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。 ...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。 ...本文地址：https://www.cnblogs.com/xybaby/p/10124083.html raft算法概览 Raft算法的头号目标就是容易理解（UnderStandable），这从论文的标题就可以看出来...我们可以分析leader在任意时刻crash的情况，有助于理解raft算法的容错性。...最后，还是找一个实现了raft算法的系统来看看更好。
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，
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
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？...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？
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。...参考：https://www.jianshu.com/p/b28e73eefa88 原文链接：RAFT算法详解
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。
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。
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。
而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。
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。
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。...Raft 的设计动机之一就是为解决 Paxos 算法的难以理解性，因此 Raft 的一个大的特性就是易于理解。...直接啃论文是困难的，本文旨在以简洁的文字总结 Raft 算法，让第一次认识 Raft 算法的同学也可以很快有一个整体上的理解。...像 Raft 这样的共识算法就是为此而设计的。...至此，分布式共识算法 Raft 的核心机制已经在本文中探讨了，如果有问题，可在评论区讨论~ 下面我们讨论一下 Raft 算法的一致性保证，Raft 号称是可以保证 强一致性 的算法，我们先来看看强/弱一致性的定义
Paxos 共识算法家族若要说到共识算法，那一定会提及 Paxos，原因是 Paxos 刚被提出时缺少工程面的实作细节，比较像个理论框架，导致后面有实作细节的算法看起来都像 Paxos，甚至有人会说「这世界只有一种共识算法...是因为 Paxos 的重要性在于它有严谨的 数学证明 ，如果真的想理解 Paxos，建议可以先理解 Paxos 家族的其他演算法，像是本篇要提到的 Raft，最后如果对于 Paxos 在工程端的实作有兴趣的...拜占庭容错算法主要在解决如果有 节点作恶 的情况下，如何同步集群的状态，常见的拜占庭容错算法有 PBFT ；故障容错算法主要都在处理 节点故障 或是遇到网络问题时，如何让整个集群的状态维持一致，常见的故障容错算法有...从论文名称就可以看出作者们有多想表达其他共识机制不好理解，一个好理解的算法最大的优点就是，在工程面上不容易出错，这也导致了 2013 年后的新系统如果需要强一致性，通常会优先考虑 Raft，像是 2013...希望经过这篇文章，可以让读者理解 Raft 演算法的运作方式，Raft 在 2014 年发表后就迅速获得许多系统采用的其中一个原因就是好理解，另一个原因是 Raft 在实作上完美的与系统解耦（Decouple
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。
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
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。
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。
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！
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。
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 ?
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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