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关键词

Raft协议实现etcd

存储设计 Etcd中跟存储部分相关的模块主要有3块,Raft状态机中存储的日志条目、持久化到文件的日志条目以及后端的KV存储。 Raft状态机存储 回顾下第一篇中讲到的Etcd整体架构,raft模块只负责算法实现,所以所有收到的日志条目都是存在内存中。 因为raft节点的内存毕竟是有限的,etcd中会定期对KV做快照,快照结束之后,storage就只需要存储快照的信息和在快照之后接收的日志就可以了,这在raft协议中也有定义。 etcd 会定期对数据做快照,快照时会在WAL中追加一条记录。在etcd节点重启恢复时,会查找wal中最后一次快照的记录,将快照后的日志条目重新给到raft模块恢复内存数据。 首先会进入Raft算法模块,raft将日志保存在内存中,然后通知etcd持久化。为了提高效率,etcd会将数据写到WAL中,因为wal底层文件只追加不更新和删除,所以完成这一步数据就不会丢了。

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etcd-raft学习

如果Term值为0,则为本地消息,在etcd-raft模块的实现中,对本地消息进行特殊处理。 算法的实现,node 结构体实现了 Node 接口,对etcd-raft模块具体实现的一层封装,方便上层模块使用etcd-raft模块。 我们接着看 etcd-raft 状态转换。 etcd-raft StateMachine 封装在 raft机构体中,etcd为了不让entry落后的太多的直接进行选举,多了一个其PreCandidate状态,转换如下图: ? 参考极客时间专栏etcd实战课与书籍《etcd技术内幕》

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    Etcd Raft算法机制

    2、Raft中任何节点都可以发起选举吗? 3、Raft中选举中给候选人投票的前提? 4、Raft网络分区下的数据一致性怎么解决? 5、Raft数据一致性如何实现? 6、Raft的日志有什么特点? 7、Raft和Paxos的区别和优缺点? 8、Raft prevote机制? 9、Raft里面怎么保证数据被commit,leader宕机了会怎样,之前的没提交的数据会怎样? 10、Raft日志压缩是怎么实现的?增加或删除节点呢?? 11、Raft里面的lease机制是什么,有什么作用? 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。 Raft中Leader在每一个任期都有Term号。 8、Raft prevote机制? ?

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    raft 系列解读(4) 之 etcd-raft学习

    好的实现,看看别人怎么写的,github 大多数Raft的实现都是整体设计,包括存储处理,消息序列化和网络传输,但是本raft库在实现的时候只实现了最核心的算法,换来了灵活性和性能,网络和disk IO 第一步是使用,怎么使用raft来搭建自己的key-value系统 etcd-raft代码走读 ? node-run 上面是raft中一个node做的事,Node代表raft集群中的一个节点,刚开始node是follower,然后随着tickc的进行,开始进入选举,raft在变为follower node.run 上面就是etcdraft的大致流程,有一个机遇raft实现的简单key-value系统,github地址:https://github.com/zhuanxuhit/distributed-system /tree/master/etcd-raft 读完代码后,最大的一个感受是整个node在实现的时候都是无锁的,其技巧是通过go的channel将所有请求串行化,然后另一个特点是根据不同的状态,设置不同的处理函数

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    研究Fabric中EtcdRaft应用

    简单回顾一下Etcd中的Wal先看一下etcd raft library中的rafte示例结构():图片从图中可以看出,Etcdraft示例的大致流程:首先需要启动节点RaftNode应用层,通过proprseC Raft共识:Raft是Hyperledger Fabric在1.4.1版本中引入的,它是一种基于 etcd 的崩溃容错(CFT)排序服务。 *node // 封装了底层 raft 库的节点实例 …}最后,node结构体主要用于将Fabric自己实现的Raft上层应用和etcd的底层Raft实现连接起来,可以说node结构体是它们之间通信的桥梁 // etcd底层的Raft中的节点接口}Raft启动Raft的启动入口位于fabric/orderer/consensus/etcdraft/chain.go文件中,在Chain的Start()方法中会启动 主要是对etcdraft状态机吐出的ready的处理。

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    彻底搞懂etcd raft选举、数据同步

    etcd raft选举机制 etcd 是一个分布式的k/V存储系统。核心使用了RAFT分布式一致性协议。 raft协议核心要点: Leader选举(Leader Election) 日志同步 (Log Replication) leader收到client的更新请求后,会讲更新的内容同步给所有follower 请求中都会携带term值 如果一个peer实例拥有老的term值,则更新为最新的term值并状态变为follower 一旦一个服务选举为leader,就会进入 operation 模式 Leader选举 etcd

