前言 本文主要介绍Consul作为注册中心在『云』环境的实践与应用。开始本文介绍之前，首先会简单介绍注册中心基础知识以及相关理论，以便读者更好的理解，随后会重点介绍在『云』环境中使用Consul作为注册中心的实践经验。 注册中心介绍 在微服务架构流行之前，注册中心就已经出现在分
一、Raft 概述 Raft 算法是分布式系统开发首选的共识算法。比如现在流行 Etcd、Consul。 如果掌握了这个算法，就可以较容易地处理绝大部分场景的容错和一致性需求。比如分布式配置系统、分布式 NoSQL 存储等等，轻松突破系统的单机限制。 Raft 算法是通过一切以领导者为准的方式，实现
1.什么是etcd etcd 是一个分布式键值对存储，设计用来可靠而快速的保存关键数据并提供访问。通过分布式锁，leader 选举和写屏障(write barriers)来实现可靠的分布式协作。etcd集群是为高可用，持久性数据存储和检索 而准备。 "etcd"这个名字源于两个想法，即 unix “/etc” 文件夹
一、背景概述 在分布式系统中，通常需要多副本进行备份，但是副本的同步一致一直是一个比较棘手的问题。Raft算法是一个能够代替Paxos的分布式一致性算法，能够管理日志复制（replicated log），他的性能与Paxos不相上下，但是却比Paxos更容易理解。 Paxos存在的问题： 难以理解（不过《Paxos Made
etcd 是一个可靠的分布式 KV 存储，其底层使用 Raft 算法保证一致性，主要用于共享配置和服务发现。 etcd 代码为了性能，使用了大量的 goroutine 和 Channel。 etcd-raft 模块是 etcd 的核心模块之一，是实现 raft 协议的。 etcd-rafthttp 模块 watcher 机制 Lessor WAL 日志 SnapSh
一、Raft协议介绍 在前面的文章中介绍过了，详细请参阅https://dongshao.blog.csdn.net/article/details/111087025本文是一个简易版本的实现，不带有日志复制。下一篇文章会介绍一个完整版本的Raft算法请参阅：https://dongshao.blog.csdn.net/article/details/111122360 二、版本1
背景 上回我们说到Nacos的注册中心，我们讲了注册中心的一致性协议，订阅和注册的原理，有兴趣的可以看一下上一篇文章：你应该了解的Nacos注册中心。在Nacos中还有一个功能特别重要那就是配置中心，在这里先不具体介绍配置中心是什么，先来忆苦思甜一波。 在我们最开始做一些简单的学习项目的
Orchestrator是基于Raft的分布式集群。 现在原有三节点集群基础上，新扩容两个节点。 所有节点更新配置文件，并重启后，新的节点无法加入集群。 新节点报错信息； 2020/09/04 15:22:53 [WARN] raft: Heartbeat timeout from "" reached, starting election 2020/09/04 15:22:53 [INFO] ra
Raft 一致性算法。 整体结构 Raft 的作用是让多台主机保持一致。fault-tolerant virtual machine 论文中提到过两种方法，一种是复制所有的状态到别的主机上，包括 CPU，内存，IO 设备。另一种方法是对主机进行状态机建模，通过复制主机的日志，执行相同的日志内容来保持不同主机的状态一致。R
CRAQ 这篇论文主要介绍 chain replication，改进了读性能。CRAQ 是 Chain Replication with Apportion Queries 的缩写，将读操作分摊到所有的节点上，所有的节点都可以进行读操作。chain 越长，读性能就越好，但是写性能就越差。 操作流程 Chain Replication 所有的写操作必须从头开始，逐步
原文 https://www.cnblogs.com/richaaaard/p/6351705.html Raft 实现日志复制同步 本篇文章以 John Ousterhout（斯坦福大学教授） 和 Diego Ongaro（斯坦福大学获得博士学位，Raft算法发明人） 在 Youtube 上的讲解视频及 ppt 为蓝本，深入分析 Raft 的内部机制，并以日志复制同步（Replicated
一、 Paxo共识如何做事情？ Paxos里面有三种角色，Proposer, Acceptor, Learner，其中learner完全被动复制已经形成共识的内容，这里不做介绍。 首先Proposer会向每一个acceptor发送一个数字n，这里n可以理解成工钱。 Acceptor接受到n后，知道有事情做了，于是回复Proposer同意请求，这里面
