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共识算法可以让机群协同工作，并且可以容忍部分成员主机的故障。通常我们提到主机的故障会区分两种情况对待：拜占庭故障和非拜占庭故障。
比特币是第一个解决了拜占庭故障的去中心化系统，它的方法是使用工作量证明共识（POW）。在一个存在拜占庭故障的系统中，不仅会发生主机崩溃的问题，而且某些成员可能会存在恶意行为去影响整个系统的决策过程。
如果一个分布式系统可以处理拜占庭故障，那么它就可以容忍任何类型的错误发生。常见的支持拜占庭故障的共识算法包括PoW、PoS、PBFT和RBFT。
Raft只能处理非拜占庭故障，也就是说Raft共识可以容忍系统崩溃、网络中断/延迟/包丢失等故障。常见的支持非拜占庭故障的共识算法或系统包括：Raft、Kafka、Paxos和Zookeeper。
那么，Hyperledger Fabric为什么不使用可以容忍拜占庭故障的共识机制呢？那样不是更安全吗？
一个原因在于系统的复杂性与安全性的设计折中。假设一个系统中可能同时有n个节点发生拜占庭故障，那么拜占庭容错要求系统至少有3n+1个节点存在。例如，为了应对100个潜在的恶意节点，你至少需要部署301个节点。这就让系统更复杂。Raft则只需要2n+1个节点来应对潜在的n个节点的非拜占庭故障，显然复杂性和成本要低一些。因此有些分布式系统还是更倾向于Raft，尤其是考虑到像Hyperledger Fabric这种许可制的联盟链环境中，通常会使用数字证书等安全机制来增强安全性，因此存在恶意节点的可能性很小。
Raft是一个分布式崩溃故障容错共识算法，它可以保证在系统中部分节点出现非拜占庭故障的情况下，系统依然可以处理客户端的请求。从技术上来讲，Raft是一个管理复制日志（Replicated Log）的共识算法，复制日志是复制状态机（RSM：Replicated State Machine）的组成部分。
复制状态机是用于构建分布式系统的一种比较基础的架构。它的主要构成单元包括：包含命令序列的节点日志、共识模块（例如Raft）和状态机。
复制状态机的工作原理如下：
客户端向主导节点（Leader Node）发送包含命令的请求
主导节点将收到的请求追加到其日志中，并将该请求发送给所有的 跟随节点（Follower Node）。跟随节点也会将该请求追加到自身的日志中 并返回一个确认消息
一旦主导节点收到大部分跟随节点的确认消息，就会将命令日志提交给其管理的状态机。一旦主导节点提交了日志，跟随节点也会将日志提交给自身管理的状态机
主导节点向客户端返回响应结果
那么，Raft在复制状态机架构中扮演什么角色？
Raft的作用是确保跟随节点的日志与主导节点的日志保持一致（即：日志复制），这样整个分布式系统的行为看起来是一致的，即使部分节点出现故障也没有影响。
另一个问题，客户端是否需要了解哪个是主导节点？
答案是NO，客户端可以向任何一个节点发送请求，如果该节点是主导节点，那么它会直接处理请求，否则的话，该节点会转发请求给主导节点。
对于Raft算法而言，每个节点只能处于三个状态之一：
跟随状态：初始情况下，所有的节点都处于跟随状态，也就是都是跟随节点。一旦某个跟随节点没有正常通信，它就转换为候选状态（Candidate），也就是成为一个候选节点。跟随节点的日志可以被主导节点重写。
候选状态：处于候选状态的节点会发起选举，如果它收到集群中大多数成员的投票认可，就转换为主导状态。
主导状态：处理客户端请求并确保所有的跟随节点具有相同的日志副本。主导节点不可以重写其自身的日志。
如果候选节点发现已经选出了主导节点，它就会退回到跟随状态。同样，如果主导节点发现另一个主导节点的任期（Term）值更高，它也会退回到跟随状态。
任期（Term）是一个单调递增的整数值，用来标识主导节点的管理周期。每个任期都从选举开始，直到下一个任期之前。
Raft使用心跳机制来出发主导节点的选举。当节点启动后进入跟随状态，只要它能从主导节点或候选节点收到有效的RPC心跳消息，就会保持在跟随状态。主导节点会周期性发送心跳消息（没有日志项的AppendEntries RPC消息）给所有的跟随节点来维持其主导地位。如果某个跟随节点在一段时间内没有收到心跳消息，就发生选举超时事件，该节点就认为目前没有主导节点并发起选举来选出新的主导节点。
