Raft论文的一些问题】的更多相关文章

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…
raft 论文,摘自  http://www.infoq.com/cn/articles/raft-paper raft动画:https://raft.github.io/ raft说明动画:…
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…
抛些问题出来,真正解释了这些问题才算理解了论文.:) 1. 什么是复制状态机 2. Raft vs Paxos 3. Raft的设计目标understandability,为达到设计目标在做设计时如何权衡 4. 有稳定leader时的行为:     a) 如何确保不同副本之间的数据一致:     b) 一条日志何时可以在状态机上执行: 5. 如何选举?     在Leader切换时必须避免的: a) 双主(split brain) b) 长时间无主(选主是否可收敛) c) 丢失已确认日志 d)…
先附上论文链接  https://pdos.csail.mit.edu/6.824/papers/raft-extended.pdf 最近在自学MIT的6.824分布式课程,找到两个比较好的github:MIT课程<Distributed Systems >学习和翻译 和 https://github.com/chaozh/MIT-6.824-2017 6.824的Lab 2 就是实现Raft算法.Raft是一种分布式一致性算法,提供了和paxos相同的功能和性能,但比paxos要容易理解很多…
介绍 Raft是一种为了管理复制日志的一致性算法.为了提升可理解性,Raft 将一致性算法分解成了几个关键模块,例如领导人选举.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的数量.同时,raft还提供了集群变更的应对方法. Raft独有特性: 强领导者:日志条目只从领导者发送给其他的服务器 领导选举:Raft 算法使用一个随机计时器来选举领导者 关系调整:Raft 使用一种共同一致的方法来处理集群成员变换的问题 Raft一致性算法 Raft 基础 一个 Raft 集群包含…
介绍 Raft是一种为了管理复制日志的一致性算法.为了提升可理解性,Raft 将一致性算法分解成了几个关键模块,例如领导人选举.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的数量.同时,raft还提供了集群变更的应对方法. Raft独有特性: 强领导者:日志条目只从领导者发送给其他的服务器 领导选举:Raft 算法使用一个随机计时器来选举领导者 关系调整:Raft 使用一种共同一致的方法来处理集群成员变换的问题 Raft一致性算法 Raft 基础 一个 Raft 集群包含…
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…
一致性问题可以算是分布式领域的一个圣殿级问题了,关于它的研究可以回溯到几十年前. 拜占庭将军问题 Leslie Lamport 在三十多年前发表的论文<拜占庭将军问题>(参考[1]). 拜占庭位于如今的土耳其的伊斯坦布尔,是东罗马帝国的首都.由于当时拜占庭罗马帝国国土辽阔,为了防御目的,因此每个军队都分隔很远,将军与将军之间只能靠信差传消息.在战争的时候,拜占庭军队内所有将军必需达成 一致的共识,决定是否有赢的机会才去攻打敌人的阵营.但是,在军队内有可能存有叛徒和敌军的间谍,左右将军们的决定又…
阿里技术大讲堂OceanBase专场中曾有专门一场讲座介绍OB自己实现的分布式选举算法:<分布式选举-破解数据库高可用性难题> 这里简单列一下这个选举算法和raft论文中提到的选举算法的区别. 如下都是以OB的立场说的: 1)OB使用的选举算法,选举开始点靠timer对齐,保证网络中的参与者都是“同时”发起选举的:而Raft是一个非同步发起的选举,往往是先开始选举的candidate赢得选举: 2)OB选举算法有一个预投票阶段,可以保证根据特定业务逻辑选主:Raft无法实现特定选主: 3)OB…
摘自:http://www.infoq.com/cn/articles/how-to-build-a-distributed-database?utm_campaign=rightbar_v2&utm_source=infoq&utm_medium=articles_link&utm_content=link_text 为什么我们要创建另外一个数据库? 在前面三十年基本上是关系数据库的时代,那个时代创建了很多伟大的公司,比如说 IBM.Oracle.微软也有自己的数据库,早期还有一…
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…
1.投票部分 一个candidate向所有其他的server发送RequesetVote RPC(具体格式见论文),每次从RPC的reply中累加voteCount,如果超过一半,这个candidate变成leader,把这个消息放到channel中,反之选举失败,变成follower对应go 代码为: if ok { //获取投票结果 if reply.VOTEGRANTED { rf.mu.Lock() rf.voteCount = rf.voteCount + 1 // println("…
早在2013年11月份,在raft论文还只能在网上下载到草稿版时,我曾经写过一篇blog对其进行简要分析.4年过去了,各种raft协议的讲解铺天盖地,raft也确实得到了广泛的应用.其中最知名的应用莫过于etcd.etcd将raft协议本身实现为一个library,位于https://github.com/coreos/etcd/tree/master/raft,然后本身作为一个应用使用它. 本文不讲解raft协议核心内容,而是站在一个etcd raft library使用者的角度,讲解要用上这…
