一、RAFT协议
Raft基于分布式系统中常见的CFT(Crash Fault Tolerance)问题，比如分布式系统中一些节点由于某些原因宕机造成的问题，Raft协议正常运行的前提是要保证系统中至少一半以上（n/2+1）的节点可以正常运行。Raft最主要的两个问题是选举(Leader selection)、日志复制(Log replication)和安全(Safety)。
三个角色
Raft协议定义了三个角色，也可以说是三种状态：
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Follower（跟随者）：刚启动时系统中所有节点初始为Follower状态。
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Candidate（候选者）：负责选举投票；
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Leader（领导者）：负责日志的同步，处理客户端的请求以及保持和Follower的心跳联系。所有节点通过选举-投票机制选出Leader，每一个Leader都会对应一个任期（Term），每个任期都是一个连续递增的编号，整个系统会将拥有最大的Term的节点作为Leader（类比总统任期）。下图展示的是4个任期的变化，第三个因为选举-投票时间超时，此时会发起新的一轮投票。
角色（状态）之间的转换方式如下图所示
如图所示：系统刚开始启动的时候，所有节点都是follower，在一段时间内如果它们没有收到Leader的心跳信号，follower就会转化为Candidate；如果某个Candidate节点收到大多数节点的票，则这个Candidate就可以转化为Leader，其余的Candidate节点都会回到Follower状态；一旦一个Leader发现系统中存在一个Leader节点比自己拥有更高的任期(Term)，它就会转换为Follower。
两个消息
1. RequestVote – 请求选票
包含当前节点的任期（Term）、当前节点的名称（CandidateName）、当前节点最新日志条目的任 期及日志索引号[LastLogTerm, LastLogIndex]等信息
2. AppendEntries – 同步日志
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日志条目同步消息是Leader节点定时发出的心跳信号，同时也作为日志同步的消息和日志提交消息 。
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消息内容主要包括：Leader节点名称（LeaderName）、当前任期（Term）、已提交索引号 （CommitIndex）、需同步日志条目的第一个索引号（PrevLogIndex）及已同步日志条目的最新任期信息（PrevLogTerm）等。
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当Leader节点初始启动时，会以Leader节点的最新日志条目[LastLogTerm, LastLogIndex]作为首次日志同步消息的PrevLogIndex，最新日志条目的前一个日志条目的任期号作为PrevLogTerm并将最 新日志条目作为同步的日志条目列表形成AppendEntries请求消息 。
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当Follower节点中PrevLogIndex之前的日志条目的任期与PrevLogTerm不一致，则说明存在 PrevLogIndex之前的日志条目与Leader不一致，需要同步PrevLogIndex之前的一个日志条目，直到 找到Follower节点的日志条目与Leader的日志条目一致的索引号。
选举过程
具体的过程可以看一个网站上有展示的动画，很详细——raft动画展示，过程描述如下：
选举Leader：
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Raft的选举由定时器（Election Timeout）来触发，每个节点的选举定时器时间都是不一样的，是一个随机数。
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开始时某个Follower节点的定时器触发选举，然后任期递增，角色由 Follower转为Candidate，向其他节点发起请求投票（RequestVote） 请求
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在一个任期每个节点只能投票一次，当投给某个节点后，就不能投给其他节点。
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三种情况：①. 收到majority的投票成为leader。②.被告知他人已经当选Leader，该节点转换为follower. ③.当有多个Candidate存在时就会出现每个Candidate发起的选举都存 在接收到的投票数都不过半的问题，这个时候就会出现上图（Figure 5）中任期3出现的情况，则节点的任期值递增，重启选举定时器并重新发起 选举。
Leader运行时注意的几点
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该Candidate接收到过半数节点的投票，从Candidate转为Leader，并向其他节点发送心跳（heartBeat）以使得其他节点知道Leader正常运转。
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节点收到其他Leader节点发送过来的数据复制请求，如果该Leader节点的任期值大则 当前节点转为Follower，否则保持Candidate拒绝该请求。
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节点收到其他节点的投票请求，如果其他节点的任期值大，则当前节点转为Follower 节点并更新任期值为投票请求节点的任期值并投票给其他节点，否则保持Candidate 拒绝该请求。
b. 日志复制
