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一开始有 5 个节点处于同一网络状态下 。
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Network Partition 将节点分成两边，一边有两个节点，一边三个节点 。
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两个节点这边已经有 Leader 了，来自客户端的数据 “bob” 通过 Leader 同步到 Follower 。
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因为只有两个节点，少于3个节点，所以 “bob” 的状态仍是 Uncommitted 。所以在这里，服务器会返回错误给客户端
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另外一个 Partition 有三个节点，进行重新选主 。客户端数据 “tom” 发到新的 Leader，通过和上节网络状态下相似的过程，同步到另外两个 Follower 。
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因为这个 Partition 有3个节点，超过半数，所以数据 “tom” 都 Commit 了 。
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网络状态恢复，5个节点再次处于同一个网络状态下 。但是这里出现了数据冲突 “bob" 和 “tom"
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三个节点的 Leader 广播 AppendEntries
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两个节点 Partition 的 Leader 自动降级为 Follower，因为这个 Partition 的数据 “bob” 没有 Commit，返回给客户端的是错误，客户端知道请求没有成功，所以 Follower 在收到 AppendEntries 请求时，可以把 “bob“ 删除，然后同步 ”tom”，通过这么一个过程，就完成了在 Network Partition 情况下的复制日志，保证了数据的一致性 。
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小总结Raft 是能够实现分布式系统强一致性的算法，每个系统节点有三种状态 Follower，Candidate，Leader 。实现 Raft 算法两个最重要的事是：选主和复制日志
参考链接：
Raft 官网：https://raft.github.io/
Raft 原理动画 (推荐看看)：http://thesecretlivesofdata.com/raft/
Raft 算法解析图片来源：http://www.infoq.com/cn/articles/coreos-analyse-etcd
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