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-

前言 本篇文章将模拟一个KV数据读写服务,从提供单一节点读写服务,到结合分布式一致性协议(Raft)后,逐步扩展为一个分布式的,满足一致性读写需求的读写服务的过程. 其中将配合引入Raft协议的种种概念:选主.一致性.共识.安全等,通篇阅读之后,将帮助你深刻理解什么是分布式一致性协议. 一. 单机KV数据读写服务 DB Engine这里可以简单看成对数据的状态进行存储(比如B+树型的组织形式),负责存储KV的内容 ,并假设这个KV服务将提供如下接口: Get(key) -> value Put(

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

分布式一致性协议Raft原理与实例 1.Raft协议 1.1 Raft简介 Raft是由Stanford提出的一种更易理解的一致性算法,意在取代目前广为使用的Paxos算法.目前,在各种主流语言中都有了一些开源实现,比如本文中将使用的基于JGroups的Raft协议实现.关于Raft的原理,强烈推荐动画版Raft讲解. 1.2 Raft原理 在Raft中,每个结点会处于下面三种状态中的一种: follower:所有结点都以follower的状态开始.如果没收到leader消息则会变成candid

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

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

本文由  网易云 发布. 作者:孙建良 Raft 协议的发布,对分布式行业是一大福音,虽然在核心协议上基本都是师继 Paxos 祖师爷(Lamport) 的精髓,基于多数派的协议.但是 Raft 一致性协议的贡献在于,定义了可易于实现的一致性协议的事实标准.把一致性协议从 “阳春白雪” 变成了让普通学生.IT 码农等都可以上手试一试玩一玩的东西,MIT 的分布式教学课程 6.824 都是直接使用 Raft 来介绍一致性协议. 从论文In Search of An Understandable C

此文已由作者孙建良授权网易云社区发布. 欢迎访问网易云社区,了解更多网易技术产品运营经验. Raft 协议的发布,对分布式行业是一大福音,虽然在核心协议上基本都是师继 Paxos 祖师爷(lamport) 的精髓,基于多数派的协议.但是 Raft 一致性协议的贡献在于,定义了可易于实现的一致性协议的事实标准.把一致性协议从 “阳春白雪” 变成了让普通学生.IT 码农等都可以上手试一试玩一玩的东西,MIT 的分布式教学课程 6.824 都是直接使用 Raft 来介绍一致性协议. 从<In Sear

区块链是一个没有中央权威的分布式对等系统.虽然权力下放可以防止各方的腐败行为,但是它必需要有一个可靠的共识协议来作出决策,让分散在世界各地的节点可以形成一致的意见.常见的共识算法有比特币采用的POW,fabric使用的PBFT,以及分布式系统一般采用的RAFT等. 一.RAFT协议 Raft基于分布式系统中常见的CFT(Crash Fault Tolerance)问题,比如分布式系统中一些节点由于某些原因宕机造成的问题,Raft协议正常运行的前提是要保证系统中至少一半以上(n/2+1)的节点可以

介绍: 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. Raft协议基于复制状态机(replicated state machine),即一组server从相同的初始状态起,按相同的顺序执行相同的命令,最终会达到一直的状态. 先看动画: http://thesecretl

zookeeper 使用的是zab协议,类似 raft 的 Strong Leader 模式 redis 的哨兵 在  崩溃选举的时候采用的是 raft的那一套term. 因为redis 采用的是异步数据副本的节点同步方式,所以在做分布式锁的时候可能会存在 setNx之后,没有同步到从节点,主节点崩溃,而这时客户端又从从节点读取数据,导致同步锁设置失败(写入都是master节点).当然作者提供了redLock 在时间内 挨个节点设置锁的形式.具体意思及实现可以参考redssion中的. 反观zk

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

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

所有的分布式系统,都面临的一个问题是多个节点之间的数据共享问题,这个和团队协作的道理是一样的,成员可以分头干活,但总是需要共享一些必须的信息,比如谁是 leader, 都有哪些成员,依赖任务之间的顺序协调等.所以分布式系统要么自己实现一个可靠的共享存储来同步信息(比如 Elasticsearch ),要么依赖一个可靠的共享存储服务,而 Etcd 就是这样一个服务. Etcd 如何实现一致性的? 说到这个就不得不说起raft协议. 有关Raft协议和工程实现可以参考这个链接https://raft

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

Consul使用Consensus协议提供一致性(Consistency)--CAP定义的一致性.Consensus协议是基于"Raft:In search of an Understandable Consensus Algorithm"实现的. 本节主要讲解consul内部技术细节,使用consul不需要必须了解这些细节的.这些文章是为那些不愿意深入源代码但是希望技术细节的人准备的. 1   Raft协议概况 Raft是一种基于Paxos的Consensus算法.相比于Paxos,

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

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

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Co

Zookeeper https://www.cnblogs.com/zhang-qc/p/8877082.html   Zookeeper其实是一种为分布式应用所设计的高可用.高性能且一致的开源协调服务.提供分布式锁服务这基本的服务(类似google chubby),同时也支持许多其他的服务,例如配置维护.命名管理.集群管理.组服务.分布式消息队列.分布式通知/协调. ZooKeeper所提供的服务主要是通过:数据结构(Znode)+原语+watcher机制,三个部分来实现的. 使用ZooKee