Raft共识算法是一种分布式一致性算法，它的设计目标是易于理解和实现。它解决了在存在故障的情况下，如何让多个服务器达成对共享状态的一致意见的问题。共享状态通常是一个由复制日志支持的数据结构。

Raft共识算法最早由Diego Ongaro和John Ousterhout（斯坦福大学）在2014年提出，并获得了Diego的博士学位。Raft是作为Paxos算法家族的一个替代方案而设计的，因为Paxos算法由Lesli Lamport在1998年提出，虽然被认为是分布式一致性问题的标准解决方案，但是它非常难以理解和实现。因此，Diego的论文的标题是《寻找一个易于理解的一致性算法》。

Raft算法通过一个选举领导者的方式来实现一致性。一个Raft集群中的服务器要么是领导者，要么是跟随者，要么是候选者（在选举过程中）。领导者负责将日志复制到跟随者。它定期向跟随者发送心跳消息，以表明自己的存在。每个跟随者都有一个超时时间（通常在150到300毫秒之间），在这个时间内它期望收到领导者的心跳。如果收到心跳，超时时间就会重置。如果没有收到心跳，跟随者就会变成候选者，并开始一次领导者选举。

Raft算法将一致性问题分解为两个相对独立的子问题，分别是：

领导者选举

当现有的领导者失败或者当算法初始化时，需要选举一个新的领导者。在这种情况下，集群中会开始一个新的任期。一个任期是指服务器上需要选举新领导者的一个任意时间段。每个任期都以一个领导者选举开始。如果选举成功（即选出了唯一的领导者），那么任期就会继续进行，由新领导者协调正常的操作。如果选举失败，那么就会开始一个新的任期，以及一个新的选举。一个领导者选举是由一个候选者服务器发起的。一个服务器会在没有收到领导者的通信超过一个叫做选举超时的时间段后变成候选者，因此它认为没有有效的领导者了。它开始选举时，会增加任期计数器，为自己投票，并向所有其他服务器发送请求投票的消息。一个服务器每个任期只会投票一次，按照先到先得的原则。如果一个候选者收到了其他服务器发送的任期号比候选者当前任期号大的消息，那么候选者就认输，并变成跟随者，并承认该消息发送方为合法领导者。

日志复制

当有了一个稳定的领导者后，它就会开始接收客户端发来的命令，并将它们作为新的日志条目追加到自己的日志中。然后，它会尽可能快地将这些日志条目复制到所有其他服务器上，并确保所有服务器上的日志保持一致。当领导者收到了大多数服务器对某个日志条目复制成功的回复后，它就会将该日志条目标记为已提交，并将其应用到自己的状态机中。然后，它会通知所有其他服务器也将该日志条目应用到自己的状态机中。这样，所有服务器上的状态机就会执行相同的命令序列，从而达成一致的状态。

Raft算法在计算机科学中具有重要的意义，因为它展示了如何在分布式系统中实现一个可靠的复制状态机，即使在面临故障和网络分区的情况下也能保证系统的正确性和可用性。Raft算法在分布式数据库、分布式锁、分布式队列等领域都有着广泛的应用。Raft算法也有许多开源的实现，例如Go, C++, Java, Scala等语言。

总之，Raft共识算法是一个易于理解和实现的分布式一致性算法，它通过一个选举领导者的方式来解决在存在故障的情况下，如何让多个服务器达成对共享状态的一致意见的问题。Raft共识算法在计算机科学和分布式系统中都有着重要的应用和影响，它是一个值得深入学习和探索的算法。