Question

设计 Raft 算法我们有几个初衷：它必须提供一个完整的实际的系统实现基础，这样才能大大减少开发者的工作；它必须在任何情况下都是安全的并且在大多数的情况下都是可 用的；并且它的大部分操作必须是高效的。但是我们最重要也是最大的挑战是可理解性。它必须保证对于普遍的人群都可以十分容易的去理解。另外，它必须能够让 人形成直观的认识，这样系统的构建者才能够在现实中进行必然的扩展。

在设计 Raft 算法的时候，有很多的点需要我们在各种备选方案中进行选择。在这种情况下，我们评估备选方案基于可理解性原则：解释各个备选方案有多大的难度（例如， Raft 的状态空间有多复杂，是否有微妙的暗示）？对于一个读者而言，完全理解这个方案和暗示是否容易？

我们意识到对这种可理解性分析上具有高度的主观性；尽管如此，我们使用了两种通常适用的技术来解决这个问题。第一个技术就是众所周知的问题分解：我 们尽可能地将问题分解成几个相对独立的，可被解决的、可解释的和可理解的子问题。例如，Raft 算法被我们分成领导人选举，日志复制，安全性和成员变更几个部分。

我们使用的第二个方法是通过减少状态的数量来简化需要考虑的状态空间，使得系统更加连贯并且在可能的时候消除不确定性。特别的，所有的日志是不允许 有空洞的，并且 Raft 限制了日志之间变成不一致状态的可能。尽管在大多数情况下我们都试图消除不确定性，但是也有一些情况下不确定性可以提升可理解性。尤其是，随机化方法增加 了不确定性，但是他们有利于减少状态空间数量，通过处理所有可能选择时使用相似的方法。我们使用随机化来简化 Raft 中领导人选举算法。