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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...从上述的问题分析中,我们都看到集群服务可能出现多个leader节点,这就违背了Raft算法的强leader且唯一性的特征,而对于Raft算法解决这类集群成员节点变更则是通过单节点变更来解决集群的“脑裂”...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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Raft算法

Raft 算法也是一种少数服从多数的算法,在任何时候一个服务器可以扮演以下角色之一: Leader:负责 Client 交互 和 log 复制,同一时刻系统中最多存在一个 Follower:被动响应请求...RPC,从不主动发起请求 RPC Candidate : 由Follower 向Leader转换的中间状态 Term 在Raft中使用了一个可以理解为周期(第几届、任期)的概念,用Term作为一个周期...,每个Term都是一个连续递增的编号,每一轮选举都是一个Term周期,在一个Term中只能产生一个Leader;先简单描述下Term的变化流程:Raft开始时所有Follower的Term为1,其中一个...保证一个Term只有一个Leader,在Raft正常运转中所有的节点的Term都是一致的,如果节点不发生故障一个Term(任期)会一直保持下去,当某节点收到的请求中Term比当前Term小时则拒绝该请求...;  选举 Raft的选举由定时器来触发,每个节点的选举定时器时间都是不一样的,开始时状态都为Follower,某个节点定时器触发选举后Term递增,状态由Follower转为Candidate,

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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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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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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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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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