专题21：raft 协议（史上最全 + 2024面试必备）.pdf

专题21：Raft协议（史上最全、定期更新）

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问题，尼恩在此给大家道歉啦。

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raft算法之所以容易理解，其一是他将一致性问题划分成几个子问题，这几个子问题都是独立、可理解

和解释的。从传统的思维来讲，对于一个复杂的系统或者工程，都是大化小，分解实现，然后去尝试融

合解决整体逻辑。

1、Raft详解

Raft算法是分布式系统开发首选的共识算法。比如现在流行Etcd、Consul、Nacos。

如果掌握了这个算法，就可以较容易地处理绝大部分场景的容错和一致性需求。比如分布式配置系

统、分布式NoSQL存储等等，轻松突破系统的单机限制。

Raft算法是通过一切以领导者为准的方式，实现一系列值的共识和各节点日志的一致。

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1.1Raft角色

跟随者（Follower）：普通群众，默默接收和来自领导者的消息，当领导者心跳信息超时的时候，就

主动站出来，推荐自己当候选人。

候选人（Candidate）：候选人将向其他节点请求投票RPC消息，通知其他节点来投票，如果赢得了

大多数投票选票，就晋升当领导者。

领导者（Leader）：霸道总裁，一切以我为准。处理写请求、管理日志复制和不断地发送心跳信息，

通知其他节点“我是领导者，我还活着，你们不要”发起新的选举，不用找新领导来替代我。

如下图所示，分别用三种图代表跟随者、候选人和领导者。

1.1数据库服务器

现在我们想象一下，有一个单节点系统，这个节点作为数据库服务器，且存储了一个值为X。

左边绿色的实心圈就是客户端，右边的蓝色实心圈就是节点a（Nodea）。Term代表任期，后面会讲

到。

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客户端向单节点服务器发送了一条更新操作，设置数据库中存的值为8。单机环境下（单个服务器节

点），客户端从服务器拿到的值也是8。一致性非常容易保证。

但如果有多个服务器节点，怎么保证一致性呢？比如有三个节点：a，b，c。如下图所示。这三个节点

组成一个数据库集群。客户端对这三个节点进行更新操作，如何保证三个节点中存的值一致？这个就是