分区容错如何保证? 在分布式系统设计中,需要遵循CAP理论,如果我们要让一个服务具有容错能力,那么最常用最直接的办法就是让一个服务的多个副本同时运行在不同的节点上.但是,当一个服务的多个副本都在运行的时候,我们如何保证它们的状态都是同步的呢,或者说,如果让客户端看起来无论请求发送到哪一个服务副本,最后都能得到相同的结果?实现这种同步方法就是所谓的状态机复制(State Machine Replication). 状态机复制的理论基础是:如果集群里的每一个节点上都运行着相同的确定性状态机S,并且所…

1.服务器的三种角色 Raft算法中服务器主要分为三种角色:Leader.Follower.Candidate,并且三种角色相互独立,也就是服务器在同一时间内只可能扮演其中一种角色. Leader:用于对所有用户的请求进行处理以及日志的复制等等.Follower:不会主动发送消息,只响应来自Leader与Candidate的请求.Candidate:用于选举新的Leader. 2.任期介绍 Raft 算法将时间划分成为任意不同长度的任期(term).任期用连续的数字进行表示.每一个任期的开始都是…

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客户端返回执行结果. 客户端的每一个请求都包含被复制状态机执行的指令.Leader把这个指令作为一条新的日志条目添加到日志中,然后并行发起 RPC 给其他的服务器,让它们复制这条信息.假如这条日志被安全的复制…

网络不可能一直处于正常情况,因为Leader或者某个Follower有可能会崩溃,从而导致日志不能一直保持一致.因此存在以下三种情况: (1)Follower缺失当前Leader上存在的日志条目.(2)Follower存在当前Leader不存在的日志条目.(比如旧的Leader仅仅将AppendEntries RPC消息发送到一部分Follower就崩溃掉,然后新当选Leader的服务器恰好是没有收到该AppendEntries RPC消息的服务器)(3)Follower即缺失当前Leader上…

// 上一篇:卫语句(guard clause) // 下一篇:局部化(localization) 基于语言提供的基本控制结构,更好地组织和表达程序,需要良好的控制结构. 前情回顾 上次分析了guard 控制结构,有人说:"可是阅读很多开源代码也是if/else层层嵌套的".是的,guard控制结构只是一种风格,语言并没有规定你一定要这么写,也没必要.两种风格都能写出逻辑清晰的代码,但是还是有细微差别,嵌套模式下,要写出清晰的代码需要更好的做好函数的分层(见第1节),例如,在分支里只做…

C#开发笔记概述 该文章的最新版本已迁移至个人博客[比特飞],单击链接 https://www.byteflying.com/archives/961 访问. 状态机可以理解为实现了备忘录模式(仅作为理解)的记录状态的机器,这个机器记录的是某个对象的中间状态.对于迭代器来说,它所要记录的状态就是迭代器游标,以指示外部的访问导致了迭代器中指针的位置发生了移动. 外部访问迭代器时无需关心迭代器内部的细节,迭代器内部的细节由自身和备忘录(仅作为理解)来维护.每次迭代器被访问时,游标向后移动一位,外部无…

在一个复制系统中,为了保持一致性,各个replicated server是串行运行.这样性能上就会比仅仅有一台server的系统慢,由于仅仅有一台server能够进行并行处理.假设在复制系统中各个server也能进行并行处理的话, 这将是非常大的进步. 可是假设各个线程之间没有共享变量的话.在复制系统的每一个server上进行并行处理也是可行的,实际上曾经非常多复制系统并行处理都是基于这一点去做的.  P-SMR也是要依据命令之间的依赖关系推断什么情况下能够并行,什么情况下是串行. 我们须要将服…

https://www.youtube.com/watch?v=BhosKsE8up8 state machine replication 的 共识(consensus) 算法 根据CAP理论,一个分布式系统,无法同时满足以下三点 1.一致性(Consistency) 2.可用性(Availablility) 3.分区容错性(Partition Tolerance) 在知乎上看到的对CAP的通俗易懂的解释 一个分布式系统里面,节点组成的网络本来应该是连通的.然而可能因为一些故障,使得有些节点之间…

