http://www.mongoing.com/presentations/webinar-raft-consensus-in-mongodb#rd

在一文搞懂raft算法一文中,从raft论文出发,详细介绍了raft的工作流程以及对特殊情况的处理.但算法.协议这种偏抽象的东西,仅仅看论文还是比较难以掌握的,需要看看在工业界的具体实现.本文关注MongoDB是如何在复制集中使用raft协议的,对raft协议做了哪些扩展. 阅读本文,需要对MongoDB复制集replication有一定认识,特别是replicat set protocol version. 在带着问题学习分布式系统之中心化复制集一文中,介绍了中心化副本控制协议.在raft(m

这可能是我看过的写的最详细的关于redis 选举的文章了, 原文链接 Raft协议是用来解决分布式系统一致性问题的协议,在很长一段时间,Paxos被认为是解决分布式系统一致性的代名词.但是Paxos难于理解,更难以实现,诸如Google大牛们开发的分布式锁系统Chubby都遭遇了很多坑.Raft协议设计的初衷就是容易实现,保证对于普遍的人群都可以十分舒适容易的去理解.另外,它必须能够让人形成直观的认识,这样系统的构建者才能够在现实中进行必然的扩展. 本文从Redis Sentinel集群选择Le

摘要 raft是一种比paxos容易理解的一致性算法,实现起来比paxos简单许多.本文前部分描述算法的细节,后部分尝试探讨下该算法的原理. 算法描述 raft算法之所以简单的原因之一是它将问题分解成三个子问题,分别是: Leader选举 Log复制 安全性保证 概述 raft协议中每个server都要维护一些状态,并且对外提供两个RPC调用分别是RequestVote RPC和AppendEntries RPC用于选举和log复制. 要想理解raft,其实就是搞明白: leader和follo

目录 目录 1 1. 前言 1 2. 名词 1 3. 什么是分布式一致性? 3 4. Raft选举 3 4.1. 什么是Leader选举? 3 4.2. 选举的实现 4 4.3. Term和Lease比较 4 4.4. 选举图示 4 4.5. 选举总结 7 5. Raft日志复制 8 5.1. 什么是日志复制? 8 5.2. 日志复制的实现 8 5.3. 脑裂时的复制 10 6. 概念对比 12 7. 共性探讨 13 7.1. PacificA和HBase和Kafka 13 7.2. Redis

由浅入深理解Raft协议 2017-10-16 12:12操作系统/设计 0 - Raft协议和Paxos的因缘 读过Raft论文<In Search of an Understandable Consensus Algorithm>的同学都知道,Raft是因为Paxos而产生的.Paxos协议是出了名的难懂,而且不够详细,紧紧依据Paxos这篇论文开发出可用的系统是非常困难的.Raft的作者也说是被Paxos苦虐了无数个回合后,才设计出了Raft协议.作者的目标是设计一个足够详细并且简单易懂

这三个都是分布式一致性协议,ZAB基于Paxos修改后用于ZOOKEEPER协议,RAFT协议出现在ZAB协议之后,与ZAB差不多,也有很大区别. 1. Paxos 分布式节点分为3种角色, Proposer, Acceptor, Learner Proposer:提出议案[Mn, Vn] Accptor:决定最终议案 Learner:不参与议案的提出与决定,学习最后的议案 Proposer: 1. prepare阶段:提出议案编号M, 向Acceptor集合发送 2. 如果收到来自半数以上的A

mit 分布式论文集 https://github.com/feixiao/Distributed-Systems wiki上描述的几种都明白了就出师了 raft 和 zab 是类似的,都是1.先选举,2.然后再对客户端的消息进行投票.  其实是 simple paxos 的一种变化. 和 原生paxos 的区别在于: 选举的阶段其实是 prepare 的阶段. 选举允许多个主出现. 1. 读原文 paxos-simple-Copy [ https://www.microsoft.com/en-

目录 1.Leader选举 1.1 一轮投票中,只有一个节点发起投票的情况 1.2 一轮投票中,超过一个节点发起投票的情况 1.3 思考如何实现Raft选主 2.日志复制 Raft协议是分布式领域解决一致性的又一著名协议,主要包含Leader选举.日志复制两个部分. 温馨提示: 本文根据raft官方给出的raft动画进行学习,其动画展示地址:http://thesecretlivesofdata.com/raft/ @(本节目录) 1.Leader选举 1.1 一轮投票中,只有一个节点发起投票的

目录 1.RocketMQ DLedger 多副本日志复制流程图 1.1 RocketMQ DLedger 日志转发(append) 请求流程图 1.2 RocketMQ DLedger 日志仲裁流程图 1.3 RocketMQ DLedger 从节点日志复制流程图 2.RocketMQ DLedger 多副本日志复制实现要点 2.1 日志编号 2.2 追加与提交机制 2.3 日志一致性如何保证 上一篇 源码分析 RocketMQ DLedger(多副本) 之日志复制(传播) ,可能有不少读者朋

