Raft协议是分布式领域解决一致性的又一著名协议，主要包含Leader选举、日志复制两个部分。
温馨提示：
本文根据raft官方给出的raft动画进行学习，其动画展示地址：http://thesecretlivesofdata.com/raft/
1、Leader选举
1.1 一轮投票中，只有一个节点发起投票的情况
Raft协议中节点有3种状态（角色）：
- Follower
跟随者。 - Candidate
候选者。 - Leader
领导者(Leader)，通常我们所说的的主节点。
首先3个节点初始状态为 Follower，每个节点会有一个超时时间(计时器)，其时间设置为150ms~300ms之间的随机值。当计时器到期后，节点状态从 Follower 变成 Candidate，如下图所示：
通常情况下，三个节点中会有一个节点的计时器率先到期，节点状态变为 Candidate ，候选者状态下的节点会发起选举投票。我们先来考虑只有一个节点变为Candidate时是如何进行选主的。
当节点状态为Candidate，将发起一轮投票，由于是第一轮投票，设置本轮投票轮次为1，并首先为自己投上一票，正如上图所示的NodeA节点，Team为1，Vote Count为1.
当一个节点的定时器超时后，首先为自己投上一票，然后向该组内其他的节点发起投票(用拉票更加合适)，发送投票请求。
当集群内的节点收到投票请求外，如果本轮未进行过投票，则赞同，否则反对，然后将结果返回，并重置计时器。
当节点A收到的赞同票大于一半时，则升级为该集群的 Leader，然后定时向集群内的其他节点发送心跳，以便确定自己的领导地位，正如下图所示。
Node A，集群中的 Leader正在向其他节点发送心跳包。
节点在收到 Leader 的心跳包后，返回响应结果，并重置自身的计时器，如果 Flower 状态的节点在计时时间超时内没有收到Leader 的心跳包，就会从 Flower 节点变成 Candidate,该节点就会发起下一轮投票。
例如NodeA节点宕机，停止向它的从发送心跳，我们来看一下集群如何重新选主。
如果主节点宕机，则停止向集群内的节点发送心跳包。随着计时器的到期，节点B的先于节点C变成 Candidate，则节点B向集群内的其他节点发起投票，如下图所示。
节点B，首先将投票轮次设置为2，然后首先为自己投上一篇，然后向其他节点发起投票请求。
节点C收到请求，由于其投票轮次大于自己的投票轮次，并该轮次并未投票，投出赞成票并返回结果，然后重置计时器。节点B将顺理成章的成为新的Leader并定时发送心跳包。
3个节点的选主就介绍到这里了，也许有网友会说，虽然各个节点的计时器是随机的，但也有可能同一时间，或一个节点在未收到另一个节点发起的投票请求之前变成 Candidate，即在一轮投票过程中，有大于1个的节点状态都是 Candidate，那该如何选主呢？
下面以4个节点的集群为例，来阐述上述这种情况情况下，如何进行选主。
1.2 一轮投票中，超过一个节点发起投票的情况
首先同时有两个节点进入Candidate状态，并开始新的一轮投票，当前投票编号为4，首先先为自己投上一票，然后向集群中的其他节点发起投票，如下图所示：
然后各个节点收到投票请求，如下所示，进行投票：
首先节点C、D在收到D、C节点的投票请求时，都会返回不同意，因为在本轮投票中，已经各自为自己投了一票，按照上图，节点A同意C节点、节点B同意D节点，那此时C、D都只获的两票，当然如果A,B都认为C或D成为主节点，则选择就可以结束了，上图显示，C、D都只获的2票，未超过半数，无法成为主节点，那接下来会发生什么呢？请看下图：
此时A,B,C,D的定时器各自在倒计时，当节点成为Candidate时，或自身状态本身是Candidate并且定时器触发后，发起一轮新的投票，图中是节点B、节点D同时发起了新的一轮投票。
投票结果如下：节点A,节点C同意节点B成为leader，但由于BD都发起了第5轮投票，最终的投票轮次更新为6，如图所示：
关于Raft协议的选主就介绍到这里了，接下来我们来思考一下，如果自己实现 Raf t协议，至少要考虑哪些问题，为下一篇源码阅读Dleger(RocketMQ多副本)模块提供一些思路。
1.3 思考如何实现Raft选主
1、 节点状态；
需要引入3中节点状态：Follower(跟随者)、Candidate(候选者)，投票的触发点，Leader(主节点)。
2、 进入投票状态的计时器；
Follower、Candidate 两个状态时，需要维护一个计时器，每次定时时间从150ms-300ms之间进行随机，即每个节点的每次的计时过期不一样，Follower状态时，计时器到点后，触发一轮投票。节点在收到投票请求、Leader 的心跳请求并作出响应后需要重置定时器。
3、 投票轮次Team；
Candidate 状态的节点，每发起一轮投票，Term 加一；Term的存储。
4、 投票机制；
每一轮一个节点只能为一个节点投赞成票，例如节点A中维护的轮次为3，并且已经为节点B投了赞成票，如果收到其他节点，投票轮次为3，则会投反对票，如果收到轮次为4的节点，是又可以投赞成票的。
5、 成为Leader的条件；
必须得到集群中节点的大多数，即超过半数，例如如果集群中有3个节点，则必须得到两票，如果其中一台服务器宕机，剩下的两个节点，还能进行选主吗？答案是可以的，因为可以得到2票，超过初始集群中3的一半，所以通常集群中的机器各位尽量为计数，因为4台的可用性与3台的一样。
温馨提示：上述结论只是我的一些思考，我们可以带着上述思考，进入到Dleger的学习中，下一篇将从源码解析的角度来学习大神是如何实现Raft协议的Leader选主的，让我们一起期待吧。
2、日志复制
完成集群内的选主工作后，客户端向主节点发送请求，由主节点负责数据的复制，使集群内的数据保持一致性，初始状态如下图所示：
客户端向主节点发起请求，例如set 5，将数据更新为5，如下图所示：
主节点收到客户端请求后，将数据追加到Leader的日志中(但未提交)，然后在下一个心跳包中将日志转发到集群内从节点，如下图所示：
从节点收到Leader的日志后，追加到从节点的日志文件中，并返回确认ACK。Leader收到从节点的确认信息后，向客户端发送确认信息。
上述的日志复制比较简单，是由于只考虑正常的情况，如果中间发生异常，该如何保证数据一致性呢？
1、 如果Leader节点向从节点广播日志时，其中某个从节点发送故障宕机，该如何处理呢？；
2、 日志在什么环节进行提交呢？Leader节点在收到客户端的数据变更请求后，首先追加到主节点的日志文件中，然后广播到从节点，从节点收到日志信息，是提交日志后返回ACK，还是什么时候提交呢？；
3、 日志如何保证唯一；
4、 如何处理网络出现分区；
我相信读者朋友肯定还有更多的疑问，本文不打算来回答上述疑问，而是带着这些问题进入到RocketMQ多副本的学习中，通过源码解析RocketMQ DLedger的实现后，再来重新总结raft协议。
亲爱的读者们，读到这里了，烦请点个赞，谢谢，下一篇将重点分析RocketMQ Dledger 多副本模块如何实现 raft 协议的选主。