分布式Raft算法

参考文章：
《In Search of an Understandable Consensus Algorithm》
https://raft.github.io/
http://thesecretlivesofdata.com/raft/
这里有一个非常适合理解raft协议的小动画。

1.1.1 简介
概念：
raft是一种用于管理log 复制的一致性协议，它和paxos有同样功能，但是比它简单容易理解。
功能：
leader 选举、日志复制及安全问题。并且提供了强一致性。

1.1.2 原理
这里以3个节点为例
每个节点都有三种状态：leader、candidate、follower
每个组有三种行为：leader election、log replication、safety。
1） leader election
当启动三个节点时，都处在candidate状态（raft有时间机制，然后发送vote信息给其他节点），当超过一半时会变成candidate，其他两个节点的状态会变为follower。
所有客户端数据的交换都跟leader进行。
2） log replication
log replication保证了数据在组中的一致性。log entry是这个的核心。
下图是过程

在第三步的时候，raft协议会使用append entries message心跳检测，如果followers的log追加的key值的follower的数量过半，那么就会进行第四步即leader的log commit

在raft协议中，这里有两个超时时间设置（它控制这选举）
election timeout：它是follower变成candicate时间。一般设置为150ms到300ms
如果选举超时，那么follower变成candicate同时新的一轮选举。首先candicate A会给自己投一票同时会向其他节点发送选我的信息，如果节点还未投票，那它会选A，同时这个节点会重置election timeout。一旦A得到的票数过一半以上，那就成为了leader，同时leader开始向followers发送Append Entries messages的操作，这个发送的时间间隔在heartbeat timeout之内。
followers然后会响应Append Entries message。选举会继续指导一个followers停止收到heartbeats并变为candidate。

注意：如果在log replication这一过程中，发生了网络分区或者网络通信故障，使得Leader不能访问大多数Follwers了，那么Leader只能正常更新它能访问的那些Follower服务器，而大多数的服务器Follower因为没有了Leader，他们重新选举一个候选者作为Leader，然后这个Leader作为代表于外界打交道，如果外界要求其添加新的日志，这个新的Leader就按上述步骤通知大多数Followers，如果这时网络故障修复了，那么原先的Leader就变成Follower，在失联阶段这个老Leader的任何更新都不能算commit，都回滚，接受新的Leader的新的更新。