本教程应该适用于curseforge上的一般serve包，毕竟我只试了rlcraft，其他的我在阿里云的学生服务器应该承受不住，就没试了。 我这些都会放到我的ziy 第一步你得有个服务器，如果你是一个大学生，那么你可以到阿里云，答题获得两个月的服务器，然后还可以通过答题再增加四个月的服务器，也就是六个月。[点击这里立刻传送到阿里云高校学生计划官网。]我这边选择的系统是CentOS7.6应该差别不大
前言在前面的raft学习中，探讨了基于etcd/raft的一些数据结构和raft的日志存储，以及Leader选举算法。随着对raft的使用和了解，本次将带着前面的学习，看看raft 节点的启动流程和一些准备工作，从而在使用raft时能够更加简单地将raft运用到我们的实际工作中。准备工作raft本身是一种共识算法，因而需要实体节点来运行协议并提供输入和输出。在etcd/raft中，RawNode是
什么是 SOFAJRaft？ SOFAJRaft 是一个基于 Raft 一致性算法的生产级高性能 Java 实现，支持 MULTI-RAFT-GROUP，适用于高负载低延迟的场景。 使用 SOFAJRaft 你可以专注于自己的业务领域，由 SOFAJRaft 负责处理所有与 Raft 相关的技术难题，并且 SOFAJRaft 非常易于使用，你可以通过几个示例在很短的时间内掌握它
节点角色选举Leader发起选举进行投票选举成功平票处理Leader异常重新选举Leader选举的约束数据同步(Log Replication 日志复制)应对网络分区Log Replication的约束更多 我们都知道Zookeeper基于Paxos算法的ZAB协议拥有崩溃恢复和消息广播两种模式，而且有效避免了脑裂。这使得其成为目前最优秀的分布式一致性协议之一。但是除此之外还有一个同样脱胎于Pa
1.2 Master/Slave 多副本最早的是Master/Slave架构，即简单地用Slave去同步Master的数据，RocketMQ最早也是这种实现。分为同步模式（Sync Mode）和异步模式（Async Mode），区别就是Master是否等数据同步到Slave之后再返回Client。这两种方式目前在RocketMQ社区广泛使用的版本中都有支持，原理图如下图1所示。图1 Master-
Raft Demo 解释学习raft过程中 有几张demo图有些confused，特拿出来研究一下Demo #1原本这张图是来说明不安全提交的，但是confused的地方大概是形成的过程，即S5是如何当选为leader的。解释：term1有两条达成共识的entry index = 1，2；S1是term2的leader，然后进行复制了index = 3，这条entry，只备份到了S2，就挂掉了，注
Raft一致性算法。整体结构Raft 的作用是让多台主机保持一致。fault-tolerant virtual machine 论文中提到过两种方法，一种是复制所有的状态到别的主机上，包括 CPU，内存，IO 设备。另一种方法是对主机进行状态机建模，通过复制主机的日志，执行相同的日志内容来保持不同主机的状态一致。Raft 使用的是第二种。Raft 中的主机数量是固定的，每台主机都知道其他主机的位置
raft算法总结raft算法概述简介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。提供可靠性可以理解为系统中一台或多台的机器故障不会使系统不可用（或者丢失数据）。保证系统可靠性的关键就是多副本（即数据需要有备份），一旦有多副本，那么久面临多副本之间的一致性问题。一致性算法正是用于解决分布式环境下多副本之间数据一致性的问题的。业界最著名的一致性算法就是大名鼎鼎的Paxos（
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2023-09-23 16:41:29
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领导选举 —> 状态复制领导选举每个节点可以有三个身份，分别是跟随者，候选者和领导者。当节点是跟随者时，它并没有收到领导者的消息，那它就可以变成候选者。接下来，成为候选者的节点会请求其他节点给自己发来选票，其他节点收到请求以后会回复它。如果某个候选者收到绝大多数节点的投票，那它就变成领导者。状态复制当一个节点被选为领导者时，所有系统中的变化都会经由领导者处理。客户端每一个数据变化都会首先新增
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2023-07-17 12:37:41
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RAFT共识协议也根据是否支持拜占庭故障，被划分为 CFT（Crash Fault Tolerance，故障容错）共识协议和 BFT（ByzantineFault Tolerance，拜占庭容错）共识协议。典型的CFT协议：Paxos共识协议：以解决存在失败节点或网络不可靠情况下的容错和一致性问题故障节点：节点因为繁忙，宕机或者网络问题等其他异常情况导致的无响应作恶节点：除了可以故意对集群的其他节
