在分布式系统中，数据一致性是基石，而共识机制则是达成一致的关键。继前篇探讨了Paxos算法后，今天我们聚焦于更易理解的Raft算法🎉。

Raft的核心目标是通过选举Leader和管理日志来确保集群状态一致。首先，每个节点尝试成为Leader，失败者转为Follower，这种机制减少了冲突。一旦选出Leader，所有指令都需经过Leader处理，它负责将操作记录写入多数派的日志中，从而保证可靠性。此外，当Leader失效时，会触发新一轮选举，保障系统的高可用性✨。

与Paxos相比，Raft的设计更加直观，适合初学者学习。无论是设计思路还是实际应用，Raft都展现了其强大的适用性和灵活性。未来，我们将继续探索更多有趣的分布式技术！🔍💻