本文为 TiKV 源码解析系列的第二篇，按照计划首先将为大家介绍 TiKV 依赖的周边库 raft-rs 。raft-rs 是 Raft 算法的 Rust 语言实现。Raft 是分布式领域中应用非常广泛的一种共识算法，相比于此类算法的鼻祖 Paxos，具有更简单、更容易理解和实现的特点。
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。
摘要：在大型文本数据集上预训练大型语言模型（LLM）现已成为一种标准模式。在许多下游应用中使用这些 LLM 时，通常会通过基于 RAG 的提示或微调将新知识（如时间关键新闻或私人领域知识）添加到预训练模型中。然而，模型获取此类新知识的最佳方法仍是一个未决问题。在本文中，我们提出了检索增强微调法Retrieval Augmented FineTuning（RAFT），这是一种训练方法，可提高模型在 "开卷 "领域设置中回答问题的能力。在 RAFT 中，给定一个问题和一组检索到的文档，我们训练模型忽略那些无助于回答问题的文档，我们称之为干扰文档。RAFT 通过逐字引用相关文档中有助于回答问题的正确序列来实现这一点。这与 RAFT 的思维链式响应相结合，有助于提高模型的推理能力。在特定领域的 RAG 中，RAFT 持续提高了模型在 PubMed、HotpotQA 和 Gorilla 数据集上的性能，为改进预训练 LLM 的域内 RAG 提供了一个后训练配方。RAFT 的代码和演示已开源。
https://www.yuque.com/docs/share/17664885-e0d8-40fd-a208-f1b58794d544
在学习了 前面的文章 之后，相信大家已经对 TiKV 使用的 Raft 核心库 raft-rs 有了基本的了解。raft-rs 实现了 Raft Leader election 和 Log replication 等核心功能，而消息的发送、接收、应用到状态机等操作则需要使用者自行实现，本文将要介绍的就是 TiKV 中这些部分的处理过程。
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。
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。
https://cloud.tencent.com/developer/article/1644111当今互联网行业中，对于分布式一致性算法，个人觉得实用性最高并且应用最广泛的就是 Raft 算法了。Raft 非常适合用于所有的节点均为可信节点时的必要数据同步场景中。Raft 的基本原理理解起来并不难，网上很多文字简介，都不如一个很生动的动画来得直观。
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？
nacos-1.1.3/naming/src/main/java/com/alibaba/nacos/naming/consistency/persistent/raft/RaftCore.java
在分布式系统中，达成一致性是一个核心挑战。Raft算法作为一种新兴的共识算法，以其简洁性和易理解性在学术界和工业界广受欢迎。本文将详细介绍Raft算法的基本原理、实现方法及其在实际应用中的重要性。
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。
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。
背景：共识机制-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。
开发raft时用到的比较主流的两个库是Etcd Raft 和hashicorp Raft，网上也有一些关于这两个库的讨论。之前分析过etcd Raft，发现该库相对hashicorp Raft比较难以理解，其最大的问题是没有实现网络层，实现难度比较大，因此本文在实现时使用了hashicorp Raft。
看过之前几期的朋友们应该知道在1号第1期最初的时候就实现过一次raft，但之前实现基本是基于python实现的，这次可结合着PBFT，用golang实现了raft。
写请求从TiDB传入到scheduler pool，scheduler pool负责协调并发写入的冲突；如果有多个写请求要写同一个KEY或者遇到锁的时候，scheduler pool通过latch来进行排队，成功获得latch的可以继续往下走传递给raftstore pool，其他写请求继续等待；
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。
在上篇文章中，我们讲解了 Raft Propose 的 Commit 和 Apply 情景分析，相信大家对 TiKV 的 Raft 写流程有了大概了解。这篇文章将尝试向大家较为完整的介绍下 TiKV 中的 Raft 读流程的实现，特别是 read index 和 lease read（或称 local read）。关于 read index 和 lease read 的介绍和理论基础，请大家参阅 TiKV 功能介绍 - Lease Read 或者 Raft 论文第 6.4 节，不在这里赘述。
保持服务的持续可用，是核心业务对底层数据存储系统的要求。常见的1主N备的方案问题是“最大可用（Maximum Availability）”和“最大保护（Maximum Protection）”模式间抉择：
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
Raft 是通过以领导者为准实现各个节点日志一致的一种共识算法，被越来越多的分布式系统框架应用，比如 Etcd、Consul 等等，Seata 未来也会引用 Raft，即将发布的 Kafka 2.8 也引入了 Raft，在 Raft 的基础上做了一些改版，在 Kafka 2.8 中称作 KRaft。
Raft 是一种分布式一致性算法，在Newsql代表性数据库TiDB 集群的多种组件中，PD 和TiKV 都通过Raft 实现了数据的容灾。
