Raft算法系列教程3：日志复制

【Raft算法系列教程3：日志复制】的更多相关文章

Raft算法系列教程3：日志复制

1.日志复制的过程 Leader选出后,就开始接收客户端的请求.Leader把请求作为日志条目(Log entries)加入到它的日志中,然后并行的向其他服务器发起 AppendEntries RPC 复制日志条目.当这条日志被复制到大多数服务器上,Leader将这条日志应用到它的状态机并向客户端返回执行结果. 客户端的每一个请求都包含被复制状态机执行的指令.Leader把这个指令作为一条新的日志条目添加到日志中,然后并行发起 RPC 给其他的服务器,让它们复制这条信息.假如这条日志被安全的复制…

Raft算法系列教程1：Leader选举

1.服务器的三种角色 Raft算法中服务器主要分为三种角色:Leader.Follower.Candidate,并且三种角色相互独立,也就是服务器在同一时间内只可能扮演其中一种角色. Leader:用于对所有用户的请求进行处理以及日志的复制等等.Follower:不会主动发送消息,只响应来自Leader与Candidate的请求.Candidate:用于选举新的Leader. 2.任期介绍 Raft 算法将时间划分成为任意不同长度的任期(term).任期用连续的数字进行表示.每一个任期的开始都是…

Raft算法系列教程2：状态机复制 (State Machine Replication)

分区容错如何保证? 在分布式系统设计中,需要遵循CAP理论,如果我们要让一个服务具有容错能力,那么最常用最直接的办法就是让一个服务的多个副本同时运行在不同的节点上.但是,当一个服务的多个副本都在运行的时候,我们如何保证它们的状态都是同步的呢,或者说,如果让客户端看起来无论请求发送到哪一个服务副本,最后都能得到相同的结果?实现这种同步方法就是所谓的状态机复制(State Machine Replication). 状态机复制的理论基础是:如果集群里的每一个节点上都运行着相同的确定性状态机S,并且所…

Raft算法系列教程4：日志不一致的解决

网络不可能一直处于正常情况,因为Leader或者某个Follower有可能会崩溃,从而导致日志不能一直保持一致.因此存在以下三种情况: (1)Follower缺失当前Leader上存在的日志条目.(2)Follower存在当前Leader不存在的日志条目.(比如旧的Leader仅仅将AppendEntries RPC消息发送到一部分Follower就崩溃掉,然后新当选Leader的服务器恰好是没有收到该AppendEntries RPC消息的服务器)(3)Follower即缺失当前Leader上…

解读Raft（二选举和日志复制）

Leader election Raft采用心跳机制来触发Leader选举.Leader周期性的发送心跳(如果有正常的RPC的请求情况下可以不发心跳)包保持自己Leader的角色(避免集群中其他节点认为没有Leader而开始选举). Follower在收到Leader或者Candidate的RPC请求的情况下一直保持Follower状态.而当一段时间内(election timeout)没有收到请求则认为没有Leader节点而出发选举流程. 选举流程如下: Follower递增自己的任期并设置为…

分布式一致性算法：Raft 算法（论文翻译）

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…

【转】分布式一致性算法：Raft 算法（Raft 论文翻译）

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…