我司高产作家唐刘老师的小猪佩奇版"深入浅出 Raft"第四弹来啦~~前几篇内容戳这里 ↓ 在猪爸爸的努力下,泥坑银行终于能高效正常的运作了,但猪爸爸一直比较担心海盗岛那边的网点,因为他总是担心跨海的通讯会因为极端情况出现问题.果不其然,一个雷雨交加的晚上,海盗岛的发电站被击中,整个岛处于停电状态,海盗岛的网点没法正常工作了.虽然狗爷爷尽了很多努力,让海盗岛重新供电也花了一天时间. 第二天,猪爸爸去见了兔小姐:『兔小姐,我觉得我们不能再将网点放在海盗岛上面,因为这个岛上面的情况太复杂,很…

坏味道--发散式变化(Divergent Change) 发散式变化(Divergent Change) 类似于 霰弹式修改(Shotgun Surgery) ,但实际上完全不同.发散式变化(Divergent Change) 是指一个类受多种变化的影响.霰弹式修改(Shotgun Surgery) 是指多种变化引发多个类相应的修改. 特征 你发现你想要修改一个函数,却必须要同时修改许多不相关的函数.例如,当你想要添加一个新的产品类型时,你需要同步修改对产品进行查找.显示.排序的函数. 问题原因…

类成员 一.成员变量 编译时:变量(f)所属类(Fu)中是否有成员变量,有:编译成功,没有:编译失败 运行时:变量(f)所属类(Fu)中是否有成员变量,运行该类(Fu)中的成员变量 class Fu { int num = 3; } class Zi extends Fu { int num=4; } class Demo { public static void main(String[] args) { Fu f=new Zi(); System.out.println(f.num);//结…

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…

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…

将成员变更纳入到算法中是Raft易于应用到实践中的关键,相对于Paxos,它给出了明确的变更过程(实践的基础,任何现实的系统中都会遇到因为硬件故障等原因引起的节点变更的操作). 显然,我们可以通过shutdown集群,然后变更配置后重启集群的方式达到成员变更的目的.但是这种操作会损失系统的可用性,同时会带来操作失误引起的风险.支持自动化配置,即配置可以在集群运行期间进行动态的变更(不影响可用性)显示是一个非常重要的特性. Raft成员变更机制 在成员变更时,因为无法做到在同一个时刻使所有的节点从…

Raft 论文研读 说明:本文为论文 < In Search of an Understandable Consensus Algorithm (Extended Version) > 的个人理解,难免有理解不到位之处,欢迎交流与指正 . 论文地址:Raft Paper 1. 复制状态机 复制状态机 (Replicated state machine) 方法在分布式系统中被用于解决 容错问题 ,这种方法中,一个集群中各服务器有相同状态的副本,并且在一些服务器宕机的情况下也可以正常运行 . 如上…

Raft是一种为了管理日志复制的一致性算法.它提供了和Paxos算法相同的功能和性能,但是它的算法结构和Paxos不同,使得Raft算法更加容易理解并且更容易构建实际的系统.为了提升可理解性,Raft将一致性算法分解成几个关键的模块,例如领导选举,日志复制和安全性.同时它通过实施一个更强的一致性来减少需要考虑的状态和数量.从一个用户研究的结果可以证明,对于学生而言,Raft算法比Paxos算法更容易学.Raft算法还包括了新的机制来允许集群成员的动态改变,让利用重叠的大多数来保证安全性. Raf…

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)…

春秋五霸说开 春秋五霸,是指东周春秋时期相继称霸主的五个诸侯,“霸”,意为霸主,即是诸侯之领袖.典型的比如齐桓公,晋文公,春秋时期诸侯国的称霸,与今天要讨论的Raft算法很像. 一.更加直观的Raft算法 Raft 适用于一个管理日志一致性的协议,相比于 Paxos 协议 Raft 更易于理解和去实现它.为了提高理解性,Raft 将一致性算法分为了几个部分,包括领导选取(leader selection).日志复制(log replication).安全(safety),并且使用了更强的一致性来…

