背景:共识机制-所谓共识,就是多个节点对某个事情达成一致的看法,即使是在部分节点故障、网络延时、网络分割的情况下。
分布式系统在极大提高可用性、容错性的同时,带来了一致性问题(CAP理论)。Raft算法能够解决分布式系统环境下的一致性问题。
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。
本文为 TiKV 源码解析系列的第二篇,按照计划首先将为大家介绍 TiKV 依赖的周边库 raft-rs 。raft-rs 是 Raft 算法的 Rust 语言实现。Raft 是分布式领域中应用非常广泛的一种共识算法,相比于此类算法的鼻祖 Paxos,具有更简单、更容易理解和实现的特点。
前言 在保证数据安全的基础上,保持服务的持续可用,是核心业务对底层数据存储系统的基本要求。业界常见的1主N备的方案面临的问题是“最大可用(Maximum Availability)”和“最大保护(Maximum Protection)”模式间的艰难抉择: “最大可用”模式,表示主机尽力将数据同步到备机之后才返回成功,如果备机宕机或网络中断那么主机则单独提供服务,这意味着主备都宕机情况下可能的数据丢失(MySQL的半同步模式); “最大保护”模式,表示主机一定要将数据同步到备机后才能返回成功,
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.
保持服务的持续可用,是核心业务对底层数据存储系统的要求。常见的1主N备的方案问题是“最大可用(Maximum Availability)”和“最大保护(Maximum Protection)”模式间抉择:
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,算法会选举出一个主节点作为leader,由leader负责数据的同步与数据的分发,当leader出现故障后,系统会自动地选取另一个节点成为leader,并重新完成数据的同步与分发。
Raft设计出来是为了实现工程上的可用,避免Paxos算法的复杂性,从In Search of an Understandable Consensus Algorithm (Extended Version)这篇论文也可以看出,Raft部分原因也是为教学设计。论文很长,并且也已经有中译版,权且把这篇文章当作一篇导读。
本文介绍了Raft算法的原理、核心概念、算法流程以及其在CMQ(云消息队列)中的应用。Raft算法是Google Spanner中使用的分布式一致性算法,它通过选举出一个Leader来负责处理所有客户端请求,从而确保数据的一致性和可靠性。CMQ作为腾讯云的一款消息队列服务,也采用了Raft算法来保证消息的可靠传输。
在前一篇文章consul配置与实战中,介绍了consul的一些内幕及consul配置相关,并对项目中的一些实际配置进行展示。这篇文章重点介绍consul中所涉及到的一致性算法raft。 1. 背景 分布式系统的一致性是相当重要的,即为CAP理论中的C(Consistency)。一致性又可以分为强一致性和最终一致性。这篇文章重点讨论强一致性算法raft。 Lamport发表Paxos一致性算法从90年提出到现在已经有二十几年了,直到2006年Google的三篇论文初现“云”的端倪,其中的Chubby Lock
你好,我是 aoho,大家周末快乐。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?
Raft 算法是目前应用广泛的分布式共识算法,在许多知名的开源项目比如 etcd 中,都有 Raft 的身影。同时,随着 MIT6.824 课程的普及,Raft 俨然成为了最广为人知的分布式共识算法。
RAFT:All pairs correlation + recurrent refinement
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? 在单
https://cloud.tencent.com/developer/article/1644111当今互联网行业中,对于分布式一致性算法,个人觉得实用性最高并且应用最广泛的就是 Raft 算法了。Raft 非常适合用于所有的节点均为可信节点时的必要数据同步场景中。Raft 的基本原理理解起来并不难,网上很多文字简介,都不如一个很生动的动画来得直观。
分布式系统中数据必然会存在于多台机器,一致性简单地说就是分布式系统中的各个部分保持数据一致
raft 是一个分布式一致性算法,主要保证的是在分布式系统中,各个节点的数据一致性。raft 算法比较复杂,因为它所解决的分布式一致性问题本来就是一个比较棘手的问题,raft 算法的实现主要可以拆解为三个部分:
raft算法是一个分布式一致性算法,用来替代Paxos算法,因为Paxos算法太晦涩难懂,基于Paxos成熟的工程实践非常少。在2013年,斯坦福大学的Diego Ongaro和John Ousterhout发表了论文In Search of an Understandable Consensus Algorithm,raft算法就此诞生。随后,在2014年Diego Ongaro的博士论文CONSENSUS: BRIDGING THEORY AND PRACTICE中,对raft以及相关的一致性算法进行了系统的阐述。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。
之前的文章《五分钟了解一致性哈希算法》受到了不少朋友的喜欢,今天分享分布式一致性算法之 -- Raft算法,同样用分钟的方式,不过这次估计五分钟看不完!
