一文搞懂Raft算法 正文 raft是工程上使用较为广泛的强一致性、去中心化、高可用的分布式协议。在这里强调了是在工程上，因为在学术理论界，最耀眼的还是大名鼎鼎的Paxos。但Paxos是：少数真正理解的人觉得简单，尚未理解的人觉得很难，大多数人都是一知半解。本人也花了很多时间、看了
相关链接：https://www.zhihu.com/search?type=content&q=PBFT%20%E4%B8%8E%20RAft（共识算法系列之一：raft和pbft算法，美团技术团队），介绍了两者基本流程，点到了两者的核心区别，但没有细致分析（当 raft 节点拜占庭时，raft 导致的失败——不一致场景，换用 pbft 如何避免这种情况） raft 算法和
一、 Raft简介 1.1 Raft简介 Raft 是一种为了管理日志复制的分布式一致性算法。Raft 出现之前，Paxos 一直是分布式一致性算法的标准。Paxos 难以理解，更难以实现。Raft 的设计目标是简化 Paxos，使得算法既容易理解，也容易实现。 Paxos 和 Raft 都是分布式一致性算法，这个过程如同投票
基本概念 同样的我们首先也先介绍一下和注册中心相关的一些基本名词概念： 命名空间(namespace)：和注册中心一样，命名空间属于Nacos顶层的结构，用于进行租户级别的隔离，我们最常用的就是不同环境比如测试环境，线上环境进行隔离。 配置管理：系统配置的编辑、存储、分发、变更管理、历
一、安全性 Raft增加了如下两条限制以保证安全性： 拥有最新的已提交的log entry的Follower才有资格成为leader。 Follower就是对应节点拥有当前领导者已经提交的所有日志 Leader只能推进commit index来提交当前term的已经复制到大多数服务器上的日志，旧term日志的提交要等到
一、Raft 算法概述 是分布式系统开发首选的共识算法Raft算法是经过一切以领导者为准的方式，实现一系列值的共识和各节点日志的一致。用于管理日志一致性的协议。将分布式一致性分解为多个子问题： Leader选举(Leader election)日志复制(Log replication)安全性(Safety)日志压
一、常规处理成员变更存在的问题 我们先将成员变更请求当成普通的写请求，由领导者得到多数节点响应后，每个节点提交成员变更日志，将从旧成员配置（Cold）切换到新成员配置（Cnew）。但每个节点提交成员变更日志的时刻可能不同，这将造成各个服务器切换配置的时刻也不同，这就有可能选出两个
一、Leader选举的过程 Raft 使用心跳(heartbeat)触发Leader选举。 当服务器启动时，初始化为Follower。Leader向所有Followers周期性发送heartbeat。如果Follower在选举超时时间内没有收到Leader的heartbeat，就会等待一段随机的时间后发起一次Leader选举。 每一个follower
作为互联网中的一员，我们时常沉浸在“分布式”的氛围当中——高可用、高可靠、高性能等等词汇随处可见，CAP、BASE、2PC、Paxos、Raft等等名词也能信手捏来。不过，有些词在我们“并不严谨”的传播中逐渐被误用了，或者说含糊不清了。今天，我们来简单聊聊“Consistency”这个词，即一致性。Pa
Raft 是用来管理复制日志（replicated log）的共识算法。（共识，即consenus，关于consistency和consensus的争论可以参考《Paxos、Raft不是一致性算法/协议？》。）Raft 跟 multi-Paxos 作用相同，效率也相当，但是它的组织结构跟 Paxos 不同，Raft 也比 Paxos 更容易理解并且更容易在工程实践中实现。
1. 复制状态机 一致性算法是在复制状态机的背景下产生的。在这种方法下，一组服务器的状态机计算相同状态的相同副本，即使某些服务器宕机，也可以继续运行。 复制状态机通常使用复制日志实现，每个服务器存储一个包含一系列命令的日志，每个日志中命令相同并且顺序也相同。因此每个状态机可
一、CAP理论和BASE理论理论是指导业界实现的纲领，也是提炼了多年研究的精华，在分布式一致性领域，最主要的指导理论是CAP和BASE两个。1. CAP理论CAP理论是Eric Brewer教授在2000年提出 的，是描述分布式一致性的三个维度，分别是指：（1）一致性（Consistency）每次读操作都能保证返回的是最新数据；在
前言春节在家闲着没事看了几篇论文，把一致性协议的几篇论文都过了一遍。在看这些论文之前，我一直有一些疑惑，比如同样是有Leader和两阶段提交，Zookeeper的ZAB协议和Raft有什么不同，Paxos协议到底要怎样才能用在实际工程中，这些问题我都在这些论文中找到了答案。接下来，我将尝试以自
