Raft是一个leader模式的强一致算法。这是一个基于Raft实现的Key-value数据库,如果您正在学习raft，或者正在实现一个简易的分布式key-value存储，或许我的实现可以给您参考。
由论文得出的需要持久化的数据：
所有服务器上的持久性状态 (在响应RPC请求之前 已经更新到了稳定的存储设备)，注意这是每台服务器上都应该
持久化保存的。
currentTerm：当前任期 votedFor：投过票给谁
log[] :日志条目，第一个日志的id为1
所有服务器上的易失性状态
| 参数 | 解释 |
|---|---|
| commitIndex | 已知已提交的最高的日志条目的索引（初始值为0，单调递增） |
| lastApplied | 已经被应用到状态机的最高的日志条目的索引（初始值为0，单调递增） |
commitIndex:由sequence负责维护
lastApplied：由应用状态机（stateMachine）负责维护（即具体执行到哪一步）
领导者（服务器）上的易失性状态 (选举后已经重新初始化)
| 参数 | 解释 |
|---|---|
| nextIndex[] | 对于每一台服务器，发送到该服务器的下一个日志条目的索引（初始值为领导者最后的日志条目的索引+1） |
| matchIndex[] | 对于每一台服务器，已知的已经复制到该服务器的最高日志条目的索引（初始值为0，单调递增） |
所有服务器：
- 如果
commitIndex > lastApplied，那么就 lastApplied 加一，并把log[lastApplied]应用到状态机中（这里我们把它定义为两步提交，先增加lastapplied，然后应用到状态机中执行，领导人来决定什么时候把日志条目应用到状态机中是安全的；这种日志条目被称为已提交。Raft 算法保证所有已提交的日志条目都是持久化的并且最终会被所有可用的状态机执行。） - 如果接收到的 RPC 请求或响应中，任期号
T > currentTerm，那么就令 currentTerm 等于 T，并切换状态为跟随者
跟随者：
- 响应来自候选人和领导者的请求
- 如果在超过选举超时时间的情况之前没有收到当前领导人（即该领导人的任期需与这个跟随者的当前任期相同）的心跳/附加日志，或者是给某个候选人投了票，就自己变成候选人。（设计算法角色的时候，在一开始就是跟随者，等到成员上线的时候，能够达到条件，然后再开始选举（成为候选者），而一开始在考虑的时候并没有考虑到这个结果）
候选人：
- 在转变成候选人后就立即开始选举过程
- 自增当前的任期号（currentTerm）
- 给自己投票
- 重置选举超时计时器
- 发送请求投票的 RPC 给其他所有服务器
- 如果接收到大多数服务器的选票，那么就变成领导人
- 如果接收到来自新的领导人的附加日志 RPC，转变成跟随者
- 如果选举过程超时，再次发起一轮选举
领导人：
- 一旦成为领导人：发送空的附加日志 RPC（心跳）给其他所有的服务器；在一定的空余时间之后不停的重复发送，以阻止跟随者超时（防止频繁发生选举）
- 如果接收到来自客户端的请求：附加条目到本地日志中，在条目被应用到状态机后响应客户端
- 如果对于一个跟随者，最后日志条目的索引值大于等于 nextIndex，那么：发送从 nextIndex 开始的所有日志条目：
- 如果成功：更新相应跟随者的 nextIndex 和 matchIndex
- 如果因为日志不一致而失败，减少 nextIndex 重试
- 如果存在一个满足
N > commitIndex的 N，并且大多数的matchIndex[i] ≥ N成立，并且log[N].term == currentTerm成立，那么令 commitIndex 等于这个 N
集群成员表
NodeGroup
NodeId nodeid
Map<NodeId,GroupMember> memberMap
GroupMember：
Nodepoint{NodeId，Address}
ReplicationState：{nextIndex，matchIndex}
正常情况下：matchIndex =nextIndex-1
term
复制进度
日志复制定时器：LogreplicationTask logreplicationtask
term
votedFor（投票给了谁）
leaderId
选举超时定时器：
Electiontimeout electionTimeout （选举超时定时器）
term
votescount（收到的票数）
选举超时定时器:Electiontimeout electionTimeout
两大定时器完成的功能：
选举超时定时器：
新建选举超时
取消选举超时
重置选举超时
定时器抽象：
Scheduler接口 返回一个定时器
LogReplicaitonTask scheduleLogReplicationTask（Runnable task）
ElectionTimeout scheduleElectiontimeout（Runnable task）
DefaultScheduler implements Scheduler
DefaultScheduler(){
创建一个执行器 scheduledExecutorService
}
实现重写方法：
scheduleElectiontimeout（task）{
scheduledFuture =scheduledExecutorService.schedul(task)
return new ElectionTimeout（scheduledFuture）
}
scheduleLogReplicationTask（task）{
scheduledFuture=scheduledExecutorService.schedulewithFixedDelay
return new LogReplicaitonTask(scheduledFuture)
}
Candidate调用
RequestVoteRpc
term 候选人的任期号
candidateId 请求选票的候选人的 Id
lastLogIndex 候选人的最后日志条目的索引值
lastLogTerm 候选人最后日志条目的任期号
RequestVoteResult
term 当前任期号，以便于候选人去更新自己的任期号
voteGranted 候选人赢得了此张选票时为真
AppendEntriesRpc
领导者调用 用于日志条目的复制 同时也被当做心跳使用
term 领导者的任期