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    浅入深出ETCD之【raft原理】

    这次我们来说说,有关于etcd原理的一些事情。之前我们已经了解到了etcd是一个分布式的k-v存储,那么它究竟是如何保证数据是如何复制到每个节点上面去的呢? raft协议到底是什么?带着这些问题我们继续往下看。 raft选举策略 我们知道etcd使用raft协议来保证整个分布式的节点网络能正常的运转并且能正确的将数据复制到每个节点上面去。 那么什么是raft协议嘞? 首先我们有这样一个背景:raft是想维护整一个网络,其中有一个领导人,这个领导人负责将收到的信息同步给网络中的其他所有节点,从而保证整个网络数据一致。 在etcd中的应用: 选举中只要有大多数(超过半数的人给你投票)你肯定就是票数最多的了,不可能有人比你更多。 raft强大的地方在于它能自动的进行状态的变化,自动进行选举,并且选举遵循一定的策略,进而保证整个网络的正常运转。同时保证数据的一致性。 了解etcd的这个原理有助于我们后续的使用以及源码的阅读。

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    深入浅出etcdraft实现

    etcd作为raft开源实现的标杆,在设计上,将 raft 算法逻辑和持久化、网络、线程等完全抽离出来单独实现,充分解耦,在工程上,实现了诸多性能优化,是 raft 开源实践中较早的工业级的实现,很多后来的 在我们实际的分布式存储系统的项目开发中,raft也被应用于元信息管理和数据存储等多个模块,因此熟悉和理解etcd-raft的实现具有重大意义,本文从raft的基本原理出发,深入浅出地分析了raft在ectd etcd/raft的实现分析 分析raft的实现流程,我们可以从raft的几个核心问题入手: 如何选举leader? 如何实现log的复制? 如何进行leadership的transfer? 参考 Raft Consensus Algorithm raft-gif 深入浅出etcd系列-心跳和选举 raft协议详解 为 Raft 引入 leader lease 机制解决集群脑裂时的 stale read 问题 etcd-example 分析 raft如何实现Linearizable Read etcd的实现原理 etcd的源码分析-详细 etcd中的raft实现 etcd之 Lease read

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    etcd raft 处理流程图系列1-raftexample

    最近在看raft相关的代码和实现,发现etcdraft模块在实现上还是比较灵活的,但缺点就是需要用户实现比较多的功能,如存储和网络等,同时带来的优点就是不会对用户的存储和传输作限制。 该例子给出了etcd raft处理的总体架构图,但并不涉及raft处理的细节,绿底部分为raft节点的server,右下侧为需要用户实现的存储和传输层。 右上侧为对外的Http server,处理添加新表项、增加/移除raft节点等,并通过不同的channel与raft server进行交互。 下面官方给出的例子的处理逻辑: ?

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    etcd raft 处理流程图系列2-transport

    本章给出了raftexample中使用的传输层代码,补全了上一节中传输层与raft节点(raft server和channel server)的交互细节。 下图中流程的核心在于传输层中的streamRt和pipelineRt,raft的传输层通过这两个roundtrip与其他节点交互,并通过streamReader读取来自其他节点的信息进行处理。 streamHandler用于给msgAppV2Writer和writer提供连接,处理完之后返回给handler(raft example中好像没有涉及streamHandler的处理)。 原图地址:transport 参考 etcd-raft 网络传输源码简析

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    让我们一起揭开Etcd背后Raft算法的面纱

    背景 最近在使用K8S过程中,一直用到了一个Key-Value数据库Etcd,每当看到有介绍Etcd的教程时,介绍不多,大多都是独立于K8S集群之外,保存状态数据。 再深入百度下,发现Etcd是一个可靠的,分布式的Key Value存储系统,它用于存储分布式系统中的关键数据,一个Etcd集群,通常会由3个或者5个节点组成,多个节点之间,通过一个叫做Raft一致性算法的方式完成分布式一致性协同 看到这里,大概知道Etcd之所以可靠,是因为背后的Raft算法的支撑,仔细思考下,Raft协议是什么? 它是如何进行选举的?leader节点挂了,又如何保证各个节点数据一致? 带着这些问题,我们一起揭开Raft本后真实面纱。 ” 另外多说几句,日志匹配这部分,raft做的很有意思,如果有兴趣的话,可以在公众号后台回复【raft】获取raft论文。 ?

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    etcd raft 处理流程图系列3-wal的读写

    本文仅介绍wal的基本处理,如create、open、close、read等操作,从wal目录中加载snapshot,wal文件的创建,以及读取wal目录中的所...

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    etcd raft 处理流程图系列3-wal的存储和运行

    存储和节点的创建 raftexample中的存储其实有两种,一个是通过raft.NewMemoryStorage()进行创建的raft.raftStorage,关联到单个raft节点,另一个是通过newKVStore TIPs etcdraft角色有三种:leader、follower、learner。 在etcd 3.4之前出现可能会出现如下问题: 新加入一个节点,leader会将快照同步到该节点,但如果快照数量过大,可能会导致超时,导致节点加入失败 新加一个节点时,如果新的节点配置错误(如url 错误),可能会导致raft选举失败,集群不可用 为了避免如上问题,加入了一个新的角色learner,它作为一个单独的节点,在日志同步完成之前不参与选举,etcd中需要通过member promote命令来让 参考 存储模块源码简析 etcdraft实现之tracker&quorum

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    etcd-raft 模块如何实现分布式一致性?