一.复制状态机(replicated state machine) Raft协议可以使得一个集群的服务器组成复制状态机,在详细了解Raft算法之前,我们先来了解一下什么是复制状态机.一个分布式的复制状态机系统由多个复制单元组成,每个复制单元均是一个状态机,它的状态保存在一组状态变量中,状态机的变量只能通过外部命令来改变.简单理解的话,可以想象成是一组服务器,每个服务器是一个状态机,服务器的运行状态只能通过一行行的命令来改变.每一个状态机存储一个包含一系列指令的日志,严格按照顺序逐条执行日志中的指…

为什么需要 Raft? Raft 是什么? Raft 的目标 前置条件:复制状态机 Raft 基础 Leader 选举(选举安全特性) 日志复制(Leader只附加.日志匹配) 安全 学习资料 使用 Raft 的应用? 扩展:ZooKeeper ZAB 协议 扩展:ZooKeeper 是什么? 为什么需要 Raft? 要提高系统的容错率,需要分布式系统 分布式系统有多个实例,对于给定的一组操作,需要协议让所有实例达成一致(分布式一致性) Paxos 是分布式一致性协议的标准,但难以理解.实现 R…

.katex { display: block; text-align: center; white-space: nowrap; } .katex-display > .katex > .katex-html { display: block; } .katex-display > .katex > .katex-html > .tag { position: absolute; right: 0px; } .katex { font: 1.21em/1.2 KaTeX_M…

[翻译]What is State Machine Diagram(什么是状态机图)? 写在前面 在上一篇学习类图的时候将这个网站上的类图的一篇文章翻译了出来,感觉受益良多,今天来学习UML状态机图,在网站找了很多的博客,但是都有些雷同的现象,所以又计划从该网站上学习UML状态机图,翻译出来以供大家参考.下面是原文链接: https://www.visual-paradigm.com/guide/uml-unified-modeling-language/what-is-state-machin…

数据结构与算法入门系列教程 (一)为啥要学习数据结构与算法 曾经我也以为自己很牛逼,工作中同事也觉得我还可以,领导也看得起我,啥啥啥都好,就这样过了几年,忽然发现自己学新东西没劲.时代都变了,而我还只是会写一些简单的业务代码,每天也只是复制来复制去的. 是时候改变了,所以这就是我来学习这些东西的原因. (二)Demo地址 C#的Demo,github地址如下:  https://github.com/gdoujkzz/DataStructureForCSharp (三)教程目录 入门不容易->先…

数据挖掘入门系列教程(二)之分类问题OneR算法 数据挖掘入门系列博客:https://www.cnblogs.com/xiaohuiduan/category/1661541.html 项目地址:GitHub 在上一篇博客中,我们通过分析亲和性来寻找数据集中数据与数据之间的相关关系.这篇博客我们会讨论简单的分类问题. 分类简介 分类问题,顾名思义我么就是去关注类别(也就是目标)这个变量.分类应用的目的是根据已知类别的数据集得到一个分类模型,然后通过这个分类模型去对类别未知的数据进行分类.这里有…

数据挖掘入门系列教程(三)之scikit-learn框架基本使用(以K近邻算法为例) 简介 scikit-learn 估计器 加载数据集 进行fit训练 设置参数 预处理 流水线 结尾 数据挖掘入门系列教程(三)之scikit-learn框架基本使用(以K近邻算法为例) 数据挖掘入门系列博客:https://www.cnblogs.com/xiaohuiduan/category/1661541.html 项目地址:GitHub 在上一篇博客中,我们使用了简单的OneR算法对Iris进行分类,在…

