Raft算法
拜占庭将军问题是分布式领域最复杂、最严格的容错模型。但在日常工作中使用的分布式系统面对的问题不会那么复杂，更多的是计算机故障挂掉了，或者网络通信问题而没法传递信息，这种情况不考虑计算机之间互相发送恶意信息，极大简化了系统对容错的要求，最主要的是达到一致性。
针对简化版拜占庭将军问题，Raft 解决方案类比
假设将军中没有叛军，信使的信息可靠但有可能被暗杀的情况下，将军们如何达成一致性决定？
Raft 的解决方案大概可以理解成 先在所有将军中选出一个大将军，所有的决定由大将军来做。选举环节：比如说现在一共有3个将军 A, B, C，每个将军都有一个随机时间的倒计时器，倒计时一结束，这个将军就会把自己当成大将军候选人，然后派信使去问其他几个将军，能不能选我为总将军？假设现在将军A倒计时结束了，他派信使传递选举投票的信息给将军B和C，如果将军B和C还没把自己当成候选人（倒计时还没有结束），并且没有把选举票投给其他，他们把票投给将军A，信使在回到将军A时，将军A知道自己收到了足够的票数，成为了大将军。在这之后，是否要进攻就由大将军决定，然后派信使去通知另外两个将军，如果在一段时间后还没有收到回复（可能信使被暗杀），那就再重派一个信使，直到收到回复。
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小总结
Raft 是能够实现分布式系统强一致性的算法，每个系统节点有三种状态 Follower，Candidate，Leader。实现 Raft 算法两个最重要的事是：选主和复制日志
参考链接：
Raft 官网：https://raft.github.io/
Raft 原理动画 (推荐看看)：http://thesecretlivesofdata.com/raft/
Raft 算法解析图片来源：http://www.infoq.com/cn/articles/coreos-analyse-etcd
