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实现分布式共识算法-Raft算法

笔者开源了自己实现的Java版Raft算法框架raft-core 项目链接:https://github.com/wujiuye/delay-scheduler/tree/main/raft/raft-core Raft一致性算法简介 在Raft集群中,每个节点都对应一个角色,要么是Leader(领导节点),要么是Follower(跟随节点),在未选举出Leader之前,每个节点都可以是Candidate(候选节点 Raft算法约定Raft集群只能有一个Leader节点,并且只能由Leader节点处理客户端的读写请求,将写请求转译为操作日记,由Leader节点将操作日记复制给其它Follower节点,当Leader ) Raft服务C节点3(Leader) 在分布式数据库TiDB中,就采用了Multi Raft,将数据进行分片处理,让每个Raft集群单独负责一部分数据。 《云原生分布式存储基石:etcd深入解析》 (云计算技术系列丛书) Raft论文地址 Raft论文中文版:https://github.com/maemual/raft-zh_cn 图片来源 图片来源:

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分布式共识算法(Paxos、Raft)

分布式共识算法 多个参与者针对某一件事达成完全一致:一件事,一个结论。 已达成一致的结论,不可推翻。 主流分布式共识算法 Paxos:被认为是分布式共识算法的根本,其他都是其变种,但是 paxos 论文中只给出了单个提案的过程,并没有给出复制状态机中需要的 multi-paxos 的相关细节的描述,实现 multi paxos basic paxos 的价值在于开拓了分布式共识算法的思路, 一般不会用于实践 basic paxos 存在的问题 只能对单个值形成决议 活锁(两个 proposer 频繁提出 : 如何选主(leader election) 日志同步(log replication) 过程安全(safety) Raft算法 Raft 也是一种共识算法, 可以理解为 multi paxos 上发展的一种派生实现 ”一种可以让人理解的共识算法”为题的论文提出了 Raft 算法, 成为了 etcd、consul 等重要分布式程序的实现基础 包括 Zookeeper 的 ZAB 算法Raft 思路也十分相似 Raft

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    分布式学习九:Raft算法

    raft算法 由于paxos算法难以理解,今天来理解下 "易于理解的一致性算法raft raft本质是选举领导,领导进行管理日志,实现的一致性算法 选举领导 每个节点角色都会在以下几种切换: CD只能支持A 2:在投票僵持时,每个节点设置一个随机的超时时间并且重新选举, 例如A在选票相同时,100ms之后重新发起任期为2的选举,B在200ms之后发起任期为2的选举 日志复制 领导者负责整个分布式节点的数据复制同步 领导者向所有跟随者发送日志数据 3:跟随者记录数据更新,记录日志 4:跟随者确认接收数据,发送给领导者 5:领导者发送确认提交数据 如果领导者无法接收到半数以上的跟随者确认数据时,将判断这条数据插入失败 日志 在raft 算法中,所有的数据同步,都由日志来实现的,日志有以下特点: 1:日志不会被删除 2:可以认定集群的领导者日志最全,最新 日志存储 raft日志存储附带了任期号和具体操作数据的日志(类似于redis 的命令 以领导者数据为准) 当领导者宕机后,跟随者将选出存储日志最新的领导者,并且以其通信同步日志 旧领导者恢复后,成为跟随者,同步新领导者的日志 日志压缩 由于日志不会被删除,在运行中,日志将会无限增长,所以raft

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    分布式系统之Raft共识算法

    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 一致性算法正是用于解决分布式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算法就是大名鼎鼎的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算法而产生的,它将一致性拆分为leader选举、日志复制、安全性三个关键元素 1、 leader选举 Raft算法将时间划分成为任意不同长度的任期(term),任期用连续的数字表示,每一个任期的开始都是一次选举。 (Raft一致性算法论文原文) 2、http://www.infoq.com/cn/articles/raft-paper(Raft一致性算法论文译文) 3、http://thesecretlivesofdata.com /raft/ (Raft一致性算法演示动画) 4、https://raft.github.io/ (Raft一致性算法官网) 5、相关BLOG http://blog.csdn.net/cszhouwei

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    raft算法详解_python raft

    raft是工程上使用较为广泛的强一致性、去中心化、高可用的分布式协议。在这里强调了是在工程上,因为在学术理论界,最耀眼的还是大名鼎鼎的Paxos。 这些年最为火热的加密货币(比特币、区块链)就需要共识算法,而在分布式系统中,共识算法更多用于提高系统的容错性,比如分布式存储中的复制集(replication),在带着问题学习分布式系统之中心化复制集一文中介绍了中心化复制集的相关知识 raft协议就是一种leader-based的共识算法,与之相应的是leaderless的共识算法。    衡量一个分布式算法,有许多属性,如 safety:nothing bad happens, liveness: something good eventually happens.    最后,还是找一个实现了raft算法的系统来看看更好。

