摘自:http://www.infoq.com/cn/articles/how-to-build-a-distributed-database?utm_campaign=rightbar_v2&utm_source=infoq&utm_medium=articles_link&utm_content=link_text 为什么我们要创建另外一个数据库? 在前面三十年基本上是关系数据库的时代,那个时代创建了很多伟大的公司,比如说 IBM.Oracle.微软也有自己的数据库,早期还有一

本文由云+社区发表 作者:Super 导语:hashicorp/raft是raft算法的一种比较流行的golang实现,基于它能够比较方便的构建具有强一致性的分布式系统.本文通过实现一个简单的分布式缓存系统来介绍使用hashicorp/raft来构建分布式应用程序的方法. 1. 背景 ​ 对于后台开发来说,随着业务的发展,由于访问量增大的压力和数据容灾的需要,一定会需要使用分布式的系统,而分布式势必会引入一致性的问题. ​ 一般把一致性分为三种类型:弱一致性.最终一致性.强一致性.这三种模型的一

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

前言 本文旨在讲述如何使用 Java 语言实现基于 Raft 算法的,分布式的,KV 结构的存储项目.该项目的背景是为了深入理解 Raft 算法,从而深刻理解分布式环境下数据强一致性该如何实现:该项目的目标是:在复杂的分布式环境中,多个存储节点能够保证数据强一致性. 项目地址:https://github.com/stateIs0/lu-raft-kv 欢迎 star :) 什么是 Java 版 Raft 分布式 KV 存储 Raft 算法大部分人都已经了解,也有很多实现,从 GitHub 上来

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

在上一篇文章<从架构特点到功能缺陷,重新认识分析型分布式数据库>中,我们完成了对不同"分布式数据库"的横向分析,本文Ivan将讲述拆解的第二部分,会结合NoSQL与NewSQL的差异,从纵向来谈谈OLTP场景"分布式数 据库"实现方案的关键技术要点.本文既是前文的延伸,同时也算是分布式数据库专题文章的一个总纲,其中的要点Ivan之后也会单独撰文阐述. 特别说明:本文是原创文章,首发在DBAplus社群,转载须获得作者同意. 一.NewSQL &

  本来本篇是想介绍前端组件化开发用户界面,发现框架还未实现文件存储,原本计划是后续设计开发的,索性把计划提前,所以本篇将介绍基于Raft实现分布式的文件存储引擎. 一. 实现思路   既然是分布式存储,就需要解决以下几个关键问题: 如何将文件以多副本的形式存储在集群的节点上,且保证副本间的一致性?这个问题可基于Raft协议实现相应的状态机来解决: 如何将大量的文件分组,即如何划分多个Raft组?这个问题可通过在目录元数据内保存多个Raft组信息,每个组存储限制在64M(暂定)来解决: 如何存储

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

Sentinel系统选举领头的方法是对Raft算法的领头选举方法的实现. 在分布式系统中一致性是很重要的.1990年Leslie Lamport提出基于消息传递的一致性算法Paxos算法,解决分布式系统中就某个值或决议达成一致的问题.Paxos算法流程繁杂实现起来也比较复杂. 2013年斯坦福的Diego Ongaro.John Ousterhout两个人以易懂为目标设计一致性算法Raft.Raft一致性算法保障在任何时候一旦处于leader服务器当掉,可以在剩余正常工作的服务器中选举出新的Le

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

一. Raft简介 1.1 Raft简介 Raft 是一种为了管理日志复制的分布式一致性算法.Raft 出现之前,Paxos 一直是分布式一致性算法的标准.Paxos 难以理解,更难以实现.Raft 的设计目标是简化 Paxos,使得算法既容易理解,也容易实现. Paxos 和 Raft 都是分布式一致性算法,这个过程如同投票选举领袖(Leader),参选者(Candidate)需要说服大多数投票者(Follower)投票给他,一旦选举出领袖,就由领袖发号施令.Paxos 和 Raft 的区别在