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…
在一文搞懂raft算法一文中,从raft论文出发,详细介绍了raft的工作流程以及对特殊情况的处理.但算法.协议这种偏抽象的东西,仅仅看论文还是比较难以掌握的,需要看看在工业界的具体实现.本文关注MongoDB是如何在复制集中使用raft协议的,对raft协议做了哪些扩展. 阅读本文,需要对MongoDB复制集replication有一定认识,特别是replicat set protocol version. 在带着问题学习分布式系统之中心化复制集一文中,介绍了中心化副本控制协议.在raft(m…
  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…
在朴素Paxos算法中, 各个节点经过 Prepare 和 Accept 阶段, 会达成一个值, 这个值一旦达成, 就不能被修改, 如下例子: 图示1 上面的操作几乎没有任何实用价值, 于是演变成下面这种操作, 多个"实例(Instance)", 每个Instance负责一轮Paxos投票, 这样可以有序确定多个值, 形成日志; 图2 将日志输入到状态机, 就形成了一套KV系统, 如果有全局统一的时钟 可以在日志里面带上时间戳, KV里面也带上时间戳, 这样可以实现数据快照读(snap…
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…
前言 本文旨在讲述如何使用 Java 语言实现基于 Raft 算法的,分布式的,KV 结构的存储项目.该项目的背景是为了深入理解 Raft 算法,从而深刻理解分布式环境下数据强一致性该如何实现:该项目的目标是:在复杂的分布式环境中,多个存储节点能够保证数据强一致性. 项目地址:https://github.com/stateIs0/lu-raft-kv 欢迎 star :) 什么是 Java 版 Raft 分布式 KV 存储 Raft 算法大部分人都已经了解,也有很多实现,从 GitHub 上来…
编者按:这是看过的Raft算法博客中比较通俗的一篇了,讲解问题的角度比较新奇,图文并茂,值得一看.原文链接:Raft 为什么是更易理解的分布式一致性算法 一致性问题可以算是分布式领域的一个圣殿级问题了,关于它的研究可以回溯到几十年前. 拜占庭将军问题 Leslie Lamport 在三十多年前发表的论文<拜占庭将军问题>(参考[1]). 拜占庭位于如今的土耳其的伊斯坦布尔,是东罗马帝国的首都.由于当时拜占庭罗马帝国国土辽阔,为了防御目的,因此每个军队都分隔很远,将军与将军之间只能靠信差传消息.…
一致性问题可以算是分布式领域的一个圣殿级问题了,关于它的研究可以回溯到几十年前. 拜占庭将军问题 Leslie Lamport 在三十多年前发表的论文<拜占庭将军问题>(参考[1]). 拜占庭位于如今的土耳其的伊斯坦布尔,是东罗马帝国的首都.由于当时拜占庭罗马帝国国土辽阔,为了防御目的,因此每个军队都分隔很远,将军与将军之间只能靠信差传消息.在战争的时候,拜占庭军队内所有将军必需达成 一致的共识,决定是否有赢的机会才去攻打敌人的阵营.但是,在军队内有可能存有叛徒和敌军的间谍,左右将军们的决定又…
前言 我们之前讲述了 Paxos 一致性算法,虽然楼主尝试用最简单的算法来阐述,但仍然还是有点绕.楼主最初怀疑自己太笨,后来才直到,该算法的晦涩难懂不是只有我一个人这么认为,而是国际公认! 所以 Paxos 算法在 1990 就发表出来,但却得不到运用.真正的名声大噪还是在兰伯特使用 "更简单" 的方式重写了一篇论文才开始. 这些和今天说的 Raft 有什么关系呢? 答:Raft 也是一个一致性算法,和 Paxos 目标相同.但他还有另一个名字:易于理解的一致性算法. 也就是说,他的目…
由浅入深理解Raft协议 2017-10-16 12:12操作系统/设计 0 - Raft协议和Paxos的因缘 读过Raft论文<In Search of an Understandable Consensus Algorithm>的同学都知道,Raft是因为Paxos而产生的.Paxos协议是出了名的难懂,而且不够详细,紧紧依据Paxos这篇论文开发出可用的系统是非常困难的.Raft的作者也说是被Paxos苦虐了无数个回合后,才设计出了Raft协议.作者的目标是设计一个足够详细并且简单易懂…
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…
摘取自:  http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIyMTQ1NDE0MQ==&mid=2247483979&idx=1&sn=12864382e233fe9b900ab14349404032&chksm=e83dc819df4a410f5959b6922025d317d6c497b7110c4c5d8720fb2b0a70246ce651f9a19e91&mpshare=1&scene=1&srcid=0125HVXp…
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…
一致性问题可以算是分布式领域的一个圣殿级问题了,关于它的研究可以回溯到几十年前. 拜占庭将军问题 Leslie Lamport 在三十多年前发表的论文<拜占庭将军问题>(参考[1]). 拜占庭位于如今的土耳其的伊斯坦布尔,是东罗马帝国的首都.由于当时拜占庭罗马帝国国土辽阔,为了防御目的,因此每个军队都分隔很远,将军与将军之间只能靠信差传消息.在战争的时候,拜占庭军队内所有将军必需达成 一致的共识,决定是否有赢的机会才去攻打敌人的阵营.但是,在军队内有可能存有叛徒和敌军的间谍,左右将军们的决定又…
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