PAXOS学习记录 前提: 信息准确无篡改,通信环境可信 目的: 解决多结点间一致性问题(集群中一个修改或者申请成为主结点的提议) 主要角色: Proposer :提出议案(同时存在一个或者多个,他们各自发出提案) Acceptor: 收到议案后选择是否接受 Learner: 酱油 提案: Value{编号,决议} 过程描述: A 准备 Proposer首先选择一个提议序号n给其他的Acceptor结点发出prepare消息.Acceptor收到prepare消息后,如果提议的序号大于他已经回复…

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)…

转载地址:http://www.lxway.com/4618606.htm 维基的简介:Paxos算法是莱斯利·兰伯特(Leslie Lamport,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且具有高度容错特性的一致性算法. Paxos算法目前在Google的Chubby.MegaStore. Spanner等系统中得到了应用,Hadoop中的ZooKeeper也使用了Paxos算法,在上面的各个系统中,使用的算法与Lamport提出的 原…

第三次报告: 理解Paxos协议 一. Paxos协议背景 什么是Paxos协议? 一般地,从客户端和服务器的角度,任何一个分布式系统都可以理解成由一个服务器集合和一个客户端集合组成,一个或多个客户端向一个或多个服务器发送命令,服务器接收到命令后,执行相应操作以提供服务.可以将每个服务器建模成一个决定状态机(DSM:对任意输入只有唯一状态转移路径的状态机).它具有自身的状态,在接收到客户端的命令后,作出相应的响应,进而状态发生转移. 现在考虑一个简单的存储数据A的服务.最简单的情况下,该服务对应…

一致性算法—Paxos.Raft.ZAB 2019年04月21日 20:35:09 bulingma 阅读数 64更多 分类专栏: 分布式概念   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/bulingma/article/details/89438851 写在前面 1.分布式系统对fault tolerence的一般解决方案是state machine replication(状态…

分布式理论系列(二)一致性算法:2PC 到 3PC 到 Paxos 到 Raft 到 Zab 本文介绍一致性算法: 2PC 到 3PC 到 Paxos 到 Raft 到 Zab 两类一致性算法(操作原子性与副本一致性) 2PC 3PC 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 Raft Zab 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…

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…

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…

这可能是我看过的写的最详细的关于redis 选举的文章了, 原文链接 Raft协议是用来解决分布式系统一致性问题的协议,在很长一段时间,Paxos被认为是解决分布式系统一致性的代名词.但是Paxos难于理解,更难以实现,诸如Google大牛们开发的分布式锁系统Chubby都遭遇了很多坑.Raft协议设计的初衷就是容易实现,保证对于普遍的人群都可以十分舒适容易的去理解.另外,它必须能够让人形成直观的认识,这样系统的构建者才能够在现实中进行必然的扩展. 本文从Redis Sentinel集群选择Le…

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…

好东西~~ 英文动画演示Raft 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. 在了解Raft之前,我们先了解Consensus一致性这个概念,它是指多个服务器在状态达成一致,但是在一个分布式系统中,因为各种意外可能,有的服务器可能会崩溃或变得不可靠,它就不能和其他服务…

<In search of an Understandable Consensus Algorithm (Extended Version)>   Raft是一种用于管理日志复制的一致性算法.它能和Paxos产生同样的结果,有着和Paxos同样的性能,但是结构却不同于Paxos:Raft比Paxos更易于理解,并且能够为实际的系统构建提供更好的基础.为了增强可理解性,Raft将一致性涉及的例如leader 选举, 日志复制及安全性等关键元素进行了分离,并且提供了更强的一致性以减少必须考虑的状态…

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. 在了解Raft之前,我们先了解Consensus一致性这个概念,它是指多个服务器在状态达成一致,但是在一个分布式系统中,因为各种意 外可能,有的服务器可能会崩溃或变得不可靠,它就不能和其他服务器达成一致状态.这样就需要一种C…

