Raft算法主要应用于分布式集群系统中，如果保证高可用和数据一致性，它主要定义两方面的规范：选主（Leader Election）和复制日志（Log Replication）
1.选主机制
Raft定义了集群节点三个状态:Leader(主)、Follower (从)、Candidate（候选）
主：负责与对接外部输入 ，并保持与从的心跳
从：备份数据、主挂了的时候要挑起重担
候选：当从timeout时间内（150ms 到 300ms，每个节点不一样）没有收到主的心跳，转为此状态
从以下几种情形中分析选主是如何运作的
a.正常初始情况
开始所有节点都是Follower状态，当其中一个节点在timeout过后，就会转变成Candidate并向其它节点发送投票请求，并开始新的timeout。
超过半数Follower节点收到请求并回复确认后，Candidate节点就会转变成Leader节点，并向Follower节点发送心跳
b.Leader 出故障
当Leader出故障后，其它Follower节点按正常初始状态走，直到选出Leader
此时如果原Leader恢复了怎么办呢？在这里定义了Leader选举轮数，次数高的为准，原Leader就会降级为Follower
c.多个Follower同时转变成Candidate
当有多个Candidate时，会向其余节点发送选举请求，Candidate节点会拒绝其它节点的请求，Follower节点接收到其中一个Candidate节点请求后，会拒绝同一选举轮回的其它请求，如果此时其中一个节点获得半数节点同意，自动成为Leader,如果两个Candidate节点没有分出胜负后，当timeout节点会发起第二轮选举请求，此时就看谁先timeout结束并获得半数节点同意，就成为Leader
2.复制日志
数据复制主要是为了保证数据的可靠和一致性，当数据变更时，Leader将数据同步给Follower
从以下几种场景如何执行数据复制
a.正常情况
大致可以分为8个步骤
外部向Leader发布数据，
1.Leader将数据保存，状态为uncommit
2.Leader将数据通过appendEntries发送给Follower
3.Follower将数据保存，状态为uncommit
4.Follower返回确认给Leader
5.Leader收到半数以上Follower的确认后，将数据状态更改为commit
6.Leader返回确认
7.Leader再次通过appendEntries将数据发送给Follower
8.Follower将数据状态更改为commit
b.Network Partition 情况
也就是在部分节点网络问题没法通信情况下
没有Leader的一方，通过选举得到leader，此Leader的选举轮次+1
此时就出现了两个Leader可以对外提供服务
如果此时有外部数据进来，分别传给了L1和L2，未超过半数的一方因为得到确认的数量也未达到半数，所以数据都是uncommit状态，返回也是失败
而超过半数的一方数据为commit
此时如果网络恢复了，通过选举规则，轮次高的Leader一方为继续为Leader，另一方降级为Follower
此时uncommite的数据将被删除，未同步的数据将会被补充
