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Raft节点计数

是指在Raft一致性算法中，用于确定一个集群中的节点数量。Raft是一种分布式一致性算法，用于解决分布式系统中的数据一致性问题。在Raft算法中，集群由多个节点组成，每个节点可以扮演不同的角色，包括领导者（leader）、跟随者（follower）和候选者（candidate）。

节点计数在Raft算法中起到重要的作用，它决定了集群的容错性和可用性。节点计数越多，集群越能容忍节点的故障和网络分区，提高了系统的可靠性。同时，节点计数也会影响到Raft算法中的选举过程和日志复制的效率。

在实际应用中，节点计数的选择需要考虑多个因素，包括系统的规模、性能需求和可用性要求等。通常情况下，一个较大的节点计数可以提高系统的容错性和可用性，但也会增加系统的复杂性和资源消耗。因此，需要根据具体的应用场景和需求来选择适当的节点计数。

腾讯云提供了一系列与Raft算法相关的产品和服务，包括云服务器、云数据库、云存储等。其中，云服务器（ECS）提供了高性能、可扩展的计算资源，可以用于部署Raft算法的节点；云数据库（CDB）提供了可靠的分布式数据库服务，可以用于存储和管理Raft算法的日志数据；云存储（COS）提供了安全可靠的对象存储服务，可以用于存储Raft算法中的数据副本。

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raft算法详解_python raft

raft是一个共识算法（consensus algorithm），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。...这就涉及到raft最新的两个子问题： leader election和log replication leader election raft协议中，一个节点任一时刻处于以下三个状态之一： leader...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。 ...在raft中，两点保证了这个属性：一个节点某一任期内最多只能投一票；只有获得majority投票的节点才会成为leader。因此，某一任期内一定只有一个leader。...而在raft的一些实现或者raft-like协议中，leader如果收不到majority节点的消息，那么可以自己step down，自行转换到follower状态。

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raft集群实战案例：两地四节点

raft作为一个强一致性的集群共识算法，可以保证当集群多数节点存活时服务可用，但只能有一个领导者，有比较大的局限性。...我们将A、B、C作为一个raft集群实例的节点（深市group），D是这个集群的只读节点，并且将C的优先级设置为0，这样就可以保证在服务可用的情况下这个集群主节点一定在深市。 3....我们将C、D、A作为另一个raft集群实例的节点（沪市group），B是这个集群的只读节点，并且将A的优先级设置为0，这样就可以保证在服务可用的情况下这个集群主节点一定在沪市。 4....注意：两个集群实例并不意味着在同一个物理节点上部署两个进程，而且同一个进程内存在两个抽象的raft节点对象，这也才能达到异地数据共享的目的（否则需要额外手段） 12....由于整个服务是依赖raft日志文件作为数据持久化手段，外部程序需要获取数据需要读取服务内存或者解析raft文件，耦合性较高，所以若有需要，可以另起一个E节点（数据落地节点），作为两个集群的只读节点，业务执行修改内存数据的时候

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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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Raft算法

其次,Raft算法提供成员变更机制,严格来说是引入单节点变更机制来解决集群中存在“脑裂”情况(集群出现多个leader节点) Raft集群节点状态 Follower状态: 集群服务中普通的节点,主要职责有以下方面...节点来保证整个Raft集群的日志数据一致性....leader节点个数为(n/2)+1并且是在处于同一个区域下,即: Raft算法分析小结节点状态变化 Raft算法集群节点服务的初始化状态均为Follower节点,并且每一个Follower节点具备成为...Raft集群leader节点不可用时就会推荐自己选举成为leader节点并发起投票选举,这个时候Follower节点成为Candidate节点,于是会自增加自己的任期Term并向Raft集群其他服务节点发起...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 【转】

安全性：在 Raft 中安全性的关键是在图 3 中展示的状态机安全：如果有任何的服务器节点已经应用了一个确定的日志条目到它的状态机中，那么其他服务器节点不能在同一个日志索引位置应用一个不同的指令。...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。...5.2 领导人选举 Raft 使用一种心跳机制来触发领导人选举。当服务器程序启动时，他们都是跟随者身份。一个服务器节点继续保持着跟随者状态只要他从领导人或者候选者处接收到有效的 RPCs。...候选人为了赢得选举必须联系集群中的大部分节点，这意味着每一个已经提交的日志条目在这些服务器节点中肯定存在于至少一个节点上。...Raft 中通过让领导人在响应只读请求之前，先和集群中的大多数节点交换一次心跳信息来处理这个问题。

