Raft算法是基于Multi-Paxos 思想 提出的一种易于理解的共识算法，主要解决了分布式中的一致性问题。
Raft算法中每个节点拥有三种状态：
Follower 跟随者状态
Candidate 候选者状态
Leader 领导者状态
1、所有的节点初始都是在跟随者状态下
2、如果一个跟随者在一定时间内（150ms 至300ms，随机值）没有收到领导者的心跳信息，自己将变成候选者状态，先投自己一票，并向群体内的其它节点发送选举投票请求
3、群体内的其它节点如果在这一任期内没有投过票，收到投票请求后将投一票给候选者，并返回
4、如果一个候选者收到了群体内大多数人（N/2 + 1）的投票，它将变成一名领导者，选举完成，开始不断地向其它节点发送心跳检测。任期将一直持续到某一个跟随者在一定时间内没有收到领导者的心跳信息。
选举完成之后，所有的数据操作将都通过领导者进行
通过上述的选举过程发现，肯定会有一定几率，两个跟随者节点同时进入候选者状态。
Raft算法中还有一个概念叫做任期（term），在一个任期中，每个节点只能投一次票。每次处理群体内其它节点的请求时，都会对term进行校验或者更新，当某个节点发现自己的 term 号比其他人小，那么它会更新到较大的 term 值。如果一个 Candidate 或者 Leader 发现自己的 term 过期了，他会立即退回成 Follower。如果一台服务器收到的请求的 term 号是过期的，那么它会拒绝此次请求。
个人理解可以想象成你们村儿选第二百五十届村长，term相当于第250个任期，总共有2个村名，还有2个候选者去竞选，你爸是村民，你家在这个任期只能投一票，你爸投给了张三，就不能投给李四了。
这时候他们会进行 2 步骤：先投自己一票，并向群体内的其它节点发送选举投票请求
并且两人都拉到了一名村民（跟随者）的投票，这时两位候选者都拥有两票，这一轮的选举就失败了，赋随机等待值继续等待下一轮的选举，重复2-4步骤