Raft算法是通过一切以领导者为准的方式，实现一系列值的共识和各节点日志的一致。
简介
Raft 算法属于 Multi-Paxos 算法，它是在兰伯特 Multi-Paxos 思想的基础上，做了一些简化和限制，比如增加了日志必须是连续的，只支持领导者、跟随者和候选人三种状态，在理解和算法实现上都相对容易许多。
Raft 算法是现在分布式系统开发首选的共识算法。绝大多数选用 Paxos 算法的系统（比如 Cubby、Spanner）都是在 Raft 算法发布前开发的，当时没得选；而全新的系统大多选择了 Raft 算法（比如 Etcd、Consul、CockroachDB）。
角色
Raft 算法支持领导者（Leader）、跟随者（Follower）和候选人（Candidate） 3 种状态。
- 跟随者：就相当于普通群众，默默地接收和处理来自领导者的消息，当等待领导者心跳信息超时的时候，就主动站出来，推荐自己当候选人。
- 候选人：候选人将向其他节点发送请求投票（RequestVote）RPC 消息，通知其他节点来投票，如果赢得了大多数选票，就晋升当领导者。
- 领导者：蛮不讲理的霸道总裁，一切以我为准，平常的主要工作内容就是 3 部分，处理写请求、管理日志复制和不断地发送心跳信息，通知其他节点“我是领导者，我还活着，你们现在不要发起新的选举，找个新领导者来替代我。”
Raft 算法是强领导者模型，集群中只能有一个领导者。集群内的节点都对选举出的领袖采取信任，因此Raft不是一种拜占庭容错算法。
选举领导者
每个节点等待领导者节点心跳信息的超时时间间隔是随机的,最先没有等到领导者的心跳信息的节点会增加自己的任期编号，并推举自己为候选人，先给自己投上一张选票，然后向其他节点发送请求投票 RPC 消息，请它们选举自己为领导者。
如果其他节点接收到候选人 A 的请求投票 RPC 消息，在编号为 1 的这届任期内，也还没有进行过投票，那么它将把选票投给节点 A，并增加自己的任期编号。
如果候选人在选举超时时间内赢得了大多数的选票，那么它就会成为本届任期内新的领导者。当选领导者后，他将周期性地发送心跳消息，通知其他服务器我是领导者，阻止跟随者发起新的选举，篡权。
RPC
在 Raft 算法中，服务器节点间的沟通联络采用的是远程过程调用（RPC），在领导者选举中，需要用到这样两类的 RPC：
- 请求投票（RequestVote）RPC，是由候选人在选举期间发起，通知各节点进行投票；
- 日志复制（AppendEntries）RPC，是由且仅能由领导者发起，用来复制日志和提供心跳消息。
任期
Raft 算法中的领导者也是有任期的，每个任期由单调递增的数字（任期编号）标识，任期编号是随着选举的举行而变化的。
- 在 Raft 算法中约定，如果一个候选人或者领导者，发现自己的任期编号比其他节点小，那么它会立即恢复成跟随者状态。比如分区错误恢复后，任期编号为 3 的领导者节点 B，收到来自新领导者的，包含任期编号为 4 的心跳消息，那么节点 B 将立即恢复成跟随者状态。
- 还约定如果一个节点接收到一个包含较小的任期编号值的请求，那么它会直接拒绝这个请求。比如节点 C 的任期编号为 4，收到包含任期编号为 3 的请求投票 RPC 消息，那么它将拒绝这个消息。
选举规则
- 领导者周期性地向所有跟随者发送心跳消息（即不包含日志项的日志复制 RPC 消息），通知大家我是领导者，阻止跟随者发起新的选举。
- 如果在指定时间内，跟随者没有接收到来自领导者的消息，那么它就认为当前没有领导者，推举自己为候选人，发起领导者选举。
- 在一次选举中，赢得大多数选票的候选人，将晋升为领导者,保证了一个给定的任期内最多只有一个领导者。
- 在一个任期内，领导者一直都会是领导者，直到它自身出现问题（比如宕机），或者因为网络延迟，其他节点发起一轮新的选举。
- 在一次选举中，每一个服务器节点最多会对一个任期编号投出一张选票，并且按照“先来先服务”的原则进行投票。比如节点 C 的任期编号为 3，先收到了 1 个包含任期编号为 4 的投票请求（来自节点 A），然后又收到了 1 个包含任期编号为 4 的投票请求（来自节点 B）。那么节点 C 将会把唯一一张选票投给节点 A，当再收到节点 B 的投票请求 RPC 消息时，对于编号为 4 的任期，已没有选票可投了。
- 日志完整性高的跟随者（也就是最后一条日志项对应的任期编号值更大，索引号更大），拒绝投票给日志完整性低的候选人。比如节点 B 的任期编号为 3，节点 C 的任期编号是 4，节点 B 的最后一条日志项对应的任期编号为 3，而节点 C 为 2，那么当节点 C 请求节点 B 投票给自己时，节点 B 将拒绝投票。即只有日志较完整的节点（也就是日志完整度不比半数节点低的节点），才能当选领导者
