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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? 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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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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    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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    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。 Raft 日志的 index 和 term 唯一标示一条日志记录。(这非常重要!!!) 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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    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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    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。 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算法将时间分为一个个的任期(term),每一个term的开始都是Leader选举。在成功选举Leader之后,Leader会在整个term内管理整个集群。 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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    【共识算法】--“raft的实现”

    go build -o raft.exe (3)开启三个端口,并分别执行raft.exe A 、raft.exe B 、 raft.exe C,代表开启三个节点(初始状态为追随者) 建立第一个节点进行投票 实例 raft := NewRaft(id, nodeTable[id]) //启用RPC,注册raft go rpcRegister(raft) //开启心跳检测 go raft.heartbeat ("-1") raft.lastHeartBeartTime = 0 goto Circle } } } raft.go package raft import www.cnblogs.com/mindwind/p/5231986.html https://blog.csdn.net/s15738841819/article/details/84286276 【共识算法 】-“PBFT的实现” 2021-11-26 【共识算法(6)】-“DPOS与POS的区别与实现” 2021-11-24

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    Raft算法和Gossip协议

    简单介绍下集群数据同步,集群监控用到的两种常见算法Raft算法 raft 集群中的每个节点都可以根据集群运行的情况在三种状态间切换:follower, candidate 与 leader。 在节点初始启动时,节点的 raft 状态机将处于 follower 状态并被设定一个 election timeout,如果在这一时间周期内没有收到来自 leader 的 heartbeat,节点将发起选举 Raft一致性算法处理日志复制以保证强一致性。 follower 节点不可用 follower 节点不可用的情况相对容易解决。

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    Raft算法之日志篇

    3、关于日志太大的问题 对于1个7*24小时的服务,如果日志一直追加,最终磁盘空间肯定不够的,有问题恢复也太慢,这就生产了日照的需求,Raft算法大设计的时候就考虑到了这个问题,这个留到后面章节分析。

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    图解:什么是Raft算法

    中我们介绍了分布式注册中心Consul集群中使用了Raft这种分布式一致性算法,那么在这一篇的内容中就给大家详细介绍下什么是Raft算法。 这样的一致性算法来实现。 下面我们就以图解的方式来深入了解下Raft的工作机制! Raft的角色 ? 在Raft算法中节点存在Follower、Candidate、Leader三种状态。 后记 Raft 和Paxos是目前分布式系统领域中两种非常著名的解决一致性问题的共识算法,两者都能解决分布式系统中的一致性问题,但是Paxos的实现被证明非常难以理解,Raft的实现则比较简洁并且遵循人的直觉 后续有机会可以再和大家一起讨论关于Paxos算法的相关的知识,谢谢大家的支持!

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    共识算法-raft论文分析

    五一三天 看raft,最后的实在不明白 ,版本1。0理解 记录如此, 只看结论就行,后面的可以跳过 ? 角色 2PC CA(Consistency + Availability) 必须全部同意,缺一不可 Partition tolerance N:N Coordinator/Participant raft 相关 资源 官方:https://raft.github.io/ 英文:https://raft.github.io/raft.pdf 中文:https://destinywang.github.io/ 第三领导选取(leader election)、 https://raft.github.io/ 每一个服务器一定会处于以下三种状态中的一个:领导人、候选人、追随者 s5 ---->s3 ? 下面包好了all raft逻辑 我只能看懂,每次发送数据,不是一个一个发送,而是一批数据。 相同的日志6,后面的不是 ?

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    Raft算法之快照篇

    二、Raft算法中为什么需要快照 Raft算法是通过日志来保证节点最终一致的,而日志是持续增加的,对于一个7*24小时运行的系统,日志会一直增加,这样导致几个问题: 1、磁盘占用空间过大; 2、新的节点加入进来后 ,需要同步的日志太多,进一步影响系统的可用性; 还有1点不是Raft算法中本身的功能,就是恢复数据,即一个误操作需要回滚,则需要回放从前到后所有日志,这个时间会非常长,这时如果有快照就可以快速恢复了。 mysql binlog、Redis的aof文件其实就相当于快照,只不过这些系统没有实现Raft算法算法并没有规定,看应用自己实现,像etcd是10000日志后产生1次快照,需要根据实际条件选择。 2、谁生成日志快照 Raft算法并没有规定谁可以生成,即谁都可以生成,即符合条件1就可以生成,主要是为了切换为Leader的时候可以快速应对新节点添加数据的情况。因为只有数据一致,谁生成都是一样的。

