0x00 简介 最近两年工作中对区块链技术接触较多，接下来可能要告一段落了。期间对 go-ethereum 进行过联盟链改造，使用 Raft 共识算法把以太坊的 TPS 提升到了 1K+。这里总结一下 Raft 算法，既是对自己经历对一种记录，也算是对他人对帮助。 Raft 算法是一个非常好理解（相比 Paxos 算法来说），也是一个非常受欢迎的共识算法，比如常用的服务发现、共享配置以及一致性保障的 etcd 和 Counsul 都使用了 Raft 算法来保证一致性。 0x01 什么是分布式共识算法 在分布式计算领域中有一个非常有名的 CAP 定理：一个分布式系统最多只能同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容忍性（Partition tolerance）这三项中的两项。 一致性是指节点数据的一致，即所有节点在同一时间的数据完全一致。如果细分的话，一致性又可以分为强一致、弱一致和最终一致。比如我们经常使用的多副本关系型数据库满足的是强一致性，又因为要同时满足高可用，那么就弱化了分区容忍性（可以使用简单的网络拓扑来减少分区出错的可能）；公有的比特币、以太坊网络是属于最终一致，因为它们必须优先满足可用性和分区容忍性。 分布式网络中所有节点要想达成一致，就需要一个算法来促成这个一致，这个算法就是共识算法。我们常听说的 挖矿、PoS、DPoS、PBFT、Raft 都属于解决一致性的算法。 0x02 理解 Raft Raft 中，节点通过心跳消息来保持通信，一个节点只会处于以下三种状态中的一种： Follower（跟从者） Candidate（候选人） Leader（领导者） 最开始时，所有的节点都是 follower，如果 follower 收不到 leader 的心跳消息，那么 follower 会变为 candidate，并向其他节点发起投票，如果该 candidate 节点收到了半数以上的选票（包括投给自己的一票），那么它就当选为新的 leader。这个过程被称为 leader 选举 的过程。 接下来，leader 节点将带领所有节点对分布式网络中对数据更改达成一致，这个过程被称为 日志同步 。 日志同步的过程如下： Leader 收到客户端到数据提交请求，lea