Fabric 1.4源码分析 kafka共识机制 本文档主要介绍kafka共识机制流程.在查看文档之前可以先阅览raft共识流程以及orderer服务启动流程. 1. kafka 简介 Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式.分区的.多副本的.多订阅者,基于zookeeper协调的分布式日志系统,一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统.kafka详细介绍可以参考这一篇博客.kafka介绍 2. kafka共识 kafka共识当中,每个orderer节点即是生产者Producer也

前言 在Hyperledger Fabric无系统通道启动及通道的创建和删除中,我们已经完成了以无系统通道的方式启动 Hyperledger Fabric 网络,并将链码安装到指定通道.但目前为止,实验中的 orderer 服务都是通过单独的排序组织来维护且只有一个,那能不能不要排序组织而使用普通组织来运行维护多个 orderer 服务呢?当然是可以的,本文将在之前的实验基础上,启动一个没有 orderer 组织的 Fabric 网络,网络中包含三个组织且每个组织运行维护着一个 Raft 协议的

raft共识算法 分布式一致性问题 如果说,服务器只有一个节点,那么,要保证一致性,没有任何问题,因为所有读写都在一个节点上发生.那如果server端有2个.3个甚至更多节点,要怎么达成一致性呢?下面就来介绍其中一种分布式共识算法---raft算法 Raft是什么 1.历史背景 在讲Raft前,有必要提一下Paxos算法,Paxos算法是Leslie Lamport于1990年提出的基于消息传递的一致性算法.然而,由于算法难以理解,刚开始并没有得到很多人的重视.其后,作者在八年后,也就是1998

Raft共识算法 一.背景 拜占庭将军问题是分布式领域最复杂.最严格的容错模型.但在日常工作中使用的分布式系统面对的问题不会那么复杂,更多的是计算机故障挂掉了,或者网络通信问题而没法传递信息,这种情况不考虑计算机之间互相发送恶意信息,极大简化了系统对容错的要求,最主要的是达到一致性. 所以将拜占庭将军问题根据常见的工作上的问题进行简化:假设将军中没有叛军,信使的信息可靠但有可能被暗杀的情况下,将军们如何达成一致性决定? 对于这个简化后的问题,有许多解决方案,第一个被证明的共识算法是 Paxos,

转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/morningli/p/16770129.html 之前都在集群配置是固定的(参与共识算法的server集合)假设下讨论raft.在实践中,偶尔有需要改变配置,比如说当server故障时替换server,或者改变复制级别.虽然可以通过下线整个集群,更新配置文件,重启集群来实现,但是这样会导致集群在改变的过程中一直不可用.另外,人工操作存在操作错误的风险.为了避免这样的问题,raft通过自动化配置变更并将它包含到raft共识算法中.

转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/morningli/p/16745294.html raft是一种管理复制日志的算法,raft可以分解成三个相对独立的子问题: 选主(Leader election):原有的leader故障后需要选举一个新的leader. 复制(Log replication): leader必须接受client发送的记录(log entries)然后复制到集群中其他节点,并强制要求其他节点的日志和自己保持一致. 安全(Safety):raft安全

引言 Hyperledger Fabric是当前比较流行的一种联盟链系统,它隶属于Linux基金会在2015年创建的超级账本项目且是这个项目最重要的一个子项目.目前,与Hyperledger的另外几个子项目Hyperledger Iroha,Hyperledger Indy和Hyperledger Sawtooth一样,Hyperledger Fabric正处于生命周期中的活跃(active)阶段,它的架构设计正在不断地完善并持续为开发者和用户提供更强大,更便捷的区块链服务. 与主流的区块链系统

Raft consensus in swarm mode 在集群模式中的Raft共识 当Docker引擎在集群模式下运行时,manager节点实现Raft 共识算法来管理全局集群状态.Docker swarm模式使用共识算法的原因是为了确保集群中负责管理和调度任务的所有manager节点都存储相同的一致性状态.跨集群具有相同的一致状态意味着在出现故障时,任何管理器节点都可以接收任务并将服务恢复到稳定状态.例如,如果集群中负责调度任务的Leader Manager意外死亡,那么任何其他Manage

近几天对区块链中几种常见的共识机制(PBFT,Raft,PoW,PoS,DPoS,Ripple)进行了总结.尽量使用简单易懂语言,篇幅较大,想了解的可以只读每个算法介绍中前边的原理.本篇文章主要参考<区块链技术指南>,首先表示感谢! ---Begin--- 区块链架构是一种分布式的架构.其部署模式有公共链.联盟链.私有链三种,对应的是去中心化分布式系统.部分去中心化分布式系统和弱中心分布式系统. 在分布式系统中,多个主机通过异步通信方式组成网络集群.在这样的一个异步系统中,需要主机之间进行状态

