Leader选举 1、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followe
日志复制（保证数据一致性） 1、日志复制的过程 Leader选出后，就开始接收客户端的请求。Leader把请求作为日志条目（Log entries）加入到它的日志中，然后并行的向其他服务器发起 AppendEntries RPC复制日志条目。当这条日志被复制到大多数服务器上，Leader将这条日志应用到它的状态机并向
日志压缩 在实际的系统中，不能让日志无限增长，否则系统重启时需要花很长的时间进行回放，从而影响可用性。Raft采用对整个系统进行snapshot来解决，snapshot之前的日志都可以丢弃（以前的数据已经落盘了）。 每个副本独立的对自己的系统状态进行snapshot，并且只能对已经提交的日志记录进
成员变更 1、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
关于Raft的一些问题 1、Raft分为哪几个部分？ 主要是分为leader选举、日志复制、日志压缩、成员变更等。 2、Raft中任何节点都可以发起选举吗？ Raft发起选举的情况有如下几种： " 刚启动时，所有节点都是follower，这个时候发起选举，选出一个leader； " 当leader挂掉后，时钟最先跑完的foll
文章目录 IntroductionRaft Consensus AlgorithmRaft BasicsLeader ElectionLog ReplicationSafetyElection RestrictionCommitting Entries From Previous Terms Follower and Candidate CrashesTiming and Availability 本文主要对raft协议的相关论文进行了总结。 Int
一、TiDB 存储 https://pingcap.com/zh/blog/tidb-internal-1 1.1 key-value 数据的存储模型（数据以何种形式保存）：key-value模型，且提供有序遍历方法。 将 TiKV 看做一个巨大的 Map，其中 Key 和 Value 都是原始的 Byte 数组，在这个 Map 中，Key 按照 Byte 数组总的原始二进制比特位比较顺
前言 MIT6.824是麻省理工学院开设的一个很棒的分布式系统公开课程， 课程的Schedule在这里 ，这门课程的学习方式主要是通过教授的 lecture 讲解、Paper阅读、FAQ答疑，以及实践lab来完成的，是一个学习理论知识，然后动手实践的过程，个人认为是很好的学习方式，而MIT6.824公开课让更多不
如切如磋，如琢如磨 yugabytedb之DocDB复制层 以下文章借鉴于官网https://docs.yugabyte.com/latest/architecture/docdb-replication/ Yugabytedb的同步复制借鉴于Google Spanner，异步复制借鉴于传统的RDBMS数据库，比如Oracle，mysql，PostgreSQL。 下面的章节描述了DocDB中的复制是如何
声明 本文是对文献[1]和文献[2]的阅读笔记，非本人原创。本博客仅发表在博客园上，作者LightningStar，其他平台均为转载。 摘要 本文主要介绍了raft共识算法，值得强调的是共识（consensus）算法和一致性（consistency）算法是完全不同的两类算法，其所解决的问题是不同的。读者应当明确共识算法与
2021-10-28 07:35:49.560 UTC [orderer.consensus.etcdraft] campaign -> INFO 064 1 [logterm: 1, index: 3] sent MsgPreVote request to 3 at term 1 channel=byfn-sys-channel node=1 2021-10-28 07:35:54.027 UTC [orderer.common.broadcast] ProcessMessage -> WA
一、快速部署工具goduck git clone https://github.com/meshplus/goduck.git cd goduck && make install goduck init 二、部署中继链 1. 安装包获取 二进制直接下载 下载地址链接如下：BitXHub二进制包下载，链接中已经包含了所需的二进制和依赖库。 本次下载选择的是v1.11.1
Raft 8问 state 所有服务器上持久化： （在响应RPC之前更新到持久化存储） currentTerm：服务器发现到的最新term，或者说是服务器当前term。（从0递增）votedFor：当前term中，投票给的Candidate服务器的ID号。（null表示没有投票给谁）log[]：日志实体。包含给状态机的命令、收到此log时的term。（序
1.了解Raft协议 Raft协议：保证大多数节点存活才可用。只要>1 ，集群至少大于3台，至少存在3个master节点，如果一个master节点挂了，则会从另外两个备节点选举。 2.具体实验操作 操作1，将主节点服务停止 1、之前Docker swarm 集群部署搭建了集群，而且有一个备master节点，现在将leader节点
参考链接 https://raft.github.io/ 可手动调整参数，模拟不同场景 http://thesecretlivesofdata.com/raft/ 动态演示 强烈推荐 raft协议解决在分布式系统中的一致性问题，其容错性和性能基本上和Paxos相同，但是其复杂程度，易于理解程度都优于Paxos raft的角色 raft中有三种角
分布式共识算法 (Consensus Algorithm) 如何理解分布式共识? 多个参与者 针对 某一件事 达成完全 一致 ：一件事，一个结论 已达成一致的结论，不可推翻 有哪些分布式共识算法? Paxos：被认为是分布式共识算法的根本，其他都是其变种，但是 paxos 论文中只给出了单个提案的过程，并没有
raft是一种共识算法，各节点可以就指定值达成共识，达成共识后的值，就不再改变了。raft是基于论文 https://raft.github.io/raft.pdf，raft是paxos的一种实现，它简化了paxos的模型，增加了很多约束和限定条件，使得更容易在生产中落地，简要描述如下（摘自https://github.com/hashicorp/raft）： 协议
（一）共识策略 支持的共识算法： Raft 默认，官方推荐 Kafak 废弃，官方不建议使用 Solo 开发使用，测试模式
Nacos AP 实现 Distro协议。Distro是阿里巴巴的私有协议，目前流行的 Nacos服务管理框架就采用了 Distro协议。Distro 协议被定位为 临时数据的一致性协议 ：该类型协议， 不需要把数据存储到磁盘或者数据库 ，因为临时数据通常和服务器保持一个session会话， 该会话只要存在，数据就不会丢失
谈谈raft fig8 —— 迷惑的提交条件和选举条件 前言 这篇文章的思路其实在两个月前就已经成型了，但由于实习太累了，一直没来得及写出来。大概一个月前在群里和群友争论fig8的一些问题时，发现很多群友对fig 8是充满了迷惑的。我个人在做lab的时候也对fig 8的问题感到非常头疼，真正大概
MySQL的after_sync半同步与raft 保证一致性的方式有些类似。 after_sync是master在sync binlog后等待从库把事务写到relay log后的ack，拿到ack后，在commit，然后在返回给客户端提交成功的信息。 raft中的日志有commit和applied 两个列表，commited 代表日志写入了文件，applied代表日
7、Nacos Raft算法
关于TiDB与TiKV学习总结 TiKVTiKV知识点 本章序：从主框架RaftStore开始Apply与Peer的交互框架基于cb的消息传递关于rx与tx的通道建立Peer中的具体操作Apply中的具体操作一些琐碎信息 TiKV 关于TiKV主要的研究点在KV的存储，TiDB将SQL转成了KV数据对，TiKV就是将KV数据进行存
Preparation 实验：http://nil.csail.mit.edu/6.824/2020/labs/lab-raft.html 的 Part 2A. 论文： 英文版：https://raft.github.io/raft.pdf 中文版：https://github.com/maemual/raft-zh_cn/blob/master/raft-zh_cn.md 论文只要求看完 Section 5 即可。 其中个人认为主要需要看的
线性一致性 CAP 什么是CAP CAP的权衡 AP wihtout C CA without P CP without A 线性一致性 etcd中如何实现线性一致性 线性一致性写 线性一致性读 1、客户端的get请求 2、服务端响应读取请求 3、raft中如何处理一个读的请求 如果follower收到只读的消息 如果leader收到只读