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    Raft算法之选举篇

    前面我们介绍了Raft算法,接下来会分篇讲述每一个部分,今天讲述选举的细节。 在讲述选举之前,先介绍下Raft算法基础。 一、Raft基础 1、节点角色 在Raft中,在任意时刻,服务器节点只能是以下3个角色之一: Follower(跟随者):系统启动时默认的角色,一般来说不参与客户端读、写请求,接受Leader发送过来的心跳追加日志 Leader; Leader发送心跳给其它成员时如果收到的响应中term比自己的大,则退化成Follower; 3、逻辑时钟(term) 选举过程有个term参数,这个参数就是逻辑时钟,这是一个整数,全局递增;Raft

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    详细解读Raft 共识算法

    @(Raft共识算法)[CAP定理|Paxos|解读Raft] 马克飞象 [TOC] 1. 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Raft is a consensus algorithm for managing a replicated log 业界最著名的一致性算法就是大名鼎鼎的Paxos(Chubby的作者曾说过:世上只有一种一致性算法 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。 4.7 总结 Raft 是能够实现分布式系统强一致性的算法,每个系统节点有三种状态 Follower,Candidate,Leader。

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    看动画学会 Raft 算法

    Raft 算法 分布式一致性是分布式系统中最基本的问题,用来保证分布式系统的高可靠。 Raft 算法。 因为 Raft 算法清晰易懂越来越多的开源项目尝试引入 Raft 算法来解决分布式一致性问题。在分布式存储领域基于 Raft 算法构建的项目百花齐放,欣欣向荣。 所以学会 Raft 算法对于理解很多支持分布式的开源项目有很大的帮助,分布式协议和算法这块也是后端程序员进阶必须掌握的知识,所以一起变强吧! ---- 介绍 Raft 算法的文章早已是汗牛充栋,本文先介绍两个非常优秀的网站: The Secret Lives of Data-CN 以图文方式介绍 Raft 算法,是非常好的入门材料。

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    解读Raft(一 算法基础)

    我会将Raft协议拆成四个部分去总结: 算法基础 选举和日志复制 安全性 节点变更 这是第一篇:《解读Raft(一 算法基础)》 什么是RAFT 分布式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 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。 Raft is a consensus algorithm for managing a replicated log. Raft是一种管理复制日志的一致性算法Raft将一致性拆分为几个关键元素: Leader选举 日志复制 安全性 Raft算法 所有一致性算法都会涉及到状态机,而状态机保证系统从一个一致的状态开始,以相同的顺序执行一些列指令最终会达到另一个一致的状态 算法基础 角色 Raft通过选举Leader并由Leader节点负责管理日志复制来实现多副本的一致性。

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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 实现Raft算法需要实现的两个RPC接口: RequestVoteRpc:选举时由当前候选节点向其它节点发起拉票请求; AppendEmtriesRpc:由Leader节点向其它Follower节点发送日记复制请求 例如: 机器 Raft节点 Raft节点 Raft节点 机器1 Raft服务A节点1(Leader) Raft服务B节点1(Follower) Raft服务C节点1(Follower) 机器2 Raft

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    深入剖析共识性算法 Raft

    一、 Raft简介 1.1 Raft简介 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。 2.3 RPC Raft 算法中服务器节点之间的通信使用 远程过程调用(RPC)。 说明:本文仅阐述 Raft 算法的核心内容,不包括算法论证、评估等 七、参考资料 1.Raft 一致性算法论文原文 2.Raft 一致性算法论文译文 3.Raft 作者讲解视频 4.Raft 作者讲解视频对应的 PPT 5.分布式系统的 Raft 算法 6.Raft 算法详解 7.Raft: Understandable Distributed Consensus 8.sofa-jraft - 蚂蚁金服的 Raft

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    分布式共识算法(Paxos、Raft)

    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 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(multi paxos 没有给出实现细节) Raft 解决了 multi paxos 的三个问题, 即 “leader election”、”log replication”、”safety”,一篇以”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 特点与概念 特点: Strong Leader 系统中必须存在且同一时刻只能有一个 leader,只有 leader Raft算法通过规定若干投票原则来解决这个问题: 一个任期内,follower只会投票一次票,且先来先得; Candidate存储的日志至少要和follower一样新; 只有获得超过半数投票才有机会成为

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