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…

前面一篇文章讲了Paxos协议,这篇文章讲它的姊妹篇Raft协议,相对于Paxos协议,Raft协议更为简单,也更容易工程实现.有关Raft协议和工程实现可以参考这个链接https://raft.github.io/,里面包含了大量的论文,视屏已经动画演示,非常有助于理解协议.概念与术语leader:领导者,提供客户提供服务(生成写日志)的节点,任何时候raft系统中只能有一个leader.follower:跟随者,被动接受请求的节点,不会发送任何请求,只会响应来自leader或者candida…

一致性问题可以算是分布式领域的一个圣殿级问题了,关于它的研究可以回溯到几十年前. 拜占庭将军问题 Leslie Lamport 在三十多年前发表的论文<拜占庭将军问题>(参考[1]). 拜占庭位于如今的土耳其的伊斯坦布尔,是东罗马帝国的首都.由于当时拜占庭罗马帝国国土辽阔,为了防御目的,因此每个军队都分隔很远,将军与将军之间只能靠信差传消息.在战争的时候,拜占庭军队内所有将军必需达成 一致的共识,决定是否有赢的机会才去攻打敌人的阵营.但是,在军队内有可能存有叛徒和敌军的间谍,左右将军们的决定又…

原帖地址:http://www.solinx.co/archives/415?utm_source=tuicool&utm_medium=referral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字段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…

一致性问题 一致性算法是用来解决一致性问题的,那么什么是一致性问题呢? 在分布式系统中,一致性问题(consensus problem)是指对于一组服务器,给定一组操作,我们需要一个协议使得最后它们的结果达成一致. 更详细的解释就是,当其中某个服务器收到客户端的一组指令时,它必须与其它服务器交流以保证所有的服务器都是以同样的顺序收到同样的指令,这样的话所有的服务器会产生一致的结果,看起来就像是一台机器一样. 实际生产中一致性算法需要具备以下属性: safety:即不管怎样都不会返回错误的结果 a…

分布式存储系统通常通过维护多个副本来进行fault-tolerance,提高系统的availability,带来的代价就是分布式存储系统的核心问题之一:维护多个副本的一致性.一致性协议就是用来干这事的,即使在部分副本宕机的情况下.Raft是一种较容易理解的一致性协议.一致性协议通常基于replicated state machines,即所有结点都从同一个state出发,都经过同样的一些操作序列,最后到达同样的state. 为了便于理解,Raft大概将整个过程分为三个阶段,leader elec…

在学习MongoDB的过程中,有博客中写道其搭建复制集时使用了raft算法,经过简单地的搜索资料后,发现了一个特别好的网站资料.这个网站用动画的形式,非常清楚和详尽的解释了整个raft算法的精要和过程,只看了一篇就大概地了解了整个算法,确实设计的非常好,后来被算法的精妙和动画的简洁所吸引,又看了一遍.仔细想来,该算法就是人类社会的普选机制啊. 关于raft算法的一切,网站资料介绍的已经非常详尽了,我就不多介绍了.网址是:http://thesecretlivesofdata.com/raft/…

抛些问题出来,真正解释了这些问题才算理解了论文.:) 1. 什么是复制状态机 2. Raft vs Paxos 3. Raft的设计目标understandability,为达到设计目标在做设计时如何权衡 4. 有稳定leader时的行为:     a) 如何确保不同副本之间的数据一致:     b) 一条日志何时可以在状态机上执行: 5. 如何选举?     在Leader切换时必须避免的: a) 双主(split brain) b) 长时间无主(选主是否可收敛) c) 丢失已确认日志 d)…

阿里技术大讲堂OceanBase专场中曾有专门一场讲座介绍OB自己实现的分布式选举算法:<分布式选举-破解数据库高可用性难题> 这里简单列一下这个选举算法和raft论文中提到的选举算法的区别. 如下都是以OB的立场说的: 1)OB使用的选举算法,选举开始点靠timer对齐,保证网络中的参与者都是“同时”发起选举的:而Raft是一个非同步发起的选举,往往是先开始选举的candidate赢得选举: 2)OB选举算法有一个预投票阶段,可以保证根据特定业务逻辑选主:Raft无法实现特定选主: 3)OB…

