Raft共识算法是拜占庭容错（bft）算法吗？
Is the Raft consensus algorithm a byzantine fault-tolerant (bft) algorithm?
raft共识算法是拜占庭容错算法吗？
需要多少（百分比）节点才能达到 agreement/consensus？
不，Raft 的初始描述（Diego Ongaro 和 John Ousterhout (1)）是 不是 拜占庭 fault-tolerant。
想象一个节点在给定期限内投票两次，或者投票给另一个节点，该节点的日志与自己的日志不同 up-to-date 并且该节点成为领导者。这种行为可能会导致 split-brains（两个节点认为自己是领导者的情况）或日志中的不一致。
许多其他场景，如发送虚假但有效的 heartbeat 消息也是表明 Raft 不是拜占庭的例子 fault-tolerant.
然而，有几篇论文提出了 Raft 的拜占庭 fault-tolerant 版本 (2)。
为了达成共识，Raft 需要 多数 节点存活 - > 50%.
这意味着为了容忍 t 个故障，仍然需要 t+1 个节点正常工作。
所以2t+1个节点需要t-resilient，这是在存在[=34=的情况下达成共识所需的最少节点数]部分同步 (3) 仅容忍遗漏失败。
raft共识算法是拜占庭容错算法吗？
需要多少（百分比）节点才能达到 agreement/consensus？
不，Raft 的初始描述（Diego Ongaro 和 John Ousterhout (1)）是 不是 拜占庭 fault-tolerant。
想象一个节点在给定期限内投票两次，或者投票给另一个节点，该节点的日志与自己的日志不同 up-to-date 并且该节点成为领导者。这种行为可能会导致 split-brains（两个节点认为自己是领导者的情况）或日志中的不一致。
许多其他场景，如发送虚假但有效的 heartbeat 消息也是表明 Raft 不是拜占庭的例子 fault-tolerant.
然而，有几篇论文提出了 Raft 的拜占庭 fault-tolerant 版本 (2)。
为了达成共识，Raft 需要 多数 节点存活 - > 50%.
这意味着为了容忍 t 个故障，仍然需要 t+1 个节点正常工作。
所以2t+1个节点需要t-resilient，这是在存在[=34=的情况下达成共识所需的最少节点数]部分同步 (3) 仅容忍遗漏失败。