Paxos简介 Paxos是Lamport于1990年提出的一种基于消息传递而具有高度容错特性的分布式一致性算法.这个算法是分布式中最为重要的算法,Google Chubby的作者Mike Burrows...说过这个世界上只有一种一致性算法,那就是Paxos,其他算法都是残次品.具体Paxos算法的详细内涵和故事背景大家可以参考知乎上的回答; Paxos的使用场景和假设 我们都知道基于消息传递通信模型的分布式系列...,不可避免的会发生以下错误:进程可能会慢,被杀死或在重启,消息可能会有延迟,丢失和重复.Paxos算法解决的问题就是在一个可能发生上述异常的分布式系统中如何就某个值达成一致,保证无论发生以上任何异常,都不会破坏决议的一致性...如果直接讲解Paxos算法，大家可能会有些难以理解，这里我们就按着视频里的顺序，先从简单的分布式一致性算法开始，然后不断进行优化，最后将其演变成Paxos算法。...此时，已经有三个acceptor形成了一致性的值，所以V1就成了整个系统的确定性取值。
Paxos 是著名的分布式一致性算法，Google Chubby的作者Mike Burrows对Paxos的评价极高： “这个世界上只有一种一致性算法，那就是 Paxos”。...其实也不为过，像非常有名的 Raft 算法、Zab 算法等都是基于 Paxos 的简化和改进。 Paxos 解决什么问题 Paxos 是解决分布式环境下多节点的数据一致性问题，先看下一致性问题。...集群内各个节点需要做数据同步，如果没有一致性算法做保证，3个节点内数据就可能混乱，例如： 节点1收到请求后，同步给节点2、3，节点2立即收到了，但因为网络原因，节点3没有立即同步。...一次Paxos算法的执行实例中，只批准一个value，过程分为2个阶段： （1）Prepare 准备阶段 Proposer 想发起提案，问各个 Acceptor ：我是否可以发起？...对照上面那个示例，使用Paxos算法后，流程可能就是这样的： ?
Google Chubby的作者Mike Burrows说过这个世界上只有一种一致性算法，那就是Paxos，其它的算法都是残次品。...Paxos算法问世已经有将近30年的历史了，是目前公认最有效的解决分布式场景下一致性问题的算法之一，但是缺点是比较难懂，工程化比较难。本文希望能够辅以图例和通俗易懂的实例把Paxos算法讲清楚。...Paxos算法主要就是解决此类问题，在布式锁、主从复制、命名服务、分布式协调等常见场景下，Paxos算法都有着广泛的应用。...一个分布式算法有两个最重要的属性：活性、安全性 活性意为“预期的事情最终一定会发生”，最终一致性就是一种活性。 安全性意为违背了安全性规则，则系统会发生损失。...那么我们下面来看看具体的算法流程 算法流程 ---- 算法描述来自于倪超《从Paxos到ZooKeeper分布式一致性原理与实践》 提案的提出和批准 阶段一 Proposer选择一个提案编号
分布式一致性算法最著名的应该是 Paxos，1990年提出，google的Chubby Lock服务就是使用的Paxos 之后的一些一致性算法基本都是在Paxos思路上的调整，例如 ZooKeeper...的 ZAB 但Paxos算法一直被认为比较繁杂，很不好理解，大家对其调整优化，就是因为他的复杂 2013年，斯坦福的两个人以易懂为目标，设计了一致性算法 Raft，现在已经被广泛应用，比较有名的是etcd...，Google的Kubernetes就使用了etcd作为他的服务发现框架 什么是分布式一致？...但当我们有多个node时，我们应该如何做，才能实现一致性呢？ ?...这就是分布式一致性问题，Raft就是用来解决此问题的 Raft的思路 每个node都会处于以下3个状态之一： （1）Follower 跟随者 （2）Candidate 候选人 （3）Leader
一、Raft算法背景 在学术理论界，分布式一致性算法的代表还是Paxos。但是少数理解的人觉得很简单，尚未理解的觉得很难，大多数人还是一知半解。Paxos的可理解性和工程落地性的门槛很高。...三、Paxos VS Raft 这个世界上只有一种一致性算法，那就是 Paxos。...Basic Paxos算法没有leader proposer角色，是一个纯粹的去中心化的分布式算法，但是它存在若干不足（只能单值共识 & 活锁 & 网络开销大）。...，所以Multi Paxos可以选择任意节点作为了leader proposer节点，成为leader节点后需要把其他日志补全； 下面是我个人的理解： 作为分布式算法，Raft的规则限制很多，但是每个规则都简单易懂...学习总结分布式一致性算法Paxos和Raft对我们理解、设计、实现、部署、测试分布式系统都大有益处，希望本文能与大家共同商榷。
