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

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

线性一致性 CAP 什么是CAP CAP的权衡 AP wihtout C CA without P CP without A 线性一致性 etcd中如何实现线性一致性 线性一致性写 线性一致性读 1.客户端的get请求 2.服务端响应读取请求 3.raft中如何处理一个读的请求 如果follower收到只读的消息 如果leader收到只读请求 总结 参考 线性一致性 CAP 什么是CAP 在聊什么是线性一致性的时候,我们先来看看什么是CAP CAP理论:一个分布式系统最多只能同时满足一致性(Co

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

http://thesecretlivesofdata.com/raft/ https://github.com/coreos/etcd   1 Introduction Consensus algorithms allow a collection of machines to work as a coherent group that can survive the failures of some of its members. Because of this, they play a k

基于Raft构建弹性伸缩的存储系统的一些实践 原创 2016-07-18 黄东旭 聊聊架构 最近几年来,越来越多的文章介绍了 Raft 或者 Paxos 这样的分布式一致性算法,但主要集中在算法细节和日志同步方面的应用,但是呢,这些算法的潜力并不仅限于此,基于这样的分布式一致性算法构建一个完整的可弹性伸缩的高可用的大规模存储系统,是一个很新的课题,我结合我们这一年多以来在 TiKV 这样一个大规模分布式数据库的实践上谈谈其中的一些设计和挑战. 本次分享的主要内容是如何使用 Raft 来构建一个可

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

Linearizable Read通俗来讲,就是读请求需要读到最新的已经commit的数据,不会读到老数据. 对于使用raft协议来保证多副本强一致的系统中,读写请求都可以通过走一次raft协议来满足.然后,现实系统中,读请求通常会占很大比重,如果每次读请求都要走一次raft落盘,性能可想而知.所以优化读性能至关重要. 从raft协议可知,leader拥有最新的状态,如果读请求都走leader,那么leader可以直接返回结果给客户端.然而,在出现网络分区和时钟快慢相差比较大的情况下,这有可能会

最近工作中讨论到了Raft协议相关的一些问题,正好之前读过多次Raft协议的那paper,所以趁着讨论做一次总结整理. 我会将Raft协议拆成四个部分去总结: 算法基础 选举和日志复制 安全性 节点变更 这是第一篇:<解读Raft(一 算法基础)> 什么是RAFT 分布式系统除了提升整个体统的性能外还有一个重要特征就是提高系统的可靠性. 提供可靠性可以理解为系统中一台或多台的机器故障不会使系统不可用(或者丢失数据). 保证系统可靠性的关键就是多副本(即数据需要有备份),一旦有多副本,那么久面临

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

本文由云+社区发表 作者:Super 导语:hashicorp/raft是raft算法的一种比较流行的golang实现,基于它能够比较方便的构建具有强一致性的分布式系统.本文通过实现一个简单的分布式缓存系统来介绍使用hashicorp/raft来构建分布式应用程序的方法. 1. 背景 ​ 对于后台开发来说,随着业务的发展,由于访问量增大的压力和数据容灾的需要,一定会需要使用分布式的系统,而分布式势必会引入一致性的问题. ​ 一般把一致性分为三种类型:弱一致性.最终一致性.强一致性.这三种模型的一

  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

在朴素Paxos算法中, 各个节点经过 Prepare 和 Accept 阶段, 会达成一个值, 这个值一旦达成, 就不能被修改, 如下例子: 图示1 上面的操作几乎没有任何实用价值, 于是演变成下面这种操作, 多个"实例(Instance)", 每个Instance负责一轮Paxos投票, 这样可以有序确定多个值, 形成日志; 图2 将日志输入到状态机, 就形成了一套KV系统, 如果有全局统一的时钟 可以在日志里面带上时间戳, KV里面也带上时间戳, 这样可以实现数据快照读(snap

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

前言 本文旨在讲述如何使用 Java 语言实现基于 Raft 算法的,分布式的,KV 结构的存储项目.该项目的背景是为了深入理解 Raft 算法,从而深刻理解分布式环境下数据强一致性该如何实现:该项目的目标是:在复杂的分布式环境中,多个存储节点能够保证数据强一致性. 项目地址:https://github.com/stateIs0/lu-raft-kv 欢迎 star :) 什么是 Java 版 Raft 分布式 KV 存储 Raft 算法大部分人都已经了解,也有很多实现,从 GitHub 上来

Linearizable Read通俗来讲,就是读请求需要读到最新的已经commit的数据,不会读到老数据. 对于使用raft协议来保证多副本强一致的系统中,读写请求都可以通过走一次raft协议来满足.然后,现实系统中,读请求通常会占很大比重,如果每次读请求都要走一次raft落盘,性能可想而知.所以优化读性能至关重要. 从raft协议可知,leader拥有最新的状态,如果读请求都走leader,那么leader可以直接返回结果给客户端.然而,在出现网络分区和时钟快慢相差比较大的情况下,这有可能会

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

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

目录 目录 1 1. 前言 1 2. 名词 1 3. 什么是分布式一致性? 3 4. Raft选举 3 4.1. 什么是Leader选举? 3 4.2. 选举的实现 4 4.3. Term和Lease比较 4 4.4. 选举图示 4 4.5. 选举总结 7 5. Raft日志复制 8 5.1. 什么是日志复制? 8 5.2. 日志复制的实现 8 5.3. 脑裂时的复制 10 6. 概念对比 12 7. 共性探讨 13 7.1. PacificA和HBase和Kafka 13 7.2. Redis