Docker官方建议：每个swarm集群有 3个 或 5个 管理节点来实现高可用性。 因为，集群模式管理节点使用Raft共享数据，所以，必须有奇数个管理节点。只要有超过一半的管理节点可用，集群就可以继续工作。
1.SpringCloud Alibaba 微服务架构（十四）- Nacos集群部署原理解析 https://thinkingcao.blog.csdn.net/article/details/109776410 2. raft算法以及nacos中的实现 学习资料：https://blog.csdn.net/microGP/article/details/114261089 nacos是基于raft算法是实现的，raft算法是分布
前言 本篇文章将模拟一个KV数据读写服务，从提供单一节点读写服务，到结合分布式一致性协议（Raft）后，逐步扩展为一个分布式的，满足一致性读写需求的读写服务的过程。 其中将配合引入Raft协议的种种概念：选主、一致性、共识、安全等，通篇阅读之后，将帮助你深刻理解什么是分布式一致性协议。 一
报错日志如下： {"app":"xxx-back","time":"2022-05-20 21:16:38.791","level":"ERROR","thread":"restartedMain","logger":"com.alibaba.nacos.client.naming","msg&qu
6.1 脑裂 (split brain) 容错系统，存在多个副本，但是需要单个节点来决定在多个副本中，谁是主(Primary) 这种情况下会产生脑裂 脑裂的解决方式: 构建不可能出现故障的网络。比如连接了CPU和内存的线路就是不可能出现故障的网络，要花很多钱 人工解决。在客户端需要等待两个服务器响应
k8s etcd docker和另外一家coreos公司的ceo是好哥们，技术基本是共享的，docker火起来后，coreos也研发了一个类似docker的技术，但是最后结果可想而知，最后他加入k8s生态构建，etcd就是coreos提供的捐赠给CNCF的，etcd的灵感来源于Apache ZooKeeper和doozer，其特点： 简单：可用curl进行操作（HTTP+J
Raft协议是比paxos协议更容易理解和实现的一种一致性协议。http://thesecretlivesofdata.com/raft/ 这个网址动态演示了Raft协议的整个过程。跟着记录一下： 1：Raft是一个可被理解接受的分布式一致性协议。 2：什么是分布式一致性协议呢？以一个例子为例 3：假设有一个单节点
mini-raft git地址 raft implementation 8 java 参考raft-java todo leader election log replication safety 依赖 jdk11 springboot brpc rocksdb 测试 启动服务端cd mini-raft-server/deply && sh ./deploy.sh 启动客户端 mini-raft-client @SpringBootTest @Run
面试时间：2022.03.21 1. 自我介绍 2. 云端存储项目介绍 3. 项目里redis做什么的？仅仅是缓存吗？ -- 分布式锁 4. redis分布式锁怎么实现的 5. 除了redis还知道什么分布式锁？ -- mysql和etcd 6. etcd的实现了解吗？简单说说 -- 底层不太清楚，说知道raft协议 7. 说说raft协议 -- lead
由于某些咕咕咕的原因导致拖了一周才开启学习计划。 TIDB官网 希望完成的K-V教程 RAFT算法形象理解 GO语言学习之旅 寒假进度 由于过于咕咕咕，寒假仅仅完成了1a的内容，主要还是调用一些库进行一些封装。 3月6日 看文档+复习学习raft (感觉是看到的最好的yi'p一篇) raft
一：Etcd介绍 etcd 是一个高度一致的分布式键值(key-value)存储，它提供了一种可靠的方式来存储需要由分布式系统或机器集群访问的数据。它可以优雅地处理网络分区期间的领导者选举，即使在领导者节点中也可以容忍机器故障。 etcd 是用Go语言编写的，它具有出色的跨平台支持，小的二进制
RAFT—Stereo 摘要 本文介绍了一种基于光流网络RAFT[35]的新型深度整流立体声系统RAFT- stereo。我们引入了多级卷积gru，它可以更有效地在图像中传播信息。RAFT-Stereo的改进版本可以进行精确的实时推理。RAFT-stereo在Middlebury排行榜上排名第一，在1px的误差上比第二好的方法
从哨兵Leader选举学习Raft协议实现（下） 上篇文章，我给你介绍了 Raft 协议的基本流程，以及哨兵实例工作的基本过程。哨兵是通过 serverCron 函数的周期性执行，进而在 serverCron 中调用 sentinelTimer 函数，实现周期性处理哨兵相关的时间事件。而 sentinelTimer 函数处理的时间事件，
