实用拜占庭容错算法PBFT 实用拜占庭容错算法PBFT 96 乔延宏 2017.06.19 22:58* 字数 1699 阅读 4972评论 0喜欢 11 分布式架构遭遇的问题 分布式架构会遭遇到以下问题: 1.异构环境的分布式架构首先可能遇到网络传输问题,比如数据丢失.延迟.重复.乱序. 2.欺骗攻击和重播攻击 3.操纵多个失效节点,延迟通讯,制造混乱. 具体到区块链世界,存在同样类似的问题: 区块链是一个分布式账本系统,参与者通过点对点网络连接,所有消息都通过广播的形式来 发送.系统中存在两

共识算法 区块链中最重要的便是共识算法,比特币使用的是POS(Proof of Work,工作量证明),以太币使用的是POS(Proof of Stake,股权证明)使得算理便的不怎么重要了,而今POS的变体DPOS(Delegated Proof of Stake,股份授权证明)进一步削减算力的浪费,同时也加强了区块链的安全性. 不过,对于不需要货币体系的许可链或者私有链而言,绝对信任的节点,以及高效的需求上述共识算法并不能够提供,因此对于这样的区块链,传统的一致性算法成为首选,PBFT(拜占

一致性算法—Paxos.Raft.ZAB 2019年04月21日 20:35:09 bulingma 阅读数 64更多 分类专栏: 分布式概念   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/bulingma/article/details/89438851 写在前面 1.分布式系统对fault tolerence的一般解决方案是state machine replication(状态

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

一.什么是paxos算法 Paxos 算法是分布式一致性算法用来解决一个分布式系统如何就某个值(决议)达成一致的问题. 人们在理解paxos算法是会遇到一些困境,那么接下来,我们带着以下几个问题来学习paxos算法: 1.paxos到底在解决什么问题? 2.paxos到底如何在分布式存储系统中应用? 3.paxos的核心思想是什么? 二.paxos解决了什么问题 分布式的一致性问题其实主要是指分布式系统中的数据一致性问题.所以,为了保证分布式系统的一致性,就要保证分布式系统中的数据是一致的. 在

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 Paxos 算法如同我们标题大图:世界上只有一种一致性算法,就是 Paxos.出自一位 google 大神之口. 同时,Paxos 也是出名的晦涩难懂,推理过程极其复杂.楼主在尝试理解 Paxos 算法的过程中历经挫折. 今天,楼主不会讲推理过程,因为就算是尝试使用大白话来讲,也非常的难懂.当然更不会讲数学公式. 而是从一个普通 Java 程序员的角度来理解 Paxos 算法. 1. 什么是 Paxos 算法 Paxos 算法由图灵奖获得者 Leslie Lamport 于 1990 年提

本篇博客为著名的 RAFT 一致性算法论文的中文翻译,论文名为<In search of an Understandable Consensus Algorithm (Extended Version)>(寻找一种易于理解的一致性算法). Raft 是一种用来管理日志复制的一致性算法.它和 Paxos 的性能和功能是一样的,但是它和 Paxos 的结构不一样:这使得 Raft 更容易理解并且更易于建立实际的系统.为了提高理解性,Raft 将一致性算法分为了几个部分,例如领导选取(leader

一致性算法是分布式系统中最重要的问题之一.表面上看,这似乎很简单,只是让几个节点在某些方面达成一致.在本篇之中,会带大家完整的梳理分布式系统之中的共识算法,来更加深刻的理解分布式系统的设计. 1.原子提交和两阶段提交(2PC) 原子提交防止了数据库处于半更新的状态,这对于需要满足多对象事务和维护次级索引的数据库尤为重要.每个次级索引都是从主数据中分离出来的数据结构,因此,如果修改某些数据,也需要在次级索引中做出相应的更改.通过原子性保证二级索引能够与原数据保持一致. 分布式系统下的原子提交 我们

分布式理论系列(二)一致性算法:2PC 到 3PC 到 Paxos 到 Raft 到 Zab 本文介绍一致性算法: 2PC 到 3PC 到 Paxos 到 Raft 到 Zab 两类一致性算法(操作原子性与副本一致性) 2PC 3PC 协议用于保证属于多个数据分片上的操作的原子性.这些数据分片可能分布在不同的服务器上,2PC 协议保证多台服务器上的操作要么全部成功,要么全部失败. Paxos Raft Zab 协议用于保证同一个数据分片的多个副本之间的数据一致性.当这些副本分布到不同的数据中心时

