在Golang中实现Raft共识算法的核心思想是将每个节点都看做一个状态机，其运行过程可以分为以下几个阶段：
- Leader选举
在Raft算法中，Leader是通过选举产生的。当节点发现当前集群没有Leader时，它会立即转变为Candidate状态，并开始选举流程。
首先，该候选者会向其他所有节点发送投票请求。同时，在接收到其他候选者的投票请求时，也需要进行投票确认。具体来说，如果某个节点还没有对任何候选者进行投票，则它会把自己的投票信息发送给该候选者；否则，它需要比较两个候选者之间的优先级（即日志条目数量）并选择其中更大的一个。
如果某个候选者获得了超过半数（即大多数）其他节点的支持，则该候选者被视为新Leader，并向所有Follower发送该消息。此时，所有Follower节点都会将自己的状态转变为Follower，并执行新Leader发出的指令。
- 日志复制
在Raft算法中，每个节点都维护着一份自己的日志序列。当Leader接收到客户端请求时，它会将该请求封装成一个新的日志条目，并广播给所有Follower。
当某个Follower接收到这个日志条目时，它会将其添加到自己的日志序列中，并向Leader发送确认消息。只有当Leader接收到大多数（即超过半数）节点的确认消息后，才认为该日志条目已经被提交。
此时，Leader需要通知所有Follower执行该操作。具体来说，Leader会将该日志条目广播给所有Follower，并等待它们的确认消息。当Leader收到大多数节点的确认消息后，就可以更新本地状态机并返回响应结果。
- 快照
在Raft算法中，由于每个节点都维护着自己的日志序列，因此随着时间推移，这个序列可能变得越来越长。如果某个节点崩溃或者重启，则需要重新构建整个状态机。
为了解决这个问题，在Raft算法中引入了快照机制。简单来说，每当某个节点达到一定条件（例如日志条目数量或时间间隔）时，它就会生成一个快照，并将其存储在持久化存储介质上。当节点崩溃或者重启时，它可以使用最近的快照和之前的日志条目恢复整个状态机。
总结：
以上就是Golang实现Raft共识算法的运行机理。其中包括Leader选举、日志复制和快照等核心机制。通过这些机制，Raft算法可以确保分布式系统中数据的一致性和可靠性。
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Usage: iw [options] dev connect [-w] [] [] [auth open|shared] [key 0:abcde d:1:6162636465] [mfp:req/opt/no]
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