Raft算法是一种分布式一致性算法，它的主要作用是确保分布式系统中的数据一致性。在分布式系统中，由于网络延迟、节点故障等原因，不同节点之间的数据可能会出现不一致的情况。Raft算法通过选举、日志复制等机制，保证了分布式系统中的数据一致性，从而提高了系统的可靠性和可用性。

Raft算法是由Stanford大学的Diego Ongaro和John Ousterhout在2013年提出的，它是一种新的分布式一致性算法，与Paxos算法相比，Raft算法更容易理解和实现。Raft算法将分布式系统中的节点分为Leader、Follower和Candidate三种角色，Leader负责处理客户端请求和日志复制，Follower和Candidate则负责选举Leader和接收Leader的指令。当Leader节点出现故障时，Raft算法会自动进行Leader选举，选出新的Leader节点来处理客户端请求和日志复制。

Raft算法的主要作用是确保分布式系统中的数据一致性。在分布式系统中，由于网络延迟、节点故障等原因，不同节点之间的数据可能会出现不一致的情况。例如，在一个分布式数据库系统中，当用户向不同节点发送写入请求时，如果不同节点之间的数据不一致，就会导致数据丢失或者数据冲突的情况。Raft算法通过选举、日志复制等机制，保证了分布式系统中的数据一致性，从而提高了系统的可靠性和可用性。

除了保证数据一致性外，Raft算法还具有以下优点： 

1. 易于理解和实现：Raft算法的设计思想非常简单，易于理解和实现。相比于Paxos算法，Raft算法更容易被开发者理解和使用。 

2. 可扩展性：Raft算法可以轻松地扩展到大规模的分布式系统中，因为它的设计允许节点之间的通信量保持在较低的水平。

3. 高可用性：Raft算法的Leader选举机制可以保证系统在Leader节点出现故障时仍然能够正常运行，从而提高了系统的可用性。 

总之，Raft算法是一种非常有用的分布式一致性算法，它可以保证分布式系统中的数据一致性，从而提高了系统的可靠性和可用性。Raft算法的设计思想简单、易于理解和实现，具有良好的可扩展性和高可用性，因此在分布式系统中得到了广泛应用。