前言 之前的两篇文章更多的是在描述Raft算法的正常流程,没有过多的去讨论异常场景. 而实际在分布式系统中,我们更多的都是在应对网络不可用.机器故障等异常场景,所以本篇来讨论一下Raft协议的安全性,即在异常场景下是否会导致数据丢失.数据不一致等情况. 选举限制 在Raft协议中,所有的日志条目都只会从Leader节点往Follower节点写入,且Leader节点上的日志只会增加,绝对不会删除或者覆盖. 这意味着Leader节点必须包含所有已经提交的日志,即能被选举为Leader的节点一定需要包

引言 Hyperledger Fabric是当前比较流行的一种联盟链系统,它隶属于Linux基金会在2015年创建的超级账本项目且是这个项目最重要的一个子项目.目前,与Hyperledger的另外几个子项目Hyperledger Iroha,Hyperledger Indy和Hyperledger Sawtooth一样,Hyperledger Fabric正处于生命周期中的活跃(active)阶段,它的架构设计正在不断地完善并持续为开发者和用户提供更强大,更便捷的区块链服务. 与主流的区块链系统

raft共识算法 分布式一致性问题 如果说,服务器只有一个节点,那么,要保证一致性,没有任何问题,因为所有读写都在一个节点上发生.那如果server端有2个.3个甚至更多节点,要怎么达成一致性呢?下面就来介绍其中一种分布式共识算法---raft算法 Raft是什么 1.历史背景 在讲Raft前,有必要提一下Paxos算法,Paxos算法是Leslie Lamport于1990年提出的基于消息传递的一致性算法.然而,由于算法难以理解,刚开始并没有得到很多人的重视.其后,作者在八年后,也就是1998

Raft consensus in swarm mode 在集群模式中的Raft共识 当Docker引擎在集群模式下运行时,manager节点实现Raft 共识算法来管理全局集群状态.Docker swarm模式使用共识算法的原因是为了确保集群中负责管理和调度任务的所有manager节点都存储相同的一致性状态.跨集群具有相同的一致状态意味着在出现故障时,任何管理器节点都可以接收任务并将服务恢复到稳定状态.例如,如果集群中负责调度任务的Leader Manager意外死亡,那么任何其他Manage

1准备工作介绍 1各个主机ip以及节点分配情况 各个主机的节点分配情况 ip地址 orderer0.example.com,peer0.org1.example.com 172.17.3.60 orderer1.example.com,peer1.org1.example.com 172.17.3.61 orderer2.example.com,peer2.org1.example.com 172.17.3.62 2.基于Raft共识的多机的fabric网络搭建 ​ 这一节是对每台阿里云主机的各

Raft共识算法 一.背景 拜占庭将军问题是分布式领域最复杂.最严格的容错模型.但在日常工作中使用的分布式系统面对的问题不会那么复杂,更多的是计算机故障挂掉了,或者网络通信问题而没法传递信息,这种情况不考虑计算机之间互相发送恶意信息,极大简化了系统对容错的要求,最主要的是达到一致性. 所以将拜占庭将军问题根据常见的工作上的问题进行简化:假设将军中没有叛军,信使的信息可靠但有可能被暗杀的情况下,将军们如何达成一致性决定? 对于这个简化后的问题,有许多解决方案,第一个被证明的共识算法是 Paxos,

转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/morningli/p/16770129.html 之前都在集群配置是固定的(参与共识算法的server集合)假设下讨论raft.在实践中,偶尔有需要改变配置,比如说当server故障时替换server,或者改变复制级别.虽然可以通过下线整个集群,更新配置文件,重启集群来实现,但是这样会导致集群在改变的过程中一直不可用.另外,人工操作存在操作错误的风险.为了避免这样的问题,raft通过自动化配置变更并将它包含到raft共识算法中.

近期,随着区块链技术在社区中的声音越来越大,业界已经开始从技术角度对区块链进行全方位的解读.作为第一批区块链技术的实现,传统比特币与以太坊在共识机制.存储机制.智能合约机制.跨链通讯机制等领域并没有非常严密的设计,从而引发了一些在数据库与存储领域比较常见的问题,导致其数据规模无法无限增加(当前仅几百GB就产生了严重的性能瓶颈,几乎不可能到达上百TB规模),吞吐量极为有限,使其不可能适应通用分布式数据存储或通用结算体系的要求. 作为数据库内核行业十几年的老兵,笔者将会从共识.存储.智能合约.多链.

