根据Raft作者Diego Ongaro的课件整理
[论文](https://pdos.csail.mit.edu/6.824/papers/raft-extended.pdf)
按照课件的讲述顺序，理解raft
**Server States（状态）**
cluster成员的状态有三种：
1. Leader：管理与CLient的交互；同一term中最多存在一个Leader
2. Follower：接收Leader领导，无法发出请求，只能进行响应
3. Candidate：Leader的候选，若选举成功则成为Leader
**Term**
- Term分为选举期与正常工作期
- 一个Term中至多有一个Leader（可以没有 即选举失败了）
- 每个成员都保留Term的值，可以利用其识别过期的信息
**Heartbeats and Timeouts**
集群的初始状态下所有成员都是Follower，Follower要求每隔一段时间（几百ms左右）都能从Candidate或者Leader获取RPCs。
所以Leader必须每隔一段时间就要发送一个heartbeat（empty AppendEntries RPCs），以保持Leader的地位。
如果一个Follower在Timeout时间内没有接收到RPCs，那么这个Follower会认为Leader已经失效，这个Follower会变成Candidate并启动新一轮选举。
**Election Basics**
当启动新一轮选举后，首先Term + 1，Follower变为Candidate并投票给自己。然后Candidate会向其他所有的成员发送RequestVote RPC。
如果Candidate接收到大多数成员的投票，那么Candidate变成Leader并向其他所有成员发送AppendEntry heartbeat
如果接收到来自有效Leader的RPC那么Candidate重新变为Follower
如果没有Leader产生则Term+1继续新的一轮
**Property ：Safety and Liveness**
Safety：每个成员只会进行一次投票，投给当前Term中第一次接收到的RequestVote RPC的源，并将投票保存在本地，这就保证了至多只有一个candicate可能得到majority
Liveness：为了防止无休止的选举，每个成员的election timeout时间在[T，2T]之间取随机，以此保证不会所有的follower同时发起选举，这个方法在RequestVote传播的时间远小于T时非常有效。
**Log Structure**
- Log中保存Term和命令信息，使用index索引
- Log保存在稳定存储设备上，有利于故障恢复
- 如果命令在多数成员上commit那么就认为此命令成功commit，如图中index 1-7
**Normal Operation**
正常工作的流程：
1.client发送命令给leader
2.leader将命令加入自己的Log并发送AppendEntry RPC给follower
3.如果大多数成员response ok 那么就认为当前命令已经执行成功，Leader会response ok to client，并且会发送appendEntry通知follower在本地commit
- Leader会不断send message to crashed and slow follows
**Log Consistency**
- raft通过唯一的 index和term组合 来唯一确定一条命令
- 不同的机器上在 相同的 index和term组合 之前的Log全部相同
- 当前位置的Log如果已经Commit，那么它前面的Log也已经Commit
**AppendEntry Consistency Check**
每个AppendEntry RPC中都会保存前一个RPC使用的term和index，这使得一致性检测成为可能。对于Follower，只有当一个AppendEntry RPC保存的前一个term 与 前一个index 都与follow匹配时，follow才接受这个RPC并返回成功响应。
这个特性保证了，只要follow接受AppendEntry RPC了，就说明在Follower中当前位置前面的Log与Leader完全匹配
**Leader Changes**
在leader变化后，clean up Log不应该立即进行，因为有些机器可能是crash的，如果一直等待恢复 来进行clean up会严重影响性能。clean up 应该放到Normal operation中进行。
在Normal operation中converge log的方法是，假设Leader拥有的Log永远是正确的，所以Leader的工作就是让Follower的Log与Leader的Log能够match
那么在Normal operation中如何实现converge的呢。我们知道只有那些commit的数据是有效的，未commit的数据的情况client是不知道的，所以我们只需要关心commit的数据，具体方法?
**Safety Requirement**
- Leader曾经commit过的Log必须在之后的所有Leader中出现
要实现这一点可以限制commit或者限制选举?
**Pick The Best Leader**
通过在Candidate中选择最完整的“most complete”来保证commit的log都在新leader中
**Committing Entry from Current Term**
**Committing Entry from Earlier Term**
上图中若s5当选，如果按照原来的commit规则，已经commit的黄色的2会丢失。所以我们需要修改commit规则
**New rule**
只有在Leader领导的term中出现commit后，以前的term中的log才可以提交commit
**Log Inconsistencies**
Leader的目的将一直是补上上图中的缺口，删除extra的部分，即Repair?
**Repair Follower Logs**
一开始设置相同的nextIndex，如果失败就-1，然后继续匹配，直到寻找到合适的nextIndex，然后按照每个成员特有的nextIndex发送appendEntry RPC
**！**
一旦某个位置重写，那么当前位置后的就全部删除
**Neutralize Old Leader**
对于old leader的处理?
**与client的交互**
**系统配置相关**
?更新配置时的延迟导致出现不同的majority
所以需要用2-phase解决
distributed decision 需要2-phase解决
**使用2-phase**
raft将第一个阶段作为中间阶段叫做：joint consensus，在这个阶段old configuration 和 new configuration都使用，commit和election必需分别在old cluster和new cluster 中都获得majority
**end！**