拜占庭将军问题

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一、什么是拜占庭将军问题

　　在很久很久以前，拜占庭是东罗马帝国的首都。那个时候罗马帝国国土辽阔，为了防御目的，因此每个军队都分隔很远，将军与将军之间只能靠信使传递消息。在打仗的时候，拜占庭军队内所有将军必需达成一致的共识，才能更好地赢得胜利。但是，在军队内有可能存有叛徒，扰乱将军们的决定。这时候，在已知有成员不可靠的情况下，其余忠诚的将军需要在不受叛徒或间谍的影响下达成一致的协议。莱斯利·兰伯特（ Leslie Lamport ）通过这个比喻，表达了计算机网络中所存在的一致性问题。这个问题被称为拜占庭将军问题。

　　我理解这里面一共有三个点：1.一致共识（所有的将军达成共识） 2.节点故意欺骗（信使中有间谍）3.节点故障（某一位将军被kill了）

二、如何解决以上问题 - raft 算法（解决以上三点问题，并不解决拜占庭将军问题）

　　什么是 Raft 算法？ --> Raft 算法是一种简单易懂的共识算法。它依靠状态机和主从同步的方式，在各个节点之间实现数据的一致性。

　　在学习Raft算法的时候，大家需要了解Raft的两个核心要点： 1.选取主节点 2.同步数据

Raft算法为节点定义了三种角色：

　　1.Leader（主节点）

　　2.Follower（从节点）

　　3.Candidate（参与投票竞争的节点）

　　让我们来看一看选主的具体流程：

　　第一步，在最初，还没有一个主节点的时候，所有节点的身份都是Follower。每一个节点都有自己的计时器，当计时达到了超时时间（Election Timeout），该节点会转变为Candidate。

　　第二步，成为Candidate的节点，会首先给自己投票，然后向集群中其他所有的节点发起请求，要求大家都给自己投票。

　　第三步，其他收到投票请求且还未投票的Follower节点会向发起者投票，发起者收到反馈通知后，票数增加。

　　第四步，当得票数超过了集群节点数量的一半，该节点晋升为Leader节点。Leader节点会立刻向其他节点发出通知，告诉大家自己才是老大。收到通知的节点全部变为Follower，并且各自的计时器清零。

这里需要说明一点，每个节点的超时时间都是不一样的。比如A节点的超时时间是3秒，B节点的超时时间是5秒，C节点的超时时间是4秒。这样一来，A节点将会最先发起投票请求，而不是所有节点同时发起。为什么这样设计呢？设想如果所有节点同时发起投票，必然会导致大家的票数差不多，形成僵局，谁也当不成老大。那么，成为Leader的节点是否就坐稳了老大的位置呢？并不是。Leader节点需要每隔一段时间向集群其他节点发送心跳通知，表明你们的老大还活着。