Raft一致性

与 Paxos 不同 Raft 强调的是易懂（Understandability），Raft 和 Paxos 一样只要保证 n/2+1 节点正常就能够提供服务；
raft 把算法流程分为三个子问题：选举（Leader election）、日志复制（Log replication）、安全性（Safety）三个子问题

角色

Raft 把集群中的节点分为三种状态：Leader、 Follower 、Candidate，
理所当然每种状态负责的任务也是不一样的，Raft 运行时提供服务的时候只存在 Leader 与 Follower 两种状态；
Leader（领导者-日志管理）
负责日志的同步管理，处理来自客户端的请求，与 Follower 保持这 heartBeat 的联系；
Follower（追随者-日志同步）
刚启动时所有节点为Follower状态，响应Leader的日志同步请求，响应Candidate的请求，
把请求到 Follower 的事务转发给 Leader；
Candidate（候选者-负责选票）
负责选举投票，Raft 刚启动时由一个节点从 Follower 转为 Candidate 发起选举，选举出
Leader 后从 Candidate 转为 Leader 状态；

Term（任期）

在 Raft 中使用了一个可以理解为周期（第几届、任期）的概念，
用 Term 作为一个周期，每个 Term 都是一个连续递增的编号，
每一轮选举都是一个 Term 周期，在一个 Term 中只能产生一个 Leader；
当某节点收到的请求中 Term 比当前 Term 小时则拒绝该请求。

选举（Election）

选举定时器
Raft 的选举由定时器来触发，每个节点的选举定时器时间都是不一样的，开始时状态都为Follower 某个节点定时器触发选举后 Term 递增，状态由 Follower 转为 Candidate，向其他节点发起 RequestVote RPC 请求，这时候有三种可能的情况发生：
1：该 RequestVote 请求接收到 n/2+1（过半数）个节点的投票，从 Candidate 转为 Leader，向其他节点发送 heartBeat 以保持 Leader 的正常运转。
2：在此期间如果收到其他节点发送过来的 AppendEntries RPC 请求，如该节点的 Term 大则当前节点转为 Follower，否则保持 Candidate 拒绝该请求。
3：Election timeout 发生则 Term 递增，重新发起选举在一个 Term 期间每个节点只能投票一次，所以当有多个 Candidate 存在时就会出现每个Candidate 发起的选举都存在接收到的投票数都不过半的问题，
这时每个 Candidate 都将 Term递增、重启定时器并重新发起选举，由于每个节点中定时器的时间都是随机的，所以就不会多次存在有多个 Candidate 同时发起投票的问题。
在 Raft 中当接收到客户端的日志（事务请求）后先把该日志追加到本地的 Log 中，
然后通过heartbeat 把该 Entry 同步给其他 Follower，
Follower 接收到日志后记录日志然后向 Leader 发送ACK，
当 Leader 收到大多数（n/2+1）Follower 的 ACK 信息后将该日志设置为已提交并追加到本地磁盘中，
通知客户端并在下个 heartbeat 中 Leader 将通知所有的 Follower 将该日志存储在自己的本地磁盘中。

安全性（Safety）

安全性是用于保证每个节点都执行相同序列的安全机制
如当某个 Follower 在当前 Leader commit Log 时变得不可用了，稍后可能该 Follower 又会倍选举为 Leader，
这时新 Leader 可能会用新的Log 覆盖先前已 committed 的 Log，这就是导致节点执行不同序列；
Safety 就是用于保证选举出来的 Leader 一定包含先前 commited Log 的机制；
选举安全性（Election Safety）：每个 Term 只能选举出一个 Leader
Leader 完整性（Leader Completeness）：这里所说的完整性是指 Leader 日志的完整性，
Raft 在选举阶段就使用 Term 的判断用于保证完整性：
当请求投票的该 Candidate 的 Term 较大或 Term 相同 Index 更大则投票，该节点将容易变成 leader。