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…

原文: http://daizuozhuo.github.io/consensus-algorithm/ raft 协议确实比 paxos 协议好懂太多了. 一致性问题 一致性算法是用来解决一致性问题的,那么什么是一致性问题呢? 在分布式系统中,一致性问题(consensus problem)是指对于一组服务器,给定一组操作,我们需要一个协议使得最后它们的结果达成一致. 更详细的解释就是,当其中某个服务器收到客户端的一组指令时,它必须与其它服务器交流以保证所有的服务器都是以同样的顺序收到同样的指…

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…

http://blog.csdn.net/cszhouwei/article/details/38374603 动画讲解 http://thesecretlivesofdata.com/raft/ Why Not Paxos Paxos算法是莱斯利·兰伯特(LeslieLamport,就是 LaTeX 中的”La”,此人现在在微软研究院)于1990年提出 的一种基于消息传递的一致性算法.由于算法难以理解起初并没有引起人们的重视,使Lamport在八年后1998年重新发表到ACM Transact…

基于Raft构建弹性伸缩的存储系统的一些实践 原创 2016-07-18 黄东旭 聊聊架构 最近几年来,越来越多的文章介绍了 Raft 或者 Paxos 这样的分布式一致性算法,但主要集中在算法细节和日志同步方面的应用,但是呢,这些算法的潜力并不仅限于此,基于这样的分布式一致性算法构建一个完整的可弹性伸缩的高可用的大规模存储系统,是一个很新的课题,我结合我们这一年多以来在 TiKV 这样一个大规模分布式数据库的实践上谈谈其中的一些设计和挑战. 本次分享的主要内容是如何使用 Raft 来构建一个可…

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…

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…

分布式一致性算法--Raft 前面一篇文章讲了Paxos协议,这篇文章讲它的姊妹篇Raft协议,相对于Paxos协议,Raft协议更为简单,也更容易工程实现.有关Raft协议和工程实现可以参考这个链接https://raft.github.io/,里面包含了大量的论文,视屏已经动画演示,非常有助于理解协议.概念与术语leader:领导者,提供客户提供服务(生成写日志)的节点,任何时候raft系统中只能有一个leader.follower:跟随者,被动接受请求的节点,不会发送任何请求,只会响应来自…

Raft启动后运行期间主要执行两个函数:1.状态监测和转化 func (rf *Raft) Loop() { // Set out as a follower TimeOutConst := 0 for { TimeOutConst = ElectionTimeoutConst() if rf.state == "follower" { // DO FOLLOWER STUFF select { case <-rf.heartbeatCH: case <-time.Afte…

如果已经把最新的log更新了,那就多等一会,反之,很快就广播AppendEntries(也就是心跳消息) func (rf *Raft) LeaderState() { time.Sleep(10 * time.Millisecond) if rf.LastApplied == rf.CommitIndex { time.Sleep(25 * time.Millisecond) } go rf.BroadcastAppendEntriesRPC()}…

1.投票部分 一个candidate向所有其他的server发送RequesetVote RPC(具体格式见论文),每次从RPC的reply中累加voteCount,如果超过一半,这个candidate变成leader,把这个消息放到channel中,反之选举失败,变成follower对应go 代码为: if ok { //获取投票结果 if reply.VOTEGRANTED { rf.mu.Lock() rf.voteCount = rf.voteCount + 1 // println("…

Raft 实现日志复制同步 本篇文章以 John Ousterhout(斯坦福大学教授) 和 Diego Ongaro(斯坦福大学获得博士学位,Raft算法发明人) 在 Youtube 上的讲解视频及 ppt 为蓝本,深入分析 Raft 的内部机制,并以日志复制同步(Replicated Logs)为背景,详细介绍使用 Raft 协议实现日志复制的共识性问题. 目标:日志复制同步 Raft 的目标是将日志完整地复制到集群内的所有服务器,这些复制的日志会被状态机所使用.假设我们希望程序或应用能可靠…

