编者按:这是看过的Raft算法博客中比较通俗的一篇了,讲解问题的角度比较新奇,图文并茂,值得一看.原文链接:Raft 为什么是更易理解的分布式一致性算法 一致性问题可以算是分布式领域的一个圣殿级问题了,关于它的研究可以回溯到几十年前. 拜占庭将军问题 Leslie Lamport 在三十多年前发表的论文<拜占庭将军问题>(参考[1]). 拜占庭位于如今的土耳其的伊斯坦布尔,是东罗马帝国的首都.由于当时拜占庭罗马帝国国土辽阔,为了防御目的,因此每个军队都分隔很远,将军与将军之间只能靠信差传消息.…

一致性问题可以算是分布式领域的一个圣殿级问题了,关于它的研究可以回溯到几十年前. 拜占庭将军问题 Leslie Lamport 在三十多年前发表的论文<拜占庭将军问题>(参考[1]). 拜占庭位于如今的土耳其的伊斯坦布尔,是东罗马帝国的首都.由于当时拜占庭罗马帝国国土辽阔,为了防御目的,因此每个军队都分隔很远,将军与将军之间只能靠信差传消息.在战争的时候,拜占庭军队内所有将军必需达成 一致的共识,决定是否有赢的机会才去攻打敌人的阵营.但是,在军队内有可能存有叛徒和敌军的间谍,左右将军们的决定又…

一致性问题可以算是分布式领域的一个圣殿级问题了,关于它的研究可以回溯到几十年前. 拜占庭将军问题 Leslie Lamport 在三十多年前发表的论文<拜占庭将军问题>(参考[1]). 拜占庭位于如今的土耳其的伊斯坦布尔,是东罗马帝国的首都.由于当时拜占庭罗马帝国国土辽阔,为了防御目的,因此每个军队都分隔很远,将军与将军之间只能靠信差传消息.在战争的时候,拜占庭军队内所有将军必需达成 一致的共识,决定是否有赢的机会才去攻打敌人的阵营.但是,在军队内有可能存有叛徒和敌军的间谍,左右将军们的决定又…

一致性问题可以算是分布式领域的一个圣殿级问题了,关于它的研究可以回溯到几十年前. 拜占庭将军问题 Leslie Lamport 在三十多年前发表的论文<拜占庭将军问题>(参考[1]). 拜占庭位于如今的土耳其的伊斯坦布尔,是东罗马帝国的首都.由于当时拜占庭罗马帝国国土辽阔,为了防御目的,因此每个军队都分隔很远,将军与将军之间只能靠信差传消息.在战争的时候,拜占庭军队内所有将军必需达成 一致的共识,决定是否有赢的机会才去攻打敌人的阵营.但是,在军队内有可能存有叛徒和敌军的间谍,左右将军们的决定又…

转自:http://www.cnblogs.com/mindwind/p/5231986.html Raft 协议的易理解性描述 虽然 Raft 的论文比 Paxos 简单版论文还容易读了,但论文依然发散的比较多,相对冗长.读完后掩卷沉思觉得还是整理一下才会更牢靠,变成真正属于自己的.这里我就借助前面黑白棋落子里第一种极简思维来描述和概念验证下 Raft 协议的工作方式. 在一个由 Raft 协议组织的集群中有三类角色: Leader(领袖) Follower(群众) Candidate(候选人…

出于好奇:js中使用json存数据查找速度快,还是使用数组存数据查找快? 探究V8中对象的实现原理,熟悉数组索引属性.命名属性.对象内属性.隐藏类.描述符数组.快慢属性等等. D8调试工具使用请来这里 对象属性 我们先来看一个例子.假设我们有这样的代码: function testV8() { this[100] = 'test-100' this[1] = 'test-1' this["D"] = 'foo-D' // 字符串key this["B"] = 'fo…

Raft  Understandable Distributed Consensus http://thesecretlivesofdata.com/raft/ 一个直观的动画,便于理解raft算法.consul服务注册与发现集群中的一致性问题就是用的raft算法.对比zookeeper等一致性问题的标准算法Paxos来说,raft算法也可解决同样的问题,而且更易于理解.…

接上一篇掘金 V8 中的快慢属性,本篇分析V8 中的快慢数组,了解数组全填充还是带孔.快慢数组.快慢转化.动态扩缩容等等.其实很多语言底层都采用类似的处理方式,比如:Golang中切片的append操作就涉及扩容处理. D8调试工具使用请来掘金 D8调试工具--jsvu的使用细则 1.全填充 or 带孔 通过一个小李子,看一下什么是全填充数组(Paked-Array),什么是带孔数组(Holey-Array) 前面还写了稀疏数组,稀疏数组更加具有业务应用性,清洗的是无意义的数据,可以对比带孔数组…