实现分布式一致性的算法有很多种，各有优缺点，适用不同的场景 算法 一致性 性能 实现复杂度 依赖组件 是否侵入业务 其他 2PC/3PC 强一致性 差 复杂 依赖存储组件实现 无侵入 TCC 强一致性...一般 复杂 不依赖组件 需要提供try/confirm/cancel接口 本地消息表 最终一致性 好 简单 不依赖 基本无侵入 只能用在其他逻辑只能成功的场景 SAGA 最终一致性 好 一般 不依赖...业务需要提供补充逻辑以及监听其他子事务的事件 参考 分布式事务系列三：Saga
前言：在分布式的系统中,存在很多的节点,节点之间如何进行协作运行、高效流转、主节点挂了怎么办、如何选主、各节点之间如何保持一致，这都是不可不面对的问题,此时raft算法应运而生,专门 用来解决上述问题。...对于分布式的一致性算法,著名的有paxos,zookeeper基于paxos提出了zab协议, paxos是出名的晦涩难懂.而raft的设计初衷就是容易理解和简单、高效,本篇博客我们就来循序渐进的看看raft...3.2:在进行一致性复制的过程中,假如出现了异常情况，raft都是如何处理的呢？...这个阶段 Leader 挂掉，集群内部数据其实已经是 一致的，Client 重复重试基于幂等策略对 一致性无影响。...理解raft的主要目的在于分布式环境中,对于集群之间的节点交互、宕机后如何处理如何保证高可用、高一致性有一定的理解。
Paxos算法是一种一致性算法，用于在一个分布式多节点系统中确定一个确认的值，这个值可以是一条日志，可以是选举领导者，也可以是自己定义的任意数据。...该算法与活锁的思路类似，经过推理后发现该算法也存在活锁可能存在的问题：即提议者在准备阶段互相抢占其他提议者的轮次锁，导致轮次不断增加却没有提议者能够进入提议阶段。
文章目录 一句话简介ratf算法 分布式一致性的难点 CAP理论 分布式一致性：Raft算法 选举过程 新官上任 根正苗红 仍需努力 一句话简介ratf算法 没听过不要紧，我原先也没听过。...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。 熟悉吗？redis的哨兵用的就是这一套，不过哨兵简化了一些部分，提升了运行效率，降低了一致性，保证了最终一致性。...分布式一致性的难点 1、时钟不一致 如果两条命令，分别为 A、B，被发往两个节点。...如果要一致性，又要分区一致性，那就是数据不一致就直接关掉服务咯。所以三者几乎不可兼得。 所以现在用的比较多的是：最终一致性。...了解更多关于分布式事务的可以看一下这篇：聊聊分布式事务 分布式一致性：Raft算法 共识算法就是保证一个集群的多台机器协同工作，在遇到请求时，数据能够保持一致。
如何保证 a1 成功、b1 失败时的一致性？ 将更新过程分为预操作、提交/回滚两个阶段，可否？ 要能回滚、提交，需要什么？...undo、redo 日志 3. 2PC 2PC：将提交操作分为准备（投票）、提价（完成）两个阶段来达成一致性的 算法。主要用于事务管理、分布式一致性。...Paxos 算法 Proposer：提议者，负责提议，提出想要达成一致的 value 提案。 Acceptor：接收者，对提案投票，决定是否接受此 value 提案。...算法图示 Paxos 先后批准场景 同一提案，提议者 2、提议者 1 先后被批准，正常场景。 接收者 3 与提议者 2 失联、接收者 1 与 提议者 1 失联，异常场景。...然后才是 Leader 接收写请求，协调数据的一致性。 保证数据一致性的过程：日志+同步。
日志复制 复制状态机 复制状态机的基本思想是一个分布式的状态机，系统由多个复制单元组成，每个复制单元均是一个状态机，它的状态保存在操作日志中。...如下图所示，服务器上的一致性模块负责接收外部命令，然后追加到自己的操作日志中，它与其他服务器上的一致性模块进行通信，以保证每一个服务器上的操作日志最终都以相同的顺序包含相同的指令。...在Raft算法中，Leader会强制Follower和自己的日志保存一致，因此Follower上与Leader的冲突日志会被领导者的日志强制覆写。...Follower接收到AppendEntries RPC消息后，会进行一致性检查，即搜索自己的日志文件中是否存在这样的日志条目，如果不存在，就像Leader返回AppendEntries RPC失败，然后领导人会将