Hyperledger Fabric共识算法 区块链系统是一个分布式架构,交易账本信息由各个节点管理,组成一个庞大的分布式账本.在分布式系统中,各个节点收到的交易信息的顺序可能存在差异(例如,网络延迟.主机处理性能),这会导致账本信息的状态不一致,例如,小王账户只有10元,但是他同时转账给小李和小张各10元,并且将这两条交易信息分别发送到两个分布式节点上,如果不对这两条交易进行排序校验,那么,小王实际消费了20元(所谓的双花问题).所以,在区块链系统中,我们需要一套机制,来保证交易的先后顺序,这

转自:https://www.cnblogs.com/davidwang456/articles/9001331.html 区块链技术中,共识算法是其中核心的一个组成部分.首先我们来思考一个问题:什么是共识?对于现实世界,共识就是一群人对一件或者多件事情达成一致的看法或者协议.那么在计算机世界当中,共识是什么呢? 我的理解包含两个层面,第一个层面是点的层面,即多个节点对某个数据达成一致共识.第二个层面是线的层面,即多个节点对多个数据的顺序达成一致共识.这里的节点可以是任意的计算机设备,比如pc电

注:这是本人读到的关于共识算法最全和最好的分享博文,系统的介绍了拜占庭容错技术以及共识算法的原理和常用共识算法,原文链接请见后. 目录 一.拜占庭容错技术(Byzantine Fault Tolerance,BFT) 二.PBFT:Practical Byzantine Fault Tolerance,实用拜占庭容错算法. 三.Raft协议. 1.Leader Election 2.Log Replication 四.POW:Proof of Work,工作证明. 五.POS:Proof of

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

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

1准备工作介绍 1各个主机ip以及节点分配情况 各个主机的节点分配情况 ip地址 orderer0.example.com,peer0.org1.example.com 172.17.3.60 orderer1.example.com,peer1.org1.example.com 172.17.3.61 orderer2.example.com,peer2.org1.example.com 172.17.3.62 2.基于Raft共识的多机的fabric网络搭建 ​ 这一节是对每台阿里云主机的各

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 前面介绍的算法,无论是 Paxos 还是 Raft 都只能解决非拜占庭将军容错的一致性问题(CFT,Crash Fault Tolerance),不能够应对“故意的发送错误信息”问题. 本节我们分析一下,BFT(Byzantine Fault Tolerance)伪造信息的拜占庭错误.常见的有工作量证明(PoW).权益证明(PoS).

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.背景 1.1 命名 Paxos,最早是Leslie Lamport 用Paxos岛的故事模型进行描述,而得以命名.这位大神原来是学数学的,最终变成了计算机科学家,在2013年获得图灵奖...附上美照: 1.2 Paxos问题 Paxos问题是指分布式的系统中存在故障(crash fault),但不存在恶意(corrupt)节点的场景(即可能

[区块链]共识算法(POW,POS,DPOS,PBFT)介绍和心得 置顶 2017-03-12 18:31:19 乐扣老师lekkoliu 阅读数 127953  收藏 更多 分类专栏: 技术管理 区块链 区块链   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/lsttoy/article/details/61624287 POW:Proof of Work,工作证明. 比特币在Blo

拜占庭将军问题 我们已知的共识算法,Paxos.Raft解决的都是非拜占庭问题,也就是可以容忍节点故障,消息丢失.延时.乱序等,但节点不能有恶意节点.但如何在有恶意节点存在的情况下达成共识呢?BFT共识算法就是解决这一问题的.即不但能容忍节点故障,还能容忍一定的恶意节点或者说拜占庭节点的存在.我们下面就学习一下BFT算法中的PBFT(Practical Byzantine Fault Tolerance).BFT算法有非常多的变种,这里只学习PBFT,其他的可以举一反三. PBFT PBFT核心

前言 分布式确实是一个有趣的话题,只要你留心观察,分布式在生活中无处不在. 悟空哥最开始学习分布式是从一篇非常用心写的技术征文开始的,而且这篇文章获得了征文第一名,在此感谢掘金社区提供的平台.想学习的同学可以点这个文章链接:<这三年被分布式坑惨了,曝光十大坑> 前两讲主要是讲解分布式理论,涉及到了分布式的四大理论. 拜占庭将军问题:<用三国杀讲分布式算法,舒适了吧?> BASE.CAP.ACID:<用太极拳讲分布式理论,舒服!> 从这篇开始,将会讲解分布式的八大协议/算

ETCD的Raft一致性算法原理 前言 Raft原理了解 raft选举 raft中的几种状态 任期 leader选举 日志复制 安全性 leader宕机,新的leader未同步前任committed的数据 Leader在将日志复制给Follower节点之前宕机 Leader在将日志复制给Follower节点之间宕机 Leader在响应客户端之前宕机 时间和可用性 网络分区问题 总结 参考 ETCD的Raft一致性算法原理 前言 关于Raft的文章很多,本文是参考了很多的文章之后,总结出来的,写的