简介
Raft 是一种通过日志复制来实现的一致性算法，提供了和Paxos 算法相同的功能和性能。
Raft 将一致性问题分解成了三个相对独立的子问题：
Leader选举：一个新的Leader需要被选举出来，当先存的Leader宕机的时候。
日志复制：Leader必须从客户端接收日志然后复制到集群中的其他节点，并且强制要求其他节点的日志保持和自己相同。
安全性：选举安全性、Leader只附加原则、日志匹配原则、Leader完全特性、状态机安全特性等。
Leader选举
在Raft中，任何时候一个服务器可以扮演下面角色之一：
Leader：处理所有客户端交互，日志复制等，一般一次只有一个Leader。
Follower：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Leader。
其中三种角色的变化如下：
Term：
在Raft中使用了一个可以理解为任期的概念，用Term作为一个周期，每个Term都是一个连续递增的编号，每一轮选举都是一个Term周期，在一个Term中只能产生一个Leader。
其中Term的变化流程：
Raft开始时所有Follower的Term为1，其中一个Follower逻辑时钟到期后转换为Candidate，Term加1这是Term为2，然后开始选举，这时候有几种情况会使Term发生改变：
1）如果当前Term为2的任期内没有选举出Leader或出现异常，则Term递增，开始新一任期选举。
2）当这轮Term为2的周期选举出Leader后，过后Leader宕掉了，然后其他Follower转为Candidate， Term递增，开始新一任期选举。
3）当Leader或Candidate发现自己的Term比别的Follower小时Leader或Candidate将转为Follower，Term递增。
4）当Follower的Term比别的Term小时Follower也将更新Term保持与其他Follower一致。
选举（Election）
Raft的选举由定时器来触发，每个节点的选举定时器时间都是不一样的，默认是0~1000ms之间，开始时状态都为Follower某个节点定时器触发选举后Term递增，状态由Follower转为Candidate，向其他节点发起RequestVote RPC请求，这时候有三种可能的情况发生：
1）该RequestVote请求接收到n/2+1（过半数）个节点的投票，从Candidate转为Leader，向其他节点发送heartBeat以保持Leader的正常运转。
2）在此期间如果收到其他节点发送过来的AppendEntries RPC请求，如该节点的Term大则当前节点转为Follower，否则保持Candidate拒绝该请求。
3）Election timeout发生则Term递增，重新发起选举。
在一个Term期间每个节点只能投票一次，所以当有多个Candidate存在时就会出现每个Candidate发起的选举都存在接收到的投票数都不过半的问题，这时每个Candidate都将Term递增、重启定时器并重新发起选举，由于每个节点中定时器的时间都是随机的，所以就不会多次存在有多个Candidate同时发起投票的问题。
有这么几种情况会发起选举：
1）Raft初次启动，不存在Leader，发起选举；
2）Leader宕机或Follower没有接收到Leader的heartBeat，发生选举超时从而发起选举;
所以在选举过程中，很关键一点就是选举定时器时间，由于这个时间是随机的，在0~1000ms之间，所以最新醒来的机器能够很快给其他机器发送投票，最终能很快达成一致，选出Leader。
Leader Election1
Leader Election2
日志复制
当Leader被选出来后，就可以接受客户端发来的请求了(Leader是接收客户端请求的唯一载体)，每个请求包含一条需要被replicated state machines执行的命令。Leader会把请求作为一个log entry append到本机日志中，然后给其它的server发AppendEntries RPC请求。当Leader确定一个log entry被安全复制了（大多数副本已经将该命令写入日志当中），就存储这条log entry到状态机中然后返回结果给客户端。如果某个Follower宕机了或者运行的很慢，或者网络丢包了，则会一直给这个Follower发AppendEntries RPC直到日志一致。
当一条日志是commited时，Leader才可以将它应用到状态机中。Raft保证一条commited的log entry已经持久化了并且会被所有的节点执行。
当一个新的Leader被选出来时，它的日志和其它的Follower的日志可能不一样，这个时候，就需要一个机制来保证日志的一致性。一个新Leader产生时，集群状态可能如下：
Replicated State Machines
最上面这个是新Leader，a~f是Follower，每个格子代表一条log entry，格子内的数字代表这个log entry是在哪个Term上产生的。
新Leader产生后，就以Leader上的log为准。其它的follower要么少了数据比如b，要么多了数据，比如d，要么既少了又多了数据，比如f。
要使得Flower的日志进入和自己一致的状态，Leader必须找到最后两者达成一致的地方。Leader针对每一个Flower维护了一个 nextIndex，表示Leader给各个Follower发送的下一条log entry在log中的index。当一个Leader刚成为Leader时，他初始化所有的 nextIndex 值为自己的最后一条日志的index加1。Leader给Follower发送AppendEntriesRPC消息，带着(term_id, (nextIndex-1))， term_id即(nextIndex-1)这个槽位的log entry的term_id，Follower接收到AppendEntriesRPC后，会从自己的log中找是不是存在这样的log entry，如果不存在，就给Leader回复拒绝消息，然后Leader则将nextIndex减1，再重复，直到AppendEntriesRPC消息被接收。
以Leader和b为例：
初始化时，Leader把nextIndex置为11，Leader给b发送AppendEntriesRPC(6,10)，b在自己log的10号槽位中没有找到term_id为6的log entry。则给Leader回应一个拒绝消息。接着，Leader将nextIndex减一，变成10，然后给b发送AppendEntriesRPC(6, 9)，b在自己log的9号槽位中同样没有找到term_id为6的log entry。循环下去，直到Leader发送了AppendEntriesRPC(4,4)，b在自己log的槽位4中找到了term_id为4的log entry。接收了消息。随后，Leader就可以从槽位5开始给b推送日志了。
安全性
注：Raft 在任何时候都保证以上的各个特性。
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