1.3.0版本开始修炼内功，聚焦“简单”、“性能”、“高可用”这核心的三个点进一步提升Nacos核心竞争力。
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.
https://www.yuque.com/docs/share/17664885-e0d8-40fd-a208-f1b58794d544
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。
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。
在 TiDB 的架构中，所有的数据按照 range 划分成一个个 Region 分布在多个 TiKV 实例上。随着数据的写入，一个集群中会产生上百万，甚至千万个 Region。而量变引起质变，单 TiKV 实例上过多的 Region 无疑会带来比较大的负担，进而影响整个集群的性能表现。
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。
这篇文章概述了由于集群中的大多数服务器节点丢失而从Consul中断中恢复的过程。中断类型有几种，具体取决于服务器节点的数量和发生故障的服务器节点的数量。我们将概述如何从以下方法恢复：
etcd 的官方将它定位成一个可信赖的分布式键值存储服务，它能够为整个分布式集群存储一些关键数据，协助分布式集群的正常运转。
咱们对Raft协议已经进行了原理的解析，接下去咱们从通过SOFAJRaft 框架的核心流程剖析加深对Raft协议的理解。SOFAJRaft 是一个纯 Java 的 Raft 算法实现库, 基于百度 braft 实现而来, 使用 Java 重写了所有功能, 支持：
对 Raft 有所了解的同学都知道，Raft 一般会使用奇数个节点，比如 3、5、7 等等。这是因为 Raft 是 一种基于多节点投票选举机制的共识算法，通俗地说，只有超过半数节点在线才能提供服务。这里超过半数的意思是 N/2+1（而不是N/2）。举例来说，3 节点集群需要 2 个以上节点在线，5 节点集群需要 3 个以上节点在线，等等。对于偶数节点的集群，2 节点集群需要 2 节点同时在线，4 节点集群需要 3 节点在线，以此类推。实际上不只是 Raft，所有基于 Quorum 的共识算法大体上都是这么个情况，例如 Paxos，ZooKeeper 什么的，本文仅以 Raft 为例讨论。
对于后台开发来说，随着业务的发展，由于访问量增大的压力和数据容灾的需要，一定会需要使用分布式的系统，而分布式势必会引入一致性的问题。
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？
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。
hashicorp/raft是raft算法的一种比较流行的golang实现，基于它能够比较方便的构建具有强一致性的分布式系统。本文通过实现一个简单的分布式缓存系统来介绍使用hashicorp/raft来构建分布式应用程序的方法。
共识是保证一致的分布式系统的基础。为了在不可避免的故障中保证系统的可用性，系统需要一种确保集群中每个节点保持一致的方式，以便在发生故障时无缝地将工作转移到其他节点。Paxos、Raft和View Stamped Replication（VSR）等共识协议通过提供领导者选举、原子配置更改、同步等过程的逻辑，为分布式系统提供了弹性。
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。
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创建的kv存储，用于服务来自外部的访问。
Raft是一种用来管理日志复制的一致性算法。一致性算法允许一组机器像一个整体一样工作，即使其中的一些机器出了错误也能正常工作。
《In search of an Understandable Consensus Algorithm (Extended Version)》
Sentinel（哨兵）是Redis 2.8版本发布的一个功能，使用Sentinel可以实现高可用的Redis集群服务。Sentinel的作用是实时监控Redis集群中的所有服务器，当Redis主服务器宕机后，会自动把从服务器切换成主服务器，从而实现自动容灾的效果。
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）：
FE层的架构都能在网上找到说明. 但BE层的架构模式、一致性保障、与FE层之间的请求逻辑，数据传输逻辑等，我个人暂时没有找到相应的博客说明这些的。当然这些是我个人在学习与使用Doris过程中，对内部交互逻辑与实现感兴趣才有这些疑问. 还好现在有GPT这类大模型，有了疑问，只要问题描述得当，大多可以解惑.
Consul 会加载配置目录中的所有配置文件，配置文件是以 .json 结尾的，并且以字典顺序加载
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。
etcd是coreOS使用golang开发的分布式，一致性的kv存储系统，因其易用性和高可靠性被广泛运用于服务发现、消息发布和订阅、分布式锁和共享配置等方面，也被认为是zookeeper的强有力的竞争者。作为分布式kv，其底层使用raft算法实现多副本数据的强一致性。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 raft 实践者都直接或者间接的参考了 ectd-raft 的设计和实现，例如kubernetes，tiDb等。其广泛的影响力和优雅的golang代码实践也使得ectd成为golang的明星项目。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中的具体实现。
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
> 转载自 https://github.com/maemual/raft-zh_cn/blob/master/raft-zh_cn.md
来源: https://www.freecodecamp.org/news/in-search-of-an-understandable-consensus-algorithm-a-summary-4bc294c97e0d/
Figure 10: Switching directly from one configuration to another is unsafe because different servers will switch at different times. In this example, the cluster grows from three servers to five. Unfortunately, there is a point in time where two different leaders can be elected for the same term, one with a majority of the old configuration (Cold) and another with a majority of the new configuration (Cnew).
