本文参考Raft算法实现动画。
在fabric1.4.1的版本中，提供了基于raft共识的raft排序服务。raft的模型可以容忍奔溃，如果有节点故障掉线可以正常运行。前提是要有大多数存活，也就是要保证1/2以上的节点个数正常运行。raft共识是“主从模型”，主节点通过动态选举决定，从节点是主节点的复制。raft排序服务比kafka排序服务易于设置和管理。并且raft的设计允许不同的组织贡献节点来共同组成排序服务。
kafka和zookeeper的设计不适用于大型网络。它们的设计是CFT模型，但局限于运行的比较紧密的主机上。也就是说，需要有一个组织专门运行kafka集群。如果使用raft，每个组织可以贡献排序节点，共同组成排序服务，可以更好的去中心化。
过去, Paxos一直是分布式协议的标准，但是Paxos难于理解，更难以实现，Google的分布式锁系统Chubby作为Paxos实现曾经遭遇到很多坑。
来自Stanford的新的分布式协议研究称为Raft，它是一个为真实世界应用建立的协议，主要注重协议的落地性和可理解性。
为了以容错方式达成一致，我们不可能要求所有服务器100%都达成一致状态，只要超过半数的大多数服务器达成一致就可以了，假设有N台服务器，N/2 +1 就超过半数，代表大多数了。
Paxos和Raft都是为了实现一致性共识这个目标，这个过程如同选举一样，参选者需要说服大多数选民(服务器)投票给他，一旦选定后就跟随其操作。Paxos和Raft的区别在于选举的具体过程不同。
在Raft中，任何时候一个服务器可以扮演下面角色之一：
Raft阶段分为两个，首先是选举过程，然后是数据同步过程（在选举出来的领导人带领进行正常操作，比如日志复制等）。
选举规则：
根据鸽巢原理，上面的条件可以知道，Candidate必然要比大半的节点数据更新才能当选Leader，而由于上一次日志同步需要过半的Follower确认，所以Candidate必然是最新的数据。
下面用图示展示这个过程：
任何一个服务器都可以成为一个候选者Candidate，它向其他服务器Follower发出要求选举自己的请求：
2. 其他服务器同意了，发出OK。
注意如果在这个过程中，有一个Follower当机，没有收到请求选举的要求，因此候选者可以自己选自己，只要达到N/2 + 1 的大多数票，候选人还是可以成为Leader的。
这样这个候选者就成为了Leader领导人，它可以向选民也就是Follower们发出指令，比如进行日志复制。
如果一旦这个Leader当机崩溃了，那么Follower中有一个成为候选者，发出邀票选举。
Follower同意后，其成为Leader，继续承担日志复制等指导工作：
值得注意的是，整个选举过程是有一个时间限制的，如下图：
Splite Vote是因为如果同时有两个候选人向大家邀票，这时通过类似加时赛来解决，两个候选者在一段timeout比如300ms互相不服气的等待以后，因为双方得到的票数是一样的，一半对一半，那么在300ms以后，再由这两个候选者发出邀票，这时同时的概率大大降低，那么首先发出邀票的的候选者得到了大多数同意，成为领导者Leader，而另外一个候选者后来发出邀票时，那些Follower选民已经投票给第一个候选者，不能再投票给它，它就成为落选者了，最后这个落选者也成为普通Follower一员了。
所以为了两个Candidate的票数有差值，最好把节点的数量设置成为2n+1。
2n+1也是为了预防脑裂的情况。
在网络分区下，如果是2n+1的节点数量，必然有一个分区的节点数量是不够一半的，那一半分区的节点也就停止服务了，所以不存在脑裂的情况。
由于该分区中节点数不足半数，所以无法选举出新的 Leader节点。待一段时间之后，该分区中又会出现某个节点的选举计时器超时，会再次发起新一轮的选举，循环往复，从而导致不断发起选举，Term号不断增长。
在Raft协议中对这种情况有一个优化，当某个节点要发起选举之前，需要先进入一个叫作PreVote的状态，在该状态下，节点会先尝试连接集群中的其他节点，如果能够成功连接到半数以上的节点，才能真正发起新一轮的选举。
成员变更的需求和领导⼈选举不⼀样，成员变更是主动的去切换节点（有时会去主动改变集群配置），所以希望能够不停机，对外提供服务。
如果贸然增加多个节点，可能会造成多个Leader的情况，造成脑裂。 最简单的解决办法是：成员变更⼀般是⼀次只添加⼀个节点，不要⼀次性加⼊多个。
Raft使⽤状态机的概念，包含了⽇志序列和数据状态机。
由于一个Term内只有一个Leader，一个Leader下日志是有序的，所以通过Term+LogID就可以唯一索引一条日志。
下面以日志复制为例子说明Raft算法，假设Leader领导人已经选出，这时客户端发出增加一个日志的要求，比如日志是"sally"：
对于每个新的日志记录，重复上述过程。
如果在这一过程中，发生了网络分区或者网络通信故障，使得Leader不能访问大多数Follwers了，那么Leader只能正常更新它能访问的那些Follower服务器，而大多数的服务器Follower因为没有了Leader，他们重新选举一个候选者作为Leader，然后这个Leader作为代表于外界打交道，如果外界要求其添加新的日志，这个新的Leader就按上述步骤通知大多数Followers，如果这时网络故障修复了，那么原先的Leader就变成Follower，在失联阶段这个老Leader的任何更新都不能算commit，都回滚，接受新的Leader的新的更新。
在Master的任期T3上，Client发送了y=6的请求给Master，所以这个时候：
在第2步：“告知Client已经写⼊成功”和“发送消息让其余节点也提交数据”这两个步骤并不是原子的，如果两者其中⼀个失败，会有很⼤的问题：
新上任的Leader如何处理前任未提交的数据？因为此时⽆法判断上任是否告知过 Client成功，可能告知后挂掉，也可能告知前就挂掉了。
如何处理呢？
为了保证数据的⼀致性，这时候Leader节点只会追加⾃⼰的⽇志，不会删除或者覆盖⾃⼰的⽇志（注意这⾥不是说提交）。对于提交的⽅式， Leader节点在提交⾃⼰的⽇志的时候，顺便会提交旧⽇志，来保证Term最新。
如果前任Leader commit过后立刻挂了，其他至少过半节点中还包含着这条uncommited log，选出的新leader一定包含这条uncommited log，最终会协商把它也给apply掉。
注意：过半节点包含某一个log，就表示这个log被记录了，而不是leader commit后才表示的。
refer：raft lease
可以看出为什么Raft协议的读写都在主节点上了，因为不要求所有从节点与主节点的数据一致，所以对于从节点的读操作都会转发到主节点上，主节点的压力也会比较大。
当然如果数据对于消息不一致具备容忍性，也可以在Raft的follower节点上做读。