在分布式系统中，有了Leader之后，客户端所有并发的请求可以在Leader这边形成一个有序的日志（状态）序列，以此来表示这些请求的先后处理顺序。Leader然后将自己的日志序列发送Follower，保持整个系统的全局一致性。
日志由有序编号（log index）的日志条目组成。每个日志条目包含它被创建时的任期号（term），和日志中包含的数据组成，日志包含的数据可以为任何类型，从简单类型到区块链的区块。每个日志条目可以用[ term, index, data]序列对表示，其中term表示任期， index表示索引号，data表示日志数据。
日志在节点上的形式如下：
日志由这些entry组成，每个log entry包含command和该log entry产生时的任期term。 从上图可以看到，五个节点的日志并不完全一致，raft算法为了保证高可用，并不是强一致性，而是最终一致性，leader会不断尝试给follower发log entries，直到所有节点的log entries都相同。
当然由于网络的不确定性，以及错误发生的不可预知性，在某一时刻，也有可能发生如下图的情况，图中a-f表示的时六种可能的节点状态。一些节点的日志可能比Leader节点长(cd)，也可能比它短(ab)，还有可能日志的某些部分不匹配(ef)。
此时算法会找到每一个Follower与Leader最长的一致日志的位置，比如，a状态时9，b状态是4，c状态是10，d状态是10，e状态是5，f状态是3。找到最长一致位置后，此时算法会删除Follower后面的不一致日志条目，同时将Leader的日志条目拉过来进行同步。
c. 安全（Safety）
Raft算法中提出安全性的概念，安全性是Raft算法保证每个节点的日志数据一致性的安全机制，主要包括如下的规则：
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选举权规则：拥有较新日志条目的Follower才有资格成为Leader。所谓较新的日志条目是指日志条目的[term, index]与一半节点的最后一个日志的条目 [term1, index1]比较，term >= term1并且index>=index1。满足该条件的节点才可能成 为leader，否则拒绝给相应节点投票。
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Leader日志完整性规则（Leader Completeness Property）：仅Leader当前任期的日志条目被提交，才能更改日志条目的状态为提交状态。
例如出现如下情况：
上面有五个阶段以及五个节点，首先第一个阶段（a），term为2，S1是Leader，且S1写入 日志条目[term, index]为[2, 2]，并且日志被同步写入了S2；在阶段b，S1离线，触发一次新的选主，此时S5被选为新的Leader，此时系统term为3， 且写入了日志[term, index]为[3，2]；在阶段c，S5离线，进而触发了一次新的选 主，S1重新变成Leader，此时系统term为 4，S1会将自己的日志条目[2，2]同步到了S3，此时该日志条目已经被同步到了多数节点（S1, S2, S3），所以此时这些日志是可以被committed的；现在问题来了，在阶段d，此时假设S1又宕机下线了，S5又重新当选，S5会把之前的日志条目[3,2]广播到其他节点(S1,S2,S3,S4)，而节点(S1,S2,S3)的日志条目的[2,2]会被覆盖 ，就会出现一种奇怪的现象，被复制的大多数节点会被日志回滚，即便事件已经被提交。
这个时候根据日志完整性规则就会避免日志回滚事件的发生。该规则规定，当某个节点当选Leader后，不会直接提交该节点之前任期没有committed的日志条目，而是通过提交当前任期日志的同时，将之前任期的日志同步到其他节点，这样就不会出现d阶段的已提交的日志覆盖事情了，即 [2,2]条目不会被提交。如果刚刚当选的Leader节点当前任期没有日志条目，则会在当前任期提交一条空的日志条目。
还有一种情况，在e阶段(S1是Leader)，在同步日志条目[4, 3]之后S1离线，由于[4, 3]条目已经复制到S1、S2、S3节点，为避免S4和S5变成主节点。由选举规则规定，拥有较新日志条目的Follower才有资格成为Leader，S5不会成为Leader，Leader只能在S2、S3中间产生。
二、PBFT协议
PBFT(Practical Byzantine Fault Tolerance)，即实用拜占庭容错算法，该算法针对的问题与传统的分布式系统问题不一样，主要是针对系统中某些节点不再是单纯的出现宕机这种crash错误，同时也有节点会主动作恶，比如向系统中的其他节点发送错误消息，扰乱整个系统的正常运行。该算法在保证系统的安全性和可靠性的前提下提供了(n-1)/3的容错性，即允许系统有不多于三分之一的节点失效或者作恶。
算法流程
主节点接收到来自客户端的请求后，按照三阶段协议向全网广播该消息。 主要包括预准备（pre-prepare）、准备（prepare）和确认（commit） 三个阶段。
副本0是主节点，副本3是失效节点，C是客户端。
1. 客户端发起消息
客户端C向主节点发送操作请求
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o: 请求执行状态机操作
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t: 客户端追加的时间戳
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c: 客户端标志
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REQUEST: 包含消息内容m，以及消息摘要d(m)等
2. 预准备阶段
在预准备阶段，主节点对收到的客户端请求消息签名进行验证，验证通过，基于当前视图v分配一个序列号n给收到的客户端请求，然后向所有备份节点群发送预准备消息<
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v 视图编号
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m 客户端发送的请求消息
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d 请求消息m的摘要