leaderId 领导者ID 因此跟随者可以对客户端进行重定向（译者注：跟随者根据领导者id把客户端的请求重定向到领导者，比如有时客户端把请求发给了跟随者而不是领导者）
prevLogIndex 紧邻新日志条目之前的那个日志条目的索引
prevLogTerm 紧邻新日志条目之前的那个日志条目的任期
entries[] 需要被保存的日志条目（被当做心跳使用是 则日志条目内容为空；为了提高效率可能一次性发送多个）
leaderCommit 领导者的已知已提交的最高的日志条目的索引
AppendEntriesResult
term 当前任期,对于领导者而言 它会更新自己的任期
success 结果为真 如果跟随者所含有的条目和prevLogIndex以及prevLogTerm匹配上了
NodeContext 类
private NodeId selfId;
// 成员列表
private NodeGroup group;
private Log log;
// Rpc接口
private Connector connector;
// 部分角色状态数据存储
private NodeStore store;
// 定时器组件
private Scheduler scheduler;
private EventBus eventBus;
// 主线程执行器
private TaskExecutor taskExecutor;
void initialize();
/**
* Send request vote rpc.
* <p>
* Remember to exclude self node before sending.
* </p>
* <p>
* Do nothing if destination endpoints is empty.
* </p>
*
* @param rpc rpc
* @param destinationEndpoints destination endpoints
*/
void sendRequestVote(@Nonnull RequestVoteRpc rpc, @Nonnull Collection<NodeEndpoint> destinationEndpoints);
/**
* Reply request vote result.
*
* @param result result
* @param rpcMessage rpc message
*/
void replyRequestVote(@Nonnull RequestVoteResult result, @Nonnull RequestVoteRpcMessage rpcMessage);
/**
* Send append entries rpc.
*
* @param rpc rpc
* @param destinationEndpoint destination endpoint
*/
void sendAppendEntries(@Nonnull AppendEntriesRpc rpc, @Nonnull NodeEndpoint destinationEndpoint);
/**
* Reply append entries result.
*
* @param result result
* @param rpcMessage rpc message
*/
void replyAppendEntries(@Nonnull AppendEntriesResult result, @Nonnull AppendEntriesRpcMessage rpcMessage);
void close（）Node
void start();
void stop() throws InterruptedException; NodeImpl
private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(NodeImpl.class);
private final NodeContext context;
private boolean started;
//当前角色以及信息
private volatile AbstractNodeRole role;
@Override
public synchronized void start() {
// 判断是否启动
if (started) {
return;
}
//注册自己到EventBus
context.eventBus().register(this);
// 初始化连接器
context.connector().initialize();
// load term, votedFor from store and become follower
// 启动时为Follower角色
NodeStore store = context.store();
changeToRole(new FollowerNodeRole(store.getTerm(), store.getVotedFor(), null, 0, 0, scheduleElectionTimeout()));
started = true;
} 处理逻辑：
nodeimpl.java
scheduleElectionTimeout（）==context.scheduler().scheduleElectionTimeout(this::electionTimeout);相当于把this::electionTimeout这个任务丢到io线程池去处理
// 而这个真正的任务由主线程去执行
void electionTimeout() {
context.taskExecutor().submit(this::doProcessElectionTimeout, LOGGING_FUTURE_CALLBACK);
}日志索引偏移 =下一条日志的索引 =1 说明当前日志条目序列为空
重要的几个属性： logIndexOffset：初始偏移值
nextlogIndex：表示下一条要加入的日志条目的索引。
基于文件的FIleEntrySequence： 日志条目文件 EntriesFile
日志条目索引文件 EntryIndexFile
等待写入的日志条目缓冲pendEntries
Entries和EntryIndexFile的实现都使用了R使用了RandomAccessFile，将RandomAccessfile方法抽象出来