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

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

Raft算法,从学习到忘记 --Raft算法阅读笔记. --Github 概述 说到分布式一致性算法,可能大多数人的第一反应是paxos算法.但是paxos算法一直以来都被认为是难以理解,难以实现.So...Stanford的Diego Ongaro和John Ousterhout提出了Raft算法,这是一个更容易理解的分布式一致性算法,在算法的论文中,不仅详细描述了算法,甚至给出了RPC接口定义和伪代码,这显然更加容易应用到工程实践中.这两个算法在一定程度上是相通的,个人觉得Raft是加了更多

列出一些比较好的学习资料, 可以经常翻一番,加深印象 0 raft官方git 1  raft算法动画演示 2    Raft 为什么是更易理解的分布式一致性算法 3  raft一致性算法 4  Raft算法国际论文全翻译 5 go-raft实现

春秋五霸说开 春秋五霸,是指东周春秋时期相继称霸主的五个诸侯,“霸”,意为霸主,即是诸侯之领袖.典型的比如齐桓公,晋文公,春秋时期诸侯国的称霸,与今天要讨论的Raft算法很像. 一.更加直观的Raft算法 Raft 适用于一个管理日志一致性的协议,相比于 Paxos 协议 Raft 更易于理解和去实现它.为了提高理解性,Raft 将一致性算法分为了几个部分,包括领导选取(leader selection).日志复制(log replication).安全(safety),并且使用了更强的一致性来

  raft是工程上使用较为广泛的强一致性.去中心化.高可用的分布式协议.在这里强调了是在工程上,因为在学术理论界,最耀眼的还是大名鼎鼎的Paxos.但Paxos是:少数真正理解的人觉得简单,尚未理解的人觉得很难,大多数人都是一知半解.本人也花了很多时间.看了很多材料也没有真正理解.直到看到raft的论文,两位研究者也提到,他们也花了很长的时间来理解Paxos,他们也觉得很难理解,于是研究出了raft算法.    raft是一个共识算法(consensus algorithm),所谓共识,就是多

手绘raft算法 互联网技术窝 2019-04-07 12:06:05 在现实的分布式系统中,不能可能保证集群中的每一台机器都是100%可用可靠的,集群中的任何机器都可能发生宕机.网络连接等问题导致集群中的某个节点不可用,这样,那个节点的数据就有可能和集群不一致,所以需要有一种机制,来保证在大多数机器都存在的情况下向外提供可靠的数据服务.这里的大多数节点指的是集群半数以上的节点. raft算法就是一种在分布式系统中解决集群中多节点之间数据一致性的算法.Golang生态圈中大名鼎鼎的etcd就是使

Raft是一种为了管理日志复制的一致性算法.它提供了和Paxos算法相同的功能和性能,但是它的算法结构和Paxos不同,使得Raft算法更加容易理解并且更容易构建实际的系统.为了提升可理解性,Raft将一致性算法分解成几个关键的模块,例如领导选举,日志复制和安全性.同时它通过实施一个更强的一致性来减少需要考虑的状态和数量.从一个用户研究的结果可以证明,对于学生而言,Raft算法比Paxos算法更容易学.Raft算法还包括了新的机制来允许集群成员的动态改变,让利用重叠的大多数来保证安全性. Raf

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

好东西~~ 英文动画演示Raft 过去, Paxos一直是分布式协议的标准,但是Paxos难于理解,更难以实现,Google的分布式锁系统Chubby作为Paxos实现曾经遭遇到很多坑. 来自Stanford的新的分布式协议研究称为Raft,它是一个为真实世界应用建立的协议,主要注重协议的落地性和可理解性. 在了解Raft之前,我们先了解Consensus一致性这个概念,它是指多个服务器在状态达成一致,但是在一个分布式系统中,因为各种意外可能,有的服务器可能会崩溃或变得不可靠,它就不能和其他服务

前言 我们之前讲述了 Paxos 一致性算法,虽然楼主尝试用最简单的算法来阐述,但仍然还是有点绕.楼主最初怀疑自己太笨,后来才直到,该算法的晦涩难懂不是只有我一个人这么认为,而是国际公认! 所以 Paxos 算法在 1990 就发表出来,但却得不到运用.真正的名声大噪还是在兰伯特使用 "更简单" 的方式重写了一篇论文才开始. 这些和今天说的 Raft 有什么关系呢? 答:Raft 也是一个一致性算法,和 Paxos 目标相同.但他还有另一个名字:易于理解的一致性算法. 也就是说,他的目