通过以下两种随机超时时间，避免了同一任期内，多个候选人同时发起选举，导致选票被瓜分，选举失败的情况
- 跟随者等待领导者心跳信息超时的时间间隔，是随机的；
- 如果候选人在一个随机时间间隔内，没有赢得过半票数，那么选举无效了，然后候选人发起新一轮的选举，也就是说，等待选举超时的时间间隔，是随机的。
强领导者模型的局限:
- 写请求和数据转发压力落在领导者节点，导致领导者压力。
- 大规模跟随者的集群，领导者需要承担大量元数据维护和心跳通知的成本。
- 领导者单点问题，故障后直到新领导者选举出来期间集群不可用。
- 随着候选人规模增长，收集半数以上投票的成本更大。
Raft 算法实现了“一切以我为准”的强领导者模型，基于 Raft 算法，系统是能实现强一致性的，但系统是否支持强一致性，取决于读请求的实现。
如何复制日志？
在 Raft 算法中，副本数据是以日志的形式存在的，领导者接收到来自客户端写请求后，处理写请求的过程就是一个复制和应用（Apply）日志项到状态机的过程。
日志项是一种数据格式，它主要包含用户指定的数据，也就是指令（Command），还包含一些附加信息，比如索引值（Log index）、任期编号（Term）。
可以把 Raft 的日志复制理解成一个优化后的二阶段提交（将二阶段优化成了一阶段），减少了一半的往返消息，也就是降低了一半的消息延迟。
- 首先，领导者进入第一阶段，通过日志复制（AppendEntries）RPC 消息，将日志项复制到集群其他节点上。
- 接着，如果领导者接收到大多数的“复制成功”响应后，它将日志项应用到它的状态机，并返回成功给客户端。如果领导者没有接收到大多数的“复制成功”响应，那么就返回错误给客户端
领导者不直接发送消息通知其他节点应用指定日志项。因为领导者的日志复制 RPC 消息或心跳消息，包含了当前最大的，将会被提交（Commit）的日志项索引值。所以通过日志复制 RPC 消息或心跳消息，跟随者就可以知道领导者的日志提交位置信息。
因此，当其他节点接受领导者的心跳消息，或者新的日志复制 RPC 消息后，就会将这条日志项应用到它的状态机。而这个优化，降低了处理客户端请求的延迟，将二阶段提交优化为了一段提交，降低了一半的消息延迟。
- 接收到客户端请求后，领导者基于客户端请求中的指令，创建一个新日志项，并附加到本地日志中。
- 领导者通过日志复制 RPC，将新的日志项复制到其他的服务器。
- 当领导者将日志项，成功复制到大多数的服务器上的时候，领导者会将这条日志项应用到它的状态机中。
- 领导者将执行的结果返回给客户端。
- 当跟随者接收到心跳信息，或者新的日志复制 RPC 消息后，如果跟随者发现领导者已经提交了某条日志项，而它还没应用，那么跟随者就将这条日志项应用到本地的状态机中。
如何实现日志的一致？
在 Raft 算法中，领导者通过强制跟随者直接复制自己的日志项，处理不一致日志。也就是说，Raft 是通过以领导者的日志为准，来实现各节点日志的一致的。具体有 2 个步骤。
- 首先，领导者通过日志复制 RPC 的一致性检查，找到跟随者节点上，与自己相同日志项的最大索引值。也就是说，这个索引值之前的日志，领导者和跟随者是一致的，之后的日志是不一致的了。
- 然后，领导者强制跟随者更新覆盖的不一致日志项，实现日志的一致。
跟随者中的不一致日志项会被领导者的日志覆盖，而且领导者从来不会覆盖或者删除自己的日志。
Raft与Multi-Paxos的不同：
如何解决成员变更的问题？
问题
成员变更的问题，主要在于进行成员变更时，可能存在新旧配置的 2 个“大多数”，导致集群中同时出现两个领导者，破坏了 Raft 的领导者的唯一性原则，影响了集群的稳定运行。
假设我们有一个由节点 A、B、C 组成的 Raft 集群，现在我们需要增加数据副本数，增加 2 个副本（也就是增加 2 台服务器），扩展为由节点 A、B、C、D、E， 5 个节点组成的新集群：
可能会同时出现 2 个领导者。比如在进行成员变更时，节点 A、B 和 C 之间发生了分区错误，节点 A、B 组成旧配置中的“大多数”，也就是变更前的 3 节点集群中的“大多数”，那么这时的领导者（节点 A）依旧是领导者。另一方面，节点 C 和新节点 D、E 组成了新配置的“大多数”，也就是变更后的 5 节点集群中的“大多数”，它们可能会选举出新的领导者（比如节点 C）。那么这时，就出现了同时存在 2 个领导者的情况。
解决方案:单节点变更
单节点变更，就是通过一次变更一个节点实现成员变更。如果需要变更多个节点，那你需要执行多次单节点变更。
不管旧的集群配置是怎么组成的，旧配置的“大多数”和新配置的“大多数”都会有一个节点是重叠的。
单节点变更是利用“一次变更一个节点，不会同时存在旧配置和新配置 2 个‘大多数’”的特性，实现成员变更。