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

分布式一致性协议Raft原理与实例 1.Raft协议 1.1 Raft简介 Raft是由Stanford提出的一种更易理解的一致性算法,意在取代目前广为使用的Paxos算法.目前,在各种主流语言中都有了一些开源实现,比如本文中将使用的基于JGroups的Raft协议实现.关于Raft的原理,强烈推荐动画版Raft讲解. 1.2 Raft原理 在Raft中,每个结点会处于下面三种状态中的一种: follower:所有结点都以follower的状态开始.如果没收到leader消息则会变成candid

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()}

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

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

摘要 raft是一种比paxos容易理解的一致性算法,实现起来比paxos简单许多.本文前部分描述算法的细节,后部分尝试探讨下该算法的原理. 算法描述 raft算法之所以简单的原因之一是它将问题分解成三个子问题,分别是: Leader选举 Log复制 安全性保证 概述 raft协议中每个server都要维护一些状态,并且对外提供两个RPC调用分别是RequestVote RPC和AppendEntries RPC用于选举和log复制. 要想理解raft,其实就是搞明白: leader和follo

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

介绍 Raft是一种为了管理复制日志的一致性算法.为了提升可理解性,Raft 将一致性算法分解成了几个关键模块,例如领导人选举.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的数量.同时,raft还提供了集群变更的应对方法. Raft独有特性: 强领导者:日志条目只从领导者发送给其他的服务器 领导选举:Raft 算法使用一个随机计时器来选举领导者 关系调整:Raft 使用一种共同一致的方法来处理集群成员变换的问题 Raft一致性算法 Raft 基础 一个 Raft 集群包含

<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

6.824 Lab 2: Raft Part 2A Due: Feb 23 at 11:59pm Part 2B Due: Mar 2 at 11:59pm Part 2C Due: Mar 9 at 11:59pm Introduction This is the first in a series of labs in which you'll build a fault-tolerant key/value storage system. In this lab you'll implem

Part 2C Do a git pull to get the latest lab software. If a Raft-based server reboots it should resume service where it left off. This requires that Raft keep persistent state that survives a reboot. The paper's Figure 2 mentions which state should be

Part 2B We want Raft to keep a consistent, replicated log of operations. A call to Start() at the leader starts the process of adding a new operation to the log; the leader sends the new operation to the other servers in AppendEntries RPCs.我们希望Raft保持

英文原文:https://web.stanford.edu/~ouster/cgi-bin/papers/raft-atc14 In Search of an Understandable Consensus Algorithm 可理解的一致性算法研究 Abstract Raft is a consensus algorithm for managing a replicated log. It produces a result equivalent to (multi-)Paxos, and

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

介绍 Raft是一种为了管理复制日志的一致性算法.为了提升可理解性,Raft 将一致性算法分解成了几个关键模块,例如领导人选举.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的数量.同时,raft还提供了集群变更的应对方法. Raft独有特性: 强领导者:日志条目只从领导者发送给其他的服务器 领导选举:Raft 算法使用一个随机计时器来选举领导者 关系调整:Raft 使用一种共同一致的方法来处理集群成员变换的问题 Raft一致性算法 Raft 基础 一个 Raft 集群包含

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