kraft 算法参考Raft协议原理详解我这就摘抄一些当个笔记

首先从kafka2.8开始，raft就出现替代ZooKeeper的，但是实际上还不建议生产使用。但是要了解一下kraft和ZooKeeper的区别，慢慢以后缺少的补充

1、选举的区别

(1)raft

1. 角色有三种:leader、candidate、follower，只有选举时才会出现candidate，当没leader时，所有的follower都是candidate，如果有leader后，其他的都是follower
2. 选举leader的方式: 一样都是多数同意提交，
3. 如果选举失败:采用时间轮的方式重新选举，把时间划分为多个term，每个term都有一个timeout，是随机大小，如果timeout过期还没结果，会立马进行下一次选举，不会等待本轮的结果，并且每一个term编号递增(防止第三次选举接收第二次选举的结果)

详细的可以看Raft协议原理详解

(2)ZooKeeper

1. 角色只有两种: leader 和follower
2. 选举leader的方式：一样都是多数同意提交
3. 如果选举失败：第一次选举没成功(一般都投票自己)，那后续会把选举结果发送到各个follower，follower根据结果重新选举(这时候各个follower会根据结果都投票server最大的那个follower成为leader)

详细的可以看这个【分布式】Zookeeper的Leader选举-选举过程介绍比较清晰

2、leader和follower如何同步命令

都是两阶段提交，但是有区别

(1)raft

1. leader接收所有的客户端命令
2. leader向follower发送执行命令的log，每一条log都有包含term的编号和顺序索引
3. 超过半数follower收到log并保存后返回ACK后，leade接收到超过半数的ACK，leader就会执行命令
4. 命令都是由leader执行，而follower的地位就相当于备份库

(2)ZooKeeper

1. 首先客户端所有的写请求都由一个Leader接收，而其余的都是Follower(从者)
2. Leader 负责将一个客户端事务请求，转换成一个 事务Proposal，并将该 Proposal 分发给集群中所有的 Follower(备份) ，也就是向所有 Follower 节点发送数据广播请求（或数据复制）记住这里发送给的不光是数据本身，还有其他的，相当于包装
3. 分发之后Leader需要等待所有Follower的反馈（Ack请求），在Zab协议中，只要超过半数的Follower进行了正确的反馈后（也就是收到半数以上的Follower的Ack请求），那么 Leader 就会再次向所有的 Follower发送 Commit 消息，要求其将上一个 事务proposal 进行提交