从哨兵Leader选举学习Raft协议实现（上） 在上篇文章当中，我们了解了哨兵实例的初始化过程。哨兵实例一旦运行后，会周期性地检查它所监测的主节点的运行状态。当发现主节点出现客观下线时，哨兵实例就要开始执行故障切换流程了。 不过，我们在部署哨兵实例时，通常会部署多个哨兵来进行共
分布式基础 Raft算法 分布式事务的共识 Consensus on Transaction Commit - Jim Gray and Leslie Lamport 随处都可以下载，资源很多 https://www.cnblogs.com/Finley/p/14467602.html 来自finley博客的一篇可视化学习Raft算法的介绍 https://acehi.github.io/thesecretlivesofdat
Java面试题之：raft 协议和 zab 协议区别 一、相同点二、不同点 一、相同点 采用 quorum 来确定整个系统的一致性,这个 quorum 一般实现是集群中半数以上的服务器。zookeeper 里还提供了带权重的 quorum 实现。都由 leader 来发起写操作。都采用心跳检测存活性。leader ele
Raft group 包含多个RAFT ID, 在协议中应该定义GROUP ID 和RAFT ID，以便进行区别。每一个RAFT ID 包含多个NODE ID， NODE ID对应一个IP +PORT。数据结构是一对多的关系。 每一个NODE都需要一个唯一的ID号，如何在开机时确定这个ID号？节点ID号，可以通过将IP ADDRESS转换为整数，此整数作
结点的状态 每个结点可以有三种状态：Follower，Candidate，Leader。所有的结点都是从Follower状态开始的 如果followers没有收到leader的RPC消息（心跳），则可以转换为candidate，如下图node a，Term表示任期 而candidate需要发起投票，其他结点参与投票，回复他们的投票结果，如果这个candidat
raft算法是分布式系统开发首选的一致性算法 角色分为： 跟随者（Follower）：接收领导者的消息，当领导者心跳超时的时候，推荐自己当候选人。 候选人（Candidate）：候选人向其他节点请求投票 ，通知其他节点来投票，如果赢得了大多数投票，就晋升领导者。 领导者（Leader）：处理写请求、管理日志复制和不
Leader： 集群的管理者所有读写流量都是走LeaderLeader会周期性向follower发出心跳信息；并且会将写的数据以日志的方式传递给其他follower；当写入的数据成员过半，就认为写入成功； Follower： 被管理者对其他的服务作出响应接受leader的日志；如果长时间没收到leader的通知信息，就会将自己
Raft 节点状态 Raft 节点启动后，会在 Follower 、 Candidate 、 Leader 3 个状态间转换，直到关闭 Shutdown // RaftState captures the state of a Raft node: Follower, Candidate, Leader, // or Shutdown. type RaftState uint32 const ( // Follower is the initial stat
榕树贷款分布式共识算法可以分为CFT（Crash Fault Tolerance）与BFT（Byzantine Fault Tolerance）。 榕树贷款CFT算法如Paxos、Raft，只能容忍分布式节点中存在故障，不能容忍分布式节点中有节点作恶。榕树贷款适用于机器节点之间的通信，比如Raft，需要进行选主，如果选出的主发起恶意信息攻击，那
0. 序 继续回来填6.824的坑。 1. 关于raft算法 不认可处理removed server来捣乱的方法（好像确实可以，论文中的做法是server会丢掉requestVote，并且不更新term，如果server在minimun election timeout的时间内收到了leader的消息。我之前想到partition网络恢复时也许这个会造成问
Raft算法 根据官方文档解释，一个 Raft 集群包含若干节点，Raft 把这些节点分为三种状态：Leader、 Follower、Candidate，每种状态负责的任务也是不一样的。正常情况下，集群中的节点只存在 Leader 与 Follower 两种状态。 • Leader（领导者） ：负责日志的同步管理，处理来自客户端的请求，与Follow
Raft算法概述 1、三种角色 Raft是一个用于管理日志一致性的协议。它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）、日志压缩（Log compaction）等。同时，Raft算法使用了更强的假设来减少了需要考虑的状态，使之变的易于理解和