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raft论文学习-raft basics & leader election

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。...例如我们假定raft集群的节点数为偶数6，节点名称依次为node1,node2,node3,node4,node5和node6,当前集群中的leader节点为node1,当出现两个相同数量节点的网络分区...---- 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...5个节点构成的raft集群 leader发生网络分区网络分区恢复 ---- raft算法规定了节点之间采用RPC进行通信，一致性算法只需要两种类型的RPC消息，为了在服务器之间传输快照增加了第三种类型的...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

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Hadoop Ozone如何巧妙利用Multi-Raft机制优化数据节点吞吐量

Multi-Raft的功能，可以让单个数据节点上承载尽量多个Raft Pipeline，达到用带宽换时延的目的。...假设配置每个节点最多可以承接M个数据Pipeline的写入，在有N个数据节点的情况下，Single-Raft下SCM最多可以分配N/3个Pipeline，而Multi-Raft下就可以配置M(M*N)/...由于三副本备份的原因，数据Pipeline必须有刚好3个数据节点加入才能创建成功，Multi-Raft可以合理利用每一个数据节点的能力参与Pipeline。...如图示，在有4个数据节点的时候，Single-Raft的集群只能创建出1个数据Pipeline，而剩下的1个数据节点（4-3*1）只能作为StandBy备用，在开启Multi-Raft功能后，4个节点都可以参加数据...比起单纯在数据节点上做IO栈层面的优化，Multi-Raft的方案利用了数据Pipeline的节点复用和RaftLog的特点，加大了数据节点对于并发写入数据的参与度。

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Raft 详解

Raft 简介Raft 是一种共识算法，它确保在分布式系统中的多个节点之间达成一致性。Raft 的核心目标之一是保证数据在所有节点之间的同步。...以下是 Raft 如何同步数据的主要步骤：1.1 Leader 选举Raft 将所有节点分为三种角色：Leader（领导者）、Follower（追随者）、Candidate（候选者）。...以下是 Raft 中节点之间的主要通信方式：2.1 请求投票 RPC（RequestVote RPC）在选举过程中，候选者节点会向其他节点发送请求投票的 RPC。...这些 RPC 的使用使得 Raft 算法中的节点能够协调完成选举、同步日志等任务。需要注意的是，Raft 通过使用 RPC 确保了消息的有序传递，确保了一致性和可靠性。...以下是 Raft 选举 Leader 的实现细节：3.1 选举触发条件在 Raft 中，每个节点都有一个当前的 term（任期）。当一个节点启动时，它的 term 被初始化为 0。

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RAFT代码设计

根据RAFT论文，准备自己写一个RAFT包（两手准备，有别人开源的就好了QAQ）（论文地址 https://github.com/maemual/raft-zh_cn/blob/master/raft-zh_cn.md...，每个节点两个链接池，一个用来发选举信息，一个用来发日志和心跳（多连接）收到的信息反序列化后写入对应的disruptor队列处理每个节点有一个核心线程，一个核心线程池...，线程用来处理选举，线程池用来处理日志和心跳相关操作 1.Node类（物理节点） NodeChannelManage（连接管理） RAFT实例数组定时任务线程接口1：推送心跳遍历当前节点所有实例...（非leader不发）实例状态形成心跳心跳推送其他节点设置下一次心跳定时任务接口2：写入日志找到对应raft实例提交 2.NodeChannelManage类（连接管理）选举连接...接口3.推送实例的预选请求从选举连接推送接口4.推送实例的选举请求从选举连接推送接口5.推送实例的预投票请求从选举连接推送接口6.推送实例的投票请求从选举连接推送 3.raft

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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 算法分析

为什么需要 Raft？ Raft 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？...Machine）：执行日志的指令，得到 Server 状态 [2021-01-24-081303.png] Raft 基础节点状态： Leader（领导者）：系统只有一个节点处是 Leader，处理所有客户端的请求并同步给.../ 论文：https://raft.github.io/raft.pdf 使用 Raft 的应用？...从当前节点读写入到 leader，leader 广播事务，半数节点成功才会被提交整体流程类似于 Raft，只是细节和实现的区别扩展：ZooKeeper 是什么？

