关于Raft原理,许多朋友也许不是很明白原理,下面的地址是一个好玩的Raft动画,看完后能够很快的掌握Raft原理: http://thesecretlivesofdata.com/raft/ 动画中的一些概念和简要原理总结如下: 一.Raft原理 在Raft中,每个结点会处于下面三种状态中的一种: 1.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candidate状态. 2.candidate:会向其他结点“拉选票”,如果得到大部分的票则成为le

Leader在集群中是一个非常重要的角色,负责了整个事务的处理和调度,保证分布式数据一致性的关键所在.既然Leader在ZooKeeper集群中这么重要所以一定要保证集群在任何时候都有且仅有一个Leader存在. 概念 Zookeeper Server三种角色:Leader,Follower,Observer. Leader是Zookeeper 集群工作机制的核心,主要工作: a.调度者:集群内部各个服务节点的调度者 b.事务请求:事务请求的唯一调度和处理者,保证集群事务处理的顺序性 Follo

转自:http://www.cnblogs.com/mindwind/p/5231986.html Raft 协议的易理解性描述 虽然 Raft 的论文比 Paxos 简单版论文还容易读了,但论文依然发散的比较多,相对冗长.读完后掩卷沉思觉得还是整理一下才会更牢靠,变成真正属于自己的.这里我就借助前面黑白棋落子里第一种极简思维来描述和概念验证下 Raft 协议的工作方式. 在一个由 Raft 协议组织的集群中有三类角色: Leader(领袖) Follower(群众) Candidate(候选人

1. 崩溃恢复 a). leader选择过程可以保证新leader是ZXID最大的节点 b). ZAB协议确保丢弃那些只在leader上被提出的事务,场景 leader发出PROPOSAL收到ACK,但是发出COMMIT前产生崩溃,则新的群组会丢弃这条消息 2. Leader选举过程 2.1 服务器状态 LOOKING 系统刚启动或Leader崩溃后选举状态,认为当前集群中没有leader,因此要进入选举流程 FOLLOWING 跟随者状态,角色是Follower LEADING 领导者状态,l

一.前言 前面学习了Zookeeper服务端的相关细节,其中对于集群启动而言,很重要的一部分就是Leader选举,接着就开始深入学习Leader选举. 二.Leader选举 2.1 Leader选举概述 Leader选举是保证分布式数据一致性的关键所在.当Zookeeper集群中的一台服务器出现以下两种情况之一时,需要进入Leader选举. (1) 服务器初始化启动. (2) 服务器运行期间无法和Leader保持连接. 下面就两种情况进行分析讲解. 1. 服务器启动时期的Leader选举 若进行

一.前言 前面学习了Zookeeper服务端的相关细节,其中对于集群启动而言,很重要的一部分就是Leader选举,接着就开始深入学习Leader选举. 二.Leader选举 2.1 Leader选举概述 Leader选举是保证分布式数据一致性的关键所在.当Zookeeper集群中的一台服务器出现以下两种情况之一时,需要进入Leader选举. (1) 服务器初始化启动. (2) 服务器运行期间无法和Leader保持连接. 下面就两种情况进行分析讲解. 1. 服务器启动时期的Leader选举 若进行

作者:吴香伟 发表于 2014/09/11 版权声明:可以任意转载,转载时务必以超链接形式标明文章原始出处和作者信息以及版权声明 Paxos算法存在活锁问题.从节点中选出Leader,然后将所有对数据的修改都通过Leader作为提案提出,可以让算法快速收敛.Leader的选举规则是,由当前活动的Monitor节点中rank值最小的节点当选.选举不仅会产生Leader还将确定Quorum成员,Quorum成员就是那些支持新Leader节点当选Leader的节点.因此,虽然不能保证Leader的ra

Leader选举是保证分布式数据一致性的关键所在.Leader选举分为Zookeeper集群初始化启动时选举和Zookeeper集群运行期间Leader重新选举两种情况.在讲解Leader选举前先了解一下Zookeeper节点4种可能状态和事务ID概念. 1.Zookeeper节点状态 LOOKING:寻找Leader状态,处于该状态需要进入选举流程 LEADING:领导者状态,处于该状态的节点说明是角色已经是Leader FOLLOWING:跟随者状态,表示Leader已经选举出来,当前节点角

第一章.zookeeper概述 一.zookeeper 简介 zookeeper 是一个开源的分布式应用程序协调服务器,是 Hadoop 的重要组件. zooKeeper 是一个分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务器,是 Google 的Chubby 一个开源的实现,是 Hadoop 和 Hbase 的重要组件.它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件,提供的功能包括:配置维护.域名服务.分布式同步.集群管理等.ZooKeeper的目标就是封装复杂易出错的关键服务,将简单易用的接口和性能高

1.Zookeeper节点状态LOOKING:寻找Leader状态,处于该状态需要进入选举流程LEADING:领导者状态,处于该状态的节点说明是角色已经是LeaderFOLLOWING:跟随者状态,表示Leader已经选举出来,当前节点角色是followerOBSERVER:观察者状态,表明当前节点角色是observer(不参与投票) 2.事务IDZooKeeper状态的每次变化都接收一个ZXID(ZooKeeper事务id)形式的标记.ZXID是一个64位的数字,由Leader统一分配,全局唯

Zookeeper 源码(五)Leader 选举 前面学习了 Zookeeper 服务端的相关细节,其中对于集群启动而言,很重要的一部分就是 Leader 选举,接着就开始深入学习 Leader 选举. 一.选举规则 Leader 选举是保证分布式数据一致性的关键所在.当 Zookeeper 集群中的一台服务器出现以下两种情况之一时,需要进入 Leader 选举. 服务器初始化启动 服务器运行期间无法和 Leader 保持连接 下面以服务器启动时期的 Leader 选举为例进行分析讲解. 在集群

