分布式选举
集群：两个或两个以上的服务器组建而成
数据库集群-->读写功能
管理集群-->管理、故障恢复等功能
主节点，在一个分布式集群中负责对其他节点的协调和管理。主节点的存在，就可以保证其他节点的有序运行，以及数据库集群中的写入数据在每个节点上的一致性
分布式选举算法：基于序号选举的算法（比如Bully算法）、多数派算法（比如，Raft算法、ZAB算法）
Bully算法：在所有活着的节点中，选取ID最大的节点作为主节点
Election消息，用于发起选举；Alive消息，对Election消息的应答；Victory消息，竞选成功的主节点向其他节点发送的宣誓主权的消息
优点：选举速度快、算法复杂度低、简单易实现
缺点：需要每个节点有全局的节点信息，因此额外信息存储较多；其次，任意一个比当前主节点ID大的新节点或节点故障后恢复加入集群的时候，都可能会触发重新选举，成为新的主节点，如果该节点频繁退出、加入集群，就会导致频繁切主。
Raft算法：少数服从多数
集群节点的角色：Leader，主节点，同一时刻只有一个Leader，负责协调和管理其他节点；Candidate，候选者，每一个节点都可以成为Candidate，节点在该角色下才可以被选为新的Leader；Follower，Leader的跟随着，不可以发起选举
etcd的集群管理器etcds，是一个高可用、强一致性的服务发现存储仓库，就是采用了Raft算法来实现选主和一致性的
优点：选举速度快、算法复杂度低、易于实现
缺点：要求系统内每个节点都可以相互通信，且需要获得过半的投票数才能选主成功，因此通信量大
该算法选举稳定性比Bully算法好，因为当有新节点加入或节点故障恢复后，会触发选主，但不一定会真正切主，除非新节点或故障后恢复的节点获得投票数过半，才会导致切主
ZAB算法：优先级民主投票
相较于Raft算法的投票机制，ZAB算法增加了通过节点ID和数据ID作为参考进行选主，节点ID和数据ID越大，表示数据越新，优先成为主。相比较于Raft算法，ZAB算法尽可能保证数据的最新性
Leader，主节点；Follower，跟随者节点；Observer，观察者，无投票权
Looking状态：选举状态。
Leading状态：
Following状态：
Observing状态：
优点：性能高，对系统无特殊要求，采用广播方式发送信息，容易出现广播风暴；选举时间相对较长。稳定性好。