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    Raft算法

    点击上方疾风先生可以订阅哦 本文主要以分析Raft算法核心原理流程为主,简述Raft算法运作流程,分别从Raft基础,核心原理以及细节问题出发作一个归纳性总结,如想深入Raft算法可以查看Raft算法论文 ,关注公众号回复“raft”即可获取Raft算法论文. Raft算法简述 Raft概要 Raft算法是一种用于管理Replicated Log的共识算法,其算法结果与效率与Multi-Paxos一致,但是在算法的设计结构上与Paxos算法是不同的,Raft算法更加便于理解和实现 Raft算法参考学习 分布式键值对存储系统Etcd: https://etcd.io/docs/v3.4.0/ 基于Go语言实现的分布式注册与配置中心Consul: https://www.consul.io 如何保证一致性 当Raft算法已经选举Leader节点之后,为了保证Raft集群中的数据一致性,Raft算法采取强制的Leader策略,将客户端的写入操作更新到leader节点的日志文件中,并以RPC通讯的方式复制到

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    分布式一致性算法Raft

    导语 | 对于很多工程人员来说,Paxos算法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算法Raft。本文主要介绍Raft的基本原理、算法流程以及和Paxos的区别。 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。 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。

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    Raft 算法分析

    为什么需要 RaftRaft 是什么? 要提高系统的容错率,需要分布式系统 分布式系统有多个实例,对于给定的一组操作,需要协议让所有实例达成一致(分布式一致性) Paxos 是分布式一致性协议的标准,但难以理解、实现 Raft 提供了和 Paxos 算法相同的功能,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算法 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,在大部分情况下是可用的 / 论文:https://raft.github.io/raft.pdf 使用 Raft 的应用?

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    分布式一致性算法 Raft

    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? 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 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算法有兴趣,强烈建议看一下他的动态演示

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    Raft算法导读

    导论 Raft算法是管理复制日志的一致性算法。 一致性的算法是让分布式系统表现的像单机系统一样,即使系统中有一些机器损坏了,也一样可以正常运行。 领导选取 如上文所述,Raft算法必须要有一个Master节点,那么Master节点必须要有一个选取地过程,以保证Master宕机后,也能在其它节点运行。 Raft算法将集群中机器地角色分为了三种: 领导人(Leader) 候选人(Candidate) 追随者(Follower) 三者地状态变化如下图: ? 简短地结束 这篇导读简单地概括了Raft算法,但是在Raft论文中更加详细地提到了性能优化、Raft正确性证明和选举地详细过程,甚至给出伪代码等等,同时TiDB、MongoDB等分布式数据库都采用了Raft 算法,并且在此之上做了大量地优化,同样Raft算法也拥有了大量地开源实现库,具体地可以参考官网继续学习。

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    理解Raft算法

    前言 最近在分布式系统一致性方面,Raft算法比较火啊。所以就抽时间看了下这个算法。 之前已经有Paxos算法,用于解决分布式系统最终一致性问题,而且已经有了zookeeper这个成熟的开源实现。 那么这个Raft算法有啥用呢?按照Raft官网的说法,这个算法的错误容忍和性能和Paxos算法类似,但是拥有更加简单易懂的设计。 基本算法设计 Raft的基本设计可以参照官网介绍 https://raft.github.io/ 官方网站上的图例可以点击节点,然后模拟节点crash或者超时或者收到请求时的通信流程。 其实也是一个javascript的简单实现,有利于我们理解Raft算法的流程。 如果使用Raft 算法,则可以由它来决断出控制节点或者slot分配记录。由于最终结果必定是一致的,可以达到去中心化的效果。

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    Raft算法原理

    论文 简介 关于Raft算法,有两篇经典的论文,一篇是《In search of an Understandable Consensus Algorithm》,这是作者最开始讲述Raft算法原理的论文, 这篇文章做为我后续分析etcd raft算法的前导文章,将结合后一篇论文加上一些自己的演绎和理解来讲解Raft算法的原理。 算法的基本流程 Raft算法概述 Raft算法由leader节点来处理一致性问题。 Raft算法基础 在Raft算法中,一个集群里面的所有节点有以下三种状态: Leader:领导者,一个集群里只能存在一个Leader。 选举限制 raft算法中,并不是所有节点都能成为leader。

