当机房 A 修改了一条数据的同时，机房 B 也对该数据进行了更新，Otter 会通过合并逻辑来处理冲突的数据行或字段，以达到合并效果。为了避免这种冲突，我们在上节课对客户端提出了要求：用户客户端在一定时间内只能连接一个机房。然而，如果业务对“事务和强一致性”有极高的需求，例如库存不允许超卖的场景，通常只有两种选择：一种是将服务部署为本地服务，但这并不适用于所有业务；另一种是使用多机房架构，但必须采用分布式强一致性算法以确保多个副本之间的一致性。
在业界，最知名的分布式强一致性算法是 Paxos。尽管它的原理非常抽象，经过多次修改后往往会与最初设计产生很大偏离，使得很多人难以判断这些修改是否合理。通常需要一到两年的实践经验才能完全掌握该算法。随着对分布式多副本同步需求的增加，Paxos 的抽象性已无法完全满足市场需求，因此 Raft 算法应运而生。相比于 Paxos，Raft 更易于理解，同时能够保证操作的顺序一致性，因此被广泛应用于分布式数据服务中，像 etcd 和 Kafka 等知名基础组件都使用了 Raft 算法。
如何选举 Leader？
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如图所示，我们启动了五个 Raft 分布式数据服务节点：S1、S2、S3、S4 和 S5。每个节点可以处于以下三种状态之一：
- Leader：负责处理数据修改，并主动将变更同步到其他 Follower 节点。
- Follower：接收并应用 Leader 推送的变更数据。
- Candidate：当集群中没有 Leader 时，Follower 节点会进入选举模式。
如果某个 Follower 节点在规定时间内未收到 Leader 的心跳信号，则意味着当前 Leader 可能已失效，集群无法继续更新数据。在这种情况下，Follower 节点会进入选举模式，并在多个 Follower 节点之间选出一个新的 Leader，确保服务集群中始终有一个 Leader，确保数据变更的唯一决策进程。
那么 Leader 是如何选举出来的呢？在进入选举模式后，这五个节点会各自随机等待一段时间。等待时间一到，当前节点会先为自己投一票，并将其任期（term）加 1（如图中的 term:4 表示第四任 Leader），然后通过发送 RequestVote RPC（即请求投票的远程过程调用）向其他节点拉票。
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S1失去联系，S5最先超时发起选举
当服务节点收到投票请求时，如果该请求节点的任期和日志同步进度都领先或相同，则会向其投票，并将自己的当前任期更新为新的任期。在此期间，收到投票请求的节点将不会再发起投票，而是等待其他节点的投票邀请。需要注意的是，每个节点在同一任期内只能投出一票。
如果所有节点在选举过程中都未获得多数票（即超过半数的票数），则在选举超时后，节点会将任期加 1 并重新发起选举。最终，获得多数票且最早结束选举倒计时的节点将当选为新的 Leader。该 Leader 随即广播通知其他节点，并同步新的任期和日志进度。
在成为 Leader 后，新的 Leader 会定期发送心跳信号，确保各个 Follower 节点保持连接状态，不因超时而进入选举模式。在选举过程中，如果有节点收到了前一任 Leader 的心跳信号，便会停止当前的选举并拒绝新的选举请求。选举结束后，所有节点进入数据同步状态，确保日志一致性。
如何保证多副本写一致？
当服务节点收到投票请求时，如果该请求节点的任期和日志同步进度都领先或相同，则会向其投票，并将自己的当前任期更新为新的任期。在此期间，收到投票请求的节点将不会再发起投票，而是等待其他节点的投票邀请。需要注意的是，每个节点在同一任期内只能投出一票。
如果所有节点在选举过程中都未获得多数票（即超过半数的票数），则在选举超时后，节点会将任期加 1 并重新发起选举。最终，获得多数票且最早结束选举倒计时的节点将当选为新的 Leader。该 Leader 随即广播通知其他节点，并同步新的任期和日志进度。
在成为 Leader 后，新的 Leader 会定期发送心跳信号，确保各个 Follower 节点保持连接状态，不因超时而进入选举模式。在选举过程中，如果有节点收到了前一任 Leader 的心跳信号，便会停止当前的选举并拒绝新的选举请求。选举结束后，所有节点进入数据同步状态，确保日志一致性。
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具体来说，当 Leader 成功修改数据后，它会生成一条对应的日志，并将该日志发送给所有 Follower 节点进行同步。只要超过半数的 Follower 返回同步成功的反馈，Leader 就会将该预提交的日志正式提交（commit），并向客户端确认数据修改成功。
在下一个心跳中，Leader 会通过消息中的 leader commit 字段，将当前最新提交的日志索引（Log index）告知各 Follower 节点。Follower 节点依据该提交的索引更新数据，仅对外提供被 Leader 最终提交的数据，未被提交的数据不会被持久化或展示。
如果在数据同步期间，客户端继续向 Leader 发送其他修改请求，这些请求会进入队列等待处理，因为此时 Leader 正在等待其他节点的同步响应，导致暂时的阻塞。
