在分布式系统中，一致性指的是集群中的多个节点在状态上达成一致。 但是在现实场景中，由于程序异常、网络中断、硬件故障等原因，节点间的一致性很难保证，这样就需要Paxos、Raft等协议来保证节点间的一致性，本次就Raft的选举机制进行简单描述。

Raft是一种更为简单方便易于理解的分布式算法，以正确性、高效性、简洁性作为主要设计目标，Raft算法是现在分布式系统开发主流算法，如etcd（K8S）、consul等。

选举领导者过程

Raft算法有三种角色：

• 领导者（Leader）: 处理写请求，管理日志复制，持续发送心跳信息、阻止发起新的选举
• 跟随者（Follower）: 接收处理来自领导者的消息，当心跳信息超时时，主动推荐自己当候选人
• 候选人（Candidate）: 向其他节点发送请求投票信息，如果赢得多数选票，就晋升当领导者

选举规则：

• 领导者当选必须是要在一个任期内收到超过半数跟随者的投票
• 节点只能响应任期号大于或等于自己任期的请求
• 同一任期内，跟随者只能投给一个候选人

初始状态：所有节点都是跟随者

Raft算法特性是随机超时时间，每个节点等待领导者节点心跳信息的超时时间间隔是随机的；集群中没有领导者时，等待超时时间最小的节点会因为没有等到领导者心跳信息，发生超时。

超时自荐

此时该节点就会增加自己的任期编号，并推举自己为候选人，先给自己投一张选票，然后向其他节点发送请求投票消息，请它们选举自己为领导者。

选举投票

其他节点接受到候选人的消息时，并且在编号为1的任期内，没有投过票，那么就把选票投给该候选人，然后增加自己的任期编号。

领导者产生

候选人在选举超时时间内赢得了大多数的选票，那么它就会成为本届任期内新的领导者。

领导者维持

领导者将周期性地发送心跳消息，通知其他服务器我是领导者，阻止跟随者发起新的选举。

在选举过程还会有其它情况，如节点A、节点B同时发起选举（自行切换过程），或所有节点没有收到大部分投票（重新发起选举），以及Leader crash场景下的选举过程等，大家可以通过了解正常情况下的选举过程，逐步去学习和深入了解Raft算法。