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Raft一致性整理 顶 原

换句话说,系统必须舍弃其中的一个属性。对于需要在条件下运行的系统来说,如何在一致性、可用性和区容错性中取舍,或者说要弱化哪一个属性,是首先要考虑的问题。 共识本身可以依据是否有恶意节点为两类,大部时候共识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。共识中最有名的是Paxos。 其次是Raft和ZAB(Zookeeper中的实现)Raft核心Raft的核心是选举和日志复制。当多台服务器同时对外服务时,服务器如何同步变更成了一个问题。 有了状态机模型后,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。基于Quorum机制的写入在一些masterslave模中,有些master并不关心slave的复制进度。 对于masterslave或者leaderfollower模型的系统来说,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,

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从Paxos到Raft一致性解析

经典 1. PAXOS Paxos是Leslie Lamport 在1990年提出的,经典且完备的一致性。Leslie大佬也在这个中展示了他不同常人的智商。 Raft Paxos协议从被提出,一直是一致性的标准协议,但是它不易理解,对于工程师来说实现起来很复杂,以至于提出近30年都没有一个完全版的实现方案。 一致性的实现是基于复制状态机的。 在Raft中,节点初始化后具有相同初始状态。为了提供相同的输入指令集这个条件,raft将一个客户端请求(command)封装到一个log entry中。 理解了Paxos,再去理解其他,则会势如破竹。 Raft以其易于理解和实现的特性,推动一致性进入了广泛应用阶段,不再是工程师心中的那颗拿得起,放不下的朱砂痣。? 一致性的前沿理论也在飞速发展着,值得我们继续学习和关注。

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    从Paxos到Raft一致性解析

    二、经典 1. PAXOS Paxos是Leslie Lamport 在1990年提出的,经典且完备的一致性。Leslie大佬也在这个中展示了他不同常人的智商。 Raft Paxos协议从被提出,一直是一致性的标准协议,但是它不易理解,对于工程师来说实现起来很复杂,以至于提出近30年都没有一个完全版的实现方案。 一致性的实现是基于复制状态机的。 在Raft中,节点初始化后具有相同初始状态。为了提供相同的输入指令集这个条件,raft将一个客户端请求(command)封装到一个log entry中。 三、总语 已经经历了近40年的发展(1982- ),涌现出各种各样的Raft以其易于理解和实现的特性,推动一致性进入了广泛应用阶段,不再是工程师心中的那颗拿得起,放不下的朱砂痣。? 一致性的前沿理论也在飞速发展着,值得我们继续学习和关注。

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    手把手带你使用Raft共识性

    本文聚焦在Raft的实现上,不对Raft本身做过多介绍,从领导者选举、日志同步、持久化和快照等几个层面进行展开讲解。 一、介绍 Raft目前是最著名的共识性,被广泛的应用在etcd、k8s中。 二、领导者选举 Raft是目前使用最为广泛的共识性,在数据共识性的问题上,Raft使用「强领导者」模型,即: 一个集群中有且只有一个领导者。 因此,在一个使用Raft的集群中,「领导者选举」是集群的第一步。一个集群的节点个数往往是「奇数」,如 3、5 等,这样就避免了选举时会发生脑裂(出现了多个领导者)的情况。 因此在具体谈到Raft实现之前,我们需要先来解决这三个状态。

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    一致性 Raft

    一致性最著名的应该是 Paxos,1990年提出,google的Chubby Lock服务就是使用的Paxos 之后的一些一致性基本都是在Paxos思路上的调整,例如 ZooKeeper的 ZAB 但Paxos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 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 什么是一致? 这就是一致性问题,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 领导人 现在,系统就达成了一致的状态 这个过程叫做 Log Replication 日志复制,是Raft的核心之一,还有选举leader过程也是核心,就不细说了 如果对Raft有兴趣,强烈建议看一下他的动态演示