在设计分布式缓存集群的时候，需要考虑集群的伸缩性，也就是当向集群中增加服务器的时候，要尽量减小对集群的影响，而一致性hash算法就是用来解决集群伸缩性。...当服务器不多，并且不考虑扩容的时候，可直接使用简单的路由算法，用服务器数除缓存数据KEY的hash值，余数作为服务器下标即可。...在设计分布式缓存集群的时候，需要考虑集群的伸缩性，也就是当向集群中增加服务器的时候，要尽量减小对集群的影响，而一致性hash算法就是用来解决集群伸缩性。...一致性hash算法通过构造一个长度为2^32的整数环，根据节点名的hash值将缓存服务器节点放置在这个环上，然后计算要缓存的数据的key的hash值，顺时针找到最近的服务器节点，将数据放到该服务器上。...要解决一致性hash算法带来的负载不均衡问题，可通过将每台物理服务器虚拟成一组虚拟缓存服务器，将虚拟服务器的hash值放置在hash环上，KEY在环上先找到虚拟服务器节点，然后再映射到实际的服务器上。
下面分析一致性哈希算法的容错性和可扩展性。现假设Node C不幸宕机，可以看到此时对象A、B、D不会受到影响，只有C对象被重定位到Node D。...综上所述，一致性哈希算法对于节点的增减都只需重定位环空间中的一小部分数据，具有较好的容错性和可扩展性。 另外，一致性哈希算法在服务节点太少时，容易因为节点分部不均匀而造成数据倾斜问题。...综上，String重写的hashCode()方法在一致性Hash算法中没有任何实用价值，得找个算法重新计算HashCode。...这种重新计算Hash值的算法有很多，比如CRC32_HASH、FNV1_32_HASH、KETAMA_HASH等，其中KETAMA_HASH是默认的MemCache推荐的一致性Hash算法，用别的Hash...不带虚拟节点的一致性Hash Java实现 import java.util.SortedMap; import java.util.TreeMap; /** * 不带虚拟节点的一致性Hash算法
分布式缓存的一致性 Hash 算法 强烈推介IDEA2020.2破解激活，IntelliJ...IDEA 注册码，2020.2 IDEA 激活码 分布式缓存的一致性 Hash 算法 一、使用一致性 Hash 算法的原因 ---- 简单的路由算法可以使用余数 Hash：用服务器数据除缓存数据 KEY...二、分布式缓存的一致性 Hash 算法 ---- 一致性 Hash 算法通一个叫作一致性 Hash 环的数据结构实现 KEY 到缓存服务器的 Hash 映射，如下图： ?...三、分布式缓存的一致性 Hash 算法存在的问题 ---- 新加入的节点 NODE5 只影响了原有节点 NODE4，也就是说一部分原来需要访问 NODE4 的缓存数据现在访问 NODE5（概率上是50%...四、分布式缓存的一致性 Hash 算法问题解决方案 ---- 计算机领域有句话：计算机的任何问题都可以通过增加一个虚拟层来解决。计算机硬件，计算机网络，计算机软件都一样。
当网络分区出现时 分布式系统会出现局部小集群，在极端情况下，这些局部小集群会独立完成原本需要整个分布式系统才能完成的功能，包括对数据的事务处理，这就对分布式一致性提出了非常大的挑战。...强一致性：系统写入什么，读出来的也会是什么，但实现起来往往对性能影响较大，例如之前 CP 的例子 例如：火车站售票，有就是有，没有就是没有，不能出现不一致的情况 典型算法：Paxos、Raft、ZAB...5、分布式一致性算法 1、Paxos 算法 问题提出 集群中有 N 个节点，如果一个节点写入后要求同步到剩余 N-1 个节点后再向客户端返回 ok，虽然看起来最保险，但其中任意一个节点同步失败，势必造成整个集群不可用...v=JEpsBg0AO6o&t=41s Raft 作者讲解 Paxos 2、Raft 算法 另一种共识算法，目的是比 Paxos 更易理解，Raft正是为了探索一种更易于理解的一致性算法而产生的。...添加一台服务器后，数据分布变成下图，可以看到除了一个 key（上下颜色相同的）以外，其它 key 都得迁移 image-20230627092105234 一致性 hash 算法 假设有 3 台服务器
