分布式系统在极大提高可用性.容错性的同时,带来了一致性问题(CAP理论).Raft算法能够解决分布式系统环境下的一致性问题. 我们熟悉的ETCD注册中心就采用了这个算法:你现在看的这篇微信公众号文章,也是保存在基于Raft算法的高可用存储服务器中. 没有耐心看文字,就直接拉到第四章. 一.Raft算法是什么? 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.后来斯坦福大学提出了Raft算法. R

引言 <分布式系统理论进阶 - Paxos>介绍了一致性协议Paxos,今天我们来学习另外两个常见的一致性协议——Raft和Zab.通过与Paxos对比,了解Raft和Zab的核心思想.加深对一致性协议的认识. Raft Paxos偏向于理论.对如何应用到工程实践提及较少.理解的难度加上现实的骨感,在生产环境中基于Paxos实现一个正确的分布式系统非常难[1]: There are significant gaps between the description of the Paxos al

前面一篇文章讲了Paxos协议,这篇文章讲它的姊妹篇Raft协议,相对于Paxos协议,Raft协议更为简单,也更容易工程实现.有关Raft协议和工程实现可以参考这个链接https://raft.github.io/,里面包含了大量的论文,视屏已经动画演示,非常有助于理解协议.概念与术语leader:领导者,提供客户提供服务(生成写日志)的节点,任何时候raft系统中只能有一个leader.follower:跟随者,被动接受请求的节点,不会发送任何请求,只会响应来自leader或者candida

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

原帖地址:http://www.solinx.co/archives/415?utm_source=tuicool&utm_medium=referral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字段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

一致性问题 一致性算法是用来解决一致性问题的,那么什么是一致性问题呢? 在分布式系统中,一致性问题(consensus problem)是指对于一组服务器,给定一组操作,我们需要一个协议使得最后它们的结果达成一致. 更详细的解释就是,当其中某个服务器收到客户端的一组指令时,它必须与其它服务器交流以保证所有的服务器都是以同样的顺序收到同样的指令,这样的话所有的服务器会产生一致的结果,看起来就像是一台机器一样. 实际生产中一致性算法需要具备以下属性: safety:即不管怎样都不会返回错误的结果 a

分布式存储系统通常通过维护多个副本来进行fault-tolerance,提高系统的availability,带来的代价就是分布式存储系统的核心问题之一:维护多个副本的一致性.一致性协议就是用来干这事的,即使在部分副本宕机的情况下.Raft是一种较容易理解的一致性协议.一致性协议通常基于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,最后到达同样的state. 为了便于理解,Raft大概将整个过程分为三个阶段,leader elec

在学习MongoDB的过程中,有博客中写道其搭建复制集时使用了raft算法,经过简单地的搜索资料后,发现了一个特别好的网站资料.这个网站用动画的形式,非常清楚和详尽的解释了整个raft算法的精要和过程,只看了一篇就大概地了解了整个算法,确实设计的非常好,后来被算法的精妙和动画的简洁所吸引,又看了一遍.仔细想来,该算法就是人类社会的普选机制啊. 关于raft算法的一切,网站资料介绍的已经非常详尽了,我就不多介绍了.网址是:http://thesecretlivesofdata.com/raft/

抛些问题出来,真正解释了这些问题才算理解了论文.:) 1. 什么是复制状态机 2. Raft vs Paxos 3. Raft的设计目标understandability,为达到设计目标在做设计时如何权衡 4. 有稳定leader时的行为:     a) 如何确保不同副本之间的数据一致:     b) 一条日志何时可以在状态机上执行: 5. 如何选举?     在Leader切换时必须避免的: a) 双主(split brain) b) 长时间无主(选主是否可收敛) c) 丢失已确认日志 d)

阿里技术大讲堂OceanBase专场中曾有专门一场讲座介绍OB自己实现的分布式选举算法:<分布式选举-破解数据库高可用性难题> 这里简单列一下这个选举算法和raft论文中提到的选举算法的区别. 如下都是以OB的立场说的: 1)OB使用的选举算法,选举开始点靠timer对齐,保证网络中的参与者都是“同时”发起选举的:而Raft是一个非同步发起的选举,往往是先开始选举的candidate赢得选举: 2)OB选举算法有一个预投票阶段,可以保证根据特定业务逻辑选主:Raft无法实现特定选主: 3)OB

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

原文: http://daizuozhuo.github.io/consensus-algorithm/ raft 协议确实比 paxos 协议好懂太多了. 一致性问题 一致性算法是用来解决一致性问题的,那么什么是一致性问题呢? 在分布式系统中,一致性问题(consensus problem)是指对于一组服务器,给定一组操作,我们需要一个协议使得最后它们的结果达成一致. 更详细的解释就是,当其中某个服务器收到客户端的一组指令时,它必须与其它服务器交流以保证所有的服务器都是以同样的顺序收到同样的指

摘自:http://www.infoq.com/cn/articles/how-to-build-a-distributed-database?utm_campaign=rightbar_v2&utm_source=infoq&utm_medium=articles_link&utm_content=link_text 为什么我们要创建另外一个数据库? 在前面三十年基本上是关系数据库的时代,那个时代创建了很多伟大的公司,比如说 IBM.Oracle.微软也有自己的数据库,早期还有一

http://blog.csdn.net/cszhouwei/article/details/38374603 动画讲解 http://thesecretlivesofdata.com/raft/ Why Not Paxos Paxos算法是莱斯利·兰伯特(LeslieLamport,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.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1998年重新发表到ACM Transact

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.Zab 引言 <分布式系统理论进阶 - Paxos>介绍了一致性协议Paxos,今天我们来学习另外两个常见的一致性协议--Raft和Zab.通过与Paxos对比,了解Raft和Zab的核心思想.加深对一致性协议的认识. Raft Paxos偏向于理论.对如何应用到工程实践提及较少.理解的难度加上现实的骨感,在生产环境中基于Paxos实现一个正确的分布式系统非常难[1]: There are significant gaps between the description of the

介绍: 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. Raft协议基于复制状态机(replicated state machine),即一组server从相同的初始状态起,按相同的顺序执行相同的命令,最终会达到一直的状态. 先看动画: http://thesecretl

分布式一致性算法--Raft 前面一篇文章讲了Paxos协议,这篇文章讲它的姊妹篇Raft协议,相对于Paxos协议,Raft协议更为简单,也更容易工程实现.有关Raft协议和工程实现可以参考这个链接https://raft.github.io/,里面包含了大量的论文,视屏已经动画演示,非常有助于理解协议.概念与术语leader:领导者,提供客户提供服务(生成写日志)的节点,任何时候raft系统中只能有一个leader.follower:跟随者,被动接受请求的节点,不会发送任何请求,只会响应来自

Raft启动后运行期间主要执行两个函数:1.状态监测和转化 func (rf *Raft) Loop() { // Set out as a follower TimeOutConst := 0 for { TimeOutConst = ElectionTimeoutConst() if rf.state == "follower" { // DO FOLLOWER STUFF select { case <-rf.heartbeatCH: case <-time.Afte

如果已经把最新的log更新了,那就多等一会,反之,很快就广播AppendEntries(也就是心跳消息) func (rf *Raft) LeaderState() { time.Sleep(10 * time.Millisecond) if rf.LastApplied == rf.CommitIndex { time.Sleep(25 * time.Millisecond) } go rf.BroadcastAppendEntriesRPC()}

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("