目录 数据挖掘入门系列教程(四点五)之Apriori算法 频繁(项集)数据的评判标准 Apriori 算法流程 结尾 数据挖掘入门系列教程(四点五)之Apriori算法 Apriori(先验)算法关联规则学习的经典算法之一,用来寻找出数据集中频繁出现的数据集合.如果看过以前的博客,是不是想到了这个跟数据挖掘入门系列教程(一)之亲和性分析这篇博客很相似?Yes,的确很相似,只不过在这篇博客中,我们会更加深入的分析如何寻找可靠有效的亲和性.并在下一篇博客中使用Apriori算法去分析电影中的亲和性.…

数据挖掘入门系列教程(五)之Apriori算法Python实现 加载数据集 获得训练集 频繁项的生成 生成规则 获得support 获得confidence 获得Lift 进行验证 总结 参考 数据挖掘入门系列教程(五)之Apriori算法Python实现 在上一篇博客中,我们介绍了Apriori算法的算法流程,在这一片博客中,主要介绍使用Python实现Apriori算法.数据集来自grouplens中的电影数据,同样我的GitHub上面也有这个数据集. 推荐下载这个数据集,1MB大小够了,因…

Raft 算法是可以用来替代 Paxos 算法的分布式一致性算法,而且 raft 算法比 Paxos 算法更易懂且更容易实现.本文对 raft 论文进行翻译,希望能有助于读者更方便地理解 raft 的思想.如果对 Paxos 算法感兴趣,可以看我的另一篇文章:分布式系列文章--Paxos算法原理与推导 摘要 Raft 是用来管理复制日志(replicated log)的一致性协议.它跟 multi-Paxos 作用相同,效率也相当,但是它的组织结构跟 Paxos 不同.这使得 Raft 比 Pa…

编者按:这篇文章来自简书的一个位博主Jeffbond,读了好几遍,翻译的质量比较高,原文链接:分布式一致性算法:Raft 算法(Raft 论文翻译),版权一切归原译者. 同时,第6部分的集群成员变更读起来还不是很流畅,需要了解这一部分的童鞋可以找下其他的文章看一下. 另外,在转载文章的结尾,我贴了一些Raft算法的相关博文,在以下是转载原文: Raft 算法是可以用来替代 Paxos 算法的分布式一致性算法,而且 raft 算法比 Paxos 算法更易懂且更容易实现.本文对 raft 论文进行翻…

系列目录 分布式共识算法 (一) 背景 分布式共识算法 (二) Paxos算法 分布式共识算法 (三) Raft算法 分布式共识算法 (四) BTF算法 一.引子 1.1 介绍 Raft 是一种为了管理复制日志的一致性算法.它提供了和 Paxos 算法相同的功能和性能,但Raft更加容易理解和实践,在工程领域的重要性毋庸置疑.注:本文是在研读Raft算法论文后写出,因原版论文太长,故提炼了一下重点,方便大家快速掌握. 区别于一般一致性算法,Raft算法的特性如下: 强Leader:Raft 使用…

Raft算法,从学习到忘记 --Raft算法阅读笔记. --Github 概述 说到分布式一致性算法,可能大多数人的第一反应是paxos算法.但是paxos算法一直以来都被认为是难以理解,难以实现.So...Stanford的Diego Ongaro和John Ousterhout提出了Raft算法,这是一个更容易理解的分布式一致性算法,在算法的论文中,不仅详细描述了算法,甚至给出了RPC接口定义和伪代码,这显然更加容易应用到工程实践中.这两个算法在一定程度上是相通的,个人觉得Raft是加了更多…

春秋五霸说开 春秋五霸,是指东周春秋时期相继称霸主的五个诸侯,“霸”,意为霸主,即是诸侯之领袖.典型的比如齐桓公,晋文公,春秋时期诸侯国的称霸,与今天要讨论的Raft算法很像. 一.更加直观的Raft算法 Raft 适用于一个管理日志一致性的协议,相比于 Paxos 协议 Raft 更易于理解和去实现它.为了提高理解性,Raft 将一致性算法分为了几个部分,包括领导选取(leader selection).日志复制(log replication).安全(safety),并且使用了更强的一致性来…