Paxos算法是基于消息传递且具有高度容错特性的一致性算法，是目前公认的解决分布式一致性问题最有效的算法之一。...Paxos算法是Lamport宗师提出的一种基于消息传递的分布式一致性算法，使其获得2013年图灵奖。 自Paxos问世以来就持续垄断了分布式一致性算法，Paxos这个名词几乎等同于分布式一致性。...Google的很多大型分布式系统都采用了Paxos算法来解决分布式一致性问题，如Chubby、Megastore以及Spanner等。...开源的ZooKeeper，以及MySQL 5.7推出的用来取代传统的主从复制的MySQL Group Replication等纷纷采用Paxos算法解决分布式一致性问题。...至此，我们得到一个既能保证安全性，又能保证活性的分布式一致性算法——Paxos算法。 总结 到此，我们针对Paxos算法是什么、它的特性以及算法的具体推导过程做了详细的阐述。
传统的分布式算法 在了解redis分布式算法之前，最好先了解一下缓存中的一个应用场景，了解了这个应用场景之后，再来理解一致性哈希算法，就容易多了，也更能体现出一致性哈希算法的优点，那么，我们先来描述一下这个经典的分布式缓存的应用场景...HASH算法或者取模算法，取模算法的过程可以用下图表示： 但是，使用上述HASH算法进行缓存时，会出现一些缺陷，试想一下，如果3台缓存服务器已经不能满足我们的缓存需求，那么我们应该怎么做呢？...，使用取模法进行缓存时，这种情况是无法避免的，为了解决这些问题，一致性哈希算法诞生了。...其实，上面两个问题是一个问题，那么，一致性哈希算法能够解决上述问题吗？我们现在就来了解一下一致性哈希算法。...---- redis分布式算法 redis使用的是 Consistent hashing 算法： Consistent hashing 是一致性hash算法 Consistent hashing 算法早在
换句话说，分布式系统必须舍弃其中的一个属性。对于需要在分布式条件下运行的系统来说，如何在一致性、可用性和分区容错性中取舍，或者说要弱化哪一个属性，是首先要考虑的问题。...对于高可用性的系统来说，往往会保留强一致性。但对于强一致性的系统来说，有一类专门解决这种问题的算法——共识算法。"共识"的意思是保证所有的参与者都有相同的认知(可以理解为强一致性)。...共识算法本身可以依据是否有恶意节点分为两类，大部分时候共识算法指的是没有恶意节点的那一类，即系统中的节点不会向其他节点发送恶意请求，比如欺骗请求。共识算法中最有名的是Paxos算法。...有了状态机模型后，分布式一致性的问题就转换成了如何保证所有参与的节点按照同一顺序写入的问题。...对于master/slave或者leader/follower模型的分布式系统来说，客户端并不能直接访问所有节点，但是对于系统内的服务器节点来说，可以通过比较各自持有的日志来决定谁成为新的Leader节点
为什么需要一致性 数据不能存在单个节点（主机）上，否则可能出现单点故障。 多个节点（主机）需要保证具有相同的数据。 一致性算法就是为了解决上面两个问题。...一致性算法的定义 一致性就是数据保持一致，在分布式系统中，可以理解为多个节点中数据的值是一致的。 一致性的分类 强一致性 说明：保证系统改变提交以后立即改变集群的状态。...模型： DNS系统 Gossip协议 一致性算法实现举例 Google的Chubby分布式锁服务，采用了Paxos算法 etcd分布式键值数据库，采用了Raft算法 ZooKeeper分布式应用协调服务...，Chubby的开源实现，采用ZAB算法 Paxos算法 概念介绍 Proposal提案，即分布式系统的修改请求，可以表示为[提案编号N，提案内容value] Client用户，类似社会民众，负责提出建议...Raft算法中的角色 步骤：Raft算法将一致性问题分解为两个的子问题，Leader选举和状态复制 Leader选举 每个Follower都持有一个定时器 ?
本文涉及：普通哈希算法存在的问题，分布式系统的哈希一致性算法，哈希一致性算法中的数据倾斜问题 我们知道，在分布式系统中当数据量无法使用单机进行存储时，最简单粗暴的方法就是水平扩展：加机器，搞集群。...◆ 一致性Hash ◆ 既然出现了问题，聪明的程序员很快就想到了解决方案：一致性哈希算法 ?...使用Hash一致性的时候如果遇到了节点宕机或者新增服务器的情况下可就简单的多了： ? 节点宕机，只需要把宕机节点的数据迁移到顺时针的下一个服务器上 ?...新增节点仅仅需要迁移逆时针的第一台服务器的部分数据 ◆ 数据倾斜 ◆ 一致性哈希算法完美的解决了普通的哈希算法的问题，但是呢，没有十全十美的算法，一致性哈希算法同样存在一些问题。...为了解决数据倾斜问题，一致性哈希算法引入了虚拟节点机制，即将每一个服务节点都计算为多个虚拟节点，避免单个节点持有连续的大空间： ?
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
