1.前言
此文章是在儒猿课程中的学习笔记，感兴趣的想看原来的课程可以去咨询儒猿课堂
这篇文章紧挨着上一篇博客来进行编写，有些不清楚的可以看下上一篇博客：
2.Broker的高可用
如果想让Broker实现高可用的话，就需要有一个Broker组，这个Broker组里面有一个Leader Broker来接收写入数据，然后进行同步到其他的Follow Broker上。这样的话，一条数据就会在三个Broker上有副本，如果Leader Broker宕机了，就会从其他的Follow Broker上进行选举一个新的Leader Broker来进行接收新的请求。
1. DLedger代替broker进行管理commitLog
Broker的高可用是基于Dledger技术来实现的，Dledger技术首先它会有一个CommitLog机制，你把数据交给它，它就会将数据写入到磁盘文件中。使用Dledger技术来实现Broker的高可用就是用Dledger来代替Broker进行管理CommitLog。
2. DLedger基于Raft协议进行选举leader
那么是怎么做到选举新的Leader节点呢，是基于Raft协议来进行选择Leader节点的。这个Raft协议的具体是怎么实现的。
我们可以举一个例子，假设我们现在有三台机器，A，B，C。这三台机器在刚启动的时候都会投票给自己，让自己成为一个leader节点，然后把自己的投票信息给同步到别的机器上，那么在第一轮的时候，就会发现大家都投票给自己，那么就没办法选举出来leader节点。
紧接大家都进入一个随机时间的休眠，A休眠1秒，B休眠2秒，C休眠3秒
A会先苏醒过来，它会给自己投票成为leader，并把自己的投票信息给B，C；当B和C苏醒之后，发现已经有投票信息过来了，就会接受A的投票信息，并把自己的投票信息给A；这样的话大家都会进行投票给A机器成为Leader。超过了半数，那么A机器就会成为Leader节点。依靠这种随机时间的休眠，通过几轮的投票就会选举出来一个leader节点。
3.DLedger进行多副本数据的同步
DLedger是是基于Raft协议来进行数据信息的同步，简单来说：数据会分为两个阶段，一个阶段为uncommited阶段，一个阶段为commited阶段。首先DLedger收到数据之后，会将数据标记为uncommited状态，然后通过内部的DLedgerServer组件将这个uncommited的数据进行同步到Follower的DLedgerServer上去。然后Follower的DLedgerServer收到这个请求之后会返回一个ack到leader节点的DLedgerServer上去。当leader节点的DLedgerServer收到一半机器的ack之后，会将这个数据标记为commited状态，然后再次进行同步到follower的DLedgerServer，让他们也把数据标记为commited状态。