转自:http://www.cnblogs.com/esingchan/p/3917718.html 维基的简介:Paxos算法是莱斯利·兰伯特(Leslie Lamport,就是 LaTeX 中的"La",此人现在在微软研究院)于1990年提出的一种基于消息传递且具有高度容错特性的一致性算法. Paxos算法目前在Google的Chubby.MegaStore.Spanner等系统中得到了应用,Hadoop中的ZooKeeper也使用了Paxos算法,在上面的各个系统中,使用的算法与

CAP理论    一致性(Consistency)    可用性(Availability)    分区容错性(网络分区)Partition toleranceCAP理论的特点,就是CAP只能满足其中2条CA(放弃P):将所有的数据放在一个节点.满足一致性.可用性.AP(放弃C):放弃强一致性,用最终一致性来保证.CP(放弃A):一旦系统遇见故障,受到影响的服务器需要等待一段时间,在恢复期间无法对外提供服务.2P理论(two phase commit)二段提交(RDBMS(传统关系型数据库)经常

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

原帖地址:http://www.solinx.co/archives/415?utm_source=tuicool&utm_medium=referral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字段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

一致性问题 一致性算法是用来解决一致性问题的,那么什么是一致性问题呢? 在分布式系统中,一致性问题(consensus problem)是指对于一组服务器,给定一组操作,我们需要一个协议使得最后它们的结果达成一致. 更详细的解释就是,当其中某个服务器收到客户端的一组指令时,它必须与其它服务器交流以保证所有的服务器都是以同样的顺序收到同样的指令,这样的话所有的服务器会产生一致的结果,看起来就像是一台机器一样. 实际生产中一致性算法需要具备以下属性: safety:即不管怎样都不会返回错误的结果 a

分布式系统除了能提升整个系统的性能外还有一个重要的特性就是提高系统的可靠性,可靠性指的是当分布式系统中一台或N台机器宕掉后都不会导致系统不可用,分布式系统是state machine replication的,每个节点都可能是其他节点的快照,这是保证分布式系统高可靠性的关键, 而存在多个复制节点就会存在数据不一致的问题,这时一致性就成了分布式系统的核心:在分布式系统中必须保证: 假如在分布式系统中初始是各个节点的数据是一致的,每个节点都顺序执行系列操作,然后每个节点最终的数据还是一致的. 一致性

作者:王先荣 大约在两年前翻译了<随机抽样一致性算法RANSAC>,在文章的最后承诺写该算法的C#示例程序.可惜光阴似箭,转眼许久才写出来,实在抱歉.本文将使用随机抽样一致性算法来来检测直线和圆,并提供源代码下载. 一.RANSAC检测流程 在这里复述下RANSAC的检测流程,详细的过程见上一篇翻译文章: RANSAC算法的输入是一组观测数据,一个可以解释或者适应于观测数据的参数化模型,一些可信的参数.     RANSAC通过反复选择数据中的一组随机子集来达成目标.被选取的子集被假设为局内点

原文: http://daizuozhuo.github.io/consensus-algorithm/ raft 协议确实比 paxos 协议好懂太多了. 一致性问题 一致性算法是用来解决一致性问题的,那么什么是一致性问题呢? 在分布式系统中,一致性问题(consensus problem)是指对于一组服务器,给定一组操作,我们需要一个协议使得最后它们的结果达成一致. 更详细的解释就是,当其中某个服务器收到客户端的一组指令时,它必须与其它服务器交流以保证所有的服务器都是以同样的顺序收到同样的指

分布式一致性算法--Raft 前面一篇文章讲了Paxos协议,这篇文章讲它的姊妹篇Raft协议,相对于Paxos协议,Raft协议更为简单,也更容易工程实现.有关Raft协议和工程实现可以参考这个链接https://raft.github.io/,里面包含了大量的论文,视屏已经动画演示,非常有助于理解协议.概念与术语leader:领导者,提供客户提供服务(生成写日志)的节点,任何时候raft系统中只能有一个leader.follower:跟随者,被动接受请求的节点,不会发送任何请求,只会响应来自

分布式一致性算法--Paxos 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”