前言
Raft 也是一个 一致性算法，和 Paxos 目标相同。但它还有另一个名字 - 易于理解的一致性算法。Paxos 和 Raft 都是为了实现 一致性 产生的。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。Paxos 和 Raft 的区别在于选举的 具体过程 不同。
正文
小试牛刀
在进入正题前，给大家分享一个《数学发散思维》中的一个故事，站在不同思维角度上，了解对一个问题理解的差异性。
问题: 甲乙两人轮流在一张圆桌上平放黑白围棋子，每次放一子，棋子不许重叠，谁先没有地方放就输。请问怎样放才能赢？
这个问题有两层意思，第一，有没有一种放法保证必赢？第二，如果有怎么证明？
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上图回答了这个问题，那就是先行者必胜，这里使用了三种不同的思维方式来阐述:
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假如桌子只有一个围棋子那么大。
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假如桌子无限大，先行者先占住圆心。由于圆是对称图形，所以只要对手还能找到位置放，你总能在对称的另一面找到位置放。
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一个圆中可画单数个直径相等且互切的小圆。
三种不同的思维方式在可理解性难度上逐渐加深。
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第一种是 极简化思维，但数学上是 不严谨 的。
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第二种是 极限思维，和第一种结合起来就是 数学归纳法，在数学上是 严谨 的。
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第三种是 形象思维，使用了 几何学概念，但对于没有几何学基础知识的人就很难理解了。
什么是Raft协议
Raft 协议将 Server 进程分成三类，分别是 Leader，Candidate，Follower。一个 Server 进程在某一时刻，只能是其中 一种类型，但这不是固定的。不同的时刻，它可能拥有不同的类型，一个 Server 进程的类型是如何改变的，后面会有解释。
在一个由 Raft 协议组织的集群中有三类角色：
- Leader（领袖）
- Follower（群众）
- Candidate（候选人）
就像一个民主社会，领袖由民众投票选出。刚开始没有 领袖，所有集群中的 参与者 都是 群众，那么首先开启一轮大选。在大选期间 所有群众 都能参与竞选，这时所有群众的角色就变成了 候选人，民主投票选出领袖后就开始了这届领袖的任期，然后选举结束，所有除 领袖 的 候选人 又变回 群众角色 服从领袖领导。
这里提到一个概念 「任期」，用术语 Term 表达。关于 Raft 协议的核心概念和术语就这么多，而且和现实民主制度非常匹配，所以很容易理解。
三类角色的变迁图如下，结合后面的选举过程来看很容易理解。
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Leader选举过程
在极简的思维下，一个最小的 Raft 民主集群需要 三个参与者（如下图：A、B、C），这样才可能投出多数票。
初始状态 ABC 都是 Follower，然后发起选举这时有 三种 可能的情形发生。下图中前二种都能选出 Leader，第三种则表明 本轮投票无效（Split Votes）。对于第三种，每方都投给了自己，结果没有任何一方获得多数票。之后 每个参与方 随机休息一阵（Election Timeout）重新发起投票直到一方获得多数票。这里的关键就是随机 timeout，最先从 timeout 中恢复发起投票的一方，向还在 timeout 中的另外两方 请求投票，这时它就只能投给自己，导致很快达成一致。
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选出 Leader 后，Leader 通过 定期 向所有 Follower 发送 心跳信息 维持其统治。若 Follower 一段时间未收到 Leader 的 心跳，则认为 Leader 可能已经挂了，然后再次发起 选举 过程。
Leader对一致性的影响
Raft 协议 强依赖 Leader 节点的 可用性，以确保集群 数据的一致性。数据的流向 只能从 Leader 节点向 Follower 节点转移。具体过程如下：
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当
Client向集群Leader节点 提交数据 后，Leader节点 接收到的数据 处于 未提交状态（Uncommitted）。 -
接着
Leader节点会 并发地 向所有Follower节点 复制数据 并 等待接收响应。 -
集群中至少 超过半数 的节点 已接收 到数据后，
Leader再向Client确认数据 已接收。 -
一旦向
Client发出数据接收Ack响应后，表明此时 数据状态 进入 已提交（Committed），Leader节点再向Follower节点发通知告知该 数据状态已提交。
在这个过程中，主节点 可能在 任意阶段 挂掉，看下 Raft 协议如何针对不同阶段保障 数据一致性 的。
1. 情形1
数据到达 Leader 节点前，这个阶段 Leader 挂掉不影响一致性，不用多说。
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2. 情形2
数据到达 Leader 节点，但未复制到 Follower 节点。
这个阶段 Leader 挂掉，数据属于 未提交状态，Client 不会收到 Ack 会认为 超时失败 可安全发起 重试。
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Follower 节点上没有该数据，重新选主 后 Client 重试 重新提交 可成功。原来的 Leader 节点 恢复 后作为 Follower 加入集群，重新从 当前任期 的新 Leader 处 同步数据，强制保持和 Leader 数据一致。
3. 情形3
数据到达 Leader 节点，成功复制到 Follower 所有节点，但 Follower 还未向 Leader 响应接收。
这个阶段 Leader 挂掉，虽然数据在 Follower 节点处于 未提交状态（Uncommitted），但是 保持一致 的。重新选出 Leader 后可完成 数据提交。
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此时 Client 由于不知到底提交成功没有，可重试提交。针对这种情况 Raft 要求 RPC 请求实现 幂等性，也就是要实现 内部去重机制。
4. 情形4
数据到达 Leader 节点，成功复制到 Follower 的部分节点，但这部分 Follower 节点还未向 Leader 响应接收。
这个阶段 Leader 挂掉，数据在 Follower 节点处于 未提交状态（Uncommitted）且 不一致。
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Raft 协议要求投票只能投给拥有 最新数据 的节点。所以拥有最新数据的节点会被选为 Leader，然后再 强制同步数据 到其他 Follower，保证 数据不会丢失并 最终一致。
5. 情形5
数据到达 Leader 节点，成功复制到 Follower 所有或多数节点，数据在 Leader 处于已提交状态，但在 Follower 处于未提交状态。
这个阶段 Leader 挂掉，重新选出 新的 Leader 后的处理流程和阶段 3 一样。
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6. 情形6
数据到达 Leader 节点，成功复制到 Follower 所有或多数节点，数据在所有节点都处于已提交状态，但还未响应 Client。
这个阶段 Leader 挂掉，集群内部数据其实已经是 一致的，Client 重复重试基于幂等策略对 一致性无影响。
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7. 情形7
网络分区导致的脑裂情况，出现双 Leader 的现象。
网络分区 将原先的 Leader 节点和 Follower 节点分隔开，Follower 收不到 Leader 的 心跳 将 重新 发起选举产生新的 Leader，这时就产生了 双Leader 现象。
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原先的 Leader 独自在一个区，向它提交数据不可能复制到多数节点所以永远提交不成功。向新的 Leader 提交数据可以提交成功。
网络恢复 后，旧的 Leader 发现集群中有 更新任期（Term）的新 Leader ，则 自动降级 为 Follower 并从新 Leader 处 同步数据 达成集群 数据一致。
验证结果
综上穷举分析了 最小集群（3 节点）面临的所有情况，可以看出 Raft 协议都能很好的应对 一致性问题，并且很容易理解。
小结
Paxos 算法是 Leslie Lamport 在 1990 年就公开发表在了自己的网站上，想想我们是什么时候才听说的？什么时候才有一个可用的实现？而 Raft 算法是 2013 年发表的，大家在参考 Raft开源实现库，可以看到有很多基于不同语言的 开源实现库，这就是 可理解性 的重要性。
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