分布式Raft算法

Raft算法是强一致性的一种算法，算法分大体分为 Leader选举 和 log Replication

Raft算法中节点有3中状态:

    Follower

   Candidate   

   Leader

Raft中的超时时间是在150ms ～ 300ms的随机数

Leader选举(3个节点为例,):

       1. 开始所有的node都是Follwer状态

       2. 超时时间开始在所有的node(3个节点只有一个需要状态为Candidate),哪个node最先超时，哪个节点状态由Follower转换成Candidate

       3. Candidate节点向其他节点发送选举投票选择，多个Candidate最后比谁的票数最多，谁就是Leader，如果两个Candidate 票数一样，那就看哪个节点谁先超时. 谁就是Leader.

       4. 成为Leader之后就会发送心跳包给所有Follower节点

log Replicatoin(一致性):

   1.  client 连接进入Leader操作(Set 5)

   2. Leader 将操作记录在leader.log中(WAL)

   3.  Leader将log发送给所有Follower，(多数)Follower返回Leader

   4. Leader 返回给client并且更新自己操作,并且发送notifies 给所有follwer   the entry is commited，

    5. 各个follower更新操作

详细过程清参考:http://thesecretlivesofdata.com/raft/

etcd中的一致性算法就是使用raft，如果要使用raft，可以使用etcd中的raft(golang),因为goraft作者已经不维护了。