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…

早在2013年11月份,在raft论文还只能在网上下载到草稿版时,我曾经写过一篇blog对其进行简要分析.4年过去了,各种raft协议的讲解铺天盖地,raft也确实得到了广泛的应用.其中最知名的应用莫过于etcd.etcd将raft协议本身实现为一个library,位于https://github.com/coreos/etcd/tree/master/raft,然后本身作为一个应用使用它. 本文不讲解raft协议核心内容,而是站在一个etcd raft library使用者的角度,讲解要用上这…

Linearizable Read通俗来讲,就是读请求需要读到最新的已经commit的数据,不会读到老数据. 对于使用raft协议来保证多副本强一致的系统中,读写请求都可以通过走一次raft协议来满足.然后,现实系统中,读请求通常会占很大比重,如果每次读请求都要走一次raft落盘,性能可想而知.所以优化读性能至关重要. 从raft协议可知,leader拥有最新的状态,如果读请求都走leader,那么leader可以直接返回结果给客户端.然而,在出现网络分区和时钟快慢相差比较大的情况下,这有可能会…

leadership transfer可以把raft group中的leader身份转给其中一个follower.这个功能可以用来做负载均衡,比如可以把leader放在性能更好的机器或者离客户端更近的机器上. 对于一个大规模分布式系统来说,负载均衡非常重要.然而raft本身在选主方面必须要求新主包含所有的意境committed的log,从这点上看,在选主阶段,不能加入自定义的选主逻辑.而paxos协议不太一样,paxos对选主没有要求,任何一个成员都可以成为主,选主协议可以自己实现.paxos…

成员变更在一致性协议里稍复杂一些,由于不同的成员不可能在同一时刻从旧成员组切换至新成员组,所以可能出现两个不相交的majority,从而导致同一个term出现两个leader,进而导致同一个index的日志不一致,违反一致性协议.下图是个例子: raft作者提出了一种比较简单的方法,一次只增加或减少一个成员,这样能够保证任何时刻,都不可能出现两个不相交的majority,所以,可以从旧成员组直接切到新成员组.如下图: 切换的时机是把成员变更日志写盘的时候,不管是否commit.这个切换时机带来的…

分布式系统中主要的问题就是如何保持节点状态的一致性,不论发生任何failure,只要集群中大部分的节点可以正常工作,则这些节点具有相同的状态,保持一致,在client看来相当于一台机器. 一致性问题本质就是replicated state machines,即所有结点都从同一个state出发,都经过同样的一些操作序列(log),最后到达同样的state.其中保证各个节点执行相同的操作序列就是raft算法所要实现的.在raft算法中有一个Leader的角色,client与之进行交互,并且Leade…

什么是分布式一致性? 我们先来看一个例子: 我们有一个单节点node,这个节点可以是数据库,也可以是一台服务器,当client向node发送data时,X节点收到data,记录下来 由此可见对于单个节点,一致性是很容易实现的. 然而对于多个节点,我们如何来实现一致性,这就是分布式一致性的问题. Raft就是一个实现分布式一致性的协议 下面让我们来看看它是如何工作的? node介绍: 每一个节点有三种state (1) follower state (2) leader state (3) can…

本文主要讲述2PC及3PC,以及Paxos以及Raft协议. 两类一致性(操作原子性与副本一致性) 2PC协议用于保证属于多个数据分片上的操作的原子性.这些数据分片可能分布在不同的服务器上,2PC协议保证多台服务器上的操作要么全部成功,要么全部失败. Paxos协议用于保证同一个数据分片的多个副本之间的数据一致性.当这些副本分布到不同的数据中心时,这个需求尤其强烈. 一.2PC(阻塞.数据不一致问题.单点问题) Two-Phase Commit,两阶段提交 1.阶段一:提交事务请求(投票阶段)…