基础
Raft是管理复制日志的一致性算法
Raft基于Leader，Follow
各个机器上，日志一致了，状态就一致了
客户端只许和Leader节点交互，
Follower节点只许从Leader节点接收写日志
Leader节点向Follower节点写日志，只有一半的节点写成功了，才返回客户端成功。
Leader定期向Follower节点发送心跳包，告诉它们正常
选主
如果之前的Leader工作不正常，将结束当前Term，开始选举
Follower将自己变成选举状态，它先投自己一票，然后向其它follower拉票
Follower等待结果
- 赢得选举，告诉其它Follower
- 别人赢得选举，变成Follower，别人赢得选举就是收到term_id大于自己的current_term_id且声称自己为leader的requestRpc请求
- 没选出来，所有候选人都超时，继续选，term_id加1
得票过半当选，得票是先到先得，每个节点只能投给一个候选人
等待选票过程中，如果别人的心跳包中，term大于自己的term，就变成follower，听从新上任Leader指挥
为了避免长时间选不出leader，每个follower发现leader不可用的超时时间是一个随机数，避免同时发现Leader不可用。
每个候选人下一轮拉票请求的时间间隔也是个随机数，避免同时拉票
leader选出来就可以接收客户端请求了
记日志
每条日志有序号log index
日志要记操作，还要记term
日志在半数follower上记了，leader才能commit
leader要告诉follow term以及前次index，这样follower才能知道自己是不是漏记了，如果漏记了会全补上
需要有一种机制来让leader和follower对log达成一致，leader会为每个follower维护一个nextIndex，表示leader给各个follower发送的下一条log entry在log中的index，初始化为leader的最后一条log entry的下一个位置。leader给follower发送AppendEntriesRPC消息，带着(term_id, (nextIndex-1))， term_id即(nextIndex-1)这个槽位的log entry的term_id，follower接收到AppendEntriesRPC后，会从自己的log中找是不是存在这样的log entry，如果不存在，就给leader回复拒绝消息，然后leader则将nextIndex减1，再重复，知道AppendEntriesRPC消息被接收。
以leader和b为例：
初始化，nextIndex为11，leader给b发送AppendEntriesRPC(6,10)，b在自己log的10号槽位中没有找到term_id为6的log entry。则给leader回应一个拒绝消息。接着，leader将nextIndex减一，变成10，然后给b发送AppendEntriesRPC(6, 9)，b在自己log的9号槽位中同样没有找到term_id为6的log entry。循环下去，直到leader发送了AppendEntriesRPC(4,4)，b在自己log的槽位4中找到了term_id为4的log entry。接收了消息。随后，leader就可以从槽位5开始给b推送日志了。
Leader负责一致性检查，同时让所有的Follower都和自己保持一致
Raft对选举有限制条件1：Candidate在拉票时需要携带自己本地已经持久化的最新的日志信息，等待投票的节点如果发现自己本地的日志信息比竞选的Candidate更新，则拒绝给他投票。
Raft对选举有 限制条件2：只允许Leader提交（commit）当前Term的日志。
更详细见https://zhuanlan.zhihu.com/p/27207160
