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一.复制状态机(replicated state machine) Raft协议可以使得一个集群的服务器组成复制状态机,在详细了解Raft算法之前,我们先来了解一下什么是复制状态机.一个分布式的复制状态机系统由多个复制单元组成,每个复制单元均是一个状态机,它的状态保存在一组状态变量中,状态机的变量只能通过外部命令来改变.简单理解的话,可以想象成是一组服务器,每个服务器是一个状态机,服务器的运行状态只能通过一行行的命令来改变.每一个状态机存储一个包含一系列指令的日志,严格按照顺序逐条执行日志中的指…
上期为大家介绍了目前常见加密算法,相信阅读过的同学们对目前的加密算法也算是有了一个大概的了解.如果你对这些解密算法概念及特点还不是很清晰的话,昌昌非常推荐大家可以看看HTTPS的加密通信原理,因为HTTPS加密通信使用了目前主要的三种加密算法,大家可以从中体会到各种加密算法的优缺点. 一.目前常见加密算法简介 二.RSA算法介绍及数论知识介绍 三.RSA加解密过程及公式论证 二.RSA算法介绍及数论知识介绍 如果上期(目前常见加密算法简介)算是天安门前的话,那今天的内容就算是正式通过天安门进入故…
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…
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…
什么是MapReduce? MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算.概念"Map(映射)"和"Reduce(归约)",和他们的主要思想,都是从函数式编程语言里借来的,还有从矢量编程语言里借来的特性.他极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下,将自己的程序运行在分布式系统上. 当前的软件实现是指定一个Map(映射)函数,用来把一组键值对映射成一组新的键值对,指定并发的Reduce(归约)函数,用来保证所有映射的键值对中的每一…
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…
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…
Java基础-hashMap原理剖析 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任.   一.什么是哈希(Hash) 答:Hash就是散列,即把对象打散.举个例子,有100000条数据,我们通过哈希将这10万条数据分别存放在不同的分区中,假设是平均分成了10分,那么每个分区的数据就是1万条数据,当我们要在这10万条数据中查询一条记录时,我们只需要确定这个元素在那个分区,然后去这个指定的分区查询我们想要的元素.这个过程理想情况下可以帮我们检索掉“(n-1)/n”的数据,也就是说原…
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…
<深入浅出深度学习原理剖析与Python实践>介绍了深度学习相关的原理与应用,全书共分为三大部分,第一部分主要回顾了深度学习的发展历史,以及Theano的使用:第二部分详细讲解了与深度学习相关的基础知识,包括线性代数.概率论.概率图模型.机器学习和最优化算法:在第三部分中,针对若干核心的深度学习模型,如自编码器.受限玻尔兹曼机.递归神经网络和卷积神经网络等进行详细的原理分析与讲解,并针对不同的模型给出相应的具体应用. <深入浅出深度学习:原理剖析与Python实践>适合有一定高等数…
一.源码分析 ###入口 ###org.apache.spark.scheduler/DAGScheduler.scala // 最后,针对stage的task,创建TaskSet对象,调用taskScheduler的submitTasks()方法,提交taskSet // 默认情况下,我们的standalone模式,是使用的TaskSchedulerImpl,TaskScheduler只是一个trait taskScheduler.submitTasks( new TaskSet(tasks.…
深入浅出深度学习:原理剖析与python实践 目录: 第1 部分 概要 1 1 绪论 2 1.1 人工智能.机器学习与深度学习的关系 3 1.1.1 人工智能——机器推理 4 1.1.2 机器学习——数据驱动的科学 5 1.1.3 深度学习——大脑的仿真 8 1.2 深度学习的发展历程 8 1.3 深度学习技术概述 10 1.3.1 从低层到高层的特征抽象 11 1.3.2 让网络变得更深 13 1.3.3 自动特征提取 14 1.4 深度学习框架 15 2 Theano 基础 19 2.1 符…