背景 作为近期Hadoop社区的明星项目，Hadoop Ozone吸引了社区广泛的关注。它脱胎于HDFS，不仅同时支持文件系统和对象语义，能原生对接HDFS和S3两种访问模式，也将集群的读写性能和吞吐量视为重中之重。2019年年中，腾讯大数据团队开始上线Ozone集群承接大数据存储业务，数据湖小组也全力投入了Hadoop Ozone的开源项目中。在与Hadoop Ozone社区和Cloudera深度合作后，数据湖小组凭借在开源界多年的深耕和数据平台的业务对接实战经验，逐渐发现Ozone写入性能显现出了一定
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。
分布式系统通常由异步网络连接的多个节点构成，每个节点有独立的计算和存储，节点之间通过网络通信进行协作。分布式一致性指多个节点对某一变量的取值达成一致，一旦达成一致，则变量的本次取值即被确定。
原文地址：https://www.cnblogs.com/panpanwelcome/p/8242418.html
Fabric 1.4.1引入Raft排序服务, 运维界比较出名的etcd实现的orderer服务。后生可畏, etcd是中国一个年轻人的作品, 实现了raft协议, 在k8s等容器化, 虚拟化, 集群化有官方应用。etcd也是go语言编写, fabric开窍了, 直接把etcd和orderer整合了, 相比kafka/zookeeper的排序服务，搭建简单多了，也比kafka这些省了很多资源(kafka默认开的堆是2GB..), 所以个人是强烈推荐使用，尽量出来不久，但在1.4LTS维护, 是有保障的。
作者：jettchen，腾讯 IEG 后台开发工程师 本文不对 raft 算法从头到尾细细讲解，而是以 raft 算法论文为起点，逐步解读 raft 算法的理论，帮助读者理解 raft 算法的正确性。然后，etcd 不仅是 raft 算法最为热门的工程实现，同时也是云原生 kubernetes 的核心存储，本文也对 etcd 的底层实现进行剖析，让读者在使用 etcd 组件的过程中能够做到心中有数。对 raft 算法足够熟悉的同学，也可以直接阅读 etcd 工程实现那块内容。 1. raft 算法的简单介绍
Raft声称是一种易于理解的分布式一致性算法。有不少工程师们翻了它的论文，参考了很多资料，最后只好怀疑自己是不是智商有问题。
CAP理论是Eric Brewer教授在2000年提出 的，是描述分布式一致性的三个维度，分别是指：
地球人，爱好音乐，动漫，电影，游戏，人文，美食，旅游，还有其他。虽然都很菜，但毕竟是爱好。
简单来说，etcd是一个高可用，强一致性的分布式kv存储数据库。由此可以衍生出很多其他功能需求，比如：
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。
目前，Apache Kafka 使用 Apache ZooKeeper 来存储元数据，分区位置和主题配置之类的数据存储在 Kafka 之外一个单独的 ZooKeeper 集群中。2019 年，为了打破这种依赖关系并将元数据管理交由 Kafka，为此引入这个KIP-500 计划[1]。
上回我们说到Nacos的注册中心，我们讲了注册中心的一致性协议，订阅和注册的原理，有兴趣的可以看一下上一篇文章：你应该了解的Nacos注册中心。在Nacos中还有一个功能特别重要那就是配置中心，在这里先不具体介绍配置中心是什么，先来忆苦思甜一波。
etcd是一个高可用的键值存储系统，主要用于共享配置和服务发现。etcd是由CoreOS开发并维护的，灵感来自于 ZooKeeper 和 Doozer，它使用Go语言编写，并通过Raft一致性算法处理日志复制以保证强一致性。Raft是一个来自Stanford的新的一致性算法，适用于分布式系统的日志复制，Raft通过选举的方式来实现一致性，在Raft中，任何一个节点都可能成为Leader。Google的容器集群管理系统Kubernetes、开源PaaS平台Cloud Foundry和CoreOS的Fleet都
FGVC 的作者是一位 90 后北京小伙，目前在弗吉尼亚理工大学计算机工程专业就读博士三年级，师从华人教授 Jia-Bin Huang。
上次跟好基 黄东旭 在咖啡厅撩天的时候谈笑风生地探讨了一个 TiDB 使用 Raft 时遇到的问题:
| 导语 腾讯轻舟平台（RAFT，Rapid Application Framework of Tencent）是一个致力于组件治理，为创新型应用提供“端云一体、开箱即用“的组件生态系统。本文先引入组件治理的概念，然后重点描述后台部分的组件治理思路。这里面有很多比较新颖的云化建设的理念，对传统后台的组件化建设和云化升级，希望也提供一些解决思路的参考。 一、“组件治理“的引入 为了让大家更好理解什么是组件治理，先简单回顾一下大家常见的公共组件的研发和推广流程。 大部分情况下，可能首先是因为业务需求，我做
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