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…

最近在做MIT6.824的几个实验,真心觉得每一个做分布式相关开发的程序员都应该去刷一遍(裂墙推荐),肯定能够提高自己的技术认知水平,同时也非常感谢MIT能够把这么好的资源分享出来. 其中第二个实验,就是要基于raft算法,实现一个分布式一致性系统.但今天先不说raft算法,而是先讨论下什么是分布式一致性问题,以及为什么它会难!!下一章再说raft是如何设计从而解决了分布式共识这一难题. 什么是分布式一致性问题 首先,什么是分布式系统一致性问题?分布式系统这个词应该不用多解释,简单地说就是由多个…

英文原文:https://web.stanford.edu/~ouster/cgi-bin/papers/raft-atc14 In Search of an Understandable Consensus Algorithm 可理解的一致性算法研究 Abstract Raft is a consensus algorithm for managing a replicated log. It produces a result equivalent to (multi-)Paxos, and…

一. Raft简介 1.1 Raft简介 Raft 是一种为了管理日志复制的分布式一致性算法.Raft 出现之前,Paxos 一直是分布式一致性算法的标准.Paxos 难以理解,更难以实现.Raft 的设计目标是简化 Paxos,使得算法既容易理解,也容易实现. Paxos 和 Raft 都是分布式一致性算法,这个过程如同投票选举领袖(Leader),参选者(Candidate)需要说服大多数投票者(Follower)投票给他,一旦选举出领袖,就由领袖发号施令.Paxos 和 Raft 的区别在…

谈谈raft fig8 -- 迷惑的提交条件和选举条件 前言 这篇文章的思路其实在两个月前就已经成型了,但由于实习太累了,一直没来得及写出来.大概一个月前在群里和群友争论fig8的一些问题时,发现很多群友对fig 8是充满了迷惑的.我个人在做lab的时候也对fig 8的问题感到非常头疼,真正大概理解这个问题的来龙去脉(大概?)的时间大概是两个月前复习raft的时候,而此时距离我做完lab已经足足一年有余了......这个问题难于理解,其实raft的作者要至少背一部分锅的--2014年的论文里,对…

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. 在了解Raft之前,我们先了解Consensus一致性这个概念,它是指多个服务器在状态达成一致,但是在一个分布式系统中,因为各种意外可能,有的服务器可能会崩溃或变得不可靠,它就不能和其他服务器达成一致状态.这样就需要一种Co…

paxos算法的重要性众所周知,它给如今的分布式一致性提供了迄今为止最好的解决方案.无论是Lamport自己的论文描述,还是网上的诸多资料,对paxos的描述都是及其简洁的,给人的感觉是paxos看似很简单,但是细深究起来又不是那么的具象,因为单纯的文字描述还是略显抽象,因此,我会先分别从文字概念描述和伪代码的方式分别阐述paxos算法的概念思想,对比着看,可以加深对paxos的理解,后期我会结合PhxPaxos代码来进一步探讨paxos工程化过程中一些实践问题. 首先来看paxos算法的文字版…

一.概述 大数据体系概述 1.1.什么是zookeeper 是Google的Chubby一个开源的实现,是Hadoop的分布式协调服务 它包含一个简单的原语集,分布式应用程序可以基于他实现同步服务,配置维护和命名服务等. 是保证分布式数据一致性的一种手段 Zookeeper默认采用FastLeaderElection算法,然而FastLeaderElection对于Zookeeper来讲只是相当于paxos中的leader选举.   下面我们用最简单的方式加以描述并建立起Paxos和ZKServ…

前言 学习paxos协议,最困惑我的两点是: 1. 朴素paxos是怎么样的?这部分主要是原理: 2. paxos协议是怎么运用到分布式系统解决问题的.因为很多博客的开篇说paxos协议可以运用在很多地方,如:分布式中的一致性.NoSQL中的数据更新.然而博客中又是以论文中的三个小岛的场景去解释,作为初学者,我没有把该协议解决的问题和算法的步骤联系起来. 1.朴素paxos的提出 paxos解决的是:如何确定一个不可变变量取值问题.比如,我们三个人同时拿笔写东西,我们要用一个协议去约定我们写的东…

Abstract Raft是一种用于管理replicated log的consensus algorithm.它能和Paxos产生同样的结果,有着和Paxos同样的性能,但是结构却不同于Paxos:它让Raft比Paxos更易于理解,并且也为用它构建实际的系统提供了更好的基础.为了增强可理解性,Raft将例如leader election, log replication以及safety等共识的关键元素进行了分离,并且提供了更强的一致性用于减少必须考虑的状态.从用户调查的结果来看,Raft比Pa…

