3.2 master选举机制 3.2.1 选举算法 1)bully算法 核心思想 假定所有的节点都具有一个可以比较的ID,通过比较这个ID来选举master 流程说明 节点向所有比自己ID大的节点发送选举信息(election),告诉他们我选你 如果收到了回复消息(alive),这说明有人比自己"资历"更老,要让他去做老大,他只能乖乖等着老大选举 等待老大成功选举的消息(victory) 如果超时之后还没有成功选举消息,那么重新发送选举信息 如果没有收到任何回复消息(alive),那么

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

Raft算法,从学习到忘记 --Raft算法阅读笔记. --Github 概述 说到分布式一致性算法,可能大多数人的第一反应是paxos算法.但是paxos算法一直以来都被认为是难以理解,难以实现.So...Stanford的Diego Ongaro和John Ousterhout提出了Raft算法,这是一个更容易理解的分布式一致性算法,在算法的论文中,不仅详细描述了算法,甚至给出了RPC接口定义和伪代码,这显然更加容易应用到工程实践中.这两个算法在一定程度上是相通的,个人觉得Raft是加了更多

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

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

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

在机器学习.深度学习中使用的优化算法除了常见的梯度下降,还有 Adadelta,Adagrad,RMSProp 等几种优化器,都是什么呢,又该怎么选择呢? 在 Sebastian Ruder 的这篇论文中给出了常用优化器的比较,今天来学习一下:https://arxiv.org/pdf/1609.04747.pdf 本文将梳理: 每个算法的梯度更新规则和缺点 为了应对这个不足而提出的下一个算法 超参数的一般设定值 几种算法的效果比较 选择哪种算法 0.梯度下降法深入理解 以下为个人总结,如有错误

列出一些比较好的学习资料, 可以经常翻一番,加深印象 0 raft官方git 1  raft算法动画演示 2    Raft 为什么是更易理解的分布式一致性算法 3  raft一致性算法 4  Raft算法国际论文全翻译 5 go-raft实现

一次 ElasticSearch 搜索优化 1. 环境 ES6.3.2,索引名称 user_v1,5个主分片,每个分片一个副本.分片基本都在11GB左右,GET _cat/shards/user 一共有3.4亿文档,主分片总共57GB. Segment信息:curl -X GET "221.228.105.140:9200/_cat/segments/user_v1?v" >> user_v1_segment user_v1索引一共有404个段: cat user_v1_s

春秋五霸说开 春秋五霸,是指东周春秋时期相继称霸主的五个诸侯,“霸”,意为霸主,即是诸侯之领袖.典型的比如齐桓公,晋文公,春秋时期诸侯国的称霸,与今天要讨论的Raft算法很像. 一.更加直观的Raft算法 Raft 适用于一个管理日志一致性的协议,相比于 Paxos 协议 Raft 更易于理解和去实现它.为了提高理解性,Raft 将一致性算法分为了几个部分,包括领导选取(leader selection).日志复制(log replication).安全(safety),并且使用了更强的一致性来

  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

手绘raft算法 互联网技术窝 2019-04-07 12:06:05 在现实的分布式系统中,不能可能保证集群中的每一台机器都是100%可用可靠的,集群中的任何机器都可能发生宕机.网络连接等问题导致集群中的某个节点不可用,这样,那个节点的数据就有可能和集群不一致,所以需要有一种机制,来保证在大多数机器都存在的情况下向外提供可靠的数据服务.这里的大多数节点指的是集群半数以上的节点. raft算法就是一种在分布式系统中解决集群中多节点之间数据一致性的算法.Golang生态圈中大名鼎鼎的etcd就是使

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

ElasticSearch性能优化主要分为4个方面的优化. 一.服务器部署 二.服务器配置 三.数据结构优化 四.运行期优化 一.服务器部署 1.增加1-2台服务器,用于负载均衡节点 elasticSearch的配置文件中有2个参数:node.master和node.data.这两个参 数搭配使用时,能够帮助提供服务器性能. 1.1> node.master: false    node.data: true 该node服务器只作为一个数据节点,只用于存储索引数据.使该node服务器功能 单一,

关于配对堆的一些小姿势: 1.配对堆是一颗多叉树. 2.包含优先队列的所有功能,可用于优化Dijkstra算法. 3.属于可并堆,因此对于集合合并维护最值的问题很实用. 4.速度快于一般的堆结构(左偏树,斜堆,随机堆……),具体时间复杂度: 合并(Merge):$O(1)$: 插入(Insert/Push):$O(1)$: 修改值(Change):$O(1) \sim O(\log n)$: 取出维护的最值(Top):$O(1)$: 弹出堆顶元素(Pop):$O(\log n)$: 我们依然拿洛

好东西~~ 英文动画演示Raft 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. 在了解Raft之前,我们先了解Consensus一致性这个概念,它是指多个服务器在状态达成一致,但是在一个分布式系统中,因为各种意外可能,有的服务器可能会崩溃或变得不可靠,它就不能和其他服务

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

目录 一. SQL优化--JOIN算法 1.1. JOIN 写法对比 2. JOIN的成本 3. JOIN算法 3.1. simple nested loop join 3.2. index nested loop join 3.3. block nested loop join 3.4. MariaDB中的Hash Join算法 3.5. batched key access join 二. MRR补充 一. SQL优化--JOIN算法 1.1. JOIN 写法对比 (root@localho

前言 最近一年使用 Elasticsearch 完成亿级别日志搜索平台「ELK」,亿级别的分布式跟踪系统.在设计这些系统的过程中,底层都是采用 Elasticsearch 来做数据的存储,并且数据量都超过亿级别,甚至达到百亿级别. 所以趁着有空,就花点时间整理一下具体怎么做 Elasticsearch 性能优化,希望能对 Elasticsearch 感兴趣的同学有所帮助. 背景 Elasticsearch 是一个基于 Lucene 的搜索服务器.它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于

Sentinel系统选举领头的方法是对Raft算法的领头选举方法的实现. 在分布式系统中一致性是很重要的.1990年Leslie Lamport提出基于消息传递的一致性算法Paxos算法,解决分布式系统中就某个值或决议达成一致的问题.Paxos算法流程繁杂实现起来也比较复杂. 2013年斯坦福的Diego Ongaro.John Ousterhout两个人以易懂为目标设计一致性算法Raft.Raft一致性算法保障在任何时候一旦处于leader服务器当掉,可以在剩余正常工作的服务器中选举出新的Le