简介
不同于Paxos算法直接从分布式一致性问题出发推导出来，Raft算法则是从多副本状态机的角度提出，用于管理多副本状态机的日志复制。Raft实现了和Paxos相同的功能，它将一致性分解为多个子问题：Leader选举（Leader election）、日志同步（Log replication）、安全性（Safety）、日志压缩（Log compaction）、成员变更（Membership change）等。同时，Raft算法使用了更强的假设来减少了需要考虑的状态，使之变的易于理解和实现。
Raft将系统中的角色分为领导者（Leader）、跟从者（Follower）和候选人（Candidate）：
- Leader：接受客户端请求，并向Follower同步请求日志，当日志同步到大多数节点上后告诉Follower提交日志。
- Follower：接受并持久化Leader同步的日志，在Leader告之日志可以提交之后，提交日志。
- Candidate：Leader选举过程中的临时角色。
Raft 可以解决分布式 CAP 理论中的 CP，即 一致性（C：Consistency） 和 分区容忍性（P：Partition Tolerance），并不能解决 可用性（A：Availability） 的问题
分布一致性
分布式一致性 (distributed consensus) 是分布式系统中最基本的问题，用来保证一个分布式系统的可靠性以及容错能力。简单来说，分布式一致性是指多个服务器的保持状态一致。
在分布式系统中，可能出现各种意外（断电、网络拥塞、CPU/内存耗尽等等），使得服务器宕机或无法访问，最终导致无法和其他服务器保持状态一致。为了应对这种情况，就需要有一种一致性协议来进行容错，使得分布式系统中即使有部分服务器宕机或无法访问，整体依然可以对外提供服务。
以容错方式达成一致，自然不能要求所有服务器都达成一致状态，只要超过半数以上的服务器达成一致就可以了。假设有 N 台服务器， 大于等于 N / 2 + 1 台服务器就算是半数以上了 。