raft选举算法

在分布式系统中，一致性指在集群中的多个节点在状态上达成一致。但在现实场景下，由于程序崩溃，网络故障，硬件故障，断电等原因，结点间的一致性很难保证，这样就需要Paxos，Raft等一致性协议。

Raft核心概念

leader身份：负责处理接收客户端交互请求，日志复制等，一般正常情况下只有一个leader。
follwer身份：类似选民，完全被动，在探测不到leader存在时，follwer在超时时间过后会转化为candidate。
candidate身份：候选人：可以被选为一个新的leader。
term：选举任期。
election timeout：选举超时时间。raft中是随机的。

Raft集群各个节点之间是通过RPC通讯传递消息的，每个节点都包含一个RPC服务端与客户端，初始时启动RPC服务端，状态设置为follwer。

Raft选举的三大规约

1.超过半数投票
2.节点只能相应任期号大于或等于自己任期的请求，投票后term+1.
3.同一个任期内（term）内只能选举一次

举例

系统初始化时，有4个节点，分别是a，b，c，d。
在election timeout的驱使下，follwer会转换成candidate，去拉取半数以上选举后就会当选leader。

正式流程：

1.加入a的随即时间最短，a醒来，term变为1（初始都是0），切换到candidate状态，首先投自己一票，并通知其余节点发起选举，等待其他节点的回复，根据来自其他节点的消息，可能有三种结果。
	1.1.a收到半数以上投票，当选leader（a的term大）。此时，a会给其他节点发送消息，避免其他节点发起新的选举。
	1.2.被告知别人已当选，a自行切换到follwer。
	1.3.一段时间内，所有节点都没有收到大部分选票，则保持candidate状态，重新发起选举，知道产生leader。
	

Raft协议总结

1.通过election timeout一定层度上解决了候选人争抢选票，导致的选举时间过长的问题。
2.Raft的优点，比Paxos算法更容易理解，而且更容易工程化实现。