基于 MIT 6824 课程 lab 框架,实现一个基于 raft 共识算法、高性能、可容错的分布式 KV 存储系统,保证系统的一致性和可靠性。
Raft 是一种为了管理复制日志的一致性算法。它提供了和 Paxos 算法相同的功能和性能,但是它的算法结构和 Paxos 不同,使得 Raft 算法更加容易理解并且更容易构建实际的系统。为了提升可理解性,Raft 将一致性算法分解成了几个关键模块,例如领导人选举、日志复制和安全性。同时它通过实施一个更强的一致性来减少需要考虑的状态的数量。一项用户研究的结果表明,对于学生而言,Raft 算法比 Paxos 算法更加容易学习。Raft 算法还包括一个新的机制来允许集群成员的动态改变,它利用重叠的大多数来保证安全性。
分布式系统是指一组独立的计算机,通过网络协同工作的系统,客户端看来就如同单台机器在工作。随着互联网时代数据规模的爆发式增长,传统的单机系统在性能和可用性上已经无法胜任,分布式系统具有扩展性强、可用性高、廉价高效等优点得以广泛应用。
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。斯坦福学者也花了很多时间理解Paxos,于是他们又研究出Raft。 二、Raft算法基本原理 共识算法就是保证一个集群的多
梦晨 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 开源大模型火爆,已有大小羊驼LLaMA、Vicuna等很多可选。 但这些羊驼们玩起来经常没有ChatGPT效果好,比如总说自己只是一个语言模型、没有感情blabla,拒绝和用户交朋友。 归根结底,是这些模型没有ChatGPT那么对齐(Alignment),也就是没那么符合人类用语习惯和价值观。 为此,港科大LMFlow团队提出全新对齐算法RAFT,轻松把伯克利Vicuna-7b模型定制成心理陪伴机器人,从此AI会尽力做你的朋友。 相较于OpenAI所
Fabric的共识服务设计成了可插拔的模块,以此满足了根据不同应用场景切换不同共识选项的需求。在Hyperledger Fabric最新版本中,Fabric系统的共识模块中实现了三种共识算法,其中包括Solo,Kafka以及Raft算法。官方推荐的是使用Raft共识算法,但是为了更好地理解Fabric中的共识模块,我们也简单介绍一下Solo和Kafka这两种共识算法。
In Search of an Understandable Consensus Algorithm (Extended Version)
在文章《ONOS高可用性和可扩展性实现初探》讲到了ONOS系统架构在高可用、可扩展方面技术概况,提到了系统在分布式集群中如何保证数据的一致性。在数据最终一致性方面,ONOS采用了Gossip协议,这一部分的变化不大,而在强一致性方案的选择方面则在不断进行调整,其主要原因是分布式系统中强一致性对系统性能影响较大,而且现有的支持Paxos算法的实现不多。本文承接上一篇提出的一个问题:ONOS为什么从开始使用ZooKeeper转到Hazelcast,而最终选择了Raft?是不是之前的选择导致系统缺陷?亦或是在某些
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。但Paxos是:少数真正理解的人觉得简单,尚未理解的人觉得很难,大多数人都是一知半解。本人也花了很多时间、看了很多材料也没有真正理解。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。
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。
分布式一致性是构建可靠的分布式系统的关键要素之一。为了确保数据的一致性和可用性,一致性算法的设计变得至关重要。本文将深入探讨两个与分布式一致性密切相关的主题:Raft 算法和 etcdRaft 存储系统。
本篇文章将模拟一个KV数据读写服务,从提供单一节点读写服务,到结合分布式一致性协议(Raft)后,逐步扩展为一个分布式的,满足一致性读写需求的读写服务的过程。