本系列文章主要面向 TiKV 社区开发者,重点介绍 TiKV 的系统架构,源码结构,流程解析.目的是使得开发者阅读之后,能对 TiKV 项目有一个初步了解,更好的参与进入 TiKV 的开发中. 需要注意,TiKV 使用 Rust 语言编写,用户需要对 Rust 语言有一个大概的了解.另外,本系列文章并不会涉及到 TiKV 中心控制服务 Placement Driver(PD) 的详细介绍,但是会说明一些重要流程 TiKV 是如何与 PD 交互的. TiKV 是一个分布式的 KV 系统,它采用 R…

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…

一.快速了解Raft算法 Raft 适用于一个管理日志一致性的协议,相比于 Paxos 协议 Raft 更易于理解和去实现它. 为了提高理解性,Raft 将一致性算法分为了几个部分,包括领导选取(leader selection).日志复制(log replication).安全(safety),并且使用了更强的一致性来减少了必须需要考虑的状态. 相比Paxos,Raft算法理解起来更加直观. Raft算法将Server划分为3种状态,或者也可以称作角色: Leader 负责Client交互和l…

摘要:简单介绍Raft协议的原理.以及存储节点(Pinetree)如何应用 Raft实现复制的一些工程实践经验. 1.引言 在华为分布式数据库的工程实践过程中,我们实现了一个计算存储分离. 底层存储基于Raft协议进行复制的分布式数据库系统原型.下面是它的架构图. 计算节点生成日志经过封装后通过网络下发到存储节点,在Raft层达成一致后日志被应用到状态机wal Engine,完成日志的回放和数据的存储管理. 下面简单介绍一下Raft的原理.以及存储节点(Pinetree)如何应用 Raft实现复…

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…

文章很长,建议收藏起来,慢慢读! 疯狂创客圈为小伙伴奉上以下珍贵的学习资源: 疯狂创客圈 经典图书 : <Netty Zookeeper Redis 高并发实战> 面试必备 + 大厂必备 + 涨薪必备 疯狂创客圈 经典图书 : <SpringCloud.Nginx高并发核心编程> 面试必备 + 大厂必备 + 涨薪必备 资源宝库: Java程序员必备 网盘资源大集合 价值>1000元 随便取 GO->[博客园总入口 ] 独孤九剑:Netty灵魂实验 : 本地 100W连接…

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…

膜拜下 Martin Fowler 大神 , 开始学习 圣经 重构-改善既有代码设计 . 代码的坏味道就意味着需要重构, 对代码的坏味道了然于心是重构的比要前提; . 作者 : 万境绝尘 转载请注明出处 : http://blog.csdn.net/shulianghan/article/details/20009689 . 1. 重复代码 (Duplicated Code) 用到的重构方法简介 : Extract Method(提炼函数), Pull Up Method(函数上移), From…

膜拜下 Martin Fowler 大神 , 开始学习 圣经 重构-改善既有代码设计 . 代码的坏味道就意味着需要重构, 对代码的坏味道了然于心是重构的比要前提; . 作者 : 万境绝尘 转载请注明出处 : http://blog.csdn.net/shulianghan/article/details/20009689 . 1. 重复代码 (Duplicated Code) 用到的重构方法简介 : Extract Method(提炼函数), Pull Up Method(函数上移), From…

绿色:连读:                  红色:略读:               蓝色:浊化:               橙色:弱读     下划线_为浊化 口语蜕变(2017/6/27) I've got no appetite, I'm aching all over. You all right? [aɪv] [ɡɑt] [no] [ˈæpɪtaɪt] , [aɪm] [ˈeɪkɪŋ] [ɔl] [ˈovɚ] . 我没胃口,浑身难受. Do you need some meds?…

前言 在现在云计算和大数据快速发展的今天,业务快速发展和变化.我们以前的单一应用难以应对这种快速的变化, 因此我们需要将以前单一的大应用不断进行差分,分成若干微小的应用或者服务,这就是微服务的思想.但是当我们对服务进行拆分之后,我们将又面临新的问题.服务之间该如何调用?直接调用?当服务很少只有几个的时候你可能感觉直接调用是最高效和便捷的,但是当服务多达上千个呢?这时我们又该怎么来管理我们的调用关系呢? 服务间直接调用 服务注册中心解决的问题 服务注册中心主要解决两个关键问题:服务注册和服务发现.…

