作者:吴香伟 发表于 2014/10/8 版权声明:可以任意转载,转载时务必以超链接形式标明文章原始出处和作者信息以及版权声明 Recovery阶段 在Leader选举成功后,Leader和Peon都进入Recovery阶段.该阶段的目的是为了保证新Quorum的所有成员状态一致,这些状态包括:最后一个批准(Committed)的提案,最后一个没批准的提案,最后一个接受(Acceppted)的提案.每个节点的这些状态都持久化到磁盘.对旧Quorum的所有成员来说,最后一个通过的提案应该都是相同的

一.前言 前面学习了Zookeeper服务端的相关细节,其中对于集群启动而言,很重要的一部分就是Leader选举,接着就开始深入学习Leader选举. 二.Leader选举 2.1 Leader选举概述 Leader选举是保证分布式数据一致性的关键所在.当Zookeeper集群中的一台服务器出现以下两种情况之一时,需要进入Leader选举. (1) 服务器初始化启动. (2) 服务器运行期间无法和Leader保持连接. 下面就两种情况进行分析讲解. 1. 服务器启动时期的Leader选举 若进行

ZooKeeper是近期比较热门的一个类Paxos实现.也是一个逐渐得到广泛应用的开源的分布式锁服务实现.被认为是Chubby的开源版,虽然具体实现有很多差异.ZooKeeper概要的介绍可以看官方文档:http://hadoop.apache.org/zookeeper 这里我们重点来看下它的内部实现. ZooKeeper集群中的每个server都要知道其他成员,通过在配置文件zoo.cfg中作如下配置实现: tickTime=2000 dataDir=/var/zookeeper/ clie

Leader选举 Ceph中的leader选举是一个Paxos Lease过程,与BasicPaxos的目的不同.后者用于解决数据一致性问题,而Paxos Lease是为了选举出一个leader承担monmap的同步任务,并负责在该leader离线之后选出新的leader.Ceph集群中只会有一个monitor作为leader,是当前所有monitor中rank值最小的那个.选举过程会产生leader和quorum成员,即所有支持leader当选的monitor.Quorum是Monitor中的

目录 文章目录 目录 Ceph 简介 Ceph 的架构:分布式服务进程 Ceph Monitor(MON) Ceph Object Storage Device Daemon(OSD) Ceph Metadata Server(MDS)[可选] Ceph 的架构:核心组件 Ceph RADOS(Reliable, Autonomic, Distributed Object Store) LIBRADOS Ceph Reliable Block Storage(RBD) Ceph RADOS Ga

前言 可以自行去学习一下Zookeeper中的系统模型,节点特性,权限认证以及事件通知Watcher机制相关知识,本篇主要学习Zookeeper一致性算法和满足分布式协调的Zab协议 Paxos算法 Paxos算法是莱斯利*兰伯特在1990年提出的一种基于消息传递并且具有高度容错特性的一致性算法,是目前公认的解决分布式问题上最有效的算法之一 拜占庭问题 1982年 ,Lamport与另两人共同发表了论文提出了一种计算机容错理论,为了描述这个理论中的问题,假设了一个问题相关的故事场景,如下: 拜占

Paxos算法在分布式领域具有非常重要的地位.但是Paxos算法有两个比较明显的缺点:1.难以理解 2.工程实现更难. 网上有很多讲解Paxos算法的文章,但是质量参差不齐.看了很多关于Paxos的资料后发现,学习Paxos最好的资料是论文<Paxos Made Simple>,其次是中.英文版维基百科对Paxos的介绍.本文试图带大家一步步揭开Paxos神秘的面纱. Paxos是什么 Paxos算法是基于消息传递且具有高度容错特性的一致性算法,是目前公认的解决分布式一致性问题最有效的算法之一

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提出的原始Paxos并不完全一样,这个以后再慢慢分析.本博文的目的是,如何让一个小白在半

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

分布式数据库中的Paxos 算法 http://baike.baidu.com/link?url=ChmfvtXRZQl7X1VmRU6ypsmZ4b4MbQX1pelw_VenRLnFpq7rMvYfDDmg3Rg1Aw6YyobKozdN599x2sCiJNNHV_ 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的一致性算法.这个算法被认为是类似算法中最有效的. 中文名 Paxo