读书笔记:<从Paxos到Zookeeper 分布式一致性原理与实践> 选举的前提约定 观察者不参与选举,只有跟随者才参与选举. 优先选事务ID(ZXID)大的,事务Id相同再优先选服务器编号大的(myid或称sid). 超过半数的相同投票,那这个投票对应的SID(myid)机器即为Leader.(>= n/2 + 1 ) 所有有效的投票都必须在同一个轮次中. 选举过程 术语 sid或者myid(服务器Id) sid和myid可以等同,都是用来唯一标识一台Zookeeper集群中的机器,

1. 服务器启动时期的Leader选举 若进行Leader选举,则至少需要两台机器,这里选取3台机器组成的服务器集群为例.在集群初始化阶段,当有一台服务器Server1启动时,其单独无法进行和完成Leader选举,当第二台服务器Server2启动时,此时两台机器可以相互通信,每台机器都试图找到Leader,于是进入Leader选举过程.选举过程如下 (1) 每个Server发出一个投票.由于是初始情况,Server1和Server2都会将自己作为Leader服务器来进行投票,每次投票会包含所推举

从3.4.0版本开始,zookeeper废弃了0.1.2这3种Leader选举算法,只保留了TCP版本的FastLeaderElection选举算法. 当ZooKeeper集群中的一台服务器出现以下两种情况之一时,就会开始进入Leader选举. 1.服务器初始化启动. 2.服务器运行期间无法和Leader保持连接. 而当一台机器进入Leader选举流程时,当前集群也可能会处于以下两种状态. 1.集群中本来就已经存在一个Leader. 2.集群中确实不存在Leader. Leader选举算法分析

作者:leesf    掌控之中,才会成功:掌控之外,注定失败. 出处:http://www.cnblogs.com/leesf456/p/6107600.html尊重原创,奇文共欣赏: 一.前言 前面学习了Zookeeper服务端的相关细节,其中对于集群启动而言,很重要的一部分就是Leader选举,个人感觉本篇内容需要着重掌握,这是zookeeper的核心之一: 二.Leader选举 2.1 Leader选举概述 Leader选举是保证分布式数据一致性的关键所在.当Zookeeper集群中的一

Leader选举是保证分布式数据一致性的关键所在.Leader选举分为Zookeeper集群初始化启动时选举和Zookeeper集群运行期间Leader重新选举两种情况.在讲解Leader选举前先了解一下Zookeeper节点4种可能状态和事务ID概念. 1.Zookeeper节点状态 LOOKING:寻找Leader状态,处于该状态需要进入选举流程 LEADING:领导者状态,处于该状态的节点说明是角色已经是Leader FOLLOWING:跟随者状态,表示Leader已经选举出来,当前节点角

一.Raft 概述 Raft 算法是分布式系统开发首选的共识算法.比如现在流行 Etcd.Consul. 如果掌握了这个算法,就可以较容易地处理绝大部分场景的容错和一致性需求.比如分布式配置系统.分布式 NoSQL 存储等等,轻松突破系统的单机限制. Raft 算法是通过一切以领导者为准的方式,实现一系列值的共识和各节点日志的一致. 二.Raft 角色 2.1 角色 跟随者(Follower):普通群众,默默接收和来自领导者的消息,当领导者心跳信息超时的时候,就主动站出来,推荐自己当候选人. 候

1.服务器的三种角色 Raft算法中服务器主要分为三种角色:Leader.Follower.Candidate,并且三种角色相互独立,也就是服务器在同一时间内只可能扮演其中一种角色. Leader:用于对所有用户的请求进行处理以及日志的复制等等.Follower:不会主动发送消息,只响应来自Leader与Candidate的请求.Candidate:用于选举新的Leader. 2.任期介绍 Raft 算法将时间划分成为任意不同长度的任期(term).任期用连续的数字进行表示.每一个任期的开始都是

前言 ZooKeeper对Zab协议的实现有自己的主备模型,即Leader和learner(Observer + Follower),有如下几种情况需要进行领导者的选举工作 情形1: 集群在启动的过程中,需要选举Leader 情形2: 集群正常启动后,leader因故障挂掉了,需要选举Leader 情形3: 集群中的Follower数量不足以通过半数检验,Leader会挂掉自己,选举新leader 本篇博文,从这三个方面进行源码的追踪阅读 程序入口 QuorumPeer.java相当于集群中的每

watcher监听 什么是watcher接口 同一个事件类型在不同的通知状态中代表的含义有所不同,下图列举了常见的通知状态和事件类型. Watcher通知状态与事件类型一览 上图列举了ZooKeeper中最常见的几个通知状态和事件类型.回调方法process()process方法是Watcher接口中的一个回调方法,当ZooKeeper向客户端发送一个Watcher事件通知时,客户端就会对相应的process方法进行回调,从而实现对事件的处理.process方法的定义如下:abstract pu

哈喽!大家好,我是小奇,一位不靠谱的程序员 小奇打算以轻松幽默的对话方式来分享一些技术,如果你觉得通过小奇的文章学到了东西,那就给小奇一个赞吧 文章持续更新 一.前言 作为一名Java程序员,Redis底层的一些原理是我们不必学会就可以搬砖工作的一种技能点,但是小奇为什么还要讲一下呢?难道就是为了浪费大家1分钟的宝贵时间,一个人1分钟,50万人就是1年,5000万人就是100年,赚了,小奇以一己之力成功搞挂一个人(血赚). 当然不是,并且小奇的文章也没有那么多人看,最多也就浪费个肾吧. 学习Re