前言
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正式介绍 Raft 协议之前，我们先来举个职场产研团队的一个例子。
方式一：
在一个技术团队内假设角色都是 均等的，会导致什么情况呢？产品提出一个需求，就可以随便去找团队中的任意一个人去发起需求。如果这个人因为请假走了，但是他没有把需求及时同步给团队其他人，因此会导致该需求存在很大的延迟。
方式二：
在技术团队中选举一个 ** Leader角色**，产品提出的需求必须优先提给 Leader，找 Leader 先沟通。Leader 自己消化完后，在将需求传达给团队其他成员。如果 Leader 请假了，会指定某一个人充当 Leader 角色负责接收产品需求，并将需求同步给其他成员。
上述很简单的案例，可以对应理解分布式系统中的数据一致性算法。
分布式系统数据一致性算法一般都应用在中间件项目中，平时你写的业务代码，一般根本不会接触到的。
SpringCloud 家族中集成了大名鼎鼎的注册中心 Eureka 就使用的上面的 方式一 的思路来完成节点之间数据同步的，称为 **Peer To Peer **集群架构。
Eureka 当中的每个节点的地位都是均等的，每个节点都可以接收写入请求，每个节点接收请求之后，进行请求打包处理，异步化延迟一点时间，将数据同步给 Eureka 集群当中的其他节点。任何一台节点宕机之后，理论上应该是不影响集群运行的，都可以从其他节点获取注册表信息。
另外的一些开源项目，比如 Etcd、Consul，Zookeeper，还有未来会流行的国产技术阿里开源的 Nacos 项目，其中的 CP 模式也是基于 Raft 协议 来实现分布式一致性算法的。当然 Zookeeper 在 Raft 协议基础上做了一些改良，使用的 ZAB 分布式一致性协议来实现的。
在 Raft 协议出现之前，广泛使用的一致性算法是 Paxos。Paxos 算法解决的是如何保障单一客户端操作的一致性，完成每个操作都需要至少两轮的消息交换。和 Paxos 算法不同，Raft 里有 Leader 的概念，Raft 在处理任何客户端操作之前必须要选举出来一个 leader 角色，选举一个 Leader 经过至少一轮的消息交换，但是选举了 Leader 之后，处理每个客户端的操作只需要一轮消息交换。
详解 Raft 协议
接下来，围绕如下几点展开：
1）Leader选举流程
2）节点心跳检测
3）选主超时操作
4）日志复制流程
5）日志条目结构
6）Leader崩溃恢复操作
1）Leader选举流程
如果系统中只有唯一一个节点，读写操作都由这一个节点来负责，不会存在数据不一致的问题。
但是，对于分布式系统会存在至少两个节点，需要有一个角色来充唯一的节点，我们把这个唯一节点叫做 Leader 节点，其他节点叫做 Follower 节点， leader 选举过程中才会有的状态叫做 Candidate 节点。
为了便于理解和说明，假设集群中有三个节点：节点A、节点B、节点C。
集群启动后，初始节点状态都是 Follower 状态。最开始各个节点启动之后，此时集群内还没有 Leader。
如果每次各节点都投票给自己，Leader 会始终无法选出来，这样僵持下去肯定是不行的。所以出现了 electionTimeout 的概念，称为 选举超时时间 每个节点都会有 electionTimeout。
一旦发现一轮投票没有结果，集群中各节点自身设置一个 electionTimeout，时间范围在 150ms ~ 300ms 之间的一个随机值。
当节点 A 的 electionTimeout 时间到了，会将节点 A 状态变为 Candidate 状态，节点 A 苏醒过来，很Happy，终于可以参与竞选了，立马给自己投了一票 。然后向集群中其他两个节点发起选举投票（Http协议或者RPC协议请求都可以）。
节点B、C可以认为处于 Follower 状态，如何进行选举投票呢？
这里就出现了 term 的概念，每个节点都会有个 term，term 表示任期，跟美国总统竞选里的任期类似。term 是一个全局且连续递增的整数，每完成一次选举，term会递增 +1。
Follower 状态的节点此时收到 Candidate 选举请求，发现集群中就只有一个 Candidate 状态的节点 A，所以直接投票给 Candidate 节点。
这里就出现了 voteFor 的概念，每个节点都会有voteFor，voteFor 表示投票的数据。
节点 A 收到投票反馈之后，引出了另外的判断条件：必须是集群中过半节点都投票给自己，也包括自己。
算式：n / 2 + 1
举个：
集群中有三个节点，3 / 2 + 1 = 2 必须有 2 个节点投票成功。
集群中有五个节点，5 / 2 + 1 = 3 必须有 3 个节点投票成功。
最终 Candidate 状态的节点 A 很荣幸晋升为 Leader。
2）节点心跳检测
我们看到上述的状态流转图，当重新选举 Leader 时，各节点自身的状态会在 Candidate、Follower、Leader 之间不断的变换。
所以，被选举的节点 A 成为了 Leader ，为了保持它的『统治』地位，要不断的向其他节点发送心跳，告诉他们「我还活着，我还活着... 」。
其他节点 B、C 收到心跳请求后，会返回响应，发现原来 Leader 还在，不需要发起选举，同时要重置选举超时时间 electionTimeout。
如果作为 Leader 的节点 A 因为意外，比如网络问题无法正常发送心跳给其他节点。
此时，节点 B 的 electionTimeout 超时时间到了，变成了 Candidate 状态，term + 1，voteFor 投票给自己，并发送投票请求给节点 A、C。
之前还是 Leader 的节点 A 收到了节点 B 发来的投票请求，发现 term 任期不是最大的了，更新自身的 term 值为节点 B 的 term，从 Leader 状态切换为 Follower 状态，并重置 electionTimeout。
3）选主超时操作