  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.看了很多材料也没有真正理解.直到看到raft的论文,两位研究者也提到,他们也花了很长的时间来理解Paxos,他们也觉得很难理解,于是研究出了raft算法.    raft是一个共识算法(consensus algorithm),所谓共识,就是多…

一致性算法Raft详解 背景 熟悉或了解分布性系统的开发者都知道一致性算法的重要性,Paxos一致性算法从90年提出到现在已经有二十几年了,而Paxos流程太过于繁杂实现起来也比较复杂,可能也是以为过于复杂 现在我听说过比较出名使用到Paxos的也就只是Chubby.libpaxos,搜了下发现Keyspace.BerkeleyDB数据库中也使用了该算法作为数据的一致性同步,虽然现在很广泛使用的Zookeeper也是基于Paxos算法来实现,但是Zookeeper使用的ZAB(Zookeeper…

一致性算法Raft详解 背景 熟悉或了解分布性系统的开发者都知道一致性算法的重要性,Paxos一致性算法从90年提出到现在已经有二十几年了,而Paxos流程太过于繁杂实现起来也比较复杂,可能也是以为过于复杂 现在我听说过比较出名使用到Paxos的也就只是Chubby.libpaxos,搜了下发现Keyspace.BerkeleyDB数据库中也使用了该算法作为数据的一致性同步,虽然现在很广泛使用的Zookeeper也是基于Paxos算法来实现,但是Zookeeper使用的ZAB(Zookeeper…

分布式系统在极大提高可用性.容错性的同时,带来了一致性问题(CAP理论).Raft算法能够解决分布式系统环境下的一致性问题. 我们熟悉的ETCD注册中心就采用了这个算法:你现在看的这篇微信公众号文章,也是保存在基于Raft算法的高可用存储服务器中. 没有耐心看文字,就直接拉到第四章. 一.Raft算法是什么? 过去,Paxos一直是分布式协议的标准,但是Paxos难于理解,更难以实现,Google的分布式锁系统Chubby作为Paxos实现曾经遭遇到很多坑.后来斯坦福大学提出了Raft算法. R…

一.快速了解Raft算法 Raft 适用于一个管理日志一致性的协议,相比于 Paxos 协议 Raft 更易于理解和去实现它. 为了提高理解性,Raft 将一致性算法分为了几个部分,包括领导选取(leader selection).日志复制(log replication).安全(safety),并且使用了更强的一致性来减少了必须需要考虑的状态. 相比Paxos,Raft算法理解起来更加直观. Raft算法将Server划分为3种状态,或者也可以称作角色: Leader 负责Client交互和l…

注:本文是[ASP.NET Identity系列教程]的第三篇.本系列教程详细.完整.深入地介绍了微软的ASP.NET Identity技术,描述了如何运用ASP.NET Identity实现应用程序的用户管理,以及实现应用程序的认证与授权等相关技术,译者希望本系列教程能成为掌握ASP.NET Identity技术的一份完整而有价值的资料.读者若是能够按照文章的描述,一边阅读.一边实践.一边理解,定能有意想不到的巨大收获!希望本系列博文能够得到广大园友的高度推荐. $(document).rea…

http://dong2008hong.blog.163.com/blog/static/4696882720140312627682/?suggestedreading&wumii Unity3D脚本中文系列教程(九) 类,继承自Behaviour. 用于light components的脚本接口.使用这个来控制Unity光源的所有方面.这个属性完全与现实在监视面板中的值相同.通常光源都是在编辑器中创建,但是有时候需要从脚本中创建.function Start () {    //制作一个游戏…

Unity3D脚本中文系列教程(八) name 对象名称hideFlags 该物体是否被隐藏,保存在场景中或被用户修改继承的函数 GetInstanceID 返回该物体的实例id继承的类函数 operator bool 这个物体存在吗?Instantiate 克隆original物体并返回这个克隆.Destroy 移除一个游戏物体.组件或资源.DestroyImmediate 立即销毁物体obj.强烈建议使用Destroy代理.FindObjectsOfType 返回所有类型为type的激活物体…