Raft 是一种易于理解的分布式共识算法，由 Diego Ongaro 和 John Ousterhout 在 2014 年提出，旨在替代更复杂的 Paxos 算法。以下是学习 Raft 的基本资料和核心原理总结：
1. 核心论文与官方资料
原始论文：
《In Search of an Understandable Consensus Algorithm》（2014）
这是最权威的来源，详细解释了 Raft 的设计动机、算法细节和正确性证明。Raft 官方网站：
Raft Consensus Algorithm
包含论文、动画演示、实现列表等资源。动画演示：
Raft Interactive Visualization
通过交互式动画直观展示 Raft 的工作流程（如日志复制、领导者选举）。
2. Raft 基本原理
核心目标
在分布式系统中，多个节点通过共识达成一致的数据状态，即使部分节点故障也能保证系统可用。
关键机制
领导者选举（Leader Election）
节点分为三种角色：Leader（领导者）、Follower（跟随者）、Candidate（候选者）。
通过心跳机制检测 Leader 存活。若 Follower 超时未收到心跳，会转变为 Candidate 发起选举。
选举规则：
Candidate 向其他节点发送投票请求。
获得多数派（N/2+1）投票的节点成为新 Leader。
每个任期（Term）只能有一个 Leader（避免脑裂）。
日志复制（Log Replication）
所有写请求由 Leader 处理，并追加到本地日志中。
Leader 将日志条目（Log Entry）同步到其他节点，收到多数派确认后提交（Commit）日志。
已提交的日志会被应用到状态机（State Machine），实现数据一致性。
安全性（Safety）
选举限制：只有包含最新日志的节点才能成为 Leader。
提交规则：Leader 只能提交当前任期的日志（避免旧日志被错误提交）。
3. 学习资源推荐
中文资料：
《Raft 一致性算法论文翻译》（GitHub 上的中文译版）。
ETCD 对 Raft 的实现文档（ETCD 是 Raft 的经典工业级实现）。
视频教程：
MIT 6.824 分布式系统课程（含 Raft 实验讲解）。
Raft 算法详解 by 清华大学（B 站中文视频）。
实践工具：
使用 Raft Playground 在线模拟算法流程。
实现一个简易 Raft 协议（如基于 Go 的 lab-raft）。
4. 对比其他共识算法
Raft vs Paxos：
Raft 通过强领导者模型和明确的状态划分，降低了理解难度，而 Paxos 更抽象且难以工程化。Raft vs Zab（ZooKeeper）：
Zab 是为 ZooKeeper 设计的，强调顺序一致性，而 Raft 更通用。
通过上述资料和原理总结，你可以快速掌握 Raft 的核心思想。建议先阅读论文第 1-5 章，再结合动画和代码实践加深理解。