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…

分布式一致性协议Raft原理与实例 1.Raft协议 1.1 Raft简介 Raft是由Stanford提出的一种更易理解的一致性算法,意在取代目前广为使用的Paxos算法.目前,在各种主流语言中都有了一些开源实现,比如本文中将使用的基于JGroups的Raft协议实现.关于Raft的原理,强烈推荐动画版Raft讲解. 1.2 Raft原理 在Raft中,每个结点会处于下面三种状态中的一种: 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candid…

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…

理解分布式一致性:拜占庭容错与PBFT 拜占庭问题 拜占庭容错BFT PBFT(Practical Byzantine Fault Tolerance) why 3f+1 ? PBFT 的优点 PBFT 的缺点 之前的几篇文章我们讲了分布式协议里面的Paxos协议和Raft协议.这两个协议主要适用于可信节点的情况,所谓可信节点就是节点只会出现因为系统或者网络问题的宕机情况,不会有恶意节点. 那么如果有恶意节点的情况下,我们怎么去达成共识呢?一个很简单的办法就是少数服从多数,下面我们看一下拜占庭是…

本文由云+社区发表 作者:Super 导语:hashicorp/raft是raft算法的一种比较流行的golang实现,基于它能够比较方便的构建具有强一致性的分布式系统.本文通过实现一个简单的分布式缓存系统来介绍使用hashicorp/raft来构建分布式应用程序的方法. 1. 背景 ​ 对于后台开发来说,随着业务的发展,由于访问量增大的压力和数据容灾的需要,一定会需要使用分布式的系统,而分布式势必会引入一致性的问题. ​ 一般把一致性分为三种类型:弱一致性.最终一致性.强一致性.这三种模型的一…

工作中用到了Consul来做服务发现,之后一段时间里,我会陆续发一些文章来讲述Consul实现原理.在前一篇文章中,我介绍了Raft算法.这篇文章会讲讲Consul是如何使用Raft算法来实现分布式一致性的. Consul中的Raft 只有以server模式运行的Consul节点,才会被认为是Raft节点集的一部分.所有的client节点会把收到的请求转发到server节点中.这么设计的原因主要是出于性能方面的考虑:节点集中的个数越多,那么法定个数的值也就越大,这会导致leader节点可能需要等…

理解分布式一致性:Paxos协议之Basic Paxos 角色 Proposal Number & Agreed Value Basic Paxos Basic Paxos without failures Basic Paxos when an Acceptor fails Basic Paxos when an Proposer fails Basic Paxos when multiple Proposers conflict 在理解分布式一致性:Raft协议中,我们详细分析了什么是分布式…

Paxos算法是莱斯利·兰伯特(Leslie Lamport)1990年提出的一种基于消息传递的一致性算法.Paxos算法解决的问题是一个分布式系统如何就某个值(决议)达成一致.在工程实践意义上来说,就是可以通过Paxos实现多副本一致性,分布式锁,名字管理,序列号分配等.比如,在一个分布式数据库系统中,如果各节点的初始状态一致,每个节点执行相同的操作序列,那么他们最后能得到一个一致的状态.为保证每个节点执行相同的命令序列,需要在每一条指令上执行一个“一致性算法”以保证每个节点看到的指令一致.本…

比较通俗易懂,可以入门,转载地址是http://www.cnblogs.com/linbingdong/p/6253479.html Paxos算法在分布式领域具有非常重要的地位.但是Paxos算法有两个比较明显的缺点:1.难以理解 2.工程实现更难. 网上有很多讲解Paxos算法的文章,但是质量参差不齐.看了很多关于Paxos的资料后发现,学习Paxos最好的资料是论文<Paxos Made Simple>,其次是中.英文版维基百科对Paxos的介绍.本文试图带大家一步步揭开Paxos神秘的…

文章目录 一.引言 二.从ACID到CAP/BASE 三.分布式一致性协议 1. 2PC和3PC 2PC 发起事务请求 事务提交/回滚 3PC canCommit preCommit doCommit 2. Paxos 3. ZAB协议 四.Zookeeper初探 1. 简介 2. Zookeeper的设计目标 简单的数据模型 可以构建集群 顺序访问 高性能 3. 基本概念 集群角色 会话 数据节点 版本 Watcher机制 ACL 4. Zookeeper一致性协议ZAB 实现原理 消息广播…

1. zookeeper中的一致性协议-ZAB协议 在深入了解ZK之前,相信很多同学都会认为ZK就是Paxos算法的一个实现.但事实上,ZK并没有完全采用Paxos算法,而是使用了一种称为ZooKeeper Atomic Broadcast(ZAB,ZooKeeper原子消息广播协议)的协议作为其数据一致性的核心算法. ZAB协议是为分布式协调服务ZooKeeper专门设计的一种支持崩渍恢复的原子广播协议.ZAB协议的开发设计人员在协议设计之初并没有要求其具有很好的扩展性,最初只是为雅虎公司内部…

