如何避免单点故障
在介绍 Raft 算法之前，我们首先了解下它的诞生背景，Raft 解决了分布式系统什么痛点呢？
首先我们回想下，早期我们使用的数据存储服务，它们往往是部署在单节点上的。但是单节点存在单点故障，一宕机就整个服务不可用，对业务影响非常大。
随后，为了解决单点问题，软件系统工程师引入了数据复制技术，实现多副本。通过数据复制方案，一方面我们可以提高服务可用性，避免单点故障。另一方面，多副本可以提升读吞吐量、甚至就近部署在业务所在的地理位置，降低访问延迟。
多副本复制是如何实现的呢？
多副本常用的技术方案主要有主从复制和去中心化复制。主从复制，又分为全同步复制、异步复制、半同步复制，比如 MySQL/Redis 单机主备版就基于主从复制实现的。
全同步复制是指主收到一个写请求后，必须等待全部从节点确认返回后，才能返回给客户端成功。因此如果一个从节点故障，整个系统就会不可用。这种方案为了保证多副本的一致性，而牺牲了可用性，一般使用不多。
异步复制是指主收到一个写请求后，可及时返回给 client，异步将请求转发给各个副本，若还未将请求转发到副本前就故障了，则可能导致数据丢失，但是可用性是最高的。
跟主从复制相反的就是去中心化复制，它是指在一个 n 副本节点集群中，任意节点都可接受写请求，但一个成功的写入需要 w 个节点确认，读取也必须查询至少 r 个节点。
你可以根据实际业务场景对数据一致性的敏感度，设置合适 w/r 参数。比如你希望每次写入后，任意 client 都能读取到新值，如果 n 是 3 个副本，你可以将 w 和 r 设置为 2，这样当你读两个节点时候，必有一个节点含有最近写入的新值，这种读我们称之为法定票数读（quorum read）。
AWS 的 Dynamo 系统就是基于去中心化的复制算法实现的。它的优点是节点角色都是平等的，降低运维复杂度，可用性更高。但是缺陷是去中心化复制，势必会导致各种写入冲突，业务需要关注冲突处理。
从以上分析中，为了解决单点故障，从而引入了多副本。但基于复制算法实现的数据库，为了保证服务可用性，大多数提供的是最终一致性，总而言之，不管是主从复制还是异步复制，都存在一定的缺陷。
如何解决以上复制算法的困境呢？
答案就是共识算法，它最早是基于复制状态机背景下提出来的。 下图是复制状态机的结构（引用自 Raft paper）， 它由共识模块、日志模块、状态机组成。通过共识模块保证各个节点日志的一致性，然后各个节点基于同样的日志、顺序执行指令，最终各个复制状态机的结果实现一致。
