脚本宝典收集整理的这篇文章主要介绍了raft简单回答，脚本宝典觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。

@H_304_0@1. 三个状态：⼀个节点任⼀时刻处于三者之⼀

1，leader(领导者):  主节点，与客户端的通讯，还有与follower从节点的的数据同步与心跳机制的维护。

2，follower(追随者)：从节点，转发客户端的请求到leader节点，保持与leader节点的数据同步。

3，candidate(候选者)：候选人，该节点状态下表示现在是选举主从节点的时间点，作为候选人，既有可能成为leader，也有可能成为follower。

2. Term和vote概念

 term属性表示投票的轮数，vote属性就是代表各个节点投票的时候，该节点选择投的那个节点。

3. LOG与index概念

log日志每个节点都持有一份，每个日志文件包含： index索引号，term任期号，以及term任期号下的数据信息

 

主从选举原理：

raft和zookeePEr一样都采用 过半选举 的机制，所以我们推荐raft的实现同ookeeper一样，也是奇数个节点部署。

假设abc三个节点

1.三个节点进行启动的时候， 首先进入candidate(候选者)的状态 ，然后进行投票选举，所有的节点都会在本地创建一个 term属性，并且初始化值为0 ，然后每个节点都会设置一个 随机数的倒计时(150~300ms) ，那个节点先结束倒计时，他就会先给自己投一票且设置自己的term=1，即携带（vote = 自己）的投票请求给其他两个节点。

2.假设C先结束，这个时候节点A和B还没有结束倒计时,A和B在收到C的投票请求之后，首先会比较收到的term和自己的term作比较，比自己的大就投给C投票，然后响应投票请求。

3.当C节点只收到过半投自己的票的响应，C就成为learder节点，剩下节点就会 从candidate(候选者)状态转为follower(追随者)。

4.为了防止learder主节点发生单点故障问题，就是每个follower节点在和leader节点维持心跳的时候，都会设置一个 超时时间(timeout) ，当follower节点在等待leader节点的心跳请求的时候如果超过了这个超时时间，就会认为leader出现了异常，进而会 重新进入candidate状态 ，然后重新选举。

 数据同步原理：

如果客户端请求先发送到了follower节点，会先转发到leader。

1.leader先对follower节点进行两阶段提交，看每个follower节点能不能同步。

2.leader判断过半的节点都可以进行同步，leader先进行数据存储,并记录日志 ，直接返回给客户端成功的响应。

3.然后follower进行数据存储,并记录日志。

 

脚本宝典总结

以上是脚本宝典为你收集整理的raft简单回答全部内容，希望文章能够帮你解决raft简单回答所遇到的问题。

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