但是不不考虑他们是?大多数） 。?一旦新的服务器器追赶上了了集群中的其他机器器，重新配置可以像上?面描述的?一样处理理 。第?二个问题是，集群的领导?人可能不不是新配置的?一员 。在这种情况下，领导?人就会在提交了了 C-new ?日志之后退位（回到跟随者状态） 。这意味着有这样的?一段时间，领导?人管理理着集群，但是不不包括他?自?己；他复制?日志但是不不把他?自?己算作是?大多数之?一 。当 C-new 被提交时，会发?生领导?人过渡，因为这时是最早新的配置可以独?立?工作的时间点（将总是能够在 C-new 配置下选出新的领导?人） 。在此之前，可能只能从 C-old 中选出领导?人 。第三个问题是，移除不不在 C-new 中的服务器器可能会扰乱集群 。这些服务器器将不不会再接收到?心跳，所以当选举超时，他们就会进?行行新的选举过程 。他们会发送拥有新的任期号的请求投票 RPCs，这样会导致当前的领导?人回退成跟随者状态 。新的领导?人最终会被选出来，但是被移除的服务器器将会再次超时，然后这个过程会再次重复，导致整体可?用性?大幅降低 。为了了避免这个问题，当服务器器确认当前领导?人存在时，服务器器会忽略略请求投票 RPCs 。特别的，当服务器器在当前最?小选举超时时间内收到?一个请求投票 RPC，他不不会更更新当前的任期号或者投出选票 。这不不会影响正常的选举，每个服务器器在开始?一次选举之前，?至少等待?一个最?小选举超时时间 。然?而，这有利利于避免被移除的服务器器扰乱：如果领导?人能够发送?心跳给集群，那么他就不不会被更更?大的任期号废黜 。
7 ?日志压缩Raft 的?日志在正常操作中不不断的增?长，但是在实际的系统中，?日志不不能?无限制的增?长 。随着?日志不不断增?长，他会占?用越来越多的空间，花费越来越多的时间来重置 。如果没有?一定的机制去清除?日志?里里积累的陈旧的信息，那么会带来可?用性问题 。快照是最简单的压缩?方法 。在快照系统中，整个系统的状态都以快照的形式写?入到稳定的持久化存储中，然后到那个时间点之前的?日志全部丢弃 。快照技术被使?用在 Chubby 和 ZooKeeper 中，接下来的章节会介绍 Raft 中的快照技术 。增量量压缩的?方法，例例如?日志清理理或者?日志结构合并树，都是可?行行的 。这些?方法每次只对?一?小部分数据进?行行操作，这样就分散了了压缩的负载压?力力 。?首先，他们先选择?一个已经积累的?大量量已经被删除或者被覆盖对象的区域，然后重写那个区域还活跃的对象，之后释放那个区域 。和简单操作整个数据集合的快照相?比，需要增加复杂的机制来实现 。状态机可以实现 LSM tree 使?用和快照相同的接?口，但是?日志清除?方法就需要修改 Raft 了了 。
图 12：?一个服务器器?用新的快照替换了了从 1 到 5 的条?目，快照值存储了了当前的状态 。快照中包含了了最后的索引位置和任期号 。图 12 展示了了 Raft 中快照的基础思想 。每个服务器器独?立的创建快照，只包括已经被提交的?日志 。主要的?工作包括将状态机的状态写?入到快照中 。Raft 也包含?一些少量量的元数据到快照中：最后被包含索引指的是被快照取代的最后的条?目在?日志中的索引值（状态机最后应?用的?日志），最后被包含的任期指的是该条?目的任期号 。保留留这些数据是为了了?支持快照后紧接着的第?一个条?目的附加?日志请求时的?一致性检查，因为这个条?目需要前?一?日志条?目的索引值和任期号 。为了了?支持集群成员更更新（第 6 节），快照中也将最后的?一次配置作为最后?一个条?目存下来 。?一旦服务器器完成?一次快照，他就可以删除最后索引位置之前的所有?日志和快照了了 。尽管通常服务器器都是独?立的创建快照，但是领导?人必须偶尔的发送快照给?一些落后的跟随者 。这通常发?生在当领导?人已经丢弃了了下?一条需要发送给跟随者的?日志条?目的时候 。幸运的是这种情况不不是常规操作：?一个与领导?人保持同步的跟随者通常都会有这个条?目 。然?而?一个运?行行?非常缓慢的跟随者或者新加?入集群的服务器器（第 6 节）将不不会有这个条?目 。这时让这个跟随者更更新到最新的状态的?方式就是通过?网络把快照发送给他们 。安装快照 RPC：由领导?人调?用以将快照的分块发送给跟随者 。领导者总是按顺序发送分块 。

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