘文件后，确认追加成功，发出Commited Ok:

4. 在下一个心跳heartbeat中，Leader会通知所有Follwer更新commited 项目。

对于每个新的日志记录，重复上述过程。

如果在这一过程中，发生了网络分区或者网络通信故障，使得Leader不能访问大多数Follwers了，那么Leader只能正常更新它能访问的那些Follower服务器，而大多数的服务器Follower因为没有了Leader，他们重新选举一个候选者作为Leader，然后这个Leader作为代表于外界打交道，如果外界要求其添加新的日志，这个新的Leader就按上述步骤通知大多数Followers，如果这时网络故障修复了，那么原先的Leader就变成Follower，在失联阶段这个老Leader的任何更新都不能算commit，都回滚，接受新的Leader的新的更新。

 

 

原文：https://www.jdon.com/artichect/raft.html

https://www.cnblogs.com/hzmark/p/raft.html