Gossip算法正如它的名字,小道消息只需要有人传播一次,那么过一段时间,所有人都会知道,就像新冠病毒一样,所以Gossip算法也有其它的别名"传染病扩散算法"."谣言传播算法"等等.在Fabric中Gossip算法用于区块的传播,即共识后将得到的区块广播给组织内和其它组织.本节会介绍Gossip算法的设计原理.数据结构和部分核心源码的实现,例如Push算法.Pull算法等. 1. 设计原理 Gossip协议可以抽象成广播,即发送节点向其它节点传播同样的消息.在节点

Gossip算法因为Cassandra而名声大噪,Gossip看似简单,但要真正弄清楚其本质远没看起来那么容易.为了寻求Gossip的本质,下面的内容主要参考Gossip的原始论文:<<Efficient Reconciliation and Flow Control for Anti-Entropy Protocols>>. 1. Gossip背景 Gossip算法如其名,灵感来自办公室八卦,只要一个人八卦一下,在有限的时间内所有的人都会知道该八卦的信息,这种方式也与病毒传播类似

转载自http://blog.csdn.net/yfkiss/article/details/6943682/ 1. 概述gossip,顾名思义,类似于流言传播的概念,是一种可以按照自己的期望,自行选择与之交换信息的节点的通信方式gossip, or anto-entropy,  is an attractive way of replicating state that does not have strong consistency requirements 2. 算法描述 假设有 {p,

Gossip算法因为Cassandra而名声大噪,Gossip看似简单,但要真正弄清楚其本质远没看起来那么容易.为了寻求Gossip的本质,下面的内容主要参考Gossip的原始论文:<<Efficient Reconciliation and Flow Control for Anti-Entropy Protocols>>. 1. Gossip背景 Gossip算法如其名,灵感来自办公室八卦,只要一个人八卦一下,在有限的时间内所有的人都会知道该八卦的信息,这种方式也与病毒传播类似

昨天的文章写了关于分布式系统中一致性哈希算法的问题,文末提了一下Redis-Cluster对于一致性哈希算法的实现方案,今天来看一下Redis-Cluster和其中的重要概念Gossip协议. 1.Redis Cluster的基本概念 集群版的Redis听起来很高大上,确实相比单实例一主一从或者一主多从模式来说复杂了许多,互联网的架构总是随着业务的发展不断演进的. 单实例Redis架构 最开始的一主N从加上读写分离,Redis作为缓存单实例貌似也还不错,并且有Sentinel哨兵机制,可以实现主

"为什么这个功能用不了?" 程序员:"清一下缓存" 上篇洞悉系列文章给大家详细介绍了MySQL的存储内幕:洞悉MySQL底层架构:游走在缓冲与磁盘之间.既然聊过了磁盘存储,我们今天就进一步来聊聊内存存储. 大多数并发量稍微高点的项目中都不会让请求直达MySQL这类的关系型数据库,而是中间加一道或者几道缓存,就如同操作系统中的CPU的多级缓存,以及主存那样,通过更快速的硬件去提高数据读取的效率,进而加快系统的处理速度,避免让IO成为系统的瓶颈. 而Redis作为一个成

2008 年在一个 PS 讨论群里,有网友不解 Photoshop 的高斯模糊中的半径是什么含义,因此当时我写了这篇文章: 对Photoshop高斯模糊滤镜的算法总结: 在那篇文章中,主要讲解了高斯模糊中的半径的含义,是二维正态分布的方差的平方根,并且给出了算法的理论描述.现在我又打算把该算法用 c++ 实现出来,于是有了下面的这个 DEMO. 起初我是按照算法理论直接实现,即使用了二维高斯模板,结果发现处理时间很长,对一个图片竟然能达到大约数分钟之久.这样肯定是不对的,所以我百度了一下,发现这

MySQL Join算法与调优白皮书(一) MySQL Join算法与调优白皮书(二) MySQL Join算法与调优白皮书(三) MySQL Join算法与调优白皮书(四) MariaDB Join MySQL数据库虽然提供了BKA Join来优化传统的JOIN算法,的确在一定程度上可以提升JOIN的速度.但不可否认的是,仍然有许多用户对于Hash Join算法有着强烈的需求.Hash Join不需要任何的索引,通过扫描表就能快速地进行JOIN查询,通过利用磁盘的带宽带最大程度的解决大数据量下

--------------------------- First priority is to make you code ** CLEAR and CORRECT, but PERFORMANCE** is also an essential, Keep Asking: How long will my program take, as a function of Input Size? 程序首先要简洁正确,性能也不可忽视 总是记得问自己:不同的输入情况下,我的程序的性能会如何? -----

一.联接过程介绍 为了后面一些测试案例,我们事先创建了两张表,表数据如下:   1 2 3 4 CREATE TABLE t1 (m1 int, n1 char(1)); CREATE TABLE t2 (m2 int, n2 char(1)); INSERT INTO t1 VALUES(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c'); INSERT INTO t2 VALUES(2, 'b'), (3, 'c'), (4, 'd'), (5, 'e'), (6, 'f'); 联接操作

