raft算法之所以容易理解，其一是他将一致性问题划分成几个子问题，这几个子问题都是独立、可理解和解释的。从传统的思维来讲，对于一个复杂的系统或者工程，都是大化小，分解实现，然后去尝试融合解决整体逻辑。

一、Raft详解

Raft算法是分布式系统开发首选的共识算法。比如现在流行Etcd、Consul、Nacos。

如果掌握了这个算法，就可以较容易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，轻松突破系统的单机限制。

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。

1.1 Raft角色

跟随者(Follower)：普通群众，默默接收和来自领导者的消息，当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(Candidate)：候选人将向其他节点请求投票RPC消息，通知其他节点来投票，如果赢得了大多数投票选票，就晋升当领导者。
领导者(Leader)：霸道总裁，一切以我为准。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，你们不要”发起新的选举，不用找新领导来替代我。

如下图所示，分别用三种图代表跟随者、候选人和领导者。

1.1 数据库服务器

现在我们想象一下，有一个单节点系统，这个节点作为数据库服务器，且存储了一个值为X。

左边绿色的实心圈就是客户端，右边的蓝色实心圈就是节点a（Node a）。Term代表任期，后面会讲到。

客户端向单节点服务器发送了一条更新操作，设置数据库中存的值为8。单机环境下（单个服务器节点），客户端从服务器拿到的值也是8。一致性非常容易保证。

但如果有多个服务器节点，怎么保证一致性呢？比如有三个节点：a，b，c。如下图所示。这三个节点组成一个数据库集群。客户端对这三个节点进行更新操作，如何保证三个节点中存的值一致？这个就是分布式一致性问题。Raft算法就是来解决这个问题的。当然还有其他协议也可以保证，本篇只针对Raft算法。

在多节点集群中，在节点故障、分区错误等异常情况下，Raft算法如何保证在同一个时间，集群中只有一个领导者呢？下面就开始讲解Raft算法选举领导者的过程。

1.2 初始状态

初始状态下，集群中所有节点都是跟随者的状态。

如下图所示，有三个节点(Node)a、b、c，任期（Term）都为0。

Raft算法实现了随机超时时间的特性，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。比如A节点等待超时的时间间隔150ms，B节点200ms，C节点300ms。那么a先超时，最先因为没有等到领导者的心跳信息，发生超时。如下图所示，三个节点的超时计时器开始运行。

1.3 发起投票

当A节点的超时时间到了后，A节点成为候选者，并增加自己的任期编号，Term值从0更新为1，并给自己投了一票。

• Node A：Term = 1, Vote Count = 1。
• Node B：Term = 0。
• Node C：Term = 0。

1.4 成为领导者的简化过程

我们来看下候选者如何成为领导者的。

• 第一步：节点A成为候选者后，向其他节点发送请求投票RPC信息，请它们选举自己为领导者。
• 第二步：节点B和节点C接收到节点A发送的请求投票信息后，在编号为1的这届任期内，还没有进行过投票，就把选票投给节点A，并增加自己的任期编号。
• 第三步：节点A收到3次投票，得到了大多数节点的投票，从候选者成为本届任期内的新的领导者。
• 第四步：节点A作为领导者，固定的时间间隔给节点B和节点C发送心跳信息，告诉节点B和C，我是领导者，组织其他跟随者发起新的选举。
• 第五步：节点B和节点C发送响应信息给节点A，告诉节点A我是正常的。

1.5 领导者的任期

英文单词是term，领导者是有任期的。

• 自动增加：跟随者在等待领导者心跳信息超时后，推荐自己为候选人，会增加自己的任期号，如上图所示，节点A任期为0，推举自己为候选人时，任期编号增加为1。
• 更新为较大值：当节点发现自己的任期编号比其他节点小时，会更新到较大的编号值。比如节点A的任期为1，请求投票，投票消息中包含了节点A的任期编号，且编号为1，节点B收到消息后，会将自己的任期编号更新为1。
• 恢复为跟随者：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。这种场景出现在分区错误恢复后，任期为3的领导者受到任期编号为4的心跳消息，那么前者将立即恢复成跟随者状态。
• 拒绝消息：如果一个节点接收到较小的任期编号值的请求，那么它会直接拒绝这个请求，比如任期编号为6的节点A，收到任期编号为5的节点B的请求投票RPC消息，那么节点A会拒绝这个消息。
• 一个任期内，领导者一直都会领导者，直到自身出现问题（如宕机），或者网络问题（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，投完了就没了。

