raft 是一个 副本一致性协议
1， 我们可以类比的是 zookeper 的副本一致性机制
2， kafka 的 ISR 机制
3， 常用的主从复制机制。
首先可以总结一下，分布式复制常常遇到的case：
假设有3台机器A-B-C，Client 写入 A（leader），然后复制到B-C
1）写入A成功，没有开始复制，然后A挂了
2）写入A成功，复制到了B，B恢复已经完成写入，B的ack 到达A， C未开始，A挂了
3）写入A成功，复制到了B，B恢复已经完成写入，B的ack 到达A， C完成写入，ack未达到，A挂了
4）写入A成功，复制到了B，B恢复已经完成写入，B的ack 到达A， C完成写入，ack达到，A挂了
5）写入A成功，复制到了B，B恢复已经完成写入，B的ack 未到达A， C未开始，A挂了
6）写入A成功，复制到了B，B恢复已经完成写入，B的ack 未到达A， C开始写，ack未达到，A挂了
7）写入A成功，复制到了B，B恢复已经完成写入，B的ack 到达A， C开始写，ack达到，A知道所有状态，写回Client的时候，Ack丢失
zookeper解决上述问题的方法：
raft 解决上述问题的方法：
refer： https://my.oschina.net/pingpangkuangmo/blog/782702
refer：raft论文：https://docs.qq.com/doc/DY0VxSkVGWHFYSlZJ
使用raft实现一个集群（hugegraph 例子）：
【待续】
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