一致性算法Raft详解 背景 熟悉或了解分布性系统的开发者都知道一致性算法的重要性,Paxos一致性算法从90年提出到现在已经有二十几年了,而Paxos流程太过于繁杂实现起来也比较复杂,可能也是以为过于复杂 现在我听说过比较出名使用到Paxos的也就只是Chubby.libpaxos,搜了下发现Keyspace.BerkeleyDB数据库中也使用了该算法作为数据的一致性同步,虽然现在很广泛使用的Zookeeper也是基于Paxos算法来实现,但是Zookeeper使用的ZAB(Zookeeper

搞懂分布式技术2:分布式一致性协议与Paxos,Raft算法 2PC 由于BASE理论需要在一致性和可用性方面做出权衡,因此涌现了很多关于一致性的算法和协议.其中比较著名的有二阶提交协议(2 Phase Commitment Protocol),三阶提交协议(3 Phase Commitment Protocol)和Paxos算法. 本文要介绍的2PC协议,分为两个阶段提交一个事务.并通过协调者和各个参与者的配合,实现分布式一致性. 两个阶段事务提交协议,由协调者和参与者共同完成. 角色 XA概

raft算法的实现概述 节点的启动和加入: 1. 第一个节点启动,发现没有其他的member节点,则自己变成master 2. 第二个节点启动并加入第一个节点,发现有member节点,并且master节点已经存在了,那么自己就变成follower节点 3. 第三个... 4. 第四个... 节点的选举: 每一个节点都维护一个自己的随机时间计时器,当计时器完成一个周期的时候仍没有收到master节点的ping操作,则自己变成candidate,然后向其他的member发起投票选举的请求(带上当前的

过去, Paxos一直是分布式协议的标准,但是Paxos难于理解,更难以实现,Google的分布式锁系统Chubby作为Paxos实现曾经遭遇到很多坑. 来自Stanford的新的分布式协议研究称为Raft,它是一个为真实世界应用建立的协议,主要注重协议的落地性和可理解性. 在了解Raft之前,我们先了解Consensus一致性这个概念,它是指多个服务器在状态达成一致,但是在一个分布式系统中,因为各种意 外可能,有的服务器可能会崩溃或变得不可靠,它就不能和其他服务器达成一致状态.这样就需要一种C

一致性算法Raft详解 背景 熟悉或了解分布性系统的开发者都知道一致性算法的重要性,Paxos一致性算法从90年提出到现在已经有二十几年了,而Paxos流程太过于繁杂实现起来也比较复杂,可能也是以为过于复杂 现在我听说过比较出名使用到Paxos的也就只是Chubby.libpaxos,搜了下发现Keyspace.BerkeleyDB数据库中也使用了该算法作为数据的一致性同步,虽然现在很广泛使用的Zookeeper也是基于Paxos算法来实现,但是Zookeeper使用的ZAB(Zookeeper

一.raft算法引入 在寻找一种易于理解的一致性算法的研究(In Search of an Understandable Consensus Algorithm-extended version) 论文中,作者提出raft算法主要用来在分布式环境下管理日志的状态复制.为了解决paxos算法的难于理解,raft算法中给server引入了三个角色(状态),分别为: Leader.follower.cadidate.并将一致性算法划分成三个子问题来解决:Leader 选举.日志复制.安全性.集群中任何

理解分布式一致性与Raft算法 永远绕不开的CAP定理 出于可用性及负载方面考虑,一个分布式系统中数据必然不会只存在于一台机器,一致性简单地说就是分布式系统中的各个部分保持数据一致 但让数据保持一致往往并不像看上去那么简单,假设我们有两台机器A与B,这时A更新了数据,A需要将更新的指令同步到B,如果A到B网络传输到B数据落地的总时间为500ms,那么这个500ms就是可能造成数据不一致的时间窗口,假如两台机器分属不同机房,甚至分属不同国家的机房,其时间窗口会更大,具体会造成什么影响呢? 举个栗子

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

分布式系统在极大提高可用性.容错性的同时,带来了一致性问题(CAP理论).Raft算法能够解决分布式系统环境下的一致性问题. 我们熟悉的ETCD注册中心就采用了这个算法:你现在看的这篇微信公众号文章,也是保存在基于Raft算法的高可用存储服务器中. 没有耐心看文字,就直接拉到第四章. 一.Raft算法是什么? 过去,Paxos一直是分布式协议的标准,但是Paxos难于理解,更难以实现,Google的分布式锁系统Chubby作为Paxos实现曾经遭遇到很多坑.后来斯坦福大学提出了Raft算法. R