1.rocketmq中raft算法实现方式

RocketMQ 中实现 Raft 算法的模块是 DLedger，它是一种基于 Raft 协议的分布式日志存储模式，用于提供高可用性和数据一致性的保证，保证消息的可靠性和持久化存储。

在 DLedger 中，每个节点都维护着一个 Raft 协议的状态机，通过 Raft 协议实现数据的复制和一致性。Raft 协议是一种分布式一致性算法，它通过将节点分成 Leader、Follower 和 Candidate 三种角色来实现数据的复制和一致性。在 DLedger 中，Leader 节点负责接收客户端的请求，并将请求复制到 Follower 节点，同时维护和复制日志，并将复制的日志同步到 Follower 节点。Follower 节点接收 Leader 节点的请求，将请求复制到本地，并将请求转发给其他 Follower 节点。Candidate 节点在选举过程中起到重要的作用，当 Leader 节点失效时，其他节点将开始选举新的 Leader 节点。

DLedger 中的数据存储采用日志方式，将消息按顺序记录到日志文件中。Leader 节点将日志复制到 Follower 节点，并等待大多数节点确认后才提交日志。DLedger 还提供了多种存储模式，包括文件存储和内存存储，可以根据具体业务需求来选择。

DLedger 的实现中，主要包括以下模块：

1. DLedgerServer：DLedgerServer 是 DLedger 的入口类，负责启动和管理 DLedger 节点。

2. DLedgerConfig：DLedgerConfig 是 DLedger 的配置类，用于配置节点的参数和属性。

3. DLedgerRoleChangeHandler：DLedgerRoleChangeHandler 是 DLedger 中的角色变更处理器，用于处理 Leader 节点的变更和选举。

4. DLedgerEntry：DLedgerEntry 是 DLedger 中的日志条目类，用于表示一条日志条目。

5. DLedgerRequestProcessor：DLedgerRequestProcessor 是 DLedger 中的请求处理器，用于处理客户端请求。

6. DLedgerStore：DLedgerStore 是 DLedger 中的存储模块，用于实现消息的持久化存储。

DLedgerLeaderElector 是 DLedger 中的一个类，用于实现 Leader 节点的选举。在 DLedger 中，每个节点都可以是 Leader 节点，当 Leader 节点失效时，需要通过选举机制选举新的 Leader 节点。

2.DLedgerLeaderElector

1. 启动选举：DLedgerLeaderElector 类在启动时会调用 start() 方法，用于启动 Leader 节点的选举。

2. 处理投票请求：当节点收到其他节点的投票请求时，DLedgerLeaderElector 类会调用 onVoteRequest() 方法，处理投票请求，并向投票节点返回投票结果。

3. 处理投票结果：当节点收到其他节点的投票结果时，DLedgerLeaderElector 类会调用 onVoteResponse() 方法，处理投票结果，并根据投票结果进行 Leader 节点的选举。

4. 处理超时事件：当节点的超时事件到达时，DLedgerLeaderElector 类会调用 onTimeout() 方法，处理超时事件，并根据超时事件进行 Leader 节点的选举。

5. 处理角色改变事件：当节点的角色改变时，DLedgerLeaderElector 类会调用 onRoleChange() 方法，处理角色改变事件，并根据角色改变事件进行 Leader 节点的选举。

DLedgerLeaderElector 类采用 Raft 协议实现 Leader 节点的选举。在 DLedger 中，节点分为 Leader、Follower 和 Candidate 三种角色，Leader 节点负责接收客户端的请求，并将请求复制到 Follower 节点，同时维护和复制日志，并将复制的日志同步到 Follower 节点。Follower 节点接收 Leader 节点的请求，将请求复制到本地，并将请求转发给其他 Follower 节点。Candidate 节点在选举过程中起到重要的作用，当 Leader 节点失效时，其他节点将开始选举新的 Leader 节点。

3.选举过程中无法写入

在 DLedger 中，如果客户端在选举过程中发送消息，消息将暂时无法写入任何一个 Broker。这是因为在 DLedger 中，只有 Leader 节点才能够接收并处理客户端发送的消息，而在 Leader 节点选举完成之前，客户端无法确定当前有效的 Leader 节点。

当 Leader 节点失效时，其他节点将开始选举新的 Leader 节点。在选举过程中，如果客户端发送消息，消息将被缓存到本地，并等待新的 Leader 节点选举完成后再进行发送。当新的 Leader 节点选举完成后，客户端将会从新的 Leader 节点上拉取当前未被处理的消息，并将缓存的消息发送到新的 Leader 节点上。

因此，如果客户端在选举过程中发送消息，消息将被缓存到本地，直到新的 Leader 节点选举完成后再进行发送。在选举过程中，客户端无法确定当前有效的 Leader 节点，因此无法将消息发送到任何一个 Broker 上。

4.优缺点

优点：

1. 分布式：DLedger 模式中没有中心化的节点，所有节点都相等，可以降低单点故障的风险，提高系统的容错性。

2. 高可用：DLedger 模式中的数据复制采用异步方式，可以提高系统的性能和吞吐量，同时也可以保证数据的可用性和一致性。

3. 数据持久化：DLedger 模式中的数据存储采用日志方式，将消息按顺序记录到日志文件中，并通过多个节点之间的复制来保证数据的持久化存储。

4. 自动感知：DLedger 节点可以自动感知其他节点的存在，并维护节点之间的关系，不需要手动配置。

5. 异步复制：DLedger 模式中的数据复制采用异步方式，可以提高系统的性能和吞吐量。

6. 高可扩展性：DLedger 模式支持多个节点之间的数据复制和同步，可以实现水平扩展。

缺点：

1. 系统复杂度：DLedger 模式需要实现 Raft 协议来保证数据的一致性和复制，系统的复杂度相对较高。

2. 性能影响：由于需要进行复制和同步，DLedger 模式的性能相对较低，可能对系统的性能产生影响。

3. 资源消耗：DLedger 模式需要占用大量的存储空间和网络带宽资源，可能会对系统的资源消耗产生影响。