Raft算法

Raft 算法也是一种少数服从多数的算法，在任何时候一个服务器可以扮演以下角色之一：

Leader：负责 Client 交互 和 log 复制，同一时刻系统中最多存在一个

Follower：被动响应请求 RPC，从不主动发起请求 RPC

Candidate : 由Follower 向Leader转换的中间状态

Term 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；先简单描述下Term的变化流程：Raft开始时所有Follower的Term为1，其中一个Follower逻辑时钟到期后转换为Candidate，Term加1，这时Term为2（任期），然后开始选举，这时候有几种情况会使Term发生改变： 

如果当前Term为2的任期内没有选举出Leader或出现异常，则Term递增，开始新一任期选举

当这轮Term为2的周期选举出Leader后，过后Leader宕掉了，然后其他Follower转为Candidate，Term递增，开始新一任期选举

当Leader或Candidate发现自己的Term比别的Follower小时，Leader或Candidate将转为Follower，Term递增

当Follower的Term比别的Term小时，Follower也将更新Term保持与其他Follower一致；

可以说每次Term的递增都将发生新一轮的选举，Raft保证一个Term只有一个Leader，在Raft正常运转中所有的节点的Term都是一致的，如果节点不发生故障一个Term（任期）会一直保持下去，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 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：

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

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

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。