如果恰巧有两个节点同时都发起了投票，但都没有获得多数节点的选票，此时就得打加时赛了，直到获得多数选票的节点成为 Leader。
如下图所示：
假设集群中有4个节点，A、B、C、D。出现了两个节点处于 Candidate 状态。
第一轮选举状态如下：
节点A[Candidate] <----- 节点 C 选举节点A
节点B[Candidate] <----- 节点 D 选举节点B
第一轮选举之后，节点 A 和节点 B 还是处于 Candidate 状态，都不满足集群过半数投票成功的条件，选举 Leader 失败。
下一轮就要看 Candidate 状态的节点谁的 electionTimeout 先到，谁就先发起新一轮选举操作。只要发起选举，term 任期就要递增的。
如果节点 B 的 electionTimeout 先到，先发起选举操作，那么集群中按照条件必须是有 3 个节点投票成功之后最终成为 Leader。
为了避免出现上述这种平局的情况，所以一般集群中节点部署个数都是奇数： ** 2n + 1**
4）日志复制流程
当 Leader 选出来之后，Client 客户端发起的写请求都会由 Leader 节点来处理。
即使其他的 Follower 节点收到了 Client 客户端的请求，也会将请求转交给 Leader 来处理。
Leader 接收到 Client 的请求之后，会优先将数据写入到自身节点的 log 日志文件中。
被写入到日志文件里的日志条目，被称为 **append entries **。
Leader 将发送 append entries 消息给其他节点，这里并不是每次都将相同的日志条目，都发送给其他节点，而是根据节点的不同对应的消息也是不同的。因为集群中节点之间数据可能会有不一致的情况。
其他 Follower 节点收到 Leader 的消息后，将数据添加到本地，然后返回给 Leader 响应，确认消息已收到。
Leader 节点收到其他节点确认消息且过半数，先 Commit 提交记录，返回 Client 客户端响应。
然后，Leader 节点再次向其他 Follower 节点发送 Commit 提交数据通知。
其他 Follower 节点收到通知后，Commit 提交自身的日志条目数据，返回 Leader 更新结束的通知。
日志条目提交保证两点：
容错：
在数量少于 Raft 服务器节点总数一半的 Follower 失败的情况下 ，Raft 集群仍然可以正常处理来自客户端的请求。
确保重叠：
一旦 Leader 响应了一个客户端的请求，即使出现了 Raft 集群中少数服务器的失败，也会有一个服务器包含所有以前提交的日志条目。
5）日志条目结构
每个节点都会有两个索引，日志条目最终提交完成，提交的索引值称为 ** commitIndex ，另外一个是目前最后一行索引值，称为lastApplied**
Leader 节点除了存储上面提到的 commitIndex 和 lastApplied之外，还需要存储其他 Follower 节点的数据情况。
一个是 nextIndex 记录的是 Leader 里有，Follower 节点没有的数据索引，即需要发送 append entries 的数据索引。
另外一个是 **matchIndex **，记录的是 Leader 节点已知，已经复制给他 Follower 节点日志的最高索引值。
当数据变更时， Leader 向其他节点发送不同的 append entries 消息数据。
如果重新选举了 Leader，新的 Leader 并不知道原来 Leader 的 nextIndex 和 matchIndex 两个数据，会将自身节点的 nextIndex 重置为 commitIndex，matchIndex 则全部重置为 0。
6）选主后日志同步
当集群中的 Leader 接收到 Client 请求，发现部分节点因为网络问题无法正常通讯，所以日志不能复制给多数节点，日志无法正常提交。
如下图所示：
其他 Follower 节点无法正常收到 Leader 心跳检测请求，会发生重新选主操作。
当新的 Leader1 产生，原来的 Leader2 集群恢复之后，发现自己不是选票最多的节点，即 term 不是最大的，节点状态切换到 Follower，回滚未提交的日志。
新的 Leader1 重新将同步日志重新同步给其他 Follower 节点。
如下图所示 ：
总结
经过对 Raft 协议的详细分析，我们能够总结到，其实 Raft 协议就是 2PC (两阶段提交) + 集群过半节点写机制 结合实现的。
1、每个节点都有 electionTimeout 选举超时时间，用于当 Follower 节点无法收到心跳时，到期发起选举 Leader 的操作。
2、Leader 节点选举时，最终选出来的 Leader 的 term 任期一定是最大的。
3、Leader 节点给其他 Follower 节点发送 append enties 日志条目时，针对不同的节点发送不同的日志消息。
4、Leader 接收客户端的写入请求，此时处于 uncommitted 状态，Leader 将 uncommitted 消息发送给其他 Follower 节点，作为第一阶段。
5、其他 Follower 节点收到 uncommitted 请求之后，返回确认 ack 响应给 Leader，如果 Leader 收到了过半数 Follower 节点的 ack 响应，则将请求标记为 committed，同时发送 committed 请求发送给其他 Follower 节点，让其他节点对消息进行 committed。作为第二阶段 + 过半数机制。
另外刚刚文中提到阿里开源的 Nacos 注册中心，其内部自己实现了一套简化版的 Raft 协议。看了 Nacos 官方的 Roadmap 能够了解到，规划在 nacos 1.7.0 GA 中会替换掉现在的 Raft 协议实现，有可能会采用蚂蚁金服开源的SOFA-JRaft，SOFA-JRaft 基于 Raft 一致性算法的生产级高性能 Java 实现，支持 MULTI-RAFT-GROUP，适用于高负载低延迟的场景。