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    一致性Raft

    导语 | 对于很多工程人员来说,Paxos不容易理解和落地实现。因此斯坦福学者提出了一个更易理解和实现的共识Raft。本文主要介绍Raft的基本原理、流程以及和Paxos的区别。 一、Raft背景 在学术理论界,一致性的代表还是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。 Basic Paxos没有leader proposer角色,是一个纯粹的去中心化的,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Raft的规则限制很多,但是每个规则都简单易懂 学习总结一致性Paxos和Raft对我们理解、设计、实现、部署、测试系统都大有益处,希望本文能与大家共同商榷。

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    实现共识-Raft

    笔者开源了自己实现的Java版Raft框架raft-core项目链接:https:github.comwujiuyedelay-schedulertreemainraftraft-core该项目代码是 delay-scheduler(延迟调度中间件)的子模块,水平有限,建议只学习使用。 关于CAP原理C(一致性)A(可用性)P(区容忍性)原理是系统永远绕不开的话题,在任何的系统中,可用性、一致性和区容忍性这三个方面都是相互矛盾的,三者不可兼得,最多只能取其二。 )Raft服务B节点2(Leader)Raft服务C节点2(Follower)机器3Raft服务A节点3(Follower)Raft服务B节点3(Follower)Raft服务C节点3(Leader)在数据库 《云原生存储基石:etcd深入解析》 (云计技术系列丛书)Raft论文地址Raft论文中文版:https:github.commaemualraft-zh_cn图片来源图片来源:https:github.commaemualraft-zh_cntreemasterimages

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    系统之Raft共识

    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,一旦有多副本,那么就面临多副本之间的一致性问题一致性正是用于解决环境下多副本之间数据一致性的问题的。 业界最著名的一致性就是大名鼎鼎的Paxos,但Paxos是出了名的难懂,而Raft正是为了探索一种更易于理解的一致性而产生的,它将一致性拆为leader选举、日志复制、安全性三个关键元素1、leader 选举 Raft将时间划成为任意不同长度的任期(term),任期用连续的数字表示,每一个任期的开始都是一次选举。 (Raft一致性演示动画) 4、https:raft.github.io (Raft一致性官网) 5、相关BLOG http:blog.csdn.netcszhouweiarticledetails38374603

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    浅谈一致性raft

    前言:在的系统中,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应运而生,专门 用来解决上述问题。 对于的一致性,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 四:如何解决脑裂问题 当raft在集群中遇见网络区的时候,集群就会因此而相隔开,在不同的网络区里会因为无接收到原来的leader发出的心跳而超时选主,这样就会造成多leader现象,见下图:在网络区 1和网络区2中,出现了两个leaderA和D,假设此时要更新区2的值,因为区2无得到集群中的大多数节点的ACK,会复制失败。 理解raft的主要目的在于环境中,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。来源:www.cnblogs.comwyq178p13899534.html

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    一致性-Paxos、Raft、ZAB、Gossip

    一致性就是为了解决上面两个问题。一致性的定义一致性就是数据保持一致,在系统中,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协议一致性实现举例Google的Chubby锁服务,采用了Paxosetcd键值数据库,采用了RaftZooKeeper应用协调服务,Chubby 的开源实现,采用ZABPaxos概念介绍Proposal提案,即系统的修改请求,可以表示为Client用户,类似社会民众,负责提出建议Propser议员,类似基层人大代表,负责帮Client Raft中的角色步骤:Raft将一致性问题解为两个的子问题,Leader选举和状态复制Leader选举每个Follower都持有一个定时器? ZAB说明:ZAB也是对Multi Paxos的改进,大部raft相同和raft的主要区别:对于Leader的任期,raft叫做term,而ZAB叫做epoch在状态复制的过程中,raft

