是java语音针对raft协议的实现
解决的问题：
-
集群状态下的共识问题
-
leader的选举问题
-
同一时刻，最多只有一个leader，leader来负责处理读写请求
-
cap理论中，raft满足的是cp，也就是一致性和容忍性，在leader选举过程中，整个集群是不可用状态
-
leader接收到请求后，先进行WAL（Write Ahead Log），并等待多数节点完成日志的同步后，才会执行状态机的apply操作
Status 状态，封装了任务的执行结果 Closure 回调接口，引用Status， Task
- 任务的数据
- 期望的leader id
- 回调接口 Closure ,在成功或失败的时候调用
StateMachine
- 业务逻辑关键方法 onApply ,输入批量的task，业务处理task
NodeOptions raft节点的配置信息，里面就引用了StateMachine实例，以及其他的一些配置 比如：快照间隔时间、快照存储路径、日志保存路径、元信息存储路径等
Node:
代表一个raft节点，可以apply task(提交task)，可以创建快照 snapshot 可用RaftServiceFactory创建一个node 正常情况都应该至少创建3个node node之前通过bolt框架通信
RpcServer:
和node的关系是什么? node和rpcserver之间是如何关联的？
系统推荐
- MAT工具
- Redis笔记
- Btrace入门
- 测试两台服务器间的网速
- K8S 无感发布
- 提取Docker镜像中的文件
- Hadoop 一
- PGSQL GIN索引“失效”
- 行转列不再复杂：SQL高手都在用的技巧揭秘
- Centos离线安装Docker
- Git Merge 、Rebase
- 批量替换文件名中的指定字符串
- 随机毒鸡汤：别人关心你飞得高不高，飞得累不累，而我只关心你翅膀好吃吗？