    今天我和你分享的主题是:etcd-raft 模块如何实现分布式一致性? 我们在上一篇介绍了 etcd 读写操作的底层实现,但至于 etcd 集群如何实现分布式数据一致性并没有详细介绍。 本课时将会首先介绍如何使用 raftexample,接着介绍 etcd-raft 模块的实现。 etcd-raft 模块是 etcd 中解决分布式一致性的模块,我们结合源码分析下 raftetcd 中的实现。 使用 raftexample etcd 项目中包含了 Raft 库使用的示例。 raftexample 基于 etcd-raft 库实现了键值对存储服务器。 状态转换 etcd-raft StateMachine 封装在 raft 机构体中,其状态转换如下图: raft-StateMachine.png raft state 转换的调用接口都在 raft.go

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    raft算法详解_python raft

    直到看到raft的论文,两位研究者也提到,他们也花了很长的时间来理解Paxos,他们也觉得很难理解,于是研究出了raft算法。    上面的引文对raft协议的工作原理进行了高度的概括:raft会先选举出leader,leader完全负责replicated log的管理。 比如,raft保证被复制到大多数节点的日志不会被回滚,那么就是safety属性。而raft最终会让所有节点状态一致,这属于liveness属性。    本文是在看完raft论文后自己的总结,不一定全面。 个人觉得,如果只是相对raft协议有一个简单了解,看这个动画演示就足够了,如果想深入了解,还是要看论文,论文中Figure 2对raft算法进行了概括。

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    Raft 【转】

    正因为如此,一致性算法在构建可信赖的大规模软件系统中扮演着重要的角色Raft 的独特的特性:强领导者:和其他一致性算法相比,Raft 使用一种更强的领导能力形式。 这种方式简化了对复制日志的管理并且使得 Raft 算法更加易于理解。领导选举:Raft 算法使用一个随机计时器来选举领导者。这种方式只是在任何一致性算法都必须实现的心跳机制上增加了一点机制。 5 Raft 一致性算法Raft 通过选举一个高贵的领导人,然后给予他全部的管理复制日志的责任来实现一致性。 Raft 保证了在一个给定的任期内,最多只有一个领导者。任期在 Raft 算法中充当逻辑时钟的作用,这会允许服务器节点查明一些过期的信息比如陈旧的领导者。 例如,如果消息交换比服务器故障间隔时间长,候选人将没有足够长的时间来赢得选举;没有一个稳定的领导人,Raft 将无法工作。领导人选举是 Raft 中对时间要求最为关键的方面。

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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 /docs Raft开源产品总览: https://raft.github.io/ Raft学习指南: http://thesecretlivesofdata.com/raft/ Raft算法核心原理

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    raft论文学习-raft basics & leader election

    他们两人在设计raft算法时将可理解性放在了首位,在raft算法出现之后,出现多种语言的开源实现,像etcd中的raft是Go语言实现的。 raft基础 一个raft集群包含多个节点,节点的数量为「奇数」个 答:不仅是raft,还有Zookeeper等分布式存储系统的节点个数都是奇数个,因为它们都是根据“少数服从多数”原则来达成一致。 ---- raft节点是一个状态机,状态机一共有三种状态,每个节点处于leader/candidate/follower三种状态中的一个 答:raft集群中任意时刻最多只有一个leader节点,也就说集群中可以没有 上面的内容可以结合https://raft.github.io/raftscope/index.html动画来学习,该动画模拟了5个节点的raft集群交互,可以对节点设置超时(timte out)、宕机 Consensus Algorithm: https://raft.github.io/raft.pdf [2] raft动画: https://raft.github.io/raftscope/index.html

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    Debugging etcd

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    etcdetcd使用与集群搭建

    etcd通过raft算法实现了强一致、高可用的服务存储目录,集群中每个节点都可以使用完整的存档,集群部署也实现了高可用。 1.3 分布式锁 因为etcd使用Raft算法保持了数据的一致性, 因此在操作后存储到集群中的值必然是全局一致的,所以很容易实现分布式锁。 etcd后起之秀,技术上的’后起之秀‘,往往能规避’前辈‘的问题,改良甚至摒弃: 部署简单:Go语言编写,部署简单是一个特点; 使用简单:使用HTTP作为接口; 算法简单:Raft算法保证强一致性,易于理解 、节点状态变更、监控与反馈、事件处理与执行等等,是etcd对用户提供的大多数 API功能的具体实现; Raft:当然是指的Raft强一致性算法的具体实现,这是etcd的核心; WAL:Write Ahead 另外,Raft算法在做决策时需要多数节点进行投票,所以etcd集群部署都会推荐奇数个节点,推荐3、5、7构成集群。可以使用物理机、虚拟机、容器搭建集群。

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