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初始是A，B，C三个节点，现在要扩展到5个节点。A，B，C三个节点已经完成了选举，A，B都选A，而C选自己，那么A是leader。现在要将视图变为ABCDE，变更同时A，B和C发生了网络分区，A,B看到的视图仍然是A，B，C三个节点，而CDE看到的视图是ABCDE五个节点，AB可以在旧视图之上选举leader，而CDE的也可以在新视图上选举leader，集群中同时出现了两个leader。
把扩容到5个节点过程分成两步来做，每次扩容一个节点。先将视图变为ABCD，同时A，B和C发生了网络分区，AB看到的配置仍然是ABC三个节点，而CD看到的是ABCD是四个节点，而只有CD两个节点投票结果无法构成大多数，此时不会导致新的leader出现。而将4节点变更成5节点，需要等待4节点的拓扑全部被应用之后才可以继续进行。假设四节点的表决结果是A，B，C选择A而D选择自己（必须先有一个主），此时加入节点E，不管如何分区（A|BCDE，A看到的视图是ABCD，而BCDE看到视图是ABCDE，A的网络分区无法选举主，只有BCDE可以使用新视图选举leader），（AB|CDE，AB同样无法选举leader，CDE可以在新视图下选举leader），（ABC|DE，ABC可以在旧视图下选举leader，DE在新视图下无法选出leader），（ABCD|E, ABCD可以在旧视图下选举出leader，而E无法选举leader）都不会出现两个leader。
raft增加节点时发生网络分区，可能两个网路分区看到的全局配置不同，各个分区根据自己看到的视图进行选举时，可能会选出多个leader。通过将视图变更的步骤分解为多步进行，每次只变化一个节点，这样要两个分区在各自的视图上有大多数的情况出现，那这两个区域也就必须是重叠的，有重叠区域也就要求这两个区域是没有隔离的，反面证明不会出现同时有两个大多数情况产生。
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