假设一个集群由N个节点组成，那么大多数就是至少N/2+1。例如：3个节点的集群，大多数就是2。

1.6 防止多个节点同时发起投票

为了防止多个节点同时发起投票，会给每个节点分配一个随机的选举超时时间。这个时间内，节点不能成为候选者，只能等到超时。比如上述例子，节点A先超时，先成为了候选者。这种巧妙的设计，在大多数情况下只有一个服务器节点先发起选举，而不是同时发起选举，减少了因选票瓜分导致选举失败的情况。

1.7 触发新的一轮选举

如果领导者节点出现故障，则会触发新的一轮选举。如下图所示，领导者节点B发生故障，节点A和节点B就会重新选举Leader。

• 第一步：节点A发生故障，节点B和节点C没有收到领导者节点A的心跳信息，等待超时。
• 第二步：节点C先发生超时，节点C成为候选人。
• 第三步：节点C向节点A和节点B发起请求投票信息。
• 第四步：节点C响应投票，将票投给了C，而节点A因为发生故障了，无法响应C的投票请求。
• 第五步：节点C收到两票（大多数票数），成为领导者。
• 第六步：节点C向节点A和B发送心跳信息，节点B响应心跳信息，节点A不响应心跳信息。

1.8 Raft算法的几个关键机制

Raft 算法通过以下几个关键机制，保证了一个任期只有一位领导，极大减少了选举失败的情况。

• 任期
• 领导者心跳信息
• 随机选举超时时间
• 先来先服务的投票原则
• 大多数选票原则

二、Raft算法的典型应用

Raft算法的典型应用包括：

• 领导选举
• 日志复制

对于一个集群只有一个leader（领导），那么我们就很容易理解。只要领导操作同步到对应的followers（跟随者），数据必然一致。当leader宕机，需要进行领导选举。

日志复制其实就是同步操作数据的过程。leader将操作日志同步到其他节点。

安全性：如何安全的同步，在不同的情况，我们都能保证一致性，这也就是安全性需要考虑的问题。

其实就是如此，raft首先假设了领导选举。然后实现了日志复制，最后在安全问题上解决上面的漏洞问题。

2.1 领导选举

目的：当集群初始化或者领导gg的时候选出一个新的领导。毕竟一个集群不能没有领导，如果没有，那么这个集群就不可用了。

触发机制：通过心跳。

这幅图展现了跟随者、候选者和领导者之间的状态转换关系，下面主要介绍他们的转换流程。

跟随者

如果他能持续从领导者或者候选者接收到有效的RPCs，那么他的状态就不会变。一直保持跟随者身份。但如果没有持续接受，也就是在一段时间没收到有效的RPCs，那就选举超时，他会变成候选者。

候选者

要变为候选者，也就意味着他要开启一轮新的选举。那么跟随者会增加自己的任期号，转为候选者。

成为候选者后，自己会并行发送一个为自己投票的RPCs请求给其他服务器。

成为候选者的整个过程也会保持当前状态，知道满足下面三个条件

• 他赢得选举，转变为领导制
• 其他节点赢了，他转为跟随者
• 一段时间没有任何人获胜。说明选票被瓜分，重复执行。

这里需要注意的点：

1.对于同一任期号，每个节点一会投一张票。比如服务器A作为候选者生成了编号为5的任期号，那么如果接收到其他节点的编号为5的任期号的投票请求，他会忽略。这个过程遵循的是先来先投的原则。
2.候选者接收到领导者的声明。会判声明中RPC的任期号，如果比自己的还小，那么他还会保持候选者身份，否则转为跟随者。
3.对于上面第三点，重复执行，Raft采用随机超时选举时间进行了优化。降低选票瓜分的可能性。

2.2 Raft日志复制

直接去理解日志复制，是很容易的，客户端的一条指令到达，领导者会为这条指令创建一条日志条目，并且并行发送到其他跟随者。当日志被安全复制（所谓安全复制后面会有），领导会将日志应用到状态机（比如如果是mysql的insert，那么就是执行insert操作），然后响应客户端。

如上图，每条日志都会有对应的任期号，和指令。
每个日志都会有对应的索引。

raft日志匹配特性
1.如果在不同的日志中的两个条目拥有相同的索引和任期号，那么他们存储了相同的指令。
2.如果在不同的日志中的两个条目拥有相同的索引和任期号，那么他们之前的所有日志条目也全部相同。

第一点：一个任期只有一个领导人，并且领导人在一个任期中对于同一索引日志，只会创建一条日志，是不会改变的，是确定的。这就保证第一点成立。
第二点：要想全部相同，就要保证跟随者得到的日志是领导者发送的顺序附加上去的。领导者在发送新的日志时，会附加这条日志之前日志的索引和任期号。如果跟随者发现数据匹配，才会附加上去，否则拒绝。就是一个个状态保证了日志的匹配特性。