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不过，这种阻塞等待的设计使得 Raft 算法对网络性能的依赖性较强，因为每次数据修改都需要向多个节点发出并发请求，等待大多数节点成功同步。最糟糕的情况是，返回的往返时延（RTT）会受到最慢节点的网络响应时间影响，例如“两地三中心”的一次同步时间可能达到约 100ms。此外，由于主节点只有一个，这限制了 Raft 服务的整体性能。
为了解决这个问题，我们可以通过减少数据量和对数据进行切片来提升集群的修改性能。需要注意的是，当大多数 Follower 与 Leader 的日志进度差异过大时，数据变更请求将会处于等待状态，直到超过一半的 Follower 与 Leader 的进度一致后，才会返回修改成功的结果。当然，这种情况并不常见。
服务之间如何同步日志进度？
讲到这我们不难看出，在 Raft 的数据同步机制中，日志发挥着重要的作用。在同步数据时，Raft 采用的日志是一个有顺序的指令日志 WAL（Write Ahead Log），类似 MySQL 的 binlog。该日志中记录着每次修改数据的指令和修改任期，并通过 Log Index 标注了当前是第几条日志，以此作为同步进度的依据。
在 Raft 中，Leader 节点的日志是永久保留的，所有 Follower 节点会与 Leader 保持完全一致。如果出现差异，Follower 的日志将被强制覆盖以与 Leader 同步。此外，每条日志记录都经过“写入”和“提交”（commit）两个阶段。在选举过程中，每个节点会基于自身未提交的日志索引（Log Index）进度优先选择进度最靠前的节点，从而确保当选的 Leader 拥有最新、最完整的数据。
在 Leader 任期内，它会按顺序向各 Follower 节点推送日志以实现同步。若 Leader 的同步进度领先于某个 Follower，该 Follower 将拒绝同步请求。收到拒绝反馈后，Leader 会从日志末尾向前回溯，找出 Follower 未同步或存在差异的日志部分，然后逐条推送覆盖，直到 Follower 与 Leader 保持一致。
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Leader 和 Follower 的日志同步进度是通过日志索引（index）来确认的。Leader 对日志的内容和顺序拥有绝对的决策权，当发现自己的日志与某个 Follower 的日志存在差异时，为了确保多个副本的数据完全一致，Leader 会强制覆盖该 Follower 的日志。
那么，Leader 是如何识别 Follower 的日志与自己的日志之间的差异呢？在向 Follower 同步日志时，Leader 会同时提供自己上一条日志的任期和索引号，与 Follower 当前的同步进度进行比较。对比主要涉及两个方面：
- 当前日志对比：Leader 会对比自己和 Follower 的当前日志中的索引、多条操作日志和任期。
- 上一条日志对比：Leader 会对比自己和 Follower 的上一条日志的索引和任期。
如果以上任意一个方面存在差异，Leader 就会认为 Follower 的日志与自己的日志不一致。在这种情况下，Leader 会逐条倒序对比日志，直到找到日志内容和任期完全一致的索引，然后从这个索引开始按顺序向下覆盖。
在日志同步期间，Leader 只会提交其当前任期内的数据，之前任期的数据则依赖日志同步来逐步恢复。可以看到，这种逐条推送的同步方式效率较低，特别是对新启动的服务并不友好。因此，Leader 会定期生成快照，将之前的修改日志记录合并，以降低日志的大小。同时，进度差距过大的 Follower 会从 Leader 的最新快照中恢复数据，并按快照最后的索引追赶进度。
如何保证读取数据的强一致性？
通过前面的讲解，我们了解了 Leader 和 Follower 之间的同步机制，那么从 Follower 的角度来看，它又是如何确保自己对外提供的数据始终是最新的呢？这里有一个小技巧：当 Follower 收到查询请求时，会同时向 Leader 请求当前最新提交的日志索引（commit log index）。如果这个日志索引大于 Follower 当前的同步进度，就意味着 Follower 的本地数据不是最新的。此时，Follower 会从 Leader 获取最新的数据并返回给客户端。
由此可见，保持数据的强一致性需要付出较大的代价。
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你可能会好奇：如何在业务使用时保证读取数据的强一致性呢？其实我们之前说的 Raft 同步等待 Leader commit log index 的机制，已经确保了这一点。我们只需要向 Leader 正常提交数据修改的操作，Follower 读取时拿到的就一定是最新的数据。
总结
很多人都说 Raft 是一个分布式一致性算法，但实际上 Raft 算法是一个共识算法（多个节点达成共识），它通过任期机制、随机时间和投票选举机制，实现了服务动态扩容及服务的高可用。通过 Raft 采用强制顺序的日志同步实现多副本的数据强一致同步，如果我们用 Raft 算法实现用户的数据存储层，那么数据的存储和增删改查，都会具有跨机房的数据强一致性。这样一来，业务层就无需关心一致性问题，对数据直接操作，即可轻松实现多机房的强一致同步。
