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. 单机KV数据读写服务 DB Engine这里可以简单看成对数据的状态进行存储(比如B+树型的组织形式),负责存储KV的内容 ,并假设这个KV服务将提供如下接口: Get(key) -> value Put(…

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…

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…

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…

图解分布式一致性协议Paxos https://www.cnblogs.com/hugb/p/8955505.html   Paxos协议/算法是分布式系统中比较重要的协议,它有多重要呢? <分布式系统的事务处理>: Google Chubby的作者Mike Burrows说过这个世界上只有一种一致性算法,那就是Paxos,其它的算法都是残次品. <大规模分布式存储系统>: 理解了这两个分布式协议之后(Paxos/2PC),学习其他分布式协议会变得相当容易. 学习Paxos算法有两…

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…

什么是Paxos分布式一致性协议 最初的服务往往都是通过单体架构对外提供的,即单Server-单Database模式.随着业务的不断扩展,用户和请求数都在不断上升,如何应对大量的请求就成了每个服务都需要解决的问题,这也就是我们常说的高并发.为了解决单台服务器面对高并发的苍白无力,可以通过增加服务器数量来解决,即多Server-单Database(Master-Slave)模式,此时的压力就来到了数据库一方,数据库的IO效率决定了整个服务的效率,继续增加Server数量将无法提升服务性能.这就衍生…

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…

分布式领域,CP模型下 数据一致性协议至关重要,不然两边数据不一致容易出现数据读混乱问题.像Etcd Consul  zookeeper Eureka ,Redis集群方案这些中间件 都有一致性算法来保证数据一致性像Redis集群数据同步采用gossip[可以查看本博客的相关文章]是一个体现最终一致性协议算法,其他的算是强一致性算法或同步算法,作者认为既然同步 对于小规模的集群没什么问题,当然还是要知道同步的数据大小,如果很大,比如几千几万台服务器的要保持同步,那么势必会存在问题,比如网络开销巨…

一.分布式一致性 一个事务需要跨多个分布式节点,又要保持事务的ACID特性,需要引入协调者来统一调度所有分布式节点的执行逻辑,被调度的节点称为参与者. 协调者负责调用参与者,并决定最终是否提交事务.基于这个思想,衍生出2PC和3PC两种协议 二.2PC协议(Two phase commit) 二阶段提交:将事务分成了投票和执行两个阶段. 优点:原理简单 缺点:单点问题.同步阻塞.无限期等待.脑裂 事务提交场景: 事务回滚场景: 三.3PC(Three phase commit) 三阶段提交:将2…