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

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

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

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

理解分布式一致性与Raft算法 永远绕不开的CAP定理 出于可用性及负载方面考虑,一个分布式系统中数据必然不会只存在于一台机器,一致性简单地说就是分布式系统中的各个部分保持数据一致 但让数据保持一致往往并不像看上去那么简单,假设我们有两台机器A与B,这时A更新了数据,A需要将更新的指令同步到B,如果A到B网络传输到B数据落地的总时间为500ms,那么这个500ms就是可能造成数据不一致的时间窗口,假如两台机器分属不同机房,甚至分属不同国家的机房,其时间窗口会更大,具体会造成什么影响呢? 举个栗子

理解分布式一致性:拜占庭容错与PBFT 拜占庭问题 拜占庭容错BFT PBFT(Practical Byzantine Fault Tolerance) why 3f+1 ? PBFT 的优点 PBFT 的缺点 之前的几篇文章我们讲了分布式协议里面的Paxos协议和Raft协议.这两个协议主要适用于可信节点的情况,所谓可信节点就是节点只会出现因为系统或者网络问题的宕机情况,不会有恶意节点. 那么如果有恶意节点的情况下,我们怎么去达成共识呢?一个很简单的办法就是少数服从多数,下面我们看一下拜占庭是

理解分布式一致性:Paxos协议之Generalized Paxos & Byzantine Paxos Generalized Paxos Byzantine Paxos Byzantine Multi-Paxos Fast Byzantine Multi-Paxos 在前面一篇文章我们讲到了理解分布式一致性:Paxos协议之Cheap Paxos & Fast Paxos,本篇文章我会讲解Paxos协议的另外两个变种:Generalized Paxos和Byzantine Paxos.

理解分布式一致性:Paxos协议之Cheap Paxos & Fast Paxos Cheap Paxos Message flow: Cheap Multi-Paxos Fast Paxos Message flow: Fast Paxos, non-conflicting Message flow: Fast Paxos, conflicting proposals Message flow: Fast Paxos with uncoordinated recovery, collapsed

理解分布式一致性:Paxos协议之Multi-Paxos Multi-Paxos without failures Multi-Paxos when phase 1 can be skipped Multi-Paxos when roles are collapsed Multi-Paxos when roles are collapsed and the leader is steady 在前面一篇文章我们讲到了理解分布式一致性:Paxos协议之Basic Paxos,本篇文章我会讲解更加通用

理解分布式一致性:Paxos协议之Basic Paxos 角色 Proposal Number & Agreed Value Basic Paxos Basic Paxos without failures Basic Paxos when an Acceptor fails Basic Paxos when an Proposer fails Basic Paxos when multiple Proposers conflict 在理解分布式一致性:Raft协议中,我们详细分析了什么是分布式

Paxos算法是莱斯利·兰伯特(Leslie Lamport)1990年提出的一种基于消息传递的一致性算法.Paxos算法解决的问题是一个分布式系统如何就某个值(决议)达成一致.在工程实践意义上来说,就是可以通过Paxos实现多副本一致性,分布式锁,名字管理,序列号分配等.比如,在一个分布式数据库系统中,如果各节点的初始状态一致,每个节点执行相同的操作序列,那么他们最后能得到一个一致的状态.为保证每个节点执行相同的命令序列,需要在每一条指令上执行一个“一致性算法”以保证每个节点看到的指令一致.本

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

从分布式系统的CAP理论出发,关注分布式一致性,以及区块链的共识问题及解决. 区块链首先是一个大规模分布式系统,共识问题本质就是分布式系统的一致性问题,但是又有很大的不同.工程开发中,认为系统中存在故障(fault),但不存在恶意(corrupt)节点,而区块链,特别是公开链是落地到物理世界中,涉及到人性和利益关系,不可避免的存在信任以及恶意攻击问题. 分布式一致性处理的是节点失效情况(即可能消息丢失或重复,但无错误消息)的共识达成(Consensus)问题,主要是Paxos算法及衍生的Raft

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

一.什么是paxos算法 Paxos 算法是分布式一致性算法用来解决一个分布式系统如何就某个值(决议)达成一致的问题. 人们在理解paxos算法是会遇到一些困境,那么接下来,我们带着以下几个问题来学习paxos算法: 1.paxos到底在解决什么问题? 2.paxos到底如何在分布式存储系统中应用? 3.paxos的核心思想是什么? 二.paxos解决了什么问题 分布式的一致性问题其实主要是指分布式系统中的数据一致性问题.所以,为了保证分布式系统的一致性,就要保证分布式系统中的数据是一致的. 在

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

一致性算法Raft详解 背景 熟悉或了解分布性系统的开发者都知道一致性算法的重要性,Paxos一致性算法从90年提出到现在已经有二十几年了,而Paxos流程太过于繁杂实现起来也比较复杂,可能也是以为过于复杂 现在我听说过比较出名使用到Paxos的也就只是Chubby.libpaxos,搜了下发现Keyspace.BerkeleyDB数据库中也使用了该算法作为数据的一致性同步,虽然现在很广泛使用的Zookeeper也是基于Paxos算法来实现,但是Zookeeper使用的ZAB(Zookeeper

从年后拿到这本书开始阅读,到准备系统分析师考试之前,终于读完了一遍,对Zookeeper有了一个全面的认识,整本书从理论到应用再到细节的阐述,内容安排从逻辑性和实用性上都是很优秀的,对全面认识Zookeeper很有帮助,建议大家阅读.本人看书秉承先把书看薄,再把书讲厚的原理,一般喜欢在看的过程中用笔在纸上勾勾画画,加点注释增强理解,看完后会从整体知识结构上整理出我的理解,不求详细,但求关键知识点的串联,最后通过整理的知识点想象自己给别人讲解一遍,对照书中目录,看是否也能像作者面面俱到,调理清晰,

搞懂分布式技术2:分布式一致性协议与Paxos,Raft算法 2PC 由于BASE理论需要在一致性和可用性方面做出权衡,因此涌现了很多关于一致性的算法和协议.其中比较著名的有二阶提交协议(2 Phase Commitment Protocol),三阶提交协议(3 Phase Commitment Protocol)和Paxos算法. 本文要介绍的2PC协议,分为两个阶段提交一个事务.并通过协调者和各个参与者的配合,实现分布式一致性. 两个阶段事务提交协议,由协调者和参与者共同完成. 角色 XA概