Raft——分布式一致性算法 go简单实现

Raft 是什么

⚫ Raft 提供了一种在计算系统集群中分布状态机的通用方法，确保集群中的每个节点 都同意一系列相同的状态转换

⚫ 它有许多开源参考实现，具有 Go，C ++，Java 和 Scala 中的完整规范实现

⚫ 一个 Raft 集群包含若干个服务器节点，通常是 5 个，这允许整个系统容忍 2 个节 点的失效，每个节点处于以下三种状态之一

◼follower（跟随者） ：所有节点都以 follower 的状态开始。如果没收到 leader 消息则会变成 candidate 状态

◼candidate（候选人）：会向其他节点“拉选票”，如果得到大部分的票则成为 leader，这个过程就叫做 Leader 选举(Leader Election)

◼leader（领导者）：所有对系统的修改都会先经过 leader

⚫ Raft 通过选出一个 leader 来简化日志副本的管理，例如，日志项(log entry)只允许

从 leader 流向 follower

⚫ 基于 leader 的方法，Raft 算法可以分解成三个子问题

◼Leader election (领导选举)：原来的 leader 挂掉后，必须选出一个新的 leader

◼Log replication (日志复制)：leader 从客户端接收日志，并复制到整个集群中

◼Safety (安全性)：如果有任意的 server 将日志项回放到状态机中了，那么其他 的 server 只会回放相同的日志项

//模拟三节点的分布式选举

//定义常量3
const raftCount = 3

//声明leader对象
type Leader struct {
	//任期
	Term int
	//领导编号
	LeaderId int
}

//创建存储leader的对象
//最初任期为0，-1代表没编号
var leader = Leader{0, -1}

//声明raft节点类型
type Raft struct {
	//锁
	mu sync.Mutex
	//节点编号
	me int
	//当前任期
	currentTerm int
	//为哪个节点投票
	votedFor int
	//当前节点状态
	//0 follower  1 candidat