分享嘉宾：叶金荣 万里数据库开源生态负责人 整理：墨天轮社区 导读 大家好，我是来自万里数据库的叶金荣，GreatSQL开源社区的愿景是做中国广受欢迎的开源数据库，这也是我今天分享的主题。 GreatSQL 社区 GreatSQL开源社区于2021年初成立，自成立以来获得了众多开发者伙伴的积极响应，现已成
上篇回顾：Raft算法_SOFAJRaft源码学习_（一、背景及选主演示） 概览 Counter演示程序的构成，可以参考官方文档： https://www.sofastack.tech/projects/sofa-jraft/counter-example/ CounterServer是主启动入口，进去以后就进行了相关的配置，最后调用了集群的start方法，启动集群： // 启动 th
背景 raft算法原理，建议参考raft官网：https://raft.github.io/ 强烈推荐观看raft的流程动画，方便直观理解算法过程 动画地址：http://thesecretlivesofdata.com/raft/ 本系列通过阅读SofaJRaft源码，并在本地运行SofaJRaft自带的Counter演示程序，学习了解raft算法在工程中的具体实现。
1 Master选举核心设计思想 Discovery模块：负责发现集群中的节点，以及选择主节点。ES支持多种不同Discovery类型选择，内置的实现称为Zen Discovery。 Zen Discovery封装了节点发现（Ping）、选主等实现过程。 Master选举核心设计思想：所有分布式系统都需要以某种方式处理数据一致性问题。
1.状态感知 ====== 哨兵启动后只指定了master的地址，要想知道整个集群中完整的拓扑关系怎么做呢？ 哨兵每隔10秒会向每个master节点发送 info 命令， info 命令返回的信息中，包含了主从拓扑关系，其中包括每个slave的地址和端口号。有了这些信息后，哨兵就会记住这些节点的拓扑信
在之前的文章中，我们说过，raft节点会在各自的状态里面不断的轮询，监听RPC请求事件。 下面我看下这个方法. hashicorp/raft.go Rpc请求处理 // processRPC is called to handle an incoming RPC request. This must only be // called from the main thread. func (r *Raft) processRP
课程Demo bin/elasticsearch -E node.name=node1 -E cluster.name=geektime -E path.data=node1_data bin/elasticsearch -E node.name=node2 -E cluster.name=geektime -E path.d
1、Master-Slave主从结构主从架构一般用于备份或者做读写分离。一般有一主一从设计和一主多从设计。由两种角色构成：（1）主(Master)可读可写，当数据有修改的时候，会将oplog同步到所有连接的salve上去。（2）从(Slave)只读不可写，自动从Master同步数据。特别的，对于Mongodb来说，并不推荐使用Maste
FastLeaderElectionZooKeeper 中一共有三个实现了Election接口的选举类，分别是 LeaderElection , AuthFastLeaderElection 和 FastLeaderElection。 前两个类已经在3.4.0版本之后被废弃掉，因此在本节中，我只会介绍LeaderElection 的选主算法。 接下来我会以一个5台节点的集群为例，介绍
（一）ZooKeeper 的全新集群选主 以一个简单的例子来说明整个选举的过程：假设有五台服务器组成的 zookeeper 集群，它们的 serverid 从 1-5，同时它们都是最新启动的，也就是没有历史数据，在存放数据量这一点上，都是一样的。假设这些服务器依序启动，来看看会发生什么 1、服务器 1 启动，此时只
无论是Paxos还是Raft，它们都是致力于维护一RSM(Replicated State Machine)，如上图所示。对于RSM来说，状态存储是非常关键的 (Replicated State Machine)状态机：一致性group的节点的某个时刻的状态(比如数据库里x=1,y=1是一个状态)转移可以看成自动机里的一个状态，所以叫状态机。
