Raft 是一种用于管理分布式系统中复制日志的一致性算法，旨在提供更易理解的共识机制，同时保持与 Paxos 相同的可用性、安全性和正确性。它通过将复杂问题分解为更简单的子任务，确保系统在故障情况下仍能正常运行。

核心原理

Raft 算法通过以下三个角色实现分布式一致性：

  • Leader（领袖）：负责接收客户端请求并协调日志复制
  • Follower（追随者）：处理来自 Leader 的请求，并在选举中投票
  • Candidate（候选人）：当节点怀疑 Leader 故障时，会发起选举
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图：Raft 算法的基本角色与流程

算法通过心跳机制（Heartbeat）和选举超时（Election Timeout）确保集群状态的一致性。例如，Leader 会定期向 Follower 发送心跳包以维持连接，若超过一定时间未收到心跳，则触发重新选举。

应用场景

Raft 被广泛应用于需要高可用性和数据一致性的场景，比如：

  • 分布式数据库（如 etcd、Consul）
  • 日志复制系统
  • 服务发现与配置管理
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图：分布式系统架构示例（Raft 适用场景）

优势与挑战

  • 优势：
    • 简单易理解（相比 Paxos）
    • 强调安全性与可靠性
    • 支持动态成员变化
  • 挑战：
    • 对网络分区和延迟敏感
    • 需要复杂的超时和选举逻辑

扩展阅读

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图：共识算法对比图（含 Raft 与 Paxos 关键差异）