Gossip是一种去中心化.容错并保证最终一致性的协议. Background:分布式环境 Gossip是为了解决分布式遇到的问题而设计的.由于服务和数据分布在不同的机器上,节点之间的每次交互都伴随着网络延迟.网络故障等的性能问题.可见,分布式系统会比单机系统遇到更多的难题. 如CAP理论 所描述的,CAP三个因素在分布式的条件下只能满足两个.对于分布式系统来说,分区容忍性是其的基本要求.因为分布式系统的设计初衷就是利用集群多集的能力去处理单机无法解决的问题.分区容忍性(可扩展性)通过通过sca

简单介绍下集群数据同步,集群监控用到的两种常见算法. Raft算法 raft 集群中的每个节点都可以根据集群运行的情况在三种状态间切换:follower, candidate 与 leader.leader 向 follower 同步日志,follower 只从 leader 处获取日志.在节点初始启动时,节点的 raft 状态机将处于 follower 状态并被设定一个 election timeout,如果在这一时间周期内没有收到来自 leader 的 heartbeat,节点将发起选举:节

书接上文<SQL夯实基础(八):联接运算符算法归类>. 这里先解释下EXPLAIN 结果中,第一行出现的表就是驱动表(Important!). 对驱动表可以直接排序,对非驱动表(的字段排序)需要对循环查询的合并结果(临时表)进行排序(Important!) 一.联接过程介绍 为了后面一些测试案例,我们事先创建了两张表,表数据如下: )); )); , , , 'c'); , , , , , 'f'); 联接操作的本质就是把各个联接表中的记录都取出来依次匹配的组合加入结果集并返回给用户.如果没有

正文 Inside君发现很少有人能够完成讲明白MySQL的Join类型与算法,网上流传着的要提升Join性能,加大变量join_buffer_size的谬论更是随处可见.当然,也有一些无知的PGer攻击MySQL不支持Hash Join,所以不适合一些分析类的操作.MySQL的确不支持Hash Join,也不支持Sort Merge Join,但是MySQL在Join上也有自己的独特的优化与处理,此外,分支版本MariaDB已支持Hash Join,因此拿MySQL来做一些“简单”的分析查询也是

目录 一. SQL优化--JOIN算法 1.1. JOIN 写法对比 2. JOIN的成本 3. JOIN算法 3.1. simple nested loop join 3.2. index nested loop join 3.3. block nested loop join 3.4. MariaDB中的Hash Join算法 3.5. batched key access join 二. MRR补充 一. SQL优化--JOIN算法 1.1. JOIN 写法对比 (root@localho

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.这篇文章会讲述Consul是如何使用Gossip来做集群成员管理和消息广播的. Consul使用Gossip协议来管理集群中的成员关系,以及把消息广播到集群中.而这些Gossip的特性是利用Serf这个lib来实现的. 下面,我们先来看看什么是Gossip协议. Gossip协议 在学习Gossip的过程中,我找到了一篇介绍Gossip的很不错的文章,下面是那篇文章的主要内容: ( 以下转载自ht

背景 Gossip protocol 也叫 Epidemic Protocol (流行病协议),实际上它还有很多别名,比如:“流言算法”.“疫情传播算法”等. 这个协议的作用就像其名字表示的意思一样,非常容易理解,它的方式其实在我们日常生活中也很常见,比如电脑病毒的传播,森林大火,细胞扩散等等. Gossip protocol 最早是在 1987 年发表在 ACM 上的论文 <Epidemic Algorithms for Replicated Database Maintenance>中被提

p2p P2P中文名字叫对等网络,网络中节点地位一致.    QQ其实不算P2P,因为QQ利用了中央服务器.   Hbase这样的分布式系统,因为有Hmaster节点,也不算是P2P网络:   cassandra 无中心节点,算是P2P网络   eMule 电驴下载软件,无中心节点,算是P2P 1.结构化   路由算法比较精准,使用比如DHT算法等等,属于结构化P2P网络   这种结构下的节点仅知道部分系统节点,根据网络结构来快速路由(找最靠近资源的节点,向最靠近节点查询数据)2.非结构化   

本文章出自:http://blog.asch.so/,转载请注明出处. 0 前言 我曾分析了DPOS算法的漏洞并且模拟了一个简单的攻击的方法,然后实现了一个简化的PBFT算法模型试图去修复该漏洞,并且对比了效果. 随后在正式的产品中实现了完整版的算法,并且部署了10台机器进行了测试.测试的结果在安全性方面完全符合预期,即经过频繁的重启.不按常规的广播区块.少数受托人联合作弊的情况下,整个系统依然不会分叉:但是在性能方面,不太理想,在没有任何交易的情况下,网路流量的峰值(广播区块的瞬间)达到了1.

最近阅读了<SRE Google运维解密>的第23章,有一些感触,记录一下. 日常工作中,我们经常需要一些服务分布式的运行.跨区域如跨城.跨洲部署运行分布式系统往往是容易的,但是如何保证各系统间状态的一致是困难的.如何保证服务的高可靠.高可用,就是服务提供的数据是准确的,关键在于一些状态的传递,这个时候就需要利用分布式共识系统来维护相关状态,确保大家拿到的状态信息最终是一致的. 要想实现一个分布式共识系统,需要采用一些经过理论验证的方案,最基础的就是CAP理论. CAP 理论 CAP原则是指对