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    搞懂技术2:一致性协议与Paxos,Raft

    ,这对后端工程师来说是很重要的一门学问,我们会逐步了解常见的技术、以及一些较为常见的系统概念,同时也需要进一步了解zookeeper、事务、锁、负载均衡等技术,以便让你更完整地了解技术的具体实战方 ,为真正应用技术做好准备。 本文较为粗略地讲述了一致性协议与两种一致性,更加系统的理论可以参考后面的系统理论专题文章。2PC由于BASE理论需要在一致性和可用性方面做出权衡,因此涌现了很多关于一致性的和协议。 事务事务是指会涉及到操作多个数据库的事务,其实就是将对同一库事务的概念扩大到了对多个库的事务。目的是为了保证系统中的数据一致性。 同步阻塞 在二阶段提交的过程中,所有的节点都在等待其他节点的响应,无进行其他操作。这种同步阻塞极大的限制了系统的性能。

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    Raft

    为什么需要 RaftRaft 是什么?Raft 的目标前置条件:复制状态机Raft 基础Leader 选举(选举安全特性)日志复制(Leader只附加、日志匹配)安全学习资料使用 Raft 的应用? 为什么需要 Raft? 要提高系统的容错率,需要系统系统有多个实例,对于给定的一组操作,需要协议让所有实例达成一致(一致性)Paxos 是一致性协议的标准,但难以理解、实现Raft 提供了和 Paxos 相同的功能,但更好理解、构建实际的系统Raft 是什么? Replicated And Fault Tolerant,复制和容错管理复制日志的一致性Raft 的目标简单易理解提供完整的实现系统,减少开发者的工作量保证所有条件下都是安全的,在大部情况下是可用的常用操作是高效的前置条件

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    环境Raft一致性共识解读

    Raft环境下的一致性,它通过少数服从多数的选举来维持集群内数据的一致性。它与RBFT名称有点像,然而Raft里不能存在拜占庭节点,而RBFT则能容忍BFT节点的存在。 为方便大家理解,本文还是以图为主,没有过多涉及的细节。Raft易理解易实现,是我们入门一致性的捷径! 从上图可见,Raft协议的得(平均25.7)明显高于paxos(平均20.8)。我相信学习过paxos的人都有心得:很辛苦的理解后,一段时间后就完全不记得细节了,至少我本人是如此。 Raft推荐的时间为150-300ms。3、Raft概述复杂的问题可以通过解为多个简单的子问题来解决,Raft正是如此(paxos很难解)。Raft首先定义自己是一个keyvalue数据库。 学习Raft有助于我们理解环境下的一致性解决方案,而且它确实比paxos好理解许多,可以作为我们的入门

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    System||Raft(概述)

    选主: term++, 随机timeout,第一个timeout结束重新选主从而获得更大term成为leader

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    强一致性数据库的灵魂 - Raft

    内容来源:2017 年 11 月 18 日,PingCAP首席架构师唐刘在“数据技术嘉年华——会场五:云架构、数据架构”进行《强一致性数据库的灵魂 - Raft 的理论和实践》演讲享。 阅读字数:3258 | 10钟阅读摘要Raft 一致性在 2013 年发,以容易理解、实现方明确的特点,迅速在业界流行起来。 本次享将介绍 TiDB 如何使用 Raft 构建可扩展的后端存储系统,以及 TiDB 在可靠性、可用性、性能等方面对 Raft 做的工程优化。 Consensus Algorithm一致性(Consensus Alogrithm)就是为了解决集群所面临的诸多问题而准备的。 Membership Change对于集群来说添加节点其实是成困难的操作,最常见的做是先更改配置中心,然后将新的配置同步到旧的节点。不过这样在同步配置的时候,就需要停止外部服务。

