Raft算法由斯坦福大学的Diego Ongaro和John Ousterhout于2014年在论文《In Search of anUnderstandable Consensus Algorithm》中提出。Raft算法面向对多个决策达成一致的问题，分解了Leader选举、日志复制和安全方面的考虑，并通过约束减少了不确定性的状态空间。
典型的过程包括以下两个主要阶段：
- Leader选举：开始所有节点都是Follower，在随机超时发生后未收到来自Leader或Candidate消息，则转变角色为Candidate，提出选举请求。最近选举阶段（Term）中得票超过一半者被选为Leader；如果未选出，随机超时后进入新的阶段重试。Leader负责从客户端接收log，并分发到其他节点；
- 同步日志：Leader会找到系统中日志最新的记录，并强制所有的Follower来刷新到这个记录，数据的同步是单向的。
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