写在前面 lab2D是今年新添加的部分，网上很难找到博客资源。 这一部分要求我们为raft添加log compaction功能：在运行一段时间后，raft的上层service可以生成一个snapshot，并通知raft。在这之后，raft就可以丢弃snapshot包含的log entries，起到节约空间的作用。 这部分难度不大，但是细节略多
一 引言 成员变更是一致性系统实现绕不开的难题，对于提升运维能力以及服务可用性都有很大的帮助。 本文从Raft成员变更理论出发，介绍了Raft成员变更和单步成员变更的问题，其中包括Raft著名的Bug。 对于Raft成员变更的工程实现上需要考虑的问题，本文给出了一些工
Posted on 2016年7月25日 上周小编为大家推荐了《Docker 1.12：用 Swarm 模式创建 Swarm 集群》，本周我们将深入为大家解读 1.12 版本 Docker Swarm 模式下的节点崩溃处理。欢迎大家在评论中踊跃推荐 Docker 技术文章，通过审核后的文章会由 DaoCloud 为大家带来独家翻译。 在上一
序言 上篇讲了一些etcd常见的集群操作，这篇主要讲述一些可能遇到的常见问题，毕竟上帝（运维）视角总是要看到问题，然后进行恢复。 对于一个集群来说，常见的莫过于进程崩溃，物理机宕机，数据迁移备份，扩容缩容等操作。剩余的操作无非就是一些常见的问题处理。备份恢复 etcd
前言 jraft是蚂蚁金服开源的基于java实现的raft算法的生产及工具库。基于该工具库，我们可以实现具备分布式一致性能力的上层业务应用。 目标 通过学习阅读jraft开源代码的过程，更好的了解raft协议。学习jraft在实现raft协议过程中的实现，提升自己在高性能网络编程、多线程编程的
1. 综述 在本次实验中，我使用Go语言在给定框架上实现了简单的Raft协议，通过实现包括节点选举、心跳机制、日志追加和持久化等内容，完成了Part1，Part2和Part3。项目托管在github上，地址为NJU-DisSys-2020。当实验DDL过了后我将开源。 2. 相关定义 根据Raft的原始论文以及扩展版论文
Raft算法 正文 raft是工程上使用较为广泛的强一致性、去中心化、高可用的分布式协议。在这里强调了是在工程上，因为在学术理论界，最耀眼的还是大名鼎鼎的Paxos。但Paxos是：少数真正理解的人觉得简单，尚未理解的人觉得很难，大多数人都是一知半解。本人也花了很多时间、看了很多材料也没
转载： https://segmentfault.com/a/1190000019947618 共识算法看了又忘，一直觉得理解的不够到位，特此记录，出错处望指正，不胜感激。 先说结论 不同共识算法的特点： PoW 拼命搬砖 PoS 股份制 谁股份多谁牛x DPoS 人大代表制度 Paxos，Raft，PBFT 队列操练，通过相互间的消息与口令达成步
raft协议 一 什么是一致性 所有节点都从同一个state出发，都经过同样的一些操作序列（log），最后到达同样的state。 二 状态 1 Leader Leader副本接受client的更新请求，本地处理后再同步至多个其他副本； 2 Follower 请求的被动更新者，从Leader接受更新请求，然后写入本地日志文件 3 Candidate
文章目录 2PC3PC同2PC差异1.CanCommit2.PreCommit两种情况(1) CanCommit 全部YES(2) CanCommit 其中一个NO响应 3.DoCommit（1）执行提交（2）中断事务 强一致性协议主从复制类多数派类Paxos 类（并发环境，需要多数派，还需要关注顺序） Paxos算法一、 算法陈述（Basic Paxos）二、提案的获
文章目录 raft集群变更再学习单阶段过度的风险分析两阶段过度的完整性分析集群变更时可能存在的其他问题1. 新加入的节点没有日志2. 集群领导人可能需要下线3. 从```C-old```中移除的机器可能会干扰集群 raft集群变更再学习 最近再次看raft的中文文档的时候,前面都很顺
CRaft: An Erasure-coding-supported Version of Raft for Reducing Storage Cost and Network Cost 一些概念： intersection set：交集 raft本质是一个二阶段。master收到log后首先store到本地，之后并发发给其他slave；当master收到集群中一半以上的节点确认已经把该log持久化之
