raft协议学习记录

1. a leader cannot immediately conclude that an entry from a previous term is committed once it is stored on a majority of servers.

1. 在b阶段，S1下线，S5上线并被选为leader，同时写入term3/index2，此时S1和S2中的entry仍然是term2/index2。此时在多个实例中已经存在不同的entry，根据raft的定义，将来一定会有实例的entry被另一个（成为leader）实例的entry所覆盖。
2. 到了c阶段，S5下线，S1上线并被选为leader，此时S1写入term4/index3（其实这个term4/index3是不是一个新entry并不重要，只是为了说明当前处于term4中），下面一步就到的问题的核心所在：S1将term2/index2 append到S3中，此时该entry已经到达了集群中的大多数，S1随即将其标记为commited（这里与上面截图说明不太一样，我理解其实到S4的时候问题已经暴露出来了，不需要阶段e）。这一步是有问题的，因为在S5中最新的entry是term3/index2，是要比term2/index2新的，只是S5暂时下线了。如果此时只对term2/index2进行commit，后续S5上线会用其term3/index2的entry覆盖掉其他节点已经被commit的term2/index2，因为S5的term较大
3. 因此需要一条额外的逻辑，新leader在commit旧term的entry的时候，必须同时commit一条当前term的entry（可以是空），这样由于新leader的term一定是最大的，所以未来没有节点可以重写这个entry

2. Leader Completeness:if a log entry is committed in a given term, then that entry will be present in the logs of the leaders for all higher-numbered terms.

leader可以重写follower的entry，如果某entry被leader复制到集群中的大多数然后commit，为什么不存在该leader crash之后，新leader中entry与该leader存在冲突，然后重写follower中的entry的情况呢？
如果某entry被leader commit，说明其已经被复制到了集群的大多数，后续的leader一定得倒了这‘大多数’之一的投票，也意味着新leader的entry一定比大多数节点的entry「新」。又因为leader的entry是‘append only’的且entry永远只从leader流向follower，所以leader中的这条entry不会被重写，只会随着时间的推移而被commit

3. write snapshot时需要‘stop the world？’

4. 在leader响应client的请求，复制entry到大多数之后挂了（不管有没有应用到自己的状态机），client看到请求失败了，会重试，如何保证幂等？

每个来自client的req都有一个唯一的序列号，server端维护一个最近处理过的请求序列号集合，对于更新的req，首先看该req有没有被处理过，如果有，直接返回成功

5. candidate的意义是什么？只有follower和leader两个状态行不行？

随机选举超时的设计，意味着希望每次只有一个节点发起选举，并成为leader（最理想的情况），如果没有candidate状态，所有follower在超时后都会去竞争leader；而有了candidate状态，定义只有在这个状态下才会竞争leader，follower一旦将票投出去（没有投给自己），就不会再进入candidate状态。如果存在有资格成为leader（最新的log）的节点参与了竞选，那么自然不希望别的节点再来“搅局”