raft分佈式一致性協議

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分佈式一致性協議通俗講就是多機狀態的一致性保障協議，即若是同一份狀態存儲在多臺機器上，如何保證在多臺機器上的狀態彼此是一致的。一致是指讀到的結果和寫入的預期是一致的。

raft的作法是：

1. 節點分爲三種角色leader、fellower、cancidator。leader接受client的讀寫請求，fellower接受leader的狀態同步消息。cancidator是當fellower在timeout超時後也沒有的收到leader的消息時，就自動成爲cancidator。
2. leader按期會向fellower發送heartbeat消息。leader收到client的狀態修改消息後，生成log entry信息，同步給fellower。fellower回覆ack給leader。當leader收到超過半數的fellower的ack後，就將狀態進行實際修改，並返回client成功，同時通知fellower能夠落盤。
3. 若是出現網絡分割，leader沒法和多數fellower通訊。不能和舊leader通訊的fellower在timeout超時沒有收到新的heartbeat消息後，就會廣播選舉本身爲leader。其它fellower收到選舉消息後，會確認。這樣新的leader就出來了。
4. 若是同時有兩個cancidator選舉本身爲leader。這時可能都不能獲得多數票。就各自sleep 100-150ms後從新嘗試選舉本身。

幾點疑問：

1. leader回覆給client ack成功，回覆給fellower ack失敗，這時狀態的狀態不一致是如何處理的？ 等待下一個heartbeat ack到達時，將上一個message ack掉？
2. 從流程上看性能會比較低，如何承擔相似消息隊列系統的高吞吐？