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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 /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 数据一致性 什么是数据一致性 Raft集群服务对外提供数据的读取始终保证一致性,即对Raft集群之外的服务,简称为客户端服务client service,client service多个节点node向Raft

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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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    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 为了实现Raft库的可测性,库在实现的时候将Raft建模为一个状态机,输入是消息,可能是本地时间的更新或者网络消息,状态机的输出是一个3元组:{[]Messages, []LogEntries, NextState 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etcd中raft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

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    Raft 协议( 一)

    Raft 协议 开源代码:https://github.com/wenweihu86/raft-java Raft 协议是工程上使用比较广泛的一致性, 去中心化的,高可用的分布式协议。 raft 是一个共识算法, 所谓共识算法,是对某个事件达成一致的看法。 Raft 论文 http://thesecretlivesofdata.com/raft/ Raft 算法简介 问题分解 复制集中点一致性这个问题,分解为各个可以被独立解释的子问题。 raft日志复制: https://raft.github.io/ 安全性 对选举的限制 每个 candidate 必须在 RequestVote RPC 中携带自己的最新日志,如果 follower 至此我们对 Raft 算法的核心部分,已经介绍完毕。

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    Raft 算法分析

    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? 算法相同的功能,但更好理解、构建实际的系统 Raft 是什么? / 论文:https://raft.github.io/raft.pdf 使用 Raft 的应用?

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    Raft协议原理

    * 在Raft中,任何时候一个服务器可以扮演下面角色之一: Leader: 处理所有客户端交互,日志复制等,一般一次只有一个Leader. Raft阶段分为两个,首先是选举过程,然后在选举出来的领导人带领进行正常操作,比如日志复制等。

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    Raft算法导读

    )这篇论文也可以看出,Raft部分原因也是为教学设计。 成员变化 Raft将节点的增删抽象成配置的变更,当Leader收到配置变更的消息之后,它就将新的配置Cnew作为一个特殊的Raft Entry发送到其他的Follower上面,任何节点只要收到了这个Entry 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。 参考文章 https://raft.github.io/raft.pdf http://www.infoq.com/cn/articles/raft-paper https://www.jianshu.com

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    理解Raft算法

    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。 => Raft消息4 … Raft服务器消息1成功Commited Raft服务器消息2成功Commited … 很显然*Raft消息1-Raft消息N*中任何一个都可以完成估值转移,如果这时候能够带一个时间锁 Raft的实现 Raft 上面列了很多协议的实现的库或者组件,我主要看了下etcd和RethinkDB。

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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。 安全性:如果某个节点已经将一条提交过的数据输入raft状态机执行了,那么其它节点不可能再将相同索引 的另一条日志数据输入到raft状态机中执行。Raft算法需要一直保持的三个属性。 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。

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    etcd-raft学习

    Leader 选举 raft 算法本质上是一个大的状态机,任何的操作例如选举、提交数据等,最后都被封装成一个消息结构体,输入到 raft 算法库的状态机中。 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: ? raft 状态转换的接口都在 raft.go 中,其定义如下: //在newRaft()函数中完成初始化之后,会调用 becomeFollower()方法将节点切换成 Follower状态,其中会设置raft

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    Raft 协议学习笔记

    好久没有更新博客了,最近研究了Raft 协议,谈谈自己对 Raft 协议的理解。希望这篇文章能够帮助大家理解 Raft 论文。 Raft 是什么? Raft 是一种分布式系统的一致性算法。 在 Raft提出之前,Paxos 已经被提出,但是 Paxos 相当复杂。Raft 的目标就是提出一种易于理解的分布式一致性算法。 在了解 Raft 之前需要了解一下什么状态机: 论文指出,Raft 是一种用来管理日志复制的一致性算法。所以我们就要先了解一下。什么是日志复制状态机。我们思考一个问题。 选取领导者 所以 Raft 算法成立的最重要的前提之一就是选举。 Raft 由多个节点组成。 强领导者, 整个 Raft 在同一时间,只有一个领导者,日志有领导者负责分发和同步。 Raft 天然保证这个特性。 领导人在访问数据之前需要发送一次心跳,保证自己的领导地位。 参考: Raft 首页 Raft 中文翻译 Raft java 实现

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    Raft协议实现etcd

    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。 raft协议的committed和applied属性也存在raftLog中,因为根据raft协议的规定,这两个属性也是需要持久化存储的。 所以,这里只需要看Leader的处理逻辑,上面的Step()函数最终调用的是raft模块的stepLeader(*raft, pb.Message) 函数。 Raft日志新增 上面讲存储的时候讲到,raft算法实现模块只是将日志存在内存中,所以appendEntry的逻辑也很简单。

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    Raft 协议学习笔记

    4 Raft选举 4.1 什么是leader选举 4.2 选举的实现 4.3 Term和Lease比较 4.4 选举图示 4.5 选举总结 5 Raft日志复制 由于易懂,不从论文发布到不到两年的时间,即出现大量的Raft开源实现。 类似于Raft的Term,每次选举新Leader,Epoch值增一,但同时zxid值清0。而Raft也类似,实际也是两部分组成,Term对应于Epoch,Index对应于zxid的低32位。 4 Raft选举 4.1 什么是leader选举 Raft协议中,一个节点有三个状态:Leader、Follower和Candidate,但同一时刻只能处于其中一种状态。 /raft.pdf 3) https://raft.github.io/ 4) http://thesecretlivesofdata.com/raft/ 5) PacificA:微软设计的分布式存储框架

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    Raft协议精解

    Raft服务器支持多个客户端并发连接 一致性模块负责接收客户端的消息,追加到本地日志中 一致性模块负责复制日志到其它服务器节点 本地日志commit成功后立即应用到状态机 客户端可以直接查询本地状态机的状态 Raft算法要求Leader当选后立即追加一条no-op的特殊内部日志,并立即同步到其它节点。这样就可以连带往期日志一起同步了,保障了日志的安全性。 快照同步和日志压缩 ? 同样redis的主从日志同步同raft的日志同步也是类似的。当主从日志偏移差距过大时,采用快照同步,快照同步完成后继续采用增量日志同步。

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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。 Raft 日志的 index 和 term 唯一标示一条日志记录。(这非常重要!!!) AppendEntries**一致性检查** Raft 通过AppendEntries RPC来检测这两个属性。 Raft 安全性(Safety):如果某条日志记录在某个任期号已提交,那么这条记录必然出现在更大任期号的未来 Leader 的日志中。 结合新的选举规则和 commit 规则,我们可以保证 Raft 的安全性。

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    由Consul谈到Raft

    这篇文章重点讨论强一致性算法raftRaft的设计初衷就是易于理解性。 Raft详解 强调的是易懂(Understandability),Raft和Paxos一样只要保证n/2+1节点正常就能够提供服务;众所周知但问题较为复杂时可以把问题分解为几个小问题来处理,Raft也使用了分而治之的思想把算法流程分为三个子问题 2.1 raft基本概念 states 一个raft集群拥有多个server,通常会有5台,这样可以允许系统中两台server宕机。 参考 Raft Animate Demo Raft Paper Raft Website Raft 为什么是更易理解的分布式一致性算法

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    很短 | 图解 Raft 算法

    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。 sc_20190511215048.png 网络分区 在发生网络分区的时候,Raft一样能保持一致性。如下图所示,假设我们的集群由5个节点组成,且节点B是Leader节点: ? 分区网络恢复 参考地址:http://thesecretlivesofdata.com/raft/ ---- ---- 欢迎加入我的知识星球,一起探讨架构,交流源码。

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