上一章，我已经带大家了解了Paxos算法，Paxos算法过于晦涩，在工业应用中比较少，比较有名的是Google Chubby。但是Paxos算法的思想非常重要，本章我要介绍的Raft算法就是基于Multi-Paxos 思想实现的。
Raft算法在理解和实现上都要比Paxos容易得多，也是现在分布式系统开发首选的共识算法，掌握Raft算法，可以得心应手地处理绝大部分场景的容错和一致性需求，比如分布式配置系统、分布式 NoSQL 存储等等。
在讲解Raft算法之前，我建议读者先看看下面这个教程，然后再来看我的文章，这是我认为对Raft算法讲解最生动的教程：Raft: Understandable Distributed Consensus，也便于你理解我接下来要讲的内容。
一、角色
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。 Raft算法的核心就是通过 选举 来达成一致性，该算法一共涉及三种角色（状态）、两大过程（Leader Election、Log Replication）。
我们先来看下Raft算法涉及的角色，在Raft算法中，所有节点都有三种状态，状态之间可以互相转换。
节点的状态流转见下图：
1.1 Follower（跟随者）
Raft协议刚开始时，所有节点都是Follower，默默地接收和处理来自Leader的消息，当等待Leader心跳信息超时的时候，就主动站出来，推荐自己当Candidate。
1.2 Candidate（候选人）
Candidate将向其他节点发送投票请求（RequestVote），通知其他节点来投票，如果赢得了大多数（N/2+1）选票，就晋升Leader。
1.3 Leader（领导者）
Leader主要负责处理客户端请求，进行日志复制等操作，每一轮选举的目标就是选出一个Leader；Leader会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。”
二、Leader Election（领导者选举）
2.1 选举流程
1.首先，在初始状态下，集群中所有的节点都是 Follower 状态，并被设定一个随机 election timeout （150ms-300ms）：
2.如果超时时间到期后没有收到来自Leader的心跳，节点就发起选举：将自己的状态切换为 Candidate ，增加自己的任期编号，然后向集群中的其它 Follower 节点发送请求，询问其是否选举自己成为 Leader：
3.其他节点接收到候选人 A 的请求投票消息后，如果在编号为 1 的这届任期内还没有进行过投票，那么它将把选票投给节点 A，并增加自己的任期编号：
4.当收到来自集群中过半数节点的接受投票后，节点即成为本届任期内 Leader，他将周期性地发送心跳消息，通知其他节点我是Leader，阻止Follower发起新的选举：
如果在指定时间内（一个随机时间，每个节点都不同），Follower没有接收到来自Leader的心跳消息，那么它就认为当前没有Leader，推举自己为Candidate，发起新一轮选举。
2.2 通信方式
在 Raft 算法中，节点之间的通信采用的是RPC方式，在Leader选举中，需要用到两类RPC：
- 请求投票（RequestVote）RPC：由Candidate在选举期间发起，通知各Follower进行投票；
- 日志复制（AppendEntries）RPC：由Leader发起，用来进行日志复制和心跳。
2.3 任期
在选举流程中，我提到Leader节点是有任期的，每个任期由单调递增的数字标识，比如节点 A 的任期编号是 1。任期编号是随着选举的举行而变化的：
- Follower在等待Leader的心跳信息超时后，会推举自己为Candidate，此时会增加自己的任期编号；
- 如果一个节点发现自己的任期编号比其他节点小，那么它会更新自己的编号为较大的编号值。比如节点 B 的任期编号是 0，当收到来自节点 A 的请求投票消息时，因为消息中包含了节点 A 的任期编号，且编号为 1，那么节点 B 将把自己的任期编号更新为 1。
- 当任期编号相同时，日志完整性高的Follower（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Candidate。
三、Log Replication（日志复制）
在 Raft 算法中，副本数据是以日志的形式存在的，Leader接收到来自客户端写请求后，处理写请求的过程就是一个日志复制的过程。
3.1 日志项
日志是由 日志项 组成的，那么日志项究竟是什么样子呢？
日志项是一种数据格式，它主要包含客户端的指令（Command），还有索引值（Log index）、任期编号（Term）等信息：
从上图可以看到，一届领导者的任期中，往往有多条日志项，而且日志项的索引值是连续的，
3.2 复制流程
- 首先，当Leader节点接收到客户端的写请求后，会创建一个新日志项，并附加到本地日志中；
- Leader通过日志复制（AppendEntries）RPC 消息，将日志项复制到集群其它Follower节点上；
- 如果Leader接收到大多数的“复制成功”响应后，它将日志项应用到自己的状态机，并返回成功给客户端。如果Leader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；
- 当Follower接收到心跳信息，或者新的AppendEntries消息后，如果发现Leader已经提交了某条日志项，而自己还没应用，那么Follower就会将这条日志项应用到本地的状态机中。
从上面这个过程可以看出，当Follower节点接受Leader的心跳消息或者AppendEntries消息后，会将日志项应用到自己的状态机。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。
3.3 一致性检查
在 Raft 算法中，Leader通过强制Follower直接复制自己的日志项，处理不一致日志。具体有 2 个步骤：
- 首先，Leader通过AppendEntries消息，找到Follower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，Leader和Follower是一致的，之后的日志是不一致的了。
- 然后，Leader强制Follower更新不一致日志项，实现日志的一致。
举个例子来理解下， 为了方便演示，我们引入 2 个新变量 ：
- PrevLogEntry： 表示当前要复制的日志项的前一条日志项的索引值。比如下图中，如果Leader将索引值为8的日志项发送给Follower，那么此时 PrevLogEntry 值为 7；
- PrevLogTerm： 表示当前要复制的日志项的前一条日志项的任期编号。比如下图中，如果Leader将索引值为8的日志项发送给Follower，那么此时 PrevLogTerm 值为 4。
- 首先，Leader通过AppendEntries消息，发送当前最新的日志项到Follower，这个日志项的 PrevLogEntry 值为 7，PrevLogTerm 值为 4；
- 如果Follower在它的日志中，找不到PrevLogEntry 值为 7、PrevLogTerm 值为 4 的日志项，也就是说它的日志和Leader的不一致了，那么Follower就会拒绝接收新的日志项，并返回失败信息给Leader；
- 此时Leader会递减要复制的日志项的索引值，并发送新的日志项到Follower，这个消息的 PrevLogEntry 值为 6，PrevLogTerm 值为 3；
- 如果Follower在它的日志中，找到了 PrevLogEntry 值为 6、PrevLogTerm 值为 3 的日志项，那么AppendEntries消息返回成功，这样一来，Leader就知道在 PrevLogEntry 值为 6、PrevLogTerm 值为 3 的位置，Follower的日志项与自己相同；
- 最后， Leader通过AppendEntries消息，复制并更新覆盖该索引值之后的日志项（也就是不一致的日志项），最终实现了集群各节点日志的一致。
四、总结
本章，我对Raft算法的原理进行了详细讲解，Raft算法是Multi-Paxos 思想的落地，其核心就是领导者选举和日志复制。Raft 算法能很好地处理绝大部分场景的一致性问题，推荐大家在设计分布式系统时，优先考虑 Raft 算法，当 Raft 算法不能满足现有场景需求时，再去调研其他共识算法。
目前开源界对Raft算法的实现有很多，在生产环境落地较多并接受过大量检验的是 Hashicorp Raft ， 感兴趣的读者可以自行参考官方文档进行学习。