在fabric中,共识过程意味着多个节点对于某一批交易的发生顺序.合法性以及它们对账本状态的更新结构达成一致的观点.满足共识则意味着多个节点可以始终保证相同的状态,对于以同样顺序到达的交易可以进行一致的处理. 具体来看,fabric中的共识包括背书.排序和验证三个环节的保障. 我们先来研究下背书策略. 一.什么是背书策略 chaincode在实例化的时候,需要指定背书策略.这里的背书策略就是需要什么节点背书交易才能生效. 发起交易的时候,发起端(一般是SDK),需要指定交易发给哪些节点进行背书验

1.投票部分 一个candidate向所有其他的server发送RequesetVote RPC(具体格式见论文),每次从RPC的reply中累加voteCount,如果超过一半,这个candidate变成leader,把这个消息放到channel中,反之选举失败,变成follower对应go 代码为: if ok { //获取投票结果 if reply.VOTEGRANTED { rf.mu.Lock() rf.voteCount = rf.voteCount + 1 // println("

前言 在Hyperledger Fabric无系统通道启动及通道的创建和删除中,我们已经完成了以无系统通道的方式启动 Hyperledger Fabric 网络,并将链码安装到指定通道.但目前为止,实验中的 orderer 服务都是通过单独的排序组织来维护且只有一个,那能不能不要排序组织而使用普通组织来运行维护多个 orderer 服务呢?当然是可以的,本文将在之前的实验基础上,启动一个没有 orderer 组织的 Fabric 网络,网络中包含三个组织且每个组织运行维护着一个 Raft 协议的

转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/morningli/p/16745294.html raft是一种管理复制日志的算法,raft可以分解成三个相对独立的子问题: 选主(Leader election):原有的leader故障后需要选举一个新的leader. 复制(Log replication): leader必须接受client发送的记录(log entries)然后复制到集群中其他节点,并强制要求其他节点的日志和自己保持一致. 安全(Safety):raft安全

  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

Fabric 1.4源码分析 kafka共识机制 本文档主要介绍kafka共识机制流程.在查看文档之前可以先阅览raft共识流程以及orderer服务启动流程. 1. kafka 简介 Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式.分区的.多副本的.多订阅者,基于zookeeper协调的分布式日志系统,一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统.kafka详细介绍可以参考这一篇博客.kafka介绍 2. kafka共识 kafka共识当中,每个orderer节点即是生产者Producer也

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

前言 大家好,我是 yes. 这是Kafka源码分析第四篇文章,今天来说说 Kafka控制器,即 Kafka Controller. 源码类的文章在手机上看其实效果很差,这篇文章我分为两部分,第一部分就是直接图文来说清整个 Kafka 控制器事件处理全流程,然后再通过Controller选举流程进行一波源码分析,再来走一遍处理全流程. ​一些在手机上看的同学可以直接看前半部分,没有一堆代码比较舒适,也能看明白整个流程,后面源码部分看个人了. 不过建议电脑端看效果更佳. 正文 在深入源码之前我们得

FISCO-BCOS 应用于区块链的多节点并行拜占庭容错共识算法 看了下微众平台的wiki共识知识 学习下 ()内是自己的思考  参考: https://github.com/FISCO-BCOS/Wiki/tree/master/ 问题与动机:PBFT是一种可用的拜占庭容错算法,但是由于该算法的三个阶段是串行执行,存在共识效率低的问题 提出的算法内容: 区块链节点的角色有两种,分别是“领导节点”和“随从节点”. 领导节点:负责对交易进行打包成块,把块广播给其他节点,通过共识过程对块中所有交易进

  本文是对 Raft Paper 核心部分的意译,不包括原文中的如下章节:<3 Paxos 的优缺点论述>.<4 Raft 的易理解性介绍>.<9 Raft 算法的易理解性调研与性能评估>.<10 其它类似算法>.<12 致谢> 等,并且省略了多处学术论文的例行套话,力求言简意骇,突出重点.   为求简明,本文中提到的"日志"均指"可复制日志","状态机"均指"可复制状态机&

Raft是持久化,数据存储在\nacos\data\naming\data目录 nacos启动后首先从数据存储目录加载数据 Raft协议中节点只有一个LEADER,只有LEADER节点负责数据写入,FOLLOWER节点接受到写入请求后转发给LEADER节点处理 Raft协议中LEADER节点接受写入请求后首先写入本机,然后同步到集群中其他节点,许超过半数节点返回成功,才认为写入成功. Raft协议中LEADER定时发送心跳数据(包含全量数据)同步FOLLOWER. Raft存储代码分析: Raf

介绍 Kudu 是一个针对 Apache Hadoop 平台而开发的列式存储管理器.Kudu 共享 Hadoop 生态系统应用的常见技术特性: 它在 commodity hardware(商品硬件)上运行,horizontally scalable(水平可扩展),并支持 highly available(高可用)性操作. 此外,Kudu 还有更多优化的特点: OLAP 工作的快速处理. 与 MapReduce,Spark 和其他 Hadoop 生态系统组件集成. 与 Apache Impala(

ProxySQL在早期版本若需要做高可用,需要搭建两个实例,进行冗余.但两个ProxySQL实例之间的数据并不能共通,在主实例上配置后,仍需要在备用节点上进行配置,对管理来说非常不方便.但是ProxySQl 从1.4.2版本后,ProxySQL支持原生的Cluster集群搭建,实例之间可以互通一些配置数据,大大简化了管理与维护操作. ProxySQL是一个非中心化代理,在拓扑中,建议将它部署在靠近应用程序服务器的位置处.ProxySQL节点可以很方便地扩展到上百个节点,因为它支持runtime修