1. 概述 Paxos算法被用来实现一个容错的分布式系统,一直以来以晦涩难懂著称.这可能是因为该算法最开始使用希腊文表述的.事实上,它是所有分布式算法中最简单易懂的.Paxos算法的本质其实就是一个共识算法(我不太同意国内把consensus algorithm翻译成一致性算法,因为一致性的标准英文应该是consistency,这里面的consensus其实就是表述要达成一个共识的意思)——也称为会议算法(synod algorithm).     Paxos共识算法是由一些必须要被满足的基本条

1 Paxos算法 1.1 基本定义 算法中的参与者主要分为三个角色,同时每个参与者又可兼领多个角色: ⑴proposer 提出提案,提案信息包括提案编号和提议的value; ⑵acceptor 收到提案后可以接受(accept)提案; ⑶learner 只能"学习"被批准的提案; 算法保重一致性的基本语义: ⑴决议(value)只有在被proposers提出后才能被批准(未经批准的决议称为"提案(proposal)"); ⑵在一次Paxos算法的执行实例中,只批准

Paxos分析 最近研究paxos算法,看了许多相关的文章,概念还是很模糊,觉得还是没有掌握paxos算法的精髓,所以花了3天时间分析了libpaxos3的所有代码,此代码可以从https://bitbucket.org/sciascid/libpaxos 下载.对paxos算法有初步了解之后,再看此文的效果会更好:如果你也想分析libpaxos3的话,此文应该会对你有不小帮助:关于paxos的历史这里不多做介绍,关于描述paxos算法写的最好的一篇文章应该就是维基百科了,地址戳这里:http:

paxos算法 http://blog.csdn.net/dellme99/article/details/14162159

地理围栏算法解析 http://www.cnblogs.com/LBSer/p/4471742.html 地理围栏(Geo-fencing)是LBS的一种应用,就是用一个虚拟的栅栏围出一个虚拟地理边界,当手机进入.离开某个特定地理区域,或在该区域内活动时,手机可以接收自动通知和警告.如下图所示,假设地图上有三个商场,当用户进入某个商场的时候,手机自动收到相应商场发送的优惠券push消息.地理围栏应用非常广泛,当今移动互联网主要app如美团.大众点评.手淘等都可看到其应用身影. 图1 地理围栏示意

请先参考前文:Paxos算法1 1.编号处理 根据P2c ,proposer在提案前会先咨询acceptor查看其批准的最大的编号和value,再决定提交哪个value.之前我们一直强调更高编号的proposal,而没有说明低编号的proposal该怎么处理. |--------低编号(L<N)--------|--------当前编号(N)--------|--------高编号(H>N)--------| P2c 的正确性是由当前编号N而产生了一些更高编号H来保证的,更低编号L在之前某个时

原文: http://dockone.io/article/640 [编者的话]本文是Quora上关于Paxos算法的回答,两位答者分别从不同的角度描述Paxos算法.Vineet Gupta的回答细致入微,更偏向理论.Russell Cohen用具体的例子讲解Paxos算法,相辅相成. Vineet Gupta的回答 有很多关于一致性(consensus)问题的解决方案,而这些解决方案中,我认为Paxos相对来说很好理解. 『达成一致性』最简单的例子就是结婚誓词: “你愿意.......”(男

http://blog.csdn.net/anderscloud/article/details/7175209 在分布式系统设计领域,Paxos可谓是最重要一致性的算法.Google的大牛们称   All working protocols for asynchronous consensus we have so far encountered have Paxos at their core. 可见此算法的地位.网络上讨论此算法的文章多如牛毛,但大多数让人看了之后仍然是一头雾水,就连维基百

一步一步理解Paxos算法 背景 Paxos 算法是Lamport于1990年提出的一种基于消息传递的一致性算法.由于算法难以理解起初并没有引起人们的重视,使Lamport在八年后重新发表到 TOCS上.即便如此paxos算法还是没有得到重视,2001年Lamport用可读性比较强的叙述性语言给出算法描述.可见Lamport对 paxos算法情有独钟.近几年paxos算法的普遍使用也证明它在分布式一致性算法中的重要地位.06年google的三篇论文初现“云”的端倪,其中的chubby锁服务使用p

朴素串匹配算法说明 串匹配算法最常用的情形是从一篇文档中查找指定文本.需要查找的文本叫做模式串,需要从中查找模式串的串暂且叫做查找串吧. 为了更好理解KMP算法,我们先这样看待一下朴素匹配算法吧.朴素串匹配算法是这样的,当模式串的某一位置失配时将失配位置的上一位置与查找串的该位置对齐再从头开始比较模式串的每一个位置.如下图所示.