Redis与KV存储(RocksDB)融合之编码方式 简介 Redis 是目前 NoSQL 领域的当红炸子鸡,它象一把瑞士军刀,小巧.锋利.实用,特别适合解决一些使用传统关系数据库难以解决的问题.Redis 作为内存数据库,所有的数据全部都存在内存中,特别适合处理少量的热数据.当有巨量数据超过内存大小需要落盘保存时,就需要使用 Redis + KV存储的方案了. 本文涉及的Ardb就是一个完全兼容Redis协议的NoSQL的存储服务.其存储基于现有成熟的KV存储引擎实现,理论上任何类似B-Tre

摘要:简单介绍Raft协议的原理.以及存储节点(Pinetree)如何应用 Raft实现复制的一些工程实践经验. 1.引言 在华为分布式数据库的工程实践过程中,我们实现了一个计算存储分离. 底层存储基于Raft协议进行复制的分布式数据库系统原型.下面是它的架构图. 计算节点生成日志经过封装后通过网络下发到存储节点,在Raft层达成一致后日志被应用到状态机wal Engine,完成日志的回放和数据的存储管理. 下面简单介绍一下Raft的原理.以及存储节点(Pinetree)如何应用 Raft实现复

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

最近在做MIT6.824的几个实验,真心觉得每一个做分布式相关开发的程序员都应该去刷一遍(裂墙推荐),肯定能够提高自己的技术认知水平,同时也非常感谢MIT能够把这么好的资源分享出来. 其中第二个实验,就是要基于raft算法,实现一个分布式一致性系统.但今天先不说raft算法,而是先讨论下什么是分布式一致性问题,以及为什么它会难!!下一章再说raft是如何设计从而解决了分布式共识这一难题. 什么是分布式一致性问题 首先,什么是分布式系统一致性问题?分布式系统这个词应该不用多解释,简单地说就是由多个

由于 Paxos 算法过于晦涩难懂且难以实现,Diego Ongaro 提出了一种更易于理解和实现并能等价于 Paxos 算法的共识算法 - Raft 算法. 因为 Raft 算法清晰易懂越来越多的开源项目尝试引入 Raft 算法来解决分布式一致性问题.在分布式存储领域基于 Raft 算法构建的项目百花齐放,欣欣向荣. 介绍 Raft 算法的文章早已是汗牛充栋,本文先介绍两个非常优秀的网站: The Secret Lives of Data-CN 以图文方式介绍 Raft 算法,是非常好的入门材

背景介绍 分布式系统是指一组独立的计算机,通过网络协同工作的系统,客户端看来就如同单台机器在工作.随着互联网时代数据规模的爆发式增长,传统的单机系统在性能和可用性上已经无法胜任,分布式系统具有扩展性强.可用性高.廉价高效等优点得以广泛应用. 但与单机系统相比,分布式系统在实现上要复杂很多.CAP理论是分布式系统的理论基石,它提出以下3个要素: Consistency(强一致性):任何客户端都可以访问到同一份最新的数据副本. Availability(可用性): 系统一直处于可服务状态,每次请求都

LinkedList实现基于LRU算法的缓存 2015年08月07日 18:18:45 秦江波 阅读数 2068 文章标签: java算法linkedlist缓存LRU更多 分类专栏: Java   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/u011763190/article/details/47343153 学过操作系统的人都知道LRU页面切换算法,其实这个算法不仅仅只是能在页面

基于Raft构建弹性伸缩的存储系统的一些实践 原创 2016-07-18 黄东旭 聊聊架构 最近几年来,越来越多的文章介绍了 Raft 或者 Paxos 这样的分布式一致性算法,但主要集中在算法细节和日志同步方面的应用,但是呢,这些算法的潜力并不仅限于此,基于这样的分布式一致性算法构建一个完整的可弹性伸缩的高可用的大规模存储系统,是一个很新的课题,我结合我们这一年多以来在 TiKV 这样一个大规模分布式数据库的实践上谈谈其中的一些设计和挑战. 本次分享的主要内容是如何使用 Raft 来构建一个可

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

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

Raft是一种为了管理日志复制的一致性算法.它提供了和Paxos算法相同的功能和性能,但是它的算法结构和Paxos不同,使得Raft算法更加容易理解并且更容易构建实际的系统.为了提升可理解性,Raft将一致性算法分解成几个关键的模块,例如领导选举,日志复制和安全性.同时它通过实施一个更强的一致性来减少需要考虑的状态和数量.从一个用户研究的结果可以证明,对于学生而言,Raft算法比Paxos算法更容易学.Raft算法还包括了新的机制来允许集群成员的动态改变,让利用重叠的大多数来保证安全性. Raf

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

前言 我们之前讲述了 Paxos 一致性算法,虽然楼主尝试用最简单的算法来阐述,但仍然还是有点绕.楼主最初怀疑自己太笨,后来才直到,该算法的晦涩难懂不是只有我一个人这么认为,而是国际公认! 所以 Paxos 算法在 1990 就发表出来,但却得不到运用.真正的名声大噪还是在兰伯特使用 "更简单" 的方式重写了一篇论文才开始. 这些和今天说的 Raft 有什么关系呢? 答:Raft 也是一个一致性算法,和 Paxos 目标相同.但他还有另一个名字:易于理解的一致性算法. 也就是说,他的目

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

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

Sentinel系统选举领头的方法是对Raft算法的领头选举方法的实现. 在分布式系统中一致性是很重要的.1990年Leslie Lamport提出基于消息传递的一致性算法Paxos算法,解决分布式系统中就某个值或决议达成一致的问题.Paxos算法流程繁杂实现起来也比较复杂. 2013年斯坦福的Diego Ongaro.John Ousterhout两个人以易懂为目标设计一致性算法Raft.Raft一致性算法保障在任何时候一旦处于leader服务器当掉,可以在剩余正常工作的服务器中选举出新的Le

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

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

“点击获取上云帮助文档” 尊敬的阿里云用户: 您好!为方便您试用开源 RocketMQ 客户端访问阿里云MQ,我们申请了专门的优惠券,优惠券可以直接抵扣金额.请填写下您公司账号信息,点击上图,了解更多哦. 一.DLedger引入目的 在 RocketMQ 4.5 版本之前,RocketMQ 只有 Master/Slave 一种部署方式,一组 broker 中有一个 Master ,有零到多个 Slave,Slave 通过同步复制或异步复制的方式去同步 Master 数据.Master/Slave

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