摘要在讨论某个数据库时，存储 ( Storage ) 和计算 ( Query Engine ) 通常是讨论的热点，也是爱好者们了解某个数据库不可或缺的部分。每个数据库都有其独有的存储、计算方式，今天就和图图来学习下图数据库 Nebula Graph 的存储部分。Nebula 的 Storage 包含两个部分， 一是 meta 相关的存
BaikalDB是一个分布式可扩展的存储系统，支持PB级结构化数据的随机实时读写。 提供MySQL接口，支持常用的SELECT，UPDATE，INSERT，DELETE语法。提供各种WHERE过滤、GROUP BY聚合，HAVING过滤，ORDER BY排序等功能，用户可以组合实现各种在线OLAP需求，具备秒级别的亿级数据扫描聚合能力。另外，为了满
通过6.824的lab2学习raft，虽然都是抄的 Raft : 分布式的一致性算法 Raft动画 http://thesecretlivesofdata.com/raft/ // 很棒 主要解决 分布式系统下共识的问题 每个节点有三个状态： Follower（追随者）, Candidate（候选人）, Leader（领导者） 两种RPC：RequestVote（请求投票），Ap
最近工作需要接触一些Raft 相关的东西，下面简单整理几点： Raft内部相关接口 有自己的事物日志管理接口：支持append/get/ truncate 等操作； 有独立的日志同步模块：Replicator 逐一回探确定从和主日志开始分叉的位置，然后从主上拉取Follower 节点缺少的日志条目，同步给Follower，通常这是独立
云里雾里，本篇将首先梳理一下 RocketMQ DLedger 多副本关于日志复制的三个核心流程图，然后再思考一下在异常情况下如何保证数据一致性。 1、RocketMQ DLedger 多副本日志复制流程图 1.1 RocketMQ DLedger 日志转发(append) 请求流程图 1.2 RocketMQ DLedger 日志仲裁流程图 1.3 Ro
There is only one consensus protocol, and that’s Paxos” – all other approaches are just broken versions of Paxos. 早已对paxos的broken版本raft慕名已久，这里简单记录下。 参考文档 https://cloud.tencent.com/developer/article/1352070 http://raft.taillog.cn
最近对区块链的共识算法比较感兴趣，也在尝试着使用JAVA实现它。进度不是很快，日积月累吧，目前在写POW，RAFT。 POW还有一小块部分没有搞明白，还在搜索资料中。 RAFT实现了第一个阶段：LEADER选举，使用了JAVA,MAVEN,DOCKER实现。虽然还有一些小瑕疵，慢慢来吧。 附上GitHub地址,希望各位大佬可
在做HIS研发工作的时候一直想完善其数据组件，想做一个分布式的数据库支持系统。但一直以来都不清楚这个选举算法应怎么做，原来有一个叫raft的算法https://www.cnblogs.com/justinli/p/raft.html 摘抄结尾处的数据安全的说明 四、安全性 下面通过分析一种情行来看Raft是如何
原文：https://www.cnblogs.com/xybaby/p/10124083.html 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
原文链接：http://www.cnblogs.com/z-sm/p/11149531.html 参阅：https://www.cnblogs.com/xybaby/p/10124083.html 可视化：http://thesecretlivesofdata.com/raft/ 转载于:https://www.cnblogs.com/z-sm/p/11149531.html
区块链是一个没有中央权威的分布式对等系统。虽然权力下放可以防止各方的腐败行为，但是它必需要有一个可靠的共识协议来作出决策，让分散在世界各地的节点可以形成一致的意见。常见的共识算法有比特币采用的POW，fabric使用的PBFT，以及分布式系统一般采用的RAFT等。 一、RAFT协议
1. 分布式一致性算法 * Paxos * * Raft * Zab * Viewstamped Replication 2. 基础库 RPC 支持高效的远程调用和回调 高效协程库解决pthread 固定到核的不足 零拷贝基础库
一文搞懂Raft算法 http://thesecretlivesofdata.com/raft/ (PPT非常好) Raft对比ZAB协议
分布式一致性 想象一下，我们有一个单节点系统，且作为数据库服务器，然后存储了一个值（假设为X）。然后，有一个客户端往服务器发送了一个值（假设为8）。只要服务器接受到这个值即可，这个值在单节点上的一致性非常容易保证： 单机环境 但是，如果数据库服务器有多个节点呢？比如，如下图所示，有三个节点：a，b
分布式系统对fault tolorence的一般解决方案是state machine replication 主从同步复制 Master接受写请求Master复制日志到SlaveMaster等待，直到所有从库返回 问题：一个节点失败，Master阻塞，导致整个集群不可用，保证了一致性，可用性大大降低。 多数派每次写入保证写入大于N/2个节点 每次
近来newsql大热，尤以TIDB最火，pingcap不断打磨TiDB，现如今版本已经迭代到3.0，产品已经基本趋于成熟。对于TiDB，整体架构图如下图所示是由四个模块组成，TiDB Server，PD Server，TiKV Server，TiSpark。 TiDB Server负责接受SQL请求，处理SQL的相关逻辑，并通过PD找到存储计算所需数据的TiKV地址，与T
分布式一致性与共识算法 UTXO 与账户余额模型 区块链技术是近几年逐渐变得非常热门的技术，以比特币为首的密码货币其实已经被无数人所知晓，但是却很少有人会去研究它们的底层技术，也就是作为一个分布式网络比特币等加密货币是如何工作的。 无论是 Bitcoin、Ethereum 还是 EOS，作为
在朴素Paxos算法中, 各个节点经过 Prepare 和 Accept 阶段, 会达成一个值, 这个值一旦达成, 就不能被修改, 如下例子: 图示1 上面的操作几乎没有任何实用价值, 于是演变成下面这种操作, 多个"实例(Instance)", 每个Instance负责一轮Paxos投票, 这样可以有序确定多个值, 形成日
公司之前使用的是tidb 2.1.0-rc5，因为版本较低，GA版本已发布，已到2.1.4，并且准备使用最新的tidb-binlog方式来存放增量，所以将OLAP的tidb集群升级到2.1.4版本。 升级过程按照官方标准流程文档进行，注意一定下载最新的tidb-ansible，升级无异常，升级完成后测试一般使用无异常。
一、raft算法引入 在寻找一种易于理解的一致性算法的研究(In Search of an Understandable Consensus Algorithm-extended version) 论文中,作者提出raft算法主要用来在分布式环境下管理日志的状态复制。为了解决paxos算法的难于理解，raft算法中给server引入了三个角色
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/