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

分布式锁?选主? 分布式锁可以保证当有多台实例同时竞争一把锁时,只有一个人会成功,其他的都是失败.诸如共享资源修改.幂等.频控等场景都可以通过分布式锁来实现. 还有一种场景,也可以通过分布式锁来实现,那就是选主,为了保证服务的可用性,我们都会以一主多从的方式去部署,特别是提供存储能力的服务.Leader服务来接收数据的写入,然后将数据同步给Follower服务.当Leader服务挂掉时,我们需要从Follower服务中重新选举一个服务来当Leader,复杂的方式是通过Raft协议去协商,简单点,

TiDB已经在项目中使用,从了解来看,它主要解决的是分布式事务的问题,而我们实际使用场景,却是大数据量下不需要关注分表: 最近实在忙加懒,一直没时间看TiDB的原理.今天看了下PingCAP3篇入门介绍,收获挺多: 首先TiDB的存储使用的是KV,名字叫TiKV,实际数据落地使用的是Facebook开源的RocksDB: RocksDB只能支持单机存储,TiDB在此之上实现了副本机制,构成集群模式:但多副本模式下,数据一致性成为一个挑战,目前TiDB使用Raft协议保证副本间的数据一致性:具体是

Etcd是一个比較新的分布式协调框架,由CoreOS的开发团队开发,如今才仅仅到0.4.6版本号,还没公布1.0版本号 我看了一下GitHub上作者们的提交记录,如今应该还在如火如荼的开发以及改动Bug中,预计要有点耐心再等一等了... 并且2014年7月25号CoreOS(server操作系统)公布了自己的第一个稳定版本号,当中包含: Linux 3.15.2 Docker 1.0.1 Support on all major cloud providers, including Racksp

本文收录在容器技术学习系列文章总目录 前言:本篇博客是博主踩过无数坑,反复查阅资料,一步步搭建完成后整理的个人心得,分享给大家~~~ 本文所需的安装包,都上传在我的网盘中,需要的可以打赏博主一杯咖啡钱,然后私密博主,博主会很快答复呦~ 00.组件版本和配置策略 00-01.组件版本 Kubernetes 1.10.4 Docker 18.03.1-ce Etcd 3.3.7 Flanneld 0.10.0 插件: Coredns Dashboard Heapster (influxdb.graf

本片关于使用docker swarm 集群心得,也是一些经验吧!过程描述可能简单! 根据一些公司使用经历接收一下问题并针对问题作出应对策略 1.docker swarm集群 主节点数必须是单数,也就是说主节点数控制一般是1.3.5.7....... 为什么是单数,大家可能都知道很多集群都是这样设置主节点的 像zab paxos raft等分布式一致性协议都是以多数节点存活作为可用部分, docker swarm 集群内部选主机制是raft(https://raft.github.io/)协议实现

etcd 是一个高可用的 Key/Value 存储系统,主要用于分享配置和服务发现.etcd 的灵感来自于 ZooKeeper 和 Doozer,侧重于: 简单:支持 curl 方式的用户 API (HTTP+JSON) 安全:可选 SSL 客户端证书认证 快速:单实例可达每秒 1000 次写操作 可靠:使用 Raft 实现分布式 系统环境:CentOS release 6.5 x64 安装步骤: wget https://github.com/coreos/etcd/releases/down

事务ACID四个特性: A:原子性(Atomicity)C:一致性(Consistency)I:隔离性(Isolation)D:持久性(Durability) 原子性:语句要么全执行,要么全不执行,是事务最核心的特性:实现主要基于redo log undo log实现.持久性:保证事务提交后不会因为宕机等原因导致数据丢失:实现主要基于redo log实现.隔离性:保证事务执行尽可能不受其他事务影响:通过锁实现,加锁粒度又受隔离级别影响.隔离级别越高锁粒度越大,并发性能越差.InnoDB默认的隔离

Consul 是一套开源的分布式服务发现和配置管理系统,由 HashiCorp 公司用 Go 语言开发.它具有很多优点.包括:基于 raft 协议,比较简洁: 支持健康检查, 同时支持 HTTP 和 DNS 协议 支持跨数据中心的 WAN(广域网) 集群 提供图形界面 跨平台,支持 Linux.Mac.Windows. consul是使用go语言开发的服务发现.配置管理中心服务.内置了服务注册与发现框 架.分布一致性协议实现.健康检查.Key/Value存储.多数据中心方案,不再需要依赖其他工具