交替方向乘子法(ADMM) 参考1 参考2 经典的ADMM算法适用于求解如下2-block的凸优化问题( 是最优值,令 表示一组最优解): Block指我们可以将决策域分块,分成两组变量, 这里面 都是凸的.分成2-block是因为3-block及以上的问题性质会差一点,分析起来不太好说清楚(虽然实际当中基本上几个block都可以用,一般都会收敛...). 那么我们这里就可以写出这个凸优化问题的增广拉格朗日函数(augmented Lagrangian function): 注意到这个增广的意思

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

为了解决分布式一致性问题,产生了不少经典的分布式一致性算法,本文将介绍其中的2PC和3PC.2PC即Two-Phase Commit,译为二阶段提交协议.3PC即Three-Phase Commit,译为三阶段提交协议. 分布式系统和分布式一致性问题 分布式系统,即运行在多台不同的网络计算机上的软硬件系统,并且仅通过消息传递来进行通信和协调. 分布式一致性问题,即相互独立的节点之间如何就一项决议达成一致的问题. 2PC 2PC,二阶段提交协议,即将事务的提交过程分为两个阶段来进行处理:准备阶段

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.

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

系列目录 分布式共识算法 (一) 背景 分布式共识算法 (二) Paxos算法 分布式共识算法 (三) Raft算法 分布式共识算法 (四) BTF算法 一.引子 前面介绍的算法,无论是 Paxos 还是 Raft 都只能解决非拜占庭将军容错的一致性问题(CFT,Crash Fault Tolerance),不能够应对“故意的发送错误信息”问题. 本节我们分析一下,BFT(Byzantine Fault Tolerance)伪造信息的拜占庭错误.常见的有工作量证明(PoW).权益证明(PoS).

系列目录 分布式共识算法 (一) 背景 分布式共识算法 (二) Paxos算法 分布式共识算法 (三) Raft算法 分布式共识算法 (四) BTF算法 一.背景 1.1 命名 Paxos,最早是Leslie Lamport 用Paxos岛的故事模型进行描述,而得以命名.这位大神原来是学数学的,最终变成了计算机科学家,在2013年获得图灵奖...附上美照: 1.2 Paxos问题 Paxos问题是指分布式的系统中存在故障(crash fault),但不存在恶意(corrupt)节点的场景(即可能

系列目录 分布式共识算法 (一) 背景 分布式共识算法 (二) Paxos算法 分布式共识算法 (三) Raft算法 分布式共识算法 (四) BTF算法 一.引子 1.1 介绍 Raft 是一种为了管理复制日志的一致性算法.它提供了和 Paxos 算法相同的功能和性能,但Raft更加容易理解和实践,在工程领域的重要性毋庸置疑.注:本文是在研读Raft算法论文后写出,因原版论文太长,故提炼了一下重点,方便大家快速掌握. 区别于一般一致性算法,Raft算法的特性如下: 强Leader:Raft 使用

转载https://zhuanlan.zhihu.com/p/53482103 这哥们写的好,顺便转过来吧,当做学习用. 分布式快照算法: Chandy-Lamport 算法 0. 引言 Spark 的 Structured Streaming 的 Continuous Processing Mode 的容错处理使用了分布式快照(Distributed Snapshot)算法 Chandy-Lamport 算法,那么分布式快照算法可以用来解决什么问题呢? A snapshot algorithm

redis分布式映射算法 一致性Hash算法的原理和实现 为了解决分布式系统中的负载均衡的问题 背景问题 有N台服务器提供缓存服务,需要对服务器进行负载均衡,将请求平均发到每台服务器上,每台服务器负载1/N的服务 硬Hash映射: 将每台服务器结点进行编号,0到N-1,Key%N就是映射到的服务器结点编号 硬Hash映射存在的问题 当分布式系统中服务器结点个数N变化的时候,每个Key对应的服务器结点的映射关系都要被改变,这会导致大量的Key会被重定向到不同的服务器结点上从而造成大量的缓存不命中,

目录 1.redis cluster介绍 2.最老土的hash算法和弊端(大量缓存重建) 3.一致性hash算法(自动缓存迁移)+虚拟节点(自动负载均衡) 不用遍历    -->   hash算法: 缓存位置= hash(key)%n 新增/减少 节点  -->缓存位置失效-->hash环 hash环  节点少-->数据倾斜-->添加虚拟节点 4.redis cluster的hash slot算法 分布式寻址算法 hash 算法(大量缓存重建) 一致性 hash 算法(自动缓

分布式一致性算法的目的是为了解决分布式系统 一致性算法可以通过共享内存(需要锁)或者消息传递实现,本文讨论后者实现的一致性算法,不仅仅是分布式系统中,凡是多个过程需要达成某种一致的场合都可以使用. 本文讨论无论2PC.3PC和Paxos,均无法彻底解决分布式一致性问题.解决一致性问题,唯有Paxos. Paxos算法是保证在分布式系统中写操作能够顺利进行,保证系统中大多数状态是一致的,没有机会看到不一致,因此,Paxos算法的特点是一致性>可用性. vector clock向量时钟是另外一种保证

内容简介指南 Paxo算法指南 Zab算法指南 Raft算法指南 Paxo算法指南 Paxos算法的背景 [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,是目前公认的解决分布式一致性问题最有效的算法之一,其解决的问题就是在分布式系统中如何就某个值(决议)达成一致. Paxos算法的前提 Paxos算法的前提假设是不存在拜占庭将军问题,即:信道是安全的(信道可靠),发出的信号不会被篡改. Paxos算法的介绍 在Paxos算法中,有三

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

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

memcached 虽然称为 “ 分布式 ” 缓存服务器,但服务器端并没有 “ 分布式 ” 功能.每个服务器都是完全独立和隔离的服务. memcached 的分布式,则是完全由客户端程序库实现的. 这种分布式是 memcached 的最大特点. 分布式原理 这里多次使用了 “ 分布式 ” 这个词,但并未做详细解释. 现在开始简单地介绍一下其原理,各个客户端的实现基本相同. 下面假设 memcached 服务器有 node1 - node3 三台, 应用程序要保存键名为“tokyo”“kanaga

memcached 分布式集群,该决定必须书面开发商自己.和redis 由分布式server决定.上 memcached 有两个选项用于分布式.第一个是:模运算 另一种是:一致性hash 分布式算法.以下我就这两种算法简介一下. 一.取模算法: 取模算法是不靠谱的算法,当有n 台server,突然一台server突然down 掉了.memcached 的命中率仅仅有1/n-1.结果是怎么来的,自己想想吧.比方有8台memchached server,0,1,2,3.4,5.6,7,8  这8个数

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

Zookeeper使用了一种称为Zab(Zookeeper Atomic Broadcast)的协议作为其一致性复制的核心,据其作者说这是一种新发算法,其特点是充分考虑了Yahoo的具体情况:高吞吐量.低延迟.健壮.简单,但不过分要求其扩展性.下面将展示一些该协议的核心内容: 另,本文仅讨论Zookeeper使用的一致性协议而非讨论其源码实现 Zookeeper的实现是有Client.Server构成,Server端提供了一个一致性复制.存储服务,Client端会提供一些具体的语义,比如分布式锁

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