前言
在分布式系统中，有一类经典的问题经常会被提起：一致性问题。在单机环境中，这看起来根本不是一个问题。但是在多机，多服务，不同网络环境下时，一致性问题就是一个典型的问题了。在分布式系统中，当我们提到一致性问题时，我们立马想到的是Paxos协议。而对此协议的一个开源的实现框架是目前被广泛使用的组件Zookeeper。但是所说Paxos比较成熟，但是它比较晦涩难懂，实现起来也比较复杂。于是另外一种逻辑比较清晰的一致性算法出现了：Raft算法。本文笔者来简单阐述此协议算法的内容以及对应的工具库实现Apache Ratis。
分布式系统中的经典问题：Consensus问题
首先，我们还是需要了解下Raft要解决的问题：Consensus问题。Consensus是一个在具有容错能力的分布式系统中需要去解决的一个基本问题（因为不同服务状态能达成一致，所以系统才有容错能力）。这里需要多系统服务之间通信协调来达成具有一致性的状态或值。这里面还包括于说不同服务在所经历的transaction操作以及所更新的状态值也应该是完全一致的。这里其实我们提到的里面的状态机（State Machine）的情况了
Raft一致性算法的使用场景
基于Raft的一致性，我们可以有哪些使用场景呢，这里主要有以下2个：
- Log Replication。我们可以理解为一个Log代表的是一次transaction操作记录。
- Replicated state machines，副本状态机。它能保证所有的服务间的状态的同步性。
Raft算法原理
OK，此处我们开始正式地来了解Raft协议。
前面也已经提到过，Raft相比较于Paxos，它的实现过程更加简洁一些，逻辑也更加清晰一些。相比较于Paxos每个阶段复杂的操作步骤，Raft的步骤可以用下面简单的文字进行概括。
首先这里会有3个角色身份：
- Leader，领导者身份。由此身份来向其Follower身份发号各种施令。同时Leader通过心跳的方式来表明其领导属性。
- Follower，跟随者身份。接收Leader的命令指示，并执行结果。同时当在一定超时时间内没有收到Leader的消息后，能够变为Candidate身份，重新竞选Leader身份。
- Candidate身份。可由Follower转变而来，Candidate向其他Follower机器发送投票选举，当超过半数以上的投票选择后，能成为Leader身份。
这里有个特殊case，当有2个Candidate在最后时间里得到了相同票数的时候，那么此轮选举将会失败，随后会进行一次随机超时时间内的新一轮选举，官方术语称为Split Vote（投票分裂）。这样发生同票现想的几率就会变低了。
以下是3种身份角色的转换图：
Leader和Follower之间的交互关系，首先是Leader（下图S1）发出操作命令，比如说是一次Log append entry：
然后是Follower反馈给Leader过程。
Raft协议的一致性过程
基于Raft一致性协议下，服务间是如何保证做到状态的同步性的呢？如下图所示：
我们可以看到，每个Server通过一致性算法过程得到每次的Log记录，等每次Log操作记录完整持久化到本地Sever之后，然后再经过3步骤，apply log到状态机中，这样每个Sever的状态演变过程以及最终状态值都将是完全同步的。
Raft的java实现库：Apache Ratis
为了将Raft一致性算法更方便地使用于各个分布式系统中，以此构建出容错性更强的分布式服务。Apache Ratis诞生了，它是一个Raft算法的Java实现库。目前在Ozone被用来做Container command的replicate的执行。在未来还将用于Ozone HA的实现。
另外，Apache Ratis还能够定制化上节中Log Store存储和状态机的自定义实现。这无疑大大增强了Ratis的使用性和灵活性。
以上就是笔者对于Raft算法的简单阐述了，更多内容详见引用链接处。
引用
[1].https://raft.github.io/raft.pdf
[2].http://ratis.incubator.apache.org/
[3].https://raft.github.io/