点击上方“专知”关注获取更多AI知识! 【导读】推荐系统和数据库技术,一个是偏机器学习数据挖掘相关的应用,一个是偏系统存储相关的技术,这两者在实际中有很大的应用。今天,很高兴邀请到资深算法工程师宋强对此漫谈自己一些工作的独到见解,欢迎阅读~ 科研工作者的前世今生 笔者早年在人工智能领域上进修硕士,研究的方向是推荐系统,虽然最终未能将所学发扬光大,但亦心存敬畏,时常拜读相关著作。随后阴差阳错,人生中的第一份正式工作是从事分布式数据库的研发。受学长相邀,写下一点感悟。 矛盾的心理 人工智能和数据库都是当前的热潮
Raft 是一种为了管理日志复制的分布式一致性算法。Raft 出现之前,Paxos 一直是分布式一致性算法的标准。Paxos 难以理解,更难以实现。Raft 的设计目标是简化 Paxos,使得算法既容易理解,也容易实现。
元数据,一般包括分片的数据范围、数据量、读写流量和分片副本处于哪些物理节点及副本状态等信息。
Kafka 和 ES 都是用来处理大数据的中间件,一个是消息中间件的代表(Kafka),另一个是大数据搜索引擎的代表(ES)。它们在 Java 领域的使用非常广泛,在大数据方面就更不用说了,但它们的选主(选择主节点)有什么关联与区别呢?接下来,我们一起来看。
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——分会场五:云架构、数据架构”进行《分布式强一致性数据库的灵魂 - Raft 算法的理论和实践》演讲分享。I
Raft 是通过以领导者为准实现各个节点日志一致的一种共识算法,被越来越多的分布式系统框架应用,比如 Etcd、Consul 等等,Seata 未来也会引用 Raft,即将发布的 Kafka 2.8 也引入了 Raft,在 Raft 的基础上做了一些改版,在 Kafka 2.8 中称作 KRaft。
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将系统中的角色分为领导者(Leader)、跟从者(Follower)和候选者(Candidate):
《In search of an Understandable Consensus Algorithm (Extended Version)》
TiDB 5.0 已于上周正式发布,在这个大版本更新中提升 TiDB 集群的跨中心部署能力是一个重要的着力点,在共识算法这一层,最激动人心莫过于 Joint Consensus 支持了。这个特性帮助 TiDB 5.0 在跨 AZ 的调度中完全容忍少数派数目的 AZ 不可用。本文会先谈成员变更在 TiDB 历史,然后介绍新特性的设计,最后说下我们在实现过程中遇到的问题和解决方案。
2.当定时器时间到了而集群中仍然没有Leader,Follower将声明自己是Candidate并参与Leader选举,同时将消息发给其他节点来争取他们的投票,若其他节点长时间没有响应Candidate将重新发送选举信息
1998年,加州大学的计算机科学家 Eric Brewer 提出,分布式系统有三个指标:
Raft是分布式环境下的一致性算法,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算法名称有点像,然而Raft算法里不能存在拜占庭节点,而RBFT则能容忍BFT节点的存在。Raft非常类似于paxos协议(参见我的这篇文章《paxos算法如何容错的–讲述五虎将的实践》),然而它比paxos协议好理解许多(因为paxos协议难以具体实现,所以zookeeper参考paxos实现了它自己的Zab算法)。同样,Raft有一个用GO语言实现的etcd服务,它的功能与Zookeeper相同,在容器操作系统CoreOS作为核心组件被使用。
随着各种高并发访问、海量数据处理等应用场景越来越多,为了应对这些使用场景,分布式系统应运而生。分布式系统得以发展,得益于诸多优点,比如:可以避免单点故障,容易横向扩展等。所谓单点故障指的是:单个组件发生故障会导致整个系统的瘫痪,而容易横向扩展的意思是我们可以通过增加机器来提高整个系统的性能。分布式系统在带来诸多优点的同时,也带来了一些挑战,我们下面来重点描述清楚其中的一个核心挑战:在分布式系统中如何保证数据的一致性。关于分布式系统的基本概念,可以参考相关的理论书籍。
以下内容选自《深入理解分布式共识算法》一书,本书尚处于出版阶段,预计12月底出版,敬请关注。
最近工作中讨论到了Raft协议相关的一些问题,正好之前读过多次Raft协议的那paper,所以趁着讨论做一次总结整理。
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