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…

理解分布式一致性:Raft协议 什么是分布式一致性 Leader选举 日志复制流程 term选举周期 timeout 选举和选举timeout 选举分裂 日志复制和心跳timeout 在分布式系统中,分布式一致性是一个非常重要的概念,它是指分布式系统的各个服务器都保持一个统一的状态(数据).但是在分布式系统中,通常由于网络,系统状态等原因会导致某些服务不可用或者不可靠.这就需要一种分布式一致性的协议来保证系统在某些服务失败的情况下仍然整体可用. Raft协议是受到Paxos的影响而产生的,相对于…

摘要 raft是一种比paxos容易理解的一致性算法,实现起来比paxos简单许多.本文前部分描述算法的细节,后部分尝试探讨下该算法的原理. 算法描述 raft算法之所以简单的原因之一是它将问题分解成三个子问题,分别是: Leader选举 Log复制 安全性保证 概述 raft协议中每个server都要维护一些状态,并且对外提供两个RPC调用分别是RequestVote RPC和AppendEntries RPC用于选举和log复制. 要想理解raft,其实就是搞明白: leader和follo…

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…

本篇博客为著名的 RAFT 一致性算法论文的中文翻译,论文名为<In search of an Understandable Consensus Algorithm (Extended Version)>(寻找一种易于理解的一致性算法). Raft 是一种用来管理日志复制的一致性算法.它和 Paxos 的性能和功能是一样的,但是它和 Paxos 的结构不一样:这使得 Raft 更容易理解并且更易于建立实际的系统.为了提高理解性,Raft 将一致性算法分为了几个部分,例如领导选取(leader…

目录 1.Paxos算法存在的问题 2.Raft算法     2.1 复制状态机     2.2. Raft算法     2.2.1 安全性问题     2.2.2 Leader选举     2.2.3日志复制         日志一致性检查         日志提交 参考资料 1.Paxos算法存在的问题 Paxos算法是莱斯利·兰伯特(英语:Leslie Lamport,LaTeX中的「La」)于年提出的一种基于消息传递且具有高度容错特性的一致性算法. 难以理解 “The dirty lit…

raft协议最关键的部分是领导选举和日志复制 日志复制 日志匹配原则:如果两个日志在相同索引位置的entry的任期号相同,那么这两个日志从头到这个索引位置之前完全相同. 日志匹配原则可以解释为如下两条 如果在不同的日志中的两个条目拥有相同的索引和任期号,那么他们存储了相同的指令. 这基于一个事实,领导者在一个任期中,在一个索引位置最多只会有一条entry 如果在不同的日志中的两个条目拥有相同的索引和任期号,那么他们之前的所有日志条目也全部相同. 有复制日志RPC中一致性检查保证,AppendEn…

Paxos 存在的问题 Paxos 算法的描述偏学术化,缺失了很多细节,无法直接应用于工程领域.实际工程应用中的分布式算法大多是 Paxos 的变种,验证这些算法的正确性也成为了一个难题. 举个例子:上一篇文章的 最后 介绍了一个应用 Paxos 算法的工程模型,这个模型存在明显的写性能瓶颈: 使用多主架构,写入冲突的概率高 每次更新操作都需要至少 2 轮以上的网络通信,通信开销大 如果要提高该模型的性能,仍需要在很多细节上做进一步调整,最终实现出来的算法已经和原始的版本的 Paxos 相去甚远…

一.Raft一致性算法 Eureka:Peer To Peer,每个节点的地位都是均等的,每个节点都可以接收写入请求,每个节点接收请求之后,进行请求打包处理,异步化延迟一点时间,将数据同步给 Eureka 集群当中的其他节点.任何一台节点宕机之后,理论上应该是不影响集群运行的,都可以从其他节点获取注册表信息. Etcd.Consul,Zookeeper, Nacos,其中的 CP 模式也是基于 Raft 协议 来实现分布式一致性算法的.当然 Zookeeper 在 Raft 协议基础上做了一些改…

微服务架构全景图 服务注册和发现 Client side implement 调用需要维护所有调用服务的地址 有一定的技术难度,需要rpc框架支持 Server side implement 架构简单 有单点故障 注册中心 etcd注册中心 分布式一致性系统 基于raft一致性协议 etcd使用场景 服务注册和发现 共享配置 分布式锁 Leader选举 Raft协议详解 应用场景 解决分布式系统一致性的问题 基于复制的 工作机制 leader选举 日志复制 安全性 基本概念 raft协议演示:h…