爬虫前篇 /https协议原理剖析 目录 爬虫前篇 /https协议原理剖析 1. http协议是不安全的 2. 使用对称秘钥进行数据加密 3. 动态对称秘钥和非对称秘钥 4. CA证书的应用 5. 总结 https是基于http和SSL/TLS实现的一个协议,他可以保证在网络上传输的数据都是加密的,从而保证数据安全. 接下来我们从http协议开始,提出想法并逐步进行分析,最终实现Https. 1. http协议是不安全的 在https诞生之前,所有网站都使用http协议,而http协议在数据传…
一.生产者消息分区机制原理剖析 在使用Kafka 生产和消费消息的时候,肯定是希望能够将数据均匀地分配到所有服务器上.比如很多公司使用 Kafka 收集应用服务器的日志数据,这种数据都是很多的,特别是对于那种大批量机器组成的集群环境,每分钟产生的日志量都能以 GB 数,因此如何将这么大的数据量均匀地分配到 Kafka 的各个 Broker 上,就成为一个非常重要的问题. 1.1.kafka为什么分区? kafka有主题(Topic)的概念,它是承载真实数据的逻辑容器,而在主题之下还分为若干个分区…
short URL 短网址实现原理剖析 意义,简短便于分享,避免出现超长 URL 的字符长度限制问题 原理分析, 使用 HashMap 存储对应的映射关系 (长度不超过7的字符串,由大小写字母加数字共62个字母组成) 段 URL 生成算法, 取原始 URL 的哈希值; 或者按照,添加顺序,保存索引的哈希值 查询到后,重定向即可 https://bit.ly https://sina.lt/ https://www.xgqfrms.xyz https://bit.ly/3eVFrB7 匿名网址 h…
中文域名 & 原理剖析 https://zh.wikipedia.org/wiki/中文域名 原理 利用浏览器的对字符编码的转换算法,实现 unicode 字符显示! 国际化域名: 就是一个普通用户在浏览器地址栏中,能够打入非英语文字的网址(域名),准确地去到网站. 该技术使用了一个叫"Punycode"(RFC 3492)的算法,将一个非英语文字转换成只包含英文和数字的另一串新文字. 在这串新文字前架上一个ACE前缀(如"xn--"等),后面加上原域名,即…
前言: 网上很多的文章都建议在使用IK分词器的时候,建立索引的时候使用ik_max_word模式:搜索的时候使用ik_smart模式.理由是max_word模式分词的结果会包含smart分词的结果,这样操作会使得搜索的结果很全面. 但在实际的应用中,我们会发现,有些时候,max_word模式的分词结果并不能够包含smart模式下的分词结果. 下面,我们就看一个简单的测试实例: 假设我们现在要分别在max_word模式和smart模式下搜索"2022年",搜索结果如下表所示: max_w…
在集成学习原理小结中,我们讲到了集成学习有两个流派,一个是boosting派系,它的特点是各个弱学习器之间有依赖关系.另一种是bagging流派,它的特点是各个弱学习器之间没有依赖关系,可以并行拟合.本文就对集成学习中Bagging与随机森林算法做一个总结. 随机森林是集成学习中可以和梯度提升树GBDT分庭抗礼的算法,尤其是它可以很方便的并行训练,在如今大数据大样本的的时代很有诱惑力. 1.  bagging的原理 在集成学习原理小结中,我们给Bagging画了下面一张原理图. 从上图可以看出,…
一直以来对linux中的ssh认证.SSL.TLS这些安全认证似懂非懂的.看到阮一峰博客中对RSA算法的原理做了非常详细的解释,看完之后茅塞顿开,关于RSA的相关文章如下 RSA算法原理(一) RSA算法原理(二) RAS算法原理…
LruCache算法原理及实现 LruCache算法原理 LRU为Least Recently Used的缩写,意思也就是近期最少使用算法.LruCache将LinkedHashMap的顺序设置为LRU顺序来实现LRU缓存,每次调用get并获取到值(也就是从内存缓存中命中),则将该对象移到链表的尾端.调用put插入新的对象也是存储在链表尾端,这样当内存缓存达到设定的最大值时,将链表头部的对象(近期最少用到的)移除. 基于LinkedHashMap的LRUCache的实现,关键是重写LinkedH…
本文来自:张洋的MySQL索引背后的数据结构及算法原理 摘要 本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题.特别需要说明的是,MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等.为了避免混乱,本文将只关注于BTree索引,因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引,至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论. 文章主要内容分为三个部分. 第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数…