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    分布式一致性之raft算法

    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。 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。 ,Raft算法核心流程可以归纳为: 首先选出leader,leader节点负责接收外部的数据更新/删除请求; 然后日志复制到其他follower节点,同时通过安全性的准则来保证整个日志复制的一致性; 简单的说,日志提交有两个条件需要满足: 当前任期; 复制结点超过半数; 仍需努力 1、Raft严格是单个Leader协议,而且太多的流量会阻塞系统,存在解决此瓶颈的Paxos算法的某些变体。

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    浅谈分布式一致性算法raft

    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 本篇博客的目录: 一:raft的状态 二:选主过程 三:如何保证集群一致性 四:如何处理脑裂问题 五:总结 一:raft的状态 raft的集群角色分为3种,不同的节点在运行环境中处于不同的角色,任何节点的任何一个时刻都处于以下三种角色之一 leader到其他的节点,而不会产生follower流向日志的情况,raft会保证流向所有follower节点的日志副本都是一致的: 选举leader发生在以下两种情况: ①当一个raft集群初始化的时候 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。

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    不可不知的分布式协议:Raft算法

    Raft算法 Raft是由斯坦福大牛提出的更加便于理解的分布式共识算法,共识就是大部分节点对某个数据达成一致的看法。因为作者认为Paxos算法并不易于理解,很多人都是一知半解。 原文请参见: https://web.stanford.edu/~ouster/cgi-bin/papers/raft-atc14 Raft角色 Follower:跟随者,接收来自Leader的信息并保持心跳 总结 Raft是一种易于理解的分布式一致性、高可用协议,相比Paxos更容易理解。 Raft将共识问题分解为选举和日志同步,本文只是简单阐述Raft算法,关于在任何情况下保证系统不出错,Raft论文中有更详细的规约,请参见原论文。 大概流程可以参见以下链接,图文并茂的展示了Raft算法。 http://thesecretlivesofdata.com/raft/

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    条分缕析 Raft 算法

    目标 Raft 的目标(或者说是分布式共识算法的目标)是:保证 log 完全相同地复制到多台服务器上。 共识算法的工作就是管理这些日志。 Leader 的共识算法,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。 结合新的选举规则和 commit 规则,我们可以保证 Raft 的安全性。 如果有人告诉你,他可以在分布式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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    很短 | 图解 Raft 算法

    ---- 分布式一致性 想象一下,我们有一个单节点系统,且作为数据库服务器,然后存储了一个值(假设为X)。 这时候客户端对这个由3个节点组成的数据库集群进行操作时的值一致性如何保证,这就是分布式一致性问题。 而Raft就是一种实现了分布式一致性的协议(还有其他一些一致性算法,例如:ZAB、PAXOS等): ? 分布式环境 一些概念 讲解Raft算法之前,先普及一些Raft协议涉及到的概念: term:任期,比如新的选举任期,即整个集群初始化时,或者新的Leader选举就会开始一个新的选举任期。 sc_20190511174011.png 两个超时 接下来介绍Raft中两个很重要的超时设置:选举超时和心跳超时。

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    Etcd Raft算法机制

    一、Raft算法概述 1、三种角色 Raft是一个用于管理日志一致性的协议。 它将分布式一致性分解为多个子问题:Leader选举(Leader election)、日志复制(Log replication)、安全性(Safety)、日志压缩(Log compaction)等。 同时,Raft算法使用了更强的假设来减少了需要考虑的状态,使之变的易于理解和实现。 Raft 算法保证在给定的一个任期最多只有一个领导人。 3、RPC Raft 算法中服务器节点之间通信使用远程过程调用(RPC),并且基本的一致性算法只需要两种类型的 RPC,为了在服务器之间传输快照增加了第三种 RPC。

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    System|分布式|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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    不了解Raft算法敢说自己研究过分布式

    R一、Raft算法介绍 Raft是一种“共识”算法,共识的含义是保证所有的参与者都有相同的认知,简单来说就是如何做到强一致。 “共识”算法主要解决分布式系统的一致性的问题,目前相关的算法有: 1、Paxos算法 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算法应用场景及案例 上面介绍了分布式相关算法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,因为进入分析之后你会发现远没你想像的简单,以我目前学习进度看 2、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:《分布式一致性算法开发实战》,建议带着书学习下: https://github.com/xnnyygn 三、Raft算法整体介绍 因Raft算法内容比较多,后面会分几篇介绍,这篇先大概介绍下整体的东西。

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