分区容错如何保证? 在分布式系统设计中,需要遵循CAP理论,如果我们要让一个服务具有容错能力,那么最常用最直接的办法就是让一个服务的多个副本同时运行在不同的节点上.但是,当一个服务的多个副本都在运行的时候,我们如何保证它们的状态都是同步的呢,或者说,如果让客户端看起来无论请求发送到哪一个服务副本,最后都能得到相同的结果?实现这种同步方法就是所谓的状态机复制(State Machine Replication). 状态机复制的理论基础是:如果集群里的每一个节点上都运行着相同的确定性状态机S,并且所

  AppBoxFuture的存储引擎依赖Raft一致性协议来保证各个分区副本的一致性,如果不处理Raft日志将不断增长,因此需要特定的机制(定期或每处理一定数量的日志)来回收那些无用的日志数据.通过学习Raft协议内的Log Compaction,并参考TiKV等实现,作者初步实现了分区快照与日志截断回收功能. 一.快照流程:   每个分区对应一个Raft组,由不同的Raft节点分布在集群的不同机器上,每个RaftNode都在循环处理Ready(如下图所示): 在达到快照创建条件时(上图步骤6

1011 可以使用4个状态:s0,s1,s2,s3. 即:(1)s0有0或1两个状态,当s0位0时,进入s0状态,自身打圈.为1那么进入下个状态s1来检测0. (2)s1有0或1两种情况,s1为1时s0,s1:1,1.此时的s1是1可以作为下次的1011的第一个1,有用的信号.再检测下一步是否0进入s1状态,因此自身打圈.若s1为0进入s2状态,检测s2是否为1. (3)s2状态有0或1两种信号,若为0时,s0,s1,s2:1,0,0.00连在一起对检测1011信号无用.那么回到s0状态,从头开

Raft state of log commitIndex : A log entry is committed once the leader that created the entry has replicated it on a majority of the servers. 在大多数服务器上复制了该条日志,则该条日志的index可以被认为是commited lastApplied : 上一个被状态机应用的index 这2个属性都被标注了 volatile Impl in Etcd 日

书接上文Raft Part C | MIT 6.824 Lab2C Persistence. 实验准备 实验代码:git://g.csail.mit.edu/6.824-golabs-2021/src/raft 如何测试:go test -run 2D -race 相关论文:Raft Extended Section 7 实验指导:6.824 Lab 2: Raft (mit.edu) 实验目标 实现Snapshot.CondInstallSnapshot.InstallSnapshot RPC

书接上文Raft Part A | MIT 6.824 Lab2A Leader Election. 实验准备 实验代码:git://g.csail.mit.edu/6.824-golabs-2021/src/raft 如何测试:go test -run 2B -race 相关论文:Raft Extended Section 5.3 Section 5.4.1 实验指导:6.824 Lab 2: Raft (mit.edu) 实验目标 在Leader Election的基础上,完成Leader和

Raft 实现日志复制同步 本篇文章以 John Ousterhout(斯坦福大学教授) 和 Diego Ongaro(斯坦福大学获得博士学位,Raft算法发明人) 在 Youtube 上的讲解视频及 ppt 为蓝本,深入分析 Raft 的内部机制,并以日志复制同步(Replicated Logs)为背景,详细介绍使用 Raft 协议实现日志复制的共识性问题. 目标:日志复制同步 Raft 的目标是将日志完整地复制到集群内的所有服务器,这些复制的日志会被状态机所使用.假设我们希望程序或应用能可靠

原文 原文:http://blog.csdn.net/tjvictor/article/details/5251351   如果你的数据库运行在完整或是批量日志恢复模式下,那么你就需要使用作业(job)来定期备份事务日志,保持你的事务文件大小处在一个可管理的范围.当你需要还原事务日志时,你就需要按照创建事务日志的顺序来恢复它们.你可以参考存在msdb..backupset表中的信息来确定还原文件的顺序,使用FirstLSN和LastLSN列的值作参考.当你备份时,这些备份信息就会存在backup

实现功能:检测出串行输入数据4位Data二进制序列0101,当检测到该序列的时候,out=1,否则out=0 (1)给出状态编码,画出状态图 (2)门电路实现 (3)verilog实现 首先规定Q3Q2Q1为刚输入的三位数,接下来要输入的数是A,Z为输入A以后的状态机的输出结果,则可以画出状态转换图如下: 然后根据状态图,我们可以得到状态表: 从而推导出激励方程,根据卡诺图化简得到序列检测的门级检测电路如下: (3)根据状态图写出verilog代码: mealy型状态机的输出与其输入以及当前状态

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

分布式系统中主要的问题就是如何保持节点状态的一致性,不论发生任何failure,只要集群中大部分的节点可以正常工作,则这些节点具有相同的状态,保持一致,在client看来相当于一台机器. 一致性问题本质就是replicated state machines,即所有结点都从同一个state出发,都经过同样的一些操作序列(log),最后到达同样的state.其中保证各个节点执行相同的操作序列就是raft算法所要实现的.在raft算法中有一个Leader的角色,client与之进行交互,并且Leade

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

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

本篇博客为著名的 RAFT 一致性算法论文的中文翻译,论文名为<In search of an Understandable Consensus Algorithm (Extended Version)>(寻找一种易于理解的一致性算法). Raft 是一种用来管理日志复制的一致性算法.它和 Paxos 的性能和功能是一样的,但是它和 Paxos 的结构不一样:这使得 Raft 更容易理解并且更易于建立实际的系统.为了提高理解性,Raft 将一致性算法分为了几个部分,例如领导选取(leader

<In search of an Understandable Consensus Algorithm (Extended Version)>   Raft是一种用于管理日志复制的一致性算法.它能和Paxos产生同样的结果,有着和Paxos同样的性能,但是结构却不同于Paxos:Raft比Paxos更易于理解,并且能够为实际的系统构建提供更好的基础.为了增强可理解性,Raft将一致性涉及的例如leader 选举, 日志复制及安全性等关键元素进行了分离,并且提供了更强的一致性以减少必须考虑的状态

本篇博客为著名的 RAFT 一致性算法论文的中文翻译,论文名为<In search of an Understandable Consensus Algorithm (Extended Version)>(寻找一种易于理解的一致性算法). Raft 是一种用来管理日志复制的一致性算法.它和 Paxos 的性能和功能是一样的,但是它和 Paxos 的结构不一样:这使得 Raft 更容易理解并且更易于建立实际的系统.为了提高理解性,Raft 将一致性算法分为了几个部分,例如领导选取(leader

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

区块链是一个没有中央权威的分布式对等系统.虽然权力下放可以防止各方的腐败行为,但是它必需要有一个可靠的共识协议来作出决策,让分散在世界各地的节点可以形成一致的意见.常见的共识算法有比特币采用的POW,fabric使用的PBFT,以及分布式系统一般采用的RAFT等. 一.RAFT协议 Raft基于分布式系统中常见的CFT(Crash Fault Tolerance)问题,比如分布式系统中一些节点由于某些原因宕机造成的问题,Raft协议正常运行的前提是要保证系统中至少一半以上(n/2+1)的节点可以

  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&