测试通过Raft 需要持久化存储的信息为 current Term votedFor Log[] 只要这三个值有变化，就存储到磁盘 主要是以下四种情形 1. 成为candidate/follower时（currentTerm和votedFor变化） 2. follower投完票时（votedFor变化） 3. appendEntries RPC 更改log时（log更改） 4. Start()追加leader
背景：分布式 一致性模型 1.弱一致性：（最终一致性） 1.1 DNS 1.1 Gossip 2.强一致性： 2.1 同步 2.1 paxos 2.1 raft（multi-paxos） 2.1 ZAB（multi-paxos）----与raft相似，心跳发起者相反（raft由master发起心跳，zab由slave发起） 注：强一致性的算法主要是保
介绍 Raft 状态 一个 Raft 集群包含若干个服务器节点；通常是 5 个，这允许整个系统容忍 2 个节点的失效，每个节点处于以下三种状态之一： follower ：所有结点都以 follower 的状态开始。如果没收到leader消息则会变成 candidate状态。 candidate：会向其他结点“拉选票”，如果得到大部分的
目录 1.Paxos算法存在的问题 2.Raft算法 2.1 复制状态机 2.2. Raft算法 2.2.1 安全性问题 2.2.2 Leader选举 2.2.3日志复制 日志一致性检查 日志提交 参考资料 1.Paxos算法存在的问题 Paxos算法是莱斯利·兰伯特（英
上一篇讲述了什么是分布式一致性问题，以及它难在哪里，liveness和satefy问题，和FLP impossibility定理。有兴趣的童鞋可以看看分布式系统一致性问题与Raft算法（上）。 这一节主要介绍raft算法是如何解决分布式系统中一致性问题的。说起raft大家可能比较陌生，但zookeeper应该都比较熟
分布式数据库的数据一致性管理是其最重要的内核技术之一，也是保证分布式数据库满足数据库最基本的ACID特性中的 “一致性”(Consistency)的保障。在分布式技术发展下，数据一致性的解决方法和技术也在不断的演进，本文就以作者实际研发的分布式数据库作为案例，介绍分布式数据库数据一
摘取自: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIyMTQ1NDE0MQ==&mid=2247483979&idx=1&sn=12864382e233fe9b900ab14349404032&chksm=e83dc819df4a410f5959b6922025d317d6c497b7110c4c5d8720fb2b0a70246ce651f9a19e91&mpshare=1&scene=1&srcid=0125HVXp
前言我计划写raft的一系列文章，包含从理论到代码实践，此文章依托于MIT的研究生课程。背景raft 是一种分布式的共识算法，其目的是要实现多个节点集群的容错性,一致性从而能够构建大规模的软件系统。在raft之前，比较有名的是Paxos。但是paxos难于理解。raft的诞生是为了让共识算法更容易
基于Raft 的分布式一致性协议是构建很多分布式服务的基础，某种程度上它充当了心脏的角色，为此有必要对Raft 的一些难点进行深入理解。 正确理解commited 一个常见的误解就是复制到多数副本的就可以视作commited, 其实还不够。缺少必须已经执行了对应的操作这个步骤。个人理解在实际
前言 本文旨在讲述如何使用 Java 语言实现基于 Raft 算法的，分布式的，KV 结构的存储项目。该项目的背景是为了深入理解 Raft 算法，从而深刻理解分布式环境下数据强一致性该如何实现；该项目的目标是：在复杂的分布式环境中，多个存储节点能够保证数据强一致性。 项目地址：https://github.com
Paxos Paxos是所有分布式环境中关于某个值达成一致的协议，Paxos 一个节点同时包括提议者和接受者。顾名思义：提议者是发起投票；接受者接受投票请求，根据投票请求和自身状态进行响应的回复。为了防止异常丢状态，Paxos在内部持久化三个参数：当前已接受的提案号；当前达成共识的value的值；当前
Hyperledger Fabric动态配置Raft节点 最近看官方文档发现新的共识算法etcdRaft允许动态添加或删除排序节点，所以也花了一天时间操作了以下，写篇文章把整个过程记录一下。 初始网络本文设置了4个Orderer节点，1个Peer节点(用于更新配置文件以及测试用),然后动态添加第五个Orderer节点。
前言 正式介绍 Raft 协议之前，我们先来举个职场产研团队的一个例子
