基本的思绪是 Leader 取一个比 election timeout 小的租期(最好小一个数量级)，在租约期内不会发作选举，这就确保了 Leader 不会变，所以可以跳过 ReadIndex 的第二步，也就降低了延时。可以看到 Lease Read 的正确性和时间是挂钩的，因此时间的完成至关重要，假设时钟漂移严重，这套机制就会有成绩。
完成方式：
定时 heartbeat 取得少数派照应，确认 Leader 的有效性 (在 SOFAJRaft 中默许的 heartbeat 距离是 election timeout 的十分之一)；
在租约有效时间内，可以以为以后 Leader 是 Raft Group 内的独一有效 Leader，可疏忽 ReadIndex 中的 heartbeat 确认步骤(2)；
Leader 等候本人的形状机执行，直到 applyIndex 超过了 ReadIndex，这样就可以安全的提供 Linearizable Read 了 。
在 SOFAJRaft 中发起一次线性分歧读央求的代码展现：
// KV 存储完成线性分歧读
public void readFromQuorum(String key, AsyncContext asyncContext) {
// 央求 ID 作为央求上下文传入
byte[] reqContext = new byte[4];
Bits.putInt(reqContext, 0, requestId.incrementAndGet());
// 调用 readIndex 办法, 等候回调执行
this.node.readIndex(reqContext, new ReadIndexClosure() {
@Override
public void run(Status status, long index, byte[] reqCtx) {
if (status.isOk()) {
try {
// ReadIndexClosure 回调成功，可以从形状机读取最新数据前往
// 假设你的形状完成有版本概念，可以依据传入的日志 index 编号做读取
asyncContext.sendResponse(new ValueCommand(fsm.getValue(key)));
} catch (KeyNotFoundException e) {
asyncContext.sendResponse(GetCommandProcessor.createKeyNotFoundResponse());
}
} else {
// 特定状况下，比如发作选举，该读央求将失败
asyncContext.sendResponse(new BooleanCommand(false, status.getErrorMsg()));
}
}
});
}
运用场景Leader 选举；
散布式锁效劳，比如 Zookeeper，在 SOFAJRaft 中的 RheaKV 模块提供了残缺的散布式锁完成；
高牢靠的元信息管理，可直接基于 SOFAJRaft-RheaKV 存储；
散布式存储系统，如散布式音讯队列、散布式文件系统、散布式块系统等等。
运用案例
RheaKV：基于 SOFAJRaft 完成的嵌入式、散布式、高可用、强分歧的 KV 存储类库。
AntQ Streams QCoordinator：运用 SOFAJRaft 在 Coordinator 集群内做选举、运用 SOFAJRaft-RheaKV 做元信息存储等功用。
Schema Registry：高牢靠 schema 管理效劳，相似 kafka schema registry，存储部分基于 SOFAJRaft-RheaKV。
SOFA 效劳注册中心元信息管理模块：IP 数据信息注册，要求写数据到达各个节点分歧，并且在少数派节点挂掉时保证不影响数据正常存储。
实际
一、基于 SOFAJRaft 设计一个复杂的 KV Store
二、基于 SOFAJRaft 的 RheaKV 的设计
功用名词
PD
全局的中心总控节点，担任整个集群的调度，不需求自管理的集群可不启用 PD (一个 PD 可管理多个集群，基于 clusterId 隔离)。
Store
集群中的一个物理存储节点，一个 Store 包含一个或多个 Region。
Region
最小的 KV 数据单元，每个 Region 都有一个左闭右开的区间 [startKey, endKey), 可依据央求流量/负载/数据量大小等目的自动分裂以及自动正本搬迁。
特点
嵌入式
强分歧性
自驱动
自诊断, 自优化, 自决策
以上几点(尤其2、3) 基本都是依托于 SOFAJRaft 本身的功用来完成，详细引见请参考 SOFAJRaft 文档 。
致谢感谢 braft、etcd、tikv 贡献了优秀的 Raft 完成，SOFAJRaft 受益良多。
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