要开始一个选举，跟随节点会递增其当前任期值并转换到候选状态。该节点首先给自己投一票，然后同时向其他节点发送请求投票的消息（RequestVote RPC消息）。
候选节点会保持在候选状态，直到以下事件发生：
该节点胜出选举
其他节点胜出选举
没有节点胜出选举
如果该节点收到大部分节点的投票认可，就可以胜出选举，那么该节点就转换到主导状态成为新的主导节点。注意：每个节点只能投一票。
如果同时也有其他节点宣布自己是主导节点并有更高的任期值，那么任期值高的节点成为新的主导节点：
如果多个候选节点的得票情况相同，那么没有胜出节点。
要避免出现这种情况，可以重新初始化选举并确保每个节点的选举超时时长是随机的，以避免跟随节点同时进入候选状态。
一旦选出主导节点，它就开始处理客户端的请求。请求中包含有复制状态机需要执行的命令。主导节点将命令追加到自己的日志中，然后并行发送AppendEntriesRPC消息给所有跟随节点复制这个新的日志项。当新的日志项被安全复制后，主导节点会在自身的状态机上执行这个日志项里的命令，并将结果返回给客户端。
如果跟随节点崩溃、运行缓慢或网络发生丢包问题，主导节点会无限重试发送AppendEntries RPC消息（即使它已经向客户端返回了响应结果），直到所有的跟随节点最终得到一致的日志副本。
当发送AppendEntries RPC消息时，主导节点会同时发送新日志项的前序日志项的序号和任期值。如果跟随节点在自身日志中没有发现相同的序号和任期值，就会拒绝新的日志项。因此如果pendEntries成功返回，主导节点就知道跟随节点的日志与自己是完全一致的。
当出现不一致情况时，主导节点强制跟随节点复制自己的日志。
基于Raft的排序服务替代了之前的Kafka排序服务。每个排序节点都有其自己的Raft复制状态机来提交日志。客户端利用Broadcast RPC发送交易提议。Raft排序节点基于共识生成新的区块，当对等节点发送Deliver RPC时，将区块发送给对等节点。
Raft排序节点的工作流程如下：
交易（例如提议、配置更新）应当自动路由到通道的当前主导节点
主导节点检查交易验证的配置序列号是否与当前配置序列号一致，如果不一致的 话则执行验证，并在验证失败后驳回交易。通过验证后，主导节点将收到的交易传入区块切割模块的Ordered方法，创建候选区块
如果产生了新的区块，主导排序节点将其应用于本地的Raft有限状态机（FSM）
有限状态机将尝试复制到足够数量的排序节点，以便提交区块
区块被写入接收节点的本地账本
每个通道都会运行Raft协议的单独实例。换句话说，有N个通道的网络，就有N个Raft集群，每个Raft集群都有自己的主导排序节点。
我们使用BYFN组件展示raft共识模块的使用方法。BYFN包含5个排序节点，2个组织4个对等节点，以及可选的CouchDB。在configtx.yaml文件中给出了Raft排序服务的配置。
用下面的脚本命令启动默认的go链码和raft共识，该脚本会自动生成必要的密码学数据：
cd fabric-samples/first-network ./byfn.sh up -o etcdraft
查看排序服务：
docker logs -f ordrer3.example.com
现在我们验证Raft的容错能力。
首先停掉Node3：
docker stop orderer3.example.com
然后停掉Node5：
docker stop orderer5.example.com
现在验证系统的有效性，可以看到系统依然可以正常响应客户端的请求：
以上是“hyperledger fabric中Raft共识插件的示例分析”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道！
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