1.服务器的三种角色 Raft算法中服务器主要分为三种角色:Leader.Follower.Candidate,并且三种角色相互独立,也就是服务器在同一时间内只可能扮演其中一种角色. Leader:用于对所有用户的请求进行处理以及日志的复制等等.Follower:不会主动发送消息,只响应来自Leader与Candidate的请求.Candidate:用于选举新的Leader. 2.任期介绍 Raft 算法将时间划分成为任意不同长度的任期(term).任期用连续的数字进行表示.每一个任期的开始都是

问题:当 raft group 发生脑裂的情况下,老的 raft leader 可能在一段时间内并不知道新的 leader 已经被选举出来,这时候客户端在老的 leader 上可能会读取出陈旧的数据(stale read).比如,我们假想一个拥有 5 个节点的 raft group: 其中 Node 5 是当前的 raft leader,当出现网络分区时,在 Node 5 的 raft lease 任期还没结束的一段时间内,Node 5 仍然认为自己是当前 term 的 leader,但是此时,

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

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

<In search of an Understandable Consensus Algorithm (Extended Version)>   Raft是一种用于管理日志复制的一致性算法.它能和Paxos产生同样的结果,有着和Paxos同样的性能,但是结构却不同于Paxos:Raft比Paxos更易于理解,并且能够为实际的系统构建提供更好的基础.为了增强可理解性,Raft将一致性涉及的例如leader 选举, 日志复制及安全性等关键元素进行了分离,并且提供了更强的一致性以减少必须考虑的状态

[ZOOKEEPER系列]Paxos.Raft.ZAB 2018-07-11 12:09:49 wangzy-nice 阅读数 2428更多 分类专栏: zookeeper   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/qq_34370153/article/details/80998622 ZOOKEEPER系列 Paxos.Raft.ZAB Paxos算法 莱斯利·兰伯特(Les

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

上一篇讲述了什么是分布式一致性问题,以及它难在哪里,liveness和satefy问题,和FLP impossibility定理.有兴趣的童鞋可以看看分布式系统一致性问题与Raft算法(上). 这一节主要介绍raft算法是如何解决分布式系统中一致性问题的.说起raft大家可能比较陌生,但zookeeper应该都比较熟悉了,zookeeper的ZAB协议可以说和raft算法是非常相似的. 再PS:本篇的重点是介绍raft算法的逻辑,所以有些细节会选择性得忽略,不然就太长了.对具体实现细节有兴趣的童

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

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

谈谈raft fig8 -- 迷惑的提交条件和选举条件 前言 这篇文章的思路其实在两个月前就已经成型了,但由于实习太累了,一直没来得及写出来.大概一个月前在群里和群友争论fig8的一些问题时,发现很多群友对fig 8是充满了迷惑的.我个人在做lab的时候也对fig 8的问题感到非常头疼,真正大概理解这个问题的来龙去脉(大概?)的时间大概是两个月前复习raft的时候,而此时距离我做完lab已经足足一年有余了......这个问题难于理解,其实raft的作者要至少背一部分锅的--2014年的论文里,对

我司高产作家唐刘老师的小猪佩奇版"深入浅出 Raft"第四弹来啦~~前几篇内容戳这里 ↓ 在猪爸爸的努力下,泥坑银行终于能高效正常的运作了,但猪爸爸一直比较担心海盗岛那边的网点,因为他总是担心跨海的通讯会因为极端情况出现问题.果不其然,一个雷雨交加的晚上,海盗岛的发电站被击中,整个岛处于停电状态,海盗岛的网点没法正常工作了.虽然狗爷爷尽了很多努力,让海盗岛重新供电也花了一天时间. 第二天,猪爸爸去见了兔小姐:『兔小姐,我觉得我们不能再将网点放在海盗岛上面,因为这个岛上面的情况太复杂,很

引言 <分布式系统理论进阶 - Paxos>介绍了一致性协议Paxos,今天我们来学习另外两个常见的一致性协议——Raft和Zab.通过与Paxos对比,了解Raft和Zab的核心思想.加深对一致性协议的认识. Raft Paxos偏向于理论.对如何应用到工程实践提及较少.理解的难度加上现实的骨感,在生产环境中基于Paxos实现一个正确的分布式系统非常难[1]: There are significant gaps between the description of the Paxos al

http://thesecretlivesofdata.com/raft/ https://github.com/coreos/etcd   1 Introduction Consensus algorithms allow a collection of machines to work as a coherent group that can survive the failures of some of its members. Because of this, they play a k

Raft.Zab 引言 <分布式系统理论进阶 - Paxos>介绍了一致性协议Paxos,今天我们来学习另外两个常见的一致性协议--Raft和Zab.通过与Paxos对比,了解Raft和Zab的核心思想.加深对一致性协议的认识. Raft Paxos偏向于理论.对如何应用到工程实践提及较少.理解的难度加上现实的骨感,在生产环境中基于Paxos实现一个正确的分布式系统非常难[1]: There are significant gaps between the description of the

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

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

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

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

模拟leader选举: 1.zookeeper服务器上有一个/leader节点 2.在/leader节点下创建短暂顺序节点/leader/lock-xxxxxxx 3.获取/leader的所有子节点并注册监听 4.拿自己的顺序号跟其他子节点的顺序号比较,如果自己的是最小的则获得leader 5.监听到/leader子节点发生变化则执行步骤3. 4尝试获取leader   Client .java  package leader; import java.util.List; import jav

摘取自:  http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIyMTQ1NDE0MQ==&mid=2247483979&idx=1&sn=12864382e233fe9b900ab14349404032&chksm=e83dc819df4a410f5959b6922025d317d6c497b7110c4c5d8720fb2b0a70246ce651f9a19e91&mpshare=1&scene=1&srcid=0125HVXp