分布式系统主要的两个重要的方面是：// TODO 打磨 可扩展性和容错。
很多容错问题（不包括拜占庭问题）都可以通过复制来解决，但是复制引入了多个副本一致性问题。共识算法是解决一致性问题的一种方法。
共识算法本质上是基于复制状态机器。这里需要简单了解下什么是复制状态及机。
复制状态机，顾名思义：“复制了多个副本的状态机” 。 这里的状态机指的是确定有限状态机（Deterministic Finite Automaton, DFA）。有限好理解，即状态机的所有状态是有限的。确定指的是某个状态经过一个事件变成另一个确定的状态。也就是说状态机的下一个状态只跟状态机当前的状态和事件有关。这里举个例子：给 1这个状态做一个操作“加1”，得到的状态是确定的，即 2。而对。。// TODO 非确定状态机
Paxos是Lamport图灵奖大神设计的分布式共识算法，曾一度成为共识的同义词，但是也因其晦涩难懂和不易实现而“臭名昭著”。特别是很多实现最终变成了另一种未被证明过的共识算法。所以作者设计Raft的主要目标是易于理解和易于实现，其中可理解性为最最重要。很多设计选项最终都倾向选择可理解性。
Raft论文中不仅详细描述了Raft基本算法，还对成员变更、日志压缩、客户端交互等扩展内容进行了详细的讨论，极大减少了实现者的设计工作。 作者对设计可理解性用到的方法论进行了总结，主要包含以下两种：
1、问题分解（decomposition ）。Raft分为：Leader Election 、Log Replication 、Safety，每一块可以单独解决、解释和理解。
2、简化状态空间，减少状态个数，消除不确定性（Random Election timeout除外，虽然增加了不确性，但是简化了状态空间，所以最终有更好的可理解性）。
这些方法是通用的解决复杂问题的方法，聪明人总能把复杂问题简单化。