很久以来,对分布式系统都比较感兴趣,但工作中却接触不到,“虽不能至,心向往之”,于是打算自己学.分布式系统领域概念很多,错综复杂,一些理论也比较难以理解,要想学习的话还是得下一番功夫.于是在来两个月前(6月5号)写了一篇文章<带着问题学习分布式系统>, 一方面是自己对如何学习的一个思考,另一方面是监督自己.但是很遗憾,目前看起来是失败的,因为我至少一个月没有再学习分布式领域相关的知识了. 为什么失败了呢,客观原因是最近一段时间工作确实比较忙,而且每个周末都有事.主观来说,导致学习终止的导火索是…

初识服务发现及Consul框架的简单使用   1.什么是服务发现? 服务发现组件记录了(大规模)分布式系统中所有服务的信息,人们或者其它服务可以据此找到这些服务. DNS 就是一个简单的例子. 当然,复杂系统的服务发现组件要提供更多的功能,例如,服务元数据存储.健康监控.多种查询和实时更新等. 服务发现是支撑大规模 SOA 的核心服务. 2.服务发的关键特性 高可用的 服务目录 服务查找 服务注册 3.为什么要使用服务发现 假设我们写的代码会调用 WebService.Rest Api. Thr…

在上一篇文章<从架构特点到功能缺陷,重新认识分析型分布式数据库>中,我们完成了对不同"分布式数据库"的横向分析,本文Ivan将讲述拆解的第二部分,会结合NoSQL与NewSQL的差异,从纵向来谈谈OLTP场景"分布式数 据库"实现方案的关键技术要点.本文既是前文的延伸,同时也算是分布式数据库专题文章的一个总纲,其中的要点Ivan之后也会单独撰文阐述. 特别说明:本文是原创文章,首发在DBAplus社群,转载须获得作者同意. 一.NewSQL &…

MySQL主从复制包括异步模式.半同步模式.GTID模式以及多源复制模式,默认是异步模式 (如之前详细介绍的mysql主从复制).所谓异步模式指的是MySQL 主服务器上I/O thread 线程将二进制日志写入binlog文件之后就返回客户端结果,不会考虑二进制日志是否完整传输到从服务器以及是否完整存放到从服务器上的relay日志中,这种模式一旦主服务(器)宕机,数据就可能会发生丢失. 异步模式是一种基于偏移量的主从复制,实现原理是: 主库开启binlog功能并授权从库连接主库,从库通过cha…

简介 之前公司用的是Consul进行服务发现以及服务管理,自己一直以来只是用一下,但是没有具体的深入,觉得学习不可以这样,所以稍微研究了一下. 网上有很多关于Consul的介绍和对比,我这里也不献丑了,大家搜索的时候可能会经常看到这么一个表格,此表格采摘自:https://luyiisme.github.io/2017/04/22/spring-cloud-service-discovery-products/ Feature Consul zookeeper etcd euerka 服务健康检…

前面讲了 Eureka 和 Spring Cloud Config,今天介绍一个全能选手 「Consul」.它是 HashiCorp 公司推出,用于提供服务发现和服务配置的工具.用 go 语言开发,具有很好的可移植性.被 Spring Cloud 纳入其中,Eureka 停止新版本开发,更多的想让开发者使用 Consul 来作为服务注册发现使用. Consul 提供的功能包括如下几个: 服务发现 Consul 让服务注册和服务发现(通过 DNS 和 HTTP 接口)更加简单,甚至对于外部服务(例…

本课时的主题是“MySQL 高可用”,主要内容包含: 什么是高可用性 MySQL 如何提升 MTBF MySQL 如何降低 MTTR 避免单点失效 基础软硬件避免单点 MySQL 高可用架构选型 故障转移和故障恢复等内容 高可用性 高可用性,维基百科的定义是指系统无中断地执行其功能的能力,代表系统的可用性程度.是进行系统设计时的准则之一.涉及两个指标,一个指标是 MTBF,表示平均故障间隔时间,MTBF 越高说明出现故障的次数越少:另一个指标是 MTTR,表示平均恢复时间,MTTR 越小说明故障…