前言 在保证数据安全的基础上，保持服务的持续可用，是核心业务对底层数据存储系统的基本要求。业界常见的1主N备的方案面临的问题是“最大可用（Maximum Availability）”和“最大保护（Maximum Protection）”模式间的艰难抉择： “最大可用”模式，表示主机尽力将数据同步到备机之后才返回成功，如果备机宕机或网络中断那么主机则单独提供服务，这意味着主备都宕机情况下可能的数据丢失（MySQL的半同步模式）； “最大保护”模式，表示主机一定要将数据同步到备机后才能返回成功，
在 《TiKV 源码解析（二）raft-rs proposal 示例情景分析》 中，我们主要介绍了 raft-rs 的基本 API 使用，其中，与应用程序进行交互的主要 API 是：
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）：
既然这里是为了证明Paxos的并行协商不一定优于Raft的串行协商，所以这里不讨论采用串行协商带来的坏处，和并行协商的好处，另外这些也不难总结。
分布式系统在极大提高可用性、容错性的同时，带来了一致性问题（CAP理论）。Raft算法能够解决分布式系统环境下的一致性问题。
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。
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。
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。
咱们上文整体的介绍了下Raft协议，Raft协议分区容忍的一致性协议的核心思想：一致性的保证不一定非要所有节点都保持一致，只要大多数节点更新了，对于整个分布式系统来说数据也是一致性的。Raft 协议将概念分解成：Leader election、Log replication、Safety。Raft 把一致性协议划分为 Leader 选举、MemberShip 变更、日志复制、Snapshot 等几个几乎完全解耦的模块，实现了模块化设计。
Raft协议起源于 2013 年 斯坦福 Diego Ongaro和John Ousterhout的论文《In Search of an Understandable Consensus Algorithm》。作者表示因为Paxos 晦涩难懂且缺乏工程实现，所以要设计个既容易实现又利于学生学习的一致性算法。Raft 的数据一致性等价于 Multi Paxos，可以用于取代Paxos，并且证明可以提供与Paxos相同的容错性以及性能。
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.
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。
For the past few months, I have been a Teaching Assistant for MIT’s 6.824 Distributed Systems class. The class has traditionally had a number of labs building on the Paxos consensus algorithm, but this year, we decided to make the move to Raft. Raft was “designed to be easy to understand”, and our hope was that the change might make the students’ lives easier.
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
在过去的几个月中，我一直担任MIT的 6.824 分布式系统课程的助教。 传统上，该班级有许多基于 Paxos 共识算法的实验，但是今年，我们决定转向 Raft。 Raft 的设计更易于理解，我们希望这种改变可以使学生的学习更轻松。
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：
nacos-1.1.3/naming/src/main/java/com/alibaba/nacos/naming/consistency/persistent/raft/RaftPeerSet.java
元数据，一般包括分片的数据范围、数据量、读写流量和分片副本处于哪些物理节点及副本状态等信息。
Raft 是一种为分布式系统设计的一致性算法，用于确保多个节点之间的数据达成一致。以下是 Raft 中的一些关键概念：
前言：在分布式的系统中,存在很多的节点,节点之间如何进行协作运行、高效流转、主节点挂了怎么办、如何选主、各节点之间如何保持一致，这都是不可不面对的问题,此时raft算法应运而生,专门 用来解决上述问题。对于分布式的一致性算法,著名的有paxos,zookeeper基于paxos提出了zab协议, paxos是出名的晦涩难懂.而raft的设计初衷就是容易理解和简单、高效,本篇博客我们就来循序渐进的看看raft到底是什么？它的运行原理是什么样的？
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：
raft算法是一个分布式一致性算法，用来替代Paxos算法，因为Paxos算法太晦涩难懂，基于Paxos成熟的工程实践非常少。在2013年，斯坦福大学的Diego Ongaro和John Ousterhout发表了论文In Search of an Understandable Consensus Algorithm，raft算法就此诞生。随后，在2014年Diego Ongaro的博士论文CONSENSUS: BRIDGING THEORY AND PRACTICE中，对raft以及相关的一致性算法进行了系统的阐述。他们两人在设计raft算法时将可理解性放在了首位，在raft算法出现之后，出现多种语言的开源实现，像etcd中的raft是Go语言实现的。
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。
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