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。
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。
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。
角色
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。
数据库服务器
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
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。
客户端向服务器发送数据
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。
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。
初始状态
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 150 ms，B 节点 200 ms，C 节点 300 ms。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。
超时时间
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。
成为候选者
我们来看下候选者如何成为领导者的。
Leader 选举
英文单词是 term，领导者是有任期的。
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。
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。
成为候选者
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 A 发生故障，节点 B 和 节点 C 就会重新选举 Leader。
领导者故障
Raft 算法通过以下几种方式来进行领导选举，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。
本篇通过动图的方式来讲解 Raft 算法如何选举领导者，更容易理解和消化。
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