阅读了一个有意思的ppt,是Standford大学发表的raft协议 网址:http://thesecretlivesofdata.com/raft/ 下面自己总结下咯: 1.raft是一个实现了解决分布式一致性问题的协议 2.分布式环境下的每个节点有三种状态: follower candidate leader 3.所有的节点开始都是follower状态 一旦他们不能检测到leader就能成为candidate candidate会请求其他节点投票,得到大多是节点的投票就会成为leader,这

“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

目录 1.Paxos算法存在的问题 2.Raft算法     2.1 复制状态机     2.2. Raft算法     2.2.1 安全性问题     2.2.2 Leader选举     2.2.3日志复制         日志一致性检查         日志提交 参考资料 1.Paxos算法存在的问题 Paxos算法是莱斯利·兰伯特(英语:Leslie Lamport,LaTeX中的「La」)于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. 难以理解 “The dirty lit

理解分布式一致性:Raft协议 什么是分布式一致性 Leader选举 日志复制流程 term选举周期 timeout 选举和选举timeout 选举分裂 日志复制和心跳timeout 在分布式系统中,分布式一致性是一个非常重要的概念,它是指分布式系统的各个服务器都保持一个统一的状态(数据).但是在分布式系统中,通常由于网络,系统状态等原因会导致某些服务不可用或者不可靠.这就需要一种分布式一致性的协议来保证系统在某些服务失败的情况下仍然整体可用. Raft协议是受到Paxos的影响而产生的,相对于

分布式系统和一致性问题 一致性问题(consensus problem)是分布式系统需要解决的一个核心问题.分布式系统一般是由多个地位相等的节点组成,各个节点之间的交互就好比几个人聚在一起讨论问题.让我们设想一个更具体的场景,比如三个人讨论中午去哪里吃饭,第一个人说附近刚开了一个火锅店,听说味道非常不错:但第二个人说,不好,吃火锅花的时间太久了,还是随便喝点粥算了:而第三个人说,那个粥店我昨天刚去过,太难喝了,还不如去吃麦当劳.结果,三个人僵持不下,始终达不成一致. 有人说,这还不好解决,投票呗

raft协议最关键的部分是领导选举和日志复制 日志复制 日志匹配原则:如果两个日志在相同索引位置的entry的任期号相同,那么这两个日志从头到这个索引位置之前完全相同. 日志匹配原则可以解释为如下两条 如果在不同的日志中的两个条目拥有相同的索引和任期号,那么他们存储了相同的指令. 这基于一个事实,领导者在一个任期中,在一个索引位置最多只会有一条entry 如果在不同的日志中的两个条目拥有相同的索引和任期号,那么他们之前的所有日志条目也全部相同. 有复制日志RPC中一致性检查保证,AppendEn

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

Paxos 存在的问题 Paxos 算法的描述偏学术化,缺失了很多细节,无法直接应用于工程领域.实际工程应用中的分布式算法大多是 Paxos 的变种,验证这些算法的正确性也成为了一个难题. 举个例子:上一篇文章的 最后 介绍了一个应用 Paxos 算法的工程模型,这个模型存在明显的写性能瓶颈: 使用多主架构,写入冲突的概率高 每次更新操作都需要至少 2 轮以上的网络通信,通信开销大 如果要提高该模型的性能,仍需要在很多细节上做进一步调整,最终实现出来的算法已经和原始的版本的 Paxos 相去甚远

Raft协议 Raft协议基于日志实现了一致性 实现备份的是机制:复制状态机Replicated State Machine,如果两个相同的.确定性的状态机从同一状态开始,以相同顺序输入相同的日志,则两个状态机最终也会保持一致 Raft了实现Consensus Module Consensus Module作为一致性模块对外服务,负责接收客户端的消息,响应请求,并追加到本地日志,一致性模块保证每个机器上的log的一致性 请求到来时,带上(term,commitindex)和append log

一.Raft一致性算法 Eureka:Peer To Peer,每个节点的地位都是均等的,每个节点都可以接收写入请求,每个节点接收请求之后,进行请求打包处理,异步化延迟一点时间,将数据同步给 Eureka 集群当中的其他节点.任何一台节点宕机之后,理论上应该是不影响集群运行的,都可以从其他节点获取注册表信息. Etcd.Consul,Zookeeper, Nacos,其中的 CP 模式也是基于 Raft 协议 来实现分布式一致性算法的.当然 Zookeeper 在 Raft 协议基础上做了一些改

微服务架构全景图 服务注册和发现 Client side implement 调用需要维护所有调用服务的地址 有一定的技术难度,需要rpc框架支持 Server side implement 架构简单 有单点故障 注册中心 etcd注册中心 分布式一致性系统 基于raft一致性协议 etcd使用场景 服务注册和发现 共享配置 分布式锁 Leader选举 Raft协议详解 应用场景 解决分布式系统一致性的问题 基于复制的 工作机制 leader选举 日志复制 安全性 基本概念 raft协议演示:h