Raft算法中的日志压缩机制主要通过以下方式工作：

1. 快照技术：Raft算法允许集群周期性地创建快照来减少日志的大小。快照会捕获系统在某一时间点的状态，将所有可以确定的状态信息保存下来。完成一次快照后，可以安全地删除快照之前的所有日志条目，因为这些条目所代表的状态已经被完整地记录在快照文件中了。快照文件通常包括一系列的元数据信息，如快照对应的最大索引号和任期号等。

2. 周期性与条件性：快照的创建不是随机的，它通常在以下两种情况下触发：

• 周期性触发，即每隔一定的时间间隔自动创建一个新的快照。
• 条件满足时触发，比如当未压缩的日志条目达到一定数量或占用的磁盘空间达到某一阈值时。

3. 快照的一致性：在生成快照的过程中，Leader会继续接收和处理新的请求。为了保证快照的一致性，Raft算法采用了一种机制，确保快照期间的所有操作都能正确地反映在最终的快照文件中。具体来说，Leader会在创建快照时记录当前的Progress状态，并在快照期间忽略来自旧任期的AppendEntries请求，以防止旧状态干扰快照的创建过程。

4. 快照的同步：一旦快照创建完成，Leader就需要将其同步给所有的Follower节点。这个过程是通过AppendEntries RPC调用来完成的。Leader会将快照作为特殊的日志条目发送给Follower，Follower接收到快照后会先验证其正确性，然后替换本地过时的状态。

关于日志压缩机制是否会影响系统最终一致性的问题，答案是不会。Raft算法设计了周密的机制来保证即使在执行日志压缩后，系统的最终状态仍然是一致的。这是因为无论是通过快照还是其他方式压缩日志，Raft都会确保压缩操作不会影响到任何还未被确认为已提交的日志条目。所有参与快照的决策都是在确保这些决策反映了最新的、一致的状态之后进行的。因此，日志压缩不仅不会损害最终一致性，反而通过减少冗余日志来提高系统的性能和效率。

示例：假设一个Raft集群在运行过程中，Leader节点检测到当前存储的日志数量已经超过了预设的阈值。因此，Leader开始创建一个新的快照，快照中包含了索引号1到100的所有状态。快照创建完成后，Leader将其通过AppendEntries RPC发送给所有Follower节点。Follower接收到快照后，验证其正确性，并替换掉原本索引号1到100的日志条目。自此，整个集群的日志大小得到了有效压缩，同时保持了最终一致性。