随着社交、电商、金融、零售、物联网等行业的快速发展，现实社会织起了了一张庞大而复杂的关系网，亟需一种支持海量复杂数据关系运算的数据库即图数据库。本系列文章是学习知识图谱以及图数据库相关的知识梳理与总结

本文会包含如下内容：

• raft协议算法及JAVA实现
• hugegraph基于raft的分布式一致性

本篇文章适合人群：架构师、技术专家、对知识图谱与图数据库感兴趣的高级工程师

本次分析基于hugegraph 0.11.2进行。

1. raft算法及JAVA实现

1.1 raft 一致性算法

Raft是一种易于理解的一致性算法。它在容错和性能方面相当于Paxos。不同的是，它被分解成相对独立的子问题，并且它干净地解决了实际系统所需的所有主要部分。详细说明参见：https://raft.github.io/  论文参见：https://raft.github.io/raft.pdf。

Raft是针对拜占庭将军问题的解决方案

在假设将军中没有叛军，信使的信息可靠但有可能被暗杀的情况下的前提，将军们如何达成一致性决定，Raft 的解决方案大概可以理解成 先在所有将军中选出一个大将军，所有的决定由大将军来做。选举环节