Raft是一种为分布式系统设计的共识算法，旨在解决多节点之间数据一致性的问题。与Paxos算法相比，Raft更易于理解和实现，因此被广泛应用于现代分布式系统中，如Etcd、Consul等。
Raft的核心概念
1. 节点角色
Raft算法中，每个节点在任意时刻只能处于以下三种角色之一：
- Leader（领导者） ：负责处理客户端请求，管理日志复制，并定期发送心跳信息以维持其领导地位。
- Follower（跟随者） ：被动响应Leader的请求，接收并执行日志复制指令。
- Candidate（候选者） ：当Follower长时间未收到Leader的心跳信息时，会转换为Candidate并发起选举。
2. 任期（Term）
Raft将时间划分为多个任期，每个任期用一个连续的整数标识。任期内最多只能有一个Leader，如果选举失败，则进入下一个任期重新选举。
Raft的选举机制
选举触发条件
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心跳超时：Follower节点在预设时间内未收到Leader的心跳信息，会认为Leader已失效，从而触发选举。
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集群初始化：新集群启动时，所有节点均为Follower，因无Leader心跳，会触发选举。
选举流程
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1.1.成为候选者：Follower在超时后转换为Candidate，增加自身任期号，并给自己投一票。
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2.2.请求投票：Candidate向集群中其他节点发送RequestVote RPC请求，请求其他节点投票支持自己成为Leader。
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3.3.投票规则：节点在以下条件下会投票给Candidate：
- 候选者的任期号不小于当前节点的任期号
- 当前任期内尚未投票给其他Candidate
- 候选者的日志完整性不低于当前节点
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4.4.当选Leader：如果Candidate获得超过半数节点的投票，则成为Leader，并向其他节点发送心跳信息以维持领导地位。
防止脑裂机制
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••随机选举超时：每个Follower的选举超时时间是随机值（通常在150-300ms之间），避免多个节点同时发起选举导致选票分散。
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••任期冲突处理：如果节点收到任期更高的请求，会立即更新自身任期并转为Follower状态。
Raft的日志复制机制
日志结构
Raft的日志由多个日志项（Log Entry）组成，每个日志项包含：
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Index：日志项的索引位置
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Term：创建该日志项的Leader任期号
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Command：状态机需要执行的指令
复制流程
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1.1.客户端请求：客户端向Leader发送写请求。
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2.2.日志追加：Leader将请求作为新日志项追加到本地日志中。
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3.3.日志复制：Leader通过AppendEntries RPC将新日志项复制到所有Follower。
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4.4.日志提交：当Leader收到大多数Follower的成功响应后，将日志项标记为已提交（committed）。
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5.5.状态机应用：Leader将已提交的日志项应用到本地状态机，并返回结果给客户端
日志一致性保证
Raft通过以下机制确保日志一致性：
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日志匹配原则：如果两个日志项具有相同的索引和任期号，那么它们存储的指令必须相同。
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强制覆盖：当Leader发现Follower的日志与自己的不一致时，会强制Follower复制自己的日志，覆盖不一致的部分。
Raft与Paxos的对比
主要区别
| 特性 | Paxos | Raft |
|---|---|---|
| 设计理念 | 侧重于广义上的共识达成 | 强调选主后的日志复制一致性 |
| 复杂度 | 较高，涉及两阶段提交 | 较低，单层结构和明确的领导者角色 |
| 理解难度 | 较难，原始论文晦涩 | 较易，论文叙述清晰 |
| 容错能力 | 强，可容忍(n-1)/2个节点故障 | 同样容忍(n-1)/2个节点故障 |
| 性能表现 | 通常较低，因多轮消息交换 | 通常较高，尤其适用于短事务场景 |
| 工程实践 | 较差，直接基于标准Paxos开发的较少 | 优秀，许多知名开源项目采用Raft变种2527 |
选择建议
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Paxos适用场景：对一致性要求极高，不介意复杂性的系统，如金融交易、严格顺序要求的场景。
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Raft适用场景：追求开发效率、运维便捷性和较快的性能表现，尤其是在频繁读写的小数据集场景下。
实际应用
Raft算法已被广泛应用于多个知名分布式系统中：
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Etcd：Kubernetes的默认存储组件，使用Raft实现数据一致性。
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Consul：服务发现和配置管理工具，基于Raft实现高可用性。
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Nacos：阿里巴巴开源的配置中心，使用Raft协议保证配置数据一致性。
Raft算法通过其简单易懂的设计和强大的容错能力，已成为现代分布式系统中最受欢迎的共识算法之一，为构建高可用、强一致的分布式系统提供了可靠的基础。