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    不了解Raft敢说自己研究过

    “共识”主要解决系统的一致性的问题,目前相关的有: 1、Paxos 这个是最早的,也是非常复杂的,说实话我看了好多文章,也只是大概懂了,细节还是不太清楚,还是要观看一些实现代码才能加深了解 二、Raft应用场景及案例 上面介绍了相关Raft相对来说比较容易上手,如果要深入研究,Paxox是避免不了的;注意是相对简单,因为进入析之后你会发现远没你想像的简单,以我目前学习进度看 、百度工程师开源的Java实现 https:github.comwenweihu86raft-java2、支付宝工程师实现也是Java写的,不过功能比较少,没有PreVote等功能,作者还出了本书:《一致性开发实战 三、Raft整体介绍因Raft内容比较多,后面会几篇介绍,这篇先大概介绍下整体的东西。 官方将Raft为以下几块:选举、日志复制、安全性3大块,从实现的角度:选举、日志、新节点加入。 另外如果要实现一个完整的应用的话,还要实现状态机的部;什么是状态机呢,状态机指系统对象本身有多种状态,然后各种状态发生切换、转变,其实大部系统都可以转移为状态机,然后各节点之间以一致的步骤转换状态

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    |Paxos和Raft复习

    Basic-PaxosBasic-Paxos解决的问题:在一个系统中,如何就一个提案达成一致。 参考资料《**如何实现高性能强一致的独立 Paxos 基础库》PaxosStorePaxosStore是我司WXG基于Paxos实现的一致性中间件,在微信的用户账号管理、用户关系管理、即使消息 从2013年发到现在,已经有了十几种语言的Raft实现框架,较为出名的有etcd,Google的Kubernetes也是用了etcd作为他的服务发现框架。 众所周知,当问题较为复杂时,可以把问题解为几个小问题来处理,Raft也使用了而治之的思想,把为三个子问题:选举(Leader election)日志复制(Log replication)安全性 (Safety) 解后,整个raft变得易理解、易论证、易实现。

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    缕析 Raft

    目标 Raft 的目标(或者说是共识的目标)是:保证 log 完全相同地复制到多台服务器上。 共识的工作就是管理这些日志。 Leader 的共识,故主要考虑: Leader 正常运行 Leader 故障,必须选出新的 Leader 优点:只有一个 Leader,简单。 Raft 对此的处理方是:无需采取任何特殊处理。 当新 Leader 上任后,他不会立即进行任何清理操作,他将会在正常运行期间进行清理。 如果有人告诉你,他可以在系统中一个阶段就做出决策,你应该非常认真地询问他,因为他要么错了,要么发现了世界上所有人都不知道的东西。

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    一致性协议 - Raft

    http:thesecretlivesofdata.comraft相比于paxos,我们更应掌握raftraft作为现在系统首选的共识Raft术语科普以及总结基于前两个篇对paxos和zab的介绍,我们对协议有一定的基础,所以本文先给出总结。 leader挂掉了,选一个新leader,leader选举。两类rpc消息请求投票消息(request vote),用于选举leader。 因为选举要求leader得到同一个任期编号的多数派的同意,同时赞同的成员会承诺不接受任期编号更小的任何消息。这样可以根据任期编号大小来区谁是合的leader。 raft为此也制定了一些特殊的规定:根据任期编号大小来区谁是合的leader。例如:当一个candidate或者leader发现自己的任期编号比其他节点小,那么它会立即恢复成follower状态。

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    用动图讲解 Raft

    对了,我自己做了一个基于 Spring Cloud 的开源项目《PassJava》,面试刷题一网打尽,为了做这个开源项目,我还买了一个 三年的腾讯云 CVM,求个Star~一、Raft 概述Raft 系统开发首选的共识 如果掌握了这个,就可以较容易地处理绝大部场景的容错和一致性需求。比如配置系统、 NoSQL 存储等等,轻松突破系统的单机限制。 Raft 是通过一切以领导者为准的方,实现一系列值的共识和各节点日志的一致。 这个就是一致性问题。Raft 就是来解决这个问题的。当然还有其他协议也可以保证,本篇只针对 Raft 。 总结Raft 通过以下几种方来进行领导选举,保证了一个任期只有一位领导,极大减少了选举失败的情况。

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