一 本书作者介绍 此书名为从Paxos到ZooKeeper分布式一致性原理与实践,作者倪超,阿里巴巴集团高级研发工程师,国家认证系统分析师,毕业于杭州电子科技大学计算机系.2010年加入阿里巴巴中间件团队担任研发实习岗位,一直从事Zookeeper的开发与运维工作,从中学习与总结了不少分布式一致性相关的理论与实践经验,尤其对Zookeeper及其相关技术有非常深入的研究.目前在中间件团队专家组任职产品经理,负责分布式产品的产品化和云计算改造工作.这本书涉及分布式领域绝大多数系统和框架,适合刚入门…

概述 Zookeeper集群中,只有一个节点是leader节点,其它节点都是follower节点(实际上还有observer节点,不参与选举投票,在这里我们先忽略,下同).所有更新操作,必须经过leader节点,leader节点和follower节点之间保持着数据同步和心跳. 客户端使用zookeeper时,可能会连到follower身份的server上,也可能会连到leader身份的server上. 三类角色分工如下: Leader:处理写请求,单点 Follower:处理客户端请求,参与投票…

Zookeeper使用了一种称为Zab(Zookeeper Atomic Broadcast)的协议作为其一致性复制的核心,据其作者说这是一种新发算法,其特点是充分考虑了Yahoo的具体情况:高吞吐量.低延迟.健壮.简单,但不过分要求其扩展性.下面将展示一些该协议的核心内容: 另,本文仅讨论Zookeeper使用的一致性协议而非讨论其源码实现 Zookeeper的实现是有Client.Server构成,Server端提供了一个一致性复制.存储服务,Client端会提供一些具体的语义,比如分布式锁…

理解分布式一致性与Raft算法 永远绕不开的CAP定理 出于可用性及负载方面考虑,一个分布式系统中数据必然不会只存在于一台机器,一致性简单地说就是分布式系统中的各个部分保持数据一致 但让数据保持一致往往并不像看上去那么简单,假设我们有两台机器A与B,这时A更新了数据,A需要将更新的指令同步到B,如果A到B网络传输到B数据落地的总时间为500ms,那么这个500ms就是可能造成数据不一致的时间窗口,假如两台机器分属不同机房,甚至分属不同国家的机房,其时间窗口会更大,具体会造成什么影响呢? 举个栗子…

理解分布式一致性:Raft协议 什么是分布式一致性 Leader选举 日志复制流程 term选举周期 timeout 选举和选举timeout 选举分裂 日志复制和心跳timeout 在分布式系统中,分布式一致性是一个非常重要的概念,它是指分布式系统的各个服务器都保持一个统一的状态(数据).但是在分布式系统中,通常由于网络,系统状态等原因会导致某些服务不可用或者不可靠.这就需要一种分布式一致性的协议来保证系统在某些服务失败的情况下仍然整体可用. Raft协议是受到Paxos的影响而产生的,相对于…

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…

搞懂分布式技术2:分布式一致性协议与Paxos,Raft算法 2PC 由于BASE理论需要在一致性和可用性方面做出权衡,因此涌现了很多关于一致性的算法和协议.其中比较著名的有二阶提交协议(2 Phase Commitment Protocol),三阶提交协议(3 Phase Commitment Protocol)和Paxos算法. 本文要介绍的2PC协议,分为两个阶段提交一个事务.并通过协调者和各个参与者的配合,实现分布式一致性. 两个阶段事务提交协议,由协调者和参与者共同完成. 角色 XA概…

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. 来自Stanford的新的分布式协议研究称为Raft,它是一个为真实世界应用建立的协议,主要注重协议的落地性和可理解性. 在了解Raft之前,我们先了解Consensus一致性这个概念,它是指多个服务器在状态达成一致,但是在一个分布式系统中,因为各种意 外可能,有的服务器可能会崩溃或变得不可靠,它就不能和其他服务器达成一致状态.这样就需要一种C…

分布式一致性协议介绍(Paxos.Raft) https://www.cnblogs.com/hugb/p/8955505.html  两阶段提交 Two-phase Commit(2PC):保证一个事务跨越多个节点时保持 ACID 特性: 两类节点:协调者(Coordinator)和参与者(Participants),协调者只有一个,参与者可以有多个. 过程: 准备阶段:协调者询问参与者事务是否执行成功: 提交阶段:如果事务在每个参与者上都执行成功,协调者发送通知让参与者提交事务:否则,协调者…

什么是分布式系统? 拿一个最简单的例子,就比如说我们的图书管理系统.之前的系统包含了所有的功能,比如用户注册登录.管理员功能.图书借阅管理等.这叫做集中式系统.也就是一个人干了好几件事. 后来随着功能的增多,用户量也越来越大.集中式系统维护太麻烦,拓展性也不好.于是就考虑着把这些功能分开.通俗的理解就是原本需要一个人干的事,现在分给n个人干,各自干各自的,最终取得和一个人干的效果一样. 稍微正规一点的定义就是:一个业务分拆多个子业务,部署在不同的服务器上. 然后通过一定的通信协议,能够让这些子业…