摘要 在讨论某个数据库时,存储 ( Storage ) 和计算 ( Query Engine ) 通常是讨论的热点,也是爱好者们了解某个数据库不可或缺的部分.每个数据库都有其独有的存储.计算方式,今天就和图图来学习下图数据库 Nebula Graph 的存储部分. Nebula 的 Storage 包含两个部分, 一是 meta 相关的存储, 我们称之为 Meta Service ,另一个是 data 相关的存储, 我们称之为 Storage Service. 这两个服务是两个独立的进程,数据也…

不多说,直接上干货! Columnar Data Store(列式数据存储) Kudu 是一个 columnar data store(列式数据存储).列式数据存储在强类型列中.由于几个原因,通过适当的设计,Kudu 对 analytical(分析)或 warehousing(数据仓库)工作会非常出色. Read Efficiency(高效读取) 对于分析查询,允许读取单个列或该列的一部分同时忽略其他列,这意味着您可以在磁盘上读取更少块来完成查询.与基于行的存储相比,即使只返回几列的值,仍需要读…

3.2 master选举机制 3.2.1 选举算法 1)bully算法 核心思想 假定所有的节点都具有一个可以比较的ID,通过比较这个ID来选举master 流程说明 节点向所有比自己ID大的节点发送选举信息(election),告诉他们我选你 如果收到了回复消息(alive),这说明有人比自己"资历"更老,要让他去做老大,他只能乖乖等着老大选举 等待老大成功选举的消息(victory) 如果超时之后还没有成功选举消息,那么重新发送选举信息 如果没有收到任何回复消息(alive),那么…

[源码解析] PyTorch 分布式之弹性训练(3)---代理 目录 [源码解析] PyTorch 分布式之弹性训练(3)---代理 0x00 摘要 0x01 总体背景 1.1 功能分离 1.2 Rendezvous 0x02 Agent 总体逻辑 2.1 功能 2.2 工作基础 2.3 部署 2.4 基类 0x03 Worker 3.1 Worker 定义 3.2 WorkerGroup 3.3 WorkerState 0x04 SimpleElasticAgent 4.1 总体运行 4.2…

@import url(http://i.cnblogs.com/Load.ashx?type=style&file=SyntaxHighlighter.css); @import url(/css/cuteeditor.css); KVO(键值观察)是Objective-C提供的一种观察对象属性变化的机制,其内部是利用KVC技术来实现观察者设计模型.利用KVO用户可以注册一个对象为另一个对象的观察者,并在被观察对象的属性发生变化时能收到通知. 1 使用KVO 利用键值观察(Key Value…

11gR2中的asm后台进程 參考原文: ASM Background Processes in 11.2 (Doc ID 1641678.1) 适用于: Oracle Database - Enterprise Edition - Version 11.2.0.2 to 11.2.0.4 [Release 11.2] Information in this document applies to any platform. 1 ASMB - ASM Background Process  与a…

前言 在第六章<路由表>中,客户端进行会话时,首先要获取对方的Session实例.获取Session实例的方法,是先查找本地路由表,若找不到,则通过路由表中的缓存数据,由定位器获取. 路由表中的缓存,如下: public RoutingTableImpl() { super("Routing table"); serversCache = CacheFactory.createCache(S2S_CACHE_NAME); componentsCache = CacheFac…

MySQL Group Replication(MGR)框架让MySQL具备了自动主从切换和故障恢复能力,举single primary(单主)模式为例,primary作为主节点对外提供读写服务,是唯一的可写节点,其他节点均为secondary节点,可提供读服务.在传统的master-slave主从复制模式下,如果master发生了crash,MySQL DBA需要手动将slave升级为新master(比如关闭只读开关等),旧的master重启后需执行change master to进行复制关系…