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…

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…

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…

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…

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…

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…

mit 分布式论文集 https://github.com/feixiao/Distributed-Systems wiki上描述的几种都明白了就出师了 raft 和 zab 是类似的,都是1.先选举,2.然后再对客户端的消息进行投票.  其实是 simple paxos 的一种变化. 和 原生paxos 的区别在于: 选举的阶段其实是 prepare 的阶段. 选举允许多个主出现. 1. 读原文 paxos-simple-Copy [ https://www.microsoft.com/en-…

分布式系统和一致性问题 一致性问题(consensus problem)是分布式系统需要解决的一个核心问题.分布式系统一般是由多个地位相等的节点组成,各个节点之间的交互就好比几个人聚在一起讨论问题.让我们设想一个更具体的场景,比如三个人讨论中午去哪里吃饭,第一个人说附近刚开了一个火锅店,听说味道非常不错:但第二个人说,不好,吃火锅花的时间太久了,还是随便喝点粥算了:而第三个人说,那个粥店我昨天刚去过,太难喝了,还不如去吃麦当劳.结果,三个人僵持不下,始终达不成一致. 有人说,这还不好解决,投票呗…

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…