    本节介绍OpenGL中绘制直线.圆.椭圆,多边形的算法原理.     (1)绘制任意方向(任意斜率)的直线: 1)中点画线法: 中点画线法的算法原理不做介绍,但这里用到最基本的画0<=k<=1的中点画线法实现任意斜率k直线的绘制. )当A点x坐标值大于B点坐标值时,即A点在B点的右侧时,交换A.B点的坐标.保证A点在B的左侧. )考虑特殊情况,当直线AB的斜率不存在时,做近似处理,设置斜率为-(y0-y1)*,即近似无穷大. )当斜率m满足0<=m<=1时,按书本上的中点画…
支持向量机原理(一) 线性支持向量机 支持向量机原理(二) 线性支持向量机的软间隔最大化模型 支持向量机原理(三)线性不可分支持向量机与核函数 支持向量机原理(四)SMO算法原理 支持向量机原理(五)线性支持回归 在SVM的前三篇里,我们优化的目标函数最终都是一个关于$\alpha$向量的函数.而怎么极小化这个函数,求出对应的$\alpha$向量,进而求出分离超平面我们没有讲.本篇就对优化这个关于$\alpha$向量的函数的SMO算法做一个总结. 1. 回顾SVM优化目标函数 我们首先回顾下我们…
ASP.NET Core 运行原理剖析2:Startup 和 Middleware(中间件) Startup Class 1.Startup Constructor(构造函数) 2.ConfigureServices 3.Configure方法 Middleware 1.中间件注册 2.常用中间件 在上一节(文章链接)中提到ASP.NET Core WebApp 必须含有Startup类,在本节中将重点讲解Startup类以及Middleware(中间件)在Startup类中的使用. Start…
ASP.NET Core 运行原理剖析1:初始化WebApp模版并运行 核心框架 ASP.NET Core APP 创建与运行 总结 之前两篇文章简析.NET Core 以及与 .NET Framework的关系和.NET Core的构成体系从总体上介绍.NET Core,接下来计划用一个系列对ASP.NET Core的运行原理进行剖析. ASP.NET Core 是新一代的 ASP.NET,早期称为 ASP.NET vNext,并且在推出初期命名为ASP.NET 5,但随着 .NET Core…
分布式一致性hash算法简介 当你看到“分布式一致性hash算法”这个词时,第一时间可能会问,什么是分布式,什么是一致性,hash又是什么.在分析分布式一致性hash算法原理之前,我们先来了解一下这几个概念. 分布式 分布式(distributed)是指在多台不同的服务器中部署不同的服务模块,通过远程调用协同工作,对外提供服务. 以一个航班订票系统为例,这个航班订票系统有航班预定.网上值机.旅客信息管理.订单管理.运价计算等服务模块.现在要以集中式(集群,cluster)和分布式的方式进行部署,…
前言 本文将介绍机器学习分类算法中的Logistic回归分类算法并给出伪代码,Python代码实现. (说明:从本文开始,将接触到最优化算法相关的学习.旨在将这些最优化的算法用于训练出一个非线性的函数,以用于分类.) 算法原理 首先要提到的概念是回归. 对于回归这个概念,在以后的文章会有系统而深入的学习.简单的说,回归就是用一条线对N多数据点进行一个拟合,这个拟合的过程就叫做回归. Logistic回归分类算法就是对数据集建立回归公式,以此进行分类. 而至于如何寻找最佳回归系数,或者说是分类器的…
GBDT算法原理深入解析 标签: 机器学习 集成学习 GBM GBDT XGBoost 梯度提升(Gradient boosting)是一种用于回归.分类和排序任务的机器学习技术,属于Boosting算法族的一部分.Boosting是一族可将弱学习器提升为强学习器的算法,属于集成学习(ensemble learning)的范畴.Boosting方法基于这样一种思想:对于一个复杂任务来说,将多个专家的判断进行适当的综合所得出的判断,要比其中任何一个专家单独的判断要好.通俗地说,就是"三个臭皮匠顶个…
Atitit 图像清晰度 模糊度 检测 识别 评价算法 原理 1.1. 图像边缘一般都是通过对图像进行梯度运算来实现的1 1.2. Remark: 1 1.3.  1.失焦检测. 衡量画面模糊的主要方法就是梯度的统计特征,通常梯度值越高,画面的边缘信息越丰富,图像越清晰.1 1.4. 利用边缘检测 ,模糊图片边缘会较少2 1.5. 通过dct比较.Dct分离出的低频信号比较2 1.6. 参考资料2 1.1. 图像边缘一般都是通过对图像进行梯度运算来实现的 1.2. Remark:   1)肉眼可…