对于日志不一致的现象，raft是通过跟随者强制复制领导者的日志来保证的。

如上图，对于a-f，最终都会和leader同步，也就是说，d会丢弃日志。f的对应日志也会被丢弃和覆盖。

其实就是通过日志覆盖解决。但是对于日志覆盖，我们就会想到一个问题，会不会覆盖已经提交的日志（日志对应指令已经返回给客户端）。那当然不会，如果真有这样，就会有不一致，或者指令丢失现象。

那么如何去做覆盖跟随者日志

其实就是跟随者在append日志的时候，会进行错误校验。

在候选者成为领导者的时候，会为每个跟随者初始化一个nextIndex数组，数组的值初始化为自己最后条日志+1，其实就是理想化状态，默认认为日志都已经同步成功。但是理想总会因为各种原因导致不正确，就用上面那张图。leader会初始化所有nextIndex为11，但是在同步日志的过程中。f节点会出现校验错误的响应。因为f节点10索引对应的日志和leader10索引对应的日志不相同（主要是根据任期号判断）

这里再强调一下为什么根据任期号就可以判断日志是否一致，就是上面所说的日志匹配原则。

三、Raft算法的安全性

我们明白了如何选举和日志复制，但是没有考虑安全性问题。其实我上慢提到，比如一个宕机很久的跟随着会被选为领导者，进行日志覆盖操作会有丢失问题。

其实解决这个办法很简单，就是在领导选举的时候，只能让安全的节点当leader，所谓安全，就是对应节点拥有当前领导者已经提交的所有日志。Raft就是这么做的。

Raft中节点在投票的时候，会判断被投票的候选者对应的日志是否至少和自己一样新。如果不是，则不会给该候选者投票。

日志比较的方法：
1.最后一条日志的任期号。如果大说明新。如果小，说明不新。如果相等。跳到2
2.判断索引长度。大的更新。

还有一个问题，就是领导人不能保证一个已经在大多数节点存在的日志是否已经提交。

如图

a、b、c、d、e代表不同的任期阶段

（a）S1是leader。同步任期2的数据给S2
（b）S1宕机，S5当选（S3、S4、S5投票），产生任期3的日志
（c）S5宕机，S1恢复当选（同步任期2的数据给S3）。
（d）S1宕机，S5当选（因为他的任期日志比其他的都新），复制了任期3的所有数据。

假如说在c阶段，S1提交了任期2的数据，那么如果出现d，则会导致任期2数据被覆盖，丢失。也就是说，S1在任期4时候，不能保证已经在大多数节点存在的日志（任期2的日志）是否提交。

所以raft永远不会通过计算副本数目的方式（大多数存在）去提交一个之前任期内（任期2）的日志条目。只有领导人当前任期里的日志条目通过计算副本数目可以被提交（e阶段）。这样之前任期的数据也会被提交。

那这里我理解一点就是，加入S1当选为leader，如图c状态，那么，如果不再有新的日志出现，任期2对应的日志就不会提交。那么会导致客户端对应的任期2请求失败。

3.1 跟随者和候选人宕机

这个就比较容易理解了，宕机的话RPCs就会失败，Raft通过无限重试却解决这个问题。
所以对于每个RPCs，做到幂等和无限重试，在节点恢复后，就还是会保证一致性状态。

3.2 Raft集群成员变化

对于集群成员配置变化，如果直接更新每台机器配置，那么就会有安全性问题。以为对于同一时刻，不同节点使用的不同的配置去执行算法逻辑，这就是不安全的。

如图，蓝色代表新的配置。绿色代表老的配置。Old状态有三台机器Server1、2、3。 New加入两台server4、5。

那么随着配置时间应用的不同，可能会导致选举出两个leader。
比如server1、2使用老配置，那么1和2都有可能被当选为leader。3、4、5使用心得配置，他们之中的一个也会被当选为leader。

其实这个问题原因就是节点使用了不同配置执行算法逻辑。为了解决这个问题，raft采用两阶段方法（其实只需要保证不会让新或者旧配置单独作出决定就行）

raft吧配置当作普通日志形式去提交。

为了实现两阶段，引入了C(old、new)配置。
还有一点就是，一点一个新的配置日志增加到对应的节点日志中，那么该节点就会立刻使用这条新的日志配置。

对于C（old、new）配置，其实就是只有同时满足old和new配置的时候才会生效。

这样理想状态下，如果拥有C（old、new）配置的节点当选为leader。并且提交了该配置，那么说明C（old、new）配置已经在大多数节点应用。下次选举的产生的leader日志中必然会有该配置。这个时候在创建一条新的C（new）配置提交，即可。