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n 预准备消息序号
预准备消息的目的是作为一种证明，确定该请求已在视图v中被赋予了序号n，从而在视图变更的过程中消息仍可被追溯。
3. 准备阶段
副本节点i收到主节点的PRE-PREPARE消息，需要进行以下校验：
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主节点PRE-PREPARE消息签名是否正确。
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当前副本节点是否已经收到了一条在同一v下并且编号也是n，但是签名不同的PRE-PREPARE信息。
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d与m的摘要是否一致。
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n是否在区间[h, H]内。
校验通过后，副本节点i向所有副本节点发送准备消息
当节点i收到接超过2f+1个节点的准备消息后，就可以进入确认阶段。其中会检查这些消息的视图编号v，消息序号n 和摘要d。
4. 确认阶段
进入确认阶段的节点向其他节点包括主节点发送一条
当节点i接受到2f+1个m的确认消息后并满足相应条件后，消息m变更为 committed-local状态，节点执行m的请求。
在完成m请求的操作之后，每个副本节点都向客户端发送回复。进入reply阶段。
5. 回应客户端
节点i返回
概念
视图（View） 一次成功的主节点变换
PBFT是一种状态机副本复制算法，算法中主节点由公式p = v mod |R|计算得到， 这里v是视图编号，p是副本编号，|R|是副本集合的个数。 当主节点失效的时候就需要启动视图更换（view change）过程。视图编号是连续的。
checkpoint 检查点
算法设置周期性的检查点协议,将系统中的服务器同步到某一个相同的状态， 系统会设置一个checkpoint的时间点，在这个时刻可以定期地处理日志、节约资源并及时纠正服务器状态。 比如上述算法的执行流程中很多步都会将收到的消息以log的形式保存，便于发生ViewChange或者其他一些异常情况发生时，快速恢复，当相应的请求执行完之后，就需要将这些没有用的日志给清除，于是就使用了“批处理”类似的方法，利用请求消息序号n整除一个常数T（比如100）周期性向其他节点广播检查点消息
另一方面由于拜占庭节点的存在，算法不能保证每个节点执行了相同相同序列的请求， 即所有节点状态可能不一致。为了防止某些节点处理速度过快，会设置一个上文提到的高低水位区间[h, H]来解决这个问题。 这两个高低值限定了整个系统可以被接受的消息。 低水位h等于最近一次设置的stable checkpoint，而高水位 H=h+L，L通常是上述周期的倍数，比如2T。
View Change protocol 视图转换协议
某个副本节点i检测出主节点作恶或者下线，会产生超时机制，启动视图更换，并将视图编号v变更为v+1，同时不再接受除检查点消息（checkpoint）、视图更换消息(view-change) 和新视图消息（new-view）外的其他消息请求。
副本节点i会向其他节点广播视图更换消息
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其中n是节点i的最新稳定检查点s的序号
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C是证明s是稳定检查点的2f+1个检查点消息
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P是所有序号大于n的所有prepared(m, v, n, i)为真的消息Pm(包括请求消息m的有效的预准备消息和与预准备消息一致的2f个准备消息。)
其他副本节点知道主节点错误后，通过公式p = v mod |R|计算得到主节点p，当主节点p收到2f个来自其他复制节点的有效的视图更换消息后，节点p向其他复制节点广播新视图消息
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V包含主节点收到的2f+1个有效的视图更换消息
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Q包含有效的预准备消息
这个时候有两种情况，判断上个view是否有未提交的消息
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至少存在一个V中的视图变更消息的集合P中包含序号n，这说明存在一个预准备消息 m，则主节点向其他备份节点广播新的预准备消息
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V中所有的视图变更消息的集合P中都不包含序号n，则主节点向其他备份节点广播预 准备消息
最后的问题
为什么pbft需要最后的commit阶段，不需要commit，当节点收到prepare阶段2f+1个确认消息的时候直接进行local commit，然后返回给客户端？
因为View Change的时候会出问题.......（在思考中）
参考资料
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In Search of an Understandable Consensus Algorithm. USENIX ATC ’14
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分享型数据库课程（华东师范大学 张召老师）
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The Secret Lives of Data
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一文搞懂Raft算法
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Practical Byzantine Fault Tolerance
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