Paxos 存在的问题Paxos 算法的描述偏学术化，缺失了很多细节，无法直接应用于工程领域。实际工程应用中的分布式算法大多是 Paxos 的变种，验证这些算法的正确性也成为了一个难题。举个例子：上一篇文章的 最后 介绍了一个应用 Paxos 算法的工程模型，这个模型存在明显的写性能瓶颈：使用多主架构，写入冲突的概率高每次更新操作都需要至少 2 轮以上的网络通信，通信开销大如果要提高该模型的性能，
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2023-07-20 19:27:39
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Paxos是最早的分布式一致性算法，虽然出来了很多年，但因其不容易理解，且实现难度较大，目前比较成熟的Multi-Paxos实现依然比较少。Raft算法是近几年很火的一个分布式一致性算法，旨在提供分布式一致性的前提下，提高算法的可读性，降低实现的难度。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
目录一、Raft基础二、Leader选举流程2.1 初始化时，所有follower都在等待成为candidate的场景2.2 获得多数派投票成为leader2.3 接收到leader的Append Entries消息（心跳包）2.4 同时存在两个candidate,并且获得选票相同三、日志复制过程3.1 Leader发起request请求3.2 leader节点发送日志条目到所有foll
文章目录前言一、Raft算法概述二、Leader选举三、日志同步四、安全性五、日志压缩六、成员变更七、Raft与Multi-Paxos的异同八、Raft算法总结参考 前言Paxos算法详解一文讲述了晦涩难懂的Paxos算法，以可理解性和易于实现为目标的Raft算法极大的帮助了我们的理解，推动了分布式一致性算法的工程应用，本文试图以通俗易懂的语言讲述Raft算法。一、Raft算法概述不同于Paxo
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2023-09-16 13:11:49
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上一篇文章解析了Raft协议的选举机制，客户端通过和选举出来的Leader通信来读写数据。选举只是保证数据一致性的基础，数据读写才是该协议要实现的功能。这篇文章来分析下Raft协议通过哪些约束来保证数据在多个节点上一致性。基础原理官方文档上对Raft的描述中说，“Raft本质上是管理日志复制的一致性算法”。这句话包含两层意思，1）Raft规定数据在集群节点中的同步通过复制日志来实现；2）Raft协
前言本文主要参考于Raft论文《In Search of an Understandable Consensus Algorithm》和中文译文。也参考了一些同道写的博客。Raft 是一种为了管理复制日志的一致性算法。Raft实际是Multi-Paxos的变种，它强化了Multi-Paxos中的Leader地位，限制了追加日志必须是连续的。 为了提升可理解性，Raft 将一致性算法分解成了几个关键
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2023-07-16 14:56:48
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Raft协议是比paxos协议更容易理解和实现的一种一致性协议。http://thesecretlivesofdata.com/raft/ 这个网址动态演示了Raft协议的整个过程。跟着记录一下：1：Raft是一个可被理解接受的分布式一致性协议。 2：什么是分布式一致性协议呢？以一个例子为例 3：假设有一个单节点系统 4
Raft是一种协议，节点群集可以使用该协议维护复制的状态机。通过使用复制的日志，状态机保持同步。有关Raft的更多详细信息，请参见Diego Ongaro和John Ousterhout撰写的“寻找可理解的共识算法”（https://raft.github.io/raft.pdf）。(这个论文在之前的博客翻译了一遍，基本上讲了raft的原理)该Raft库稳定且功能齐全。截至20
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2023-07-16 14:57:27
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消息重复客户端消息处理最困难的一点在于消息可能会重复。比如客户端向Leader发送了一条指令，Leader收到了这条指令并执行了，但是连接在响应返回之前断开了。客户端没有收到回复，所以接下来会重连然后重新发送这条指令。这时服务器就必须想办法去重。消息去重去重意味着客户端的消息必须有编号，服务器会记录这些编号，以便重复消息过来的时候，可以判断是否已经处理过了。会话服务器会为每个客户端连接维持一个回话
什么是拜占庭将军问题？在很久很久以前，拜占庭是东罗马帝国的首都。那个时候罗马帝国国土辽阔，为了防御目的，因此每个军队都分隔很远，将军与将军之间只能靠信使传递消息。在打仗的时候，拜占庭军队内所有将军必需达成一致的共识，才能更好地赢得胜利。但是，在军队内有可能存有叛徒，扰乱将军们的决定。这时候，在已知有成员不可靠的情况下，其余忠诚的将军需要在不受叛徒或间谍的影响下达成一致的协议。拜占庭将军问题其实说的
