本文简单介绍分布式共识算法 Raft
Raft存在的目的是为了解决分布式集群下数据不一致的问题
Raft主要有2个流程：
1）选主
2）数据同步
Raft集群节点身份见下图 网上扒的，比较清晰，
大概就是候选人，获得多数投票成为leader, 发现更高term的leader又会变成follower,先有个印象
有个网站把raft协议的动画整的比较好：
http://thesecretlivesofdata.com/raft/
先看选主的过程
C和D竞争选主，在集群内广播
A给D投票，B给C投票，因此平票 （一般来说超过一半节点数量的得票会成为主，如果平票在zk的处理逻辑是选择主机id更小的记得是）
此时B在新的任期，广播自己要竞选主
大家都投给了B ,B就成老大了
leader还会和各个节点保持周期的心跳
下一步看数据同步：
Once we have a leader elected we need to replicate all changes to our system to all nodes.
First a client sends a change to the leader.
The change is appended to the leader’s log…
then the change is sent to the followers on the next heartbeat.
在下一次心跳会把变更发给从节点
An entry is committed once a majority of followers acknowledge it… 过半协议
然后在分布式系统中还有一个比较常见的场景 网络分区
Raft ca n even stay consistent in the face of network partitions.
Let’s add a partition to separate A & B from C, D & E.
我们把节点分区
Because of our partition we now have two leaders in different terms.
现在有2个主了 =-=
Let’s add another client and try to update both leaders.
下面的分区人不够，没有办法提交
Node B cannot replicate to a majority so its log entry stays uncommitted.
Now let’s heal the network partition.
修复网络分区
Node B will see the higher election term and step down.
Both nodes A & B will roll back their uncommitted entries and match the new leader’s log.
leader D的任期更高 3 > leader B的任期 1 —> B成为follower
于是乎，集群的数据有恢复一致性
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