在b階段，s1下線，s5上線並被選為leader，同時寫入term3/index2，此時s1和s2中的entry仍然是term2/index2。此時在多個例項中已經存在不同的entry，根據raft的定義，將來一定會有例項的entry被另乙個（成為leader）例項的entry所覆蓋。
因此需要一條額外的邏輯，新leader在commit舊term的entry的時候，必須同時commit一條當前term的entry（可以是空），這樣由於新leader的term一定是最大的，所以未來沒有節點可以重寫這個entry
每個來自client的req都有乙個唯一的序列號，server端維護乙個最近處理過的請求序列號集合，對於更新的req，首先看該req有沒有被處理過，如果有，直接返回成功
隨機選舉超時的設計，意味著希望每次只有乙個節點發起選舉，並成為leader（最理想的情況），如果沒有candidate狀態，所有follower在超時後都會去競爭leader；而有了candidate狀態，定義只有在這個狀態下才會競爭leader，follower一旦將票投出去（沒有投給自己），就不會再進入candidate狀態。如果存在有資格成為leader（最新的log）的節點參與了競選，那麼自然不希望別的節點再來「攪局」
Raft 協議學習筆記
分布式儲存系統通常通過維護多個副本來進行容錯，提高系統的可用性。這就必須要解決分布式儲存系統的最核心問題 維護多個副本的一致性。一致性 consensus 是構建具有容錯性 fault tolerant 的分布式系統的基礎。在乙個具有一致性性質的的集群裡，同一時刻所有節點中的資料有相同的值。集群具有...
raft協議問題
角色 raft通過選舉leader並由leader節點負責管理日誌複製來實現多副本的一致性。在raft中，節點有三種角色 角色轉換如下圖所示 節點的狀態時通過心跳包來進行維持的。產生的原因 如果乙個follower在election timeout的時間裡沒有收到leader的資訊,就進入新的ter...
Raft協議介紹（翻譯）
本文討論的的raft一致性演算法來自於 in search of an understandable consensus algorithm.所有的引用都出自這篇文章.raft 是乙個分布式一致性演算法，它的設計很容易被理解。raft演算法解決了即使在出現故障時，多個伺服器同意同乙個共享狀態的問題。...