Raft 一致性算法

Raft（Réplication Agreement for Fault-Tolerant Consensus）是一种分布式一致性算法，由史蒂文·吉尔摩（Steve Giguere）和莱恩·奥康奈尔（Ryan O'Connor）于2014年提出。它主要用于管理集群中的数据存储，尤其是用于状态机复现（State Machine Replication），旨在提供强一致性和容错能力。

在Raft中，整个系统被分为三个角色：领导者（Leader）、追随者（Follower）和候选人（Candidate）。当有数据需要写入时，会经历以下几个步骤：

1. **选举**: 当领导者故障或失去多数投票时，其他跟随者将互相提议并进行投票，选择新的领导者。

2. **应用日志**: 领导者接收到客户端请求后，先将其添加到本地的日志，并向所有追随者发送消息确认。

3. **同步**: 领导者将新的日志条目发送给追随者，并等待它们的确认。如果追随者确认，就进入复制阶段；若未确认则返回重试。

4. **复制**: 领导者按照序列号顺序将日志条目复制给追随者，并处理其回复。

5. **提交**: 当大多数追随者都成功处理了日志条目，这条记录就被认为是最终确定的，并可以应用于数据库。

通过这个过程，Raft确保了一致性，即使在网络分区和节点失败的情况下也能保持数据的正确性。