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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。...所有节点从同一个状态 state 出发，经过相同的 log, 最终达到一致的状态 state. 相同的初始状态+相同的输入 = 相同的结束状态。 ? Raft 负责保证集群所有节点 log 一致性。...在这里插入图片描述每个 logEntry 包含了 command, 还有 leader 的 term ，五个节点的日志并不完全一致， Raft 保证了高可用，但是并不强一致性，而是最终一致性。

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RAFT算法详解

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。...2、Leader选举的限制在Raft协议中，所有的日志条目都只会从Leader节点往Follower节点写入，且Leader节点上的日志只会增加，绝对不会删除或者覆盖。...七、关于Raft的一些面试题 1、Raft分为哪几个部分？主要是分为leader选举、日志复制、日志压缩、成员变更等。 2、Raft中任何节点都可以发起选举吗？...Raft的leader有限制，拥有最新日志的节点才能成为leader，multi-paxos中对成为Leader的限制比较低，任何节点都可以成为leader。...10、Raft日志压缩是怎么实现的？增加或删除节点呢？？在实际的系统中，不能让日志无限增长，否则系统重启时需要花很长的时间进行回放，从而影响可用性。

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Raft算法导读

复制状态机（Replicated State Machine）在Raft算法中，集群像HDFS一样是主从架构，每一台机器的状态都唯一依赖于日志，而日志只来源于Master节点。...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。...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...值得注意的是：当Log里面有一个配置变更还没有被committed时，不允许接受新的配置变更请求，以防止脑裂情况的出现如果只有两个节点，需要移除一个节点，在Leader在发起命令之后，另一个节点挂了...Raft算法为了解决Snapshot地性能问题，给出了三个解决方案：不要做太频繁，否则消耗磁盘带宽。不要做的太不频繁，否则一旦节点重启需要回放大量日志，影响可用性。

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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。...而Raft算法则根据实际应用中的需要，简化了设计模型，不采用去中心化设计，而是自动选举中心节点，并且在各种情况和时序下可以保证能够正确的选举出中心节点并保证数据的一致性。...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。...，可以等新上线节点数据第一次同步完成后再计入新老集群的大多数节点同意或确认的计数（防止新节点数量过多，copy数据期间集群可能会不可用的问题）第二阶段结束时，可能原先的主节点不在新集群配置内，那么要等新集群配置被新集群的大部分节点接收后才能下线...=> 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

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Raft算法原理

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。...状态机安全性（State Machine Safety）：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 协议学习笔记

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。...领导选举，领导是由民主选举产生的，集群中多数节点投票通过就能成为主。对于在集群中的节点。在任意时间中，都有可能处于以下三种状态之一：跟随者候选人领导人每个领导人都有一个任期限制。...作为 Raft 的节点需要保证如下性质。如果在不同日志中的两个条目有着相同的索引和任期号，则它们所存储的命令是相同的。...Raft 限制，只有当前任期的 leader 可以决定一条日志是否 commited，而不能由高任期的 leader 通过计算某条日志（例子中的 2号日志）超过半数节点持有，就确定日志被commited...客户端交互整个 Raft 协议中，客户端只与 leader 进行交互。客户端与集群通信的时候，首先随便与集群中的任意一个节点交互，询问 leader 是谁。

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etcd-raft学习

从本质上说，Raft 算法是通过一切以领导者为准的方式，实现一系列值的共识和各节点日志的一致 Leader 选举，Leader 故障后集群能快速选出新 Leader；日志复制，集群只有 Leader...MsgPreVoteResp MessageType = 18 //预选节点收到的响应消息然后是 raft 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...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...} //当节点可以连接到集群中半数以上的节点时，会调用 becomeCandidate（）方法切换到Candidate状态，becomeCandidate（） func (r *raft) becomeCandidate...：首先它会通过 tickElection（）创建MsgHup消息并将其交给raft.Step（）方法进行处理；raft.Step（）方法会将当前Follower节点切换成PreCandidate状态，然后创建

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Raft协议实现etcd

这部分日志即使在节点重启的情况下也不会丢失，重启时etcd会从wal中读取出这部分数据写到raft的内存中。undefined为啥是上次快照之后的呢？...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。...在etcd节点重启恢复时，会查找wal中最后一次快照的记录，将快照后的日志条目重新给到raft模块恢复内存数据。...获取raft节点当前最后一条日志条目的index li := r.raftLog.lastIndex() //2....将日志条目追加到raftLog内存队列中，并且返回最大一条日志的index，对于leader追加日志的情况，这里返回的li肯定等于方法第1行中获取的li raft的leader节点保存了所有节点的日志同步进度

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