拜占庭将军问题：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。Raft算法是解决其问题的方案之一。 Raft算法 - 易于理解的一致性算法。 什么是Raft算法？ Raf
# Redis Cluster选举与Raft协议的应用
Redis是一个流行的内存数据存储解决方案，通常用于高性能的缓存和数据存储需求。随着大型应用程序的发展，Redis集群的管理和选举机制变得越来越重要。本文将介绍Redis集群的选举机制以及Raft协议的基本概念，并通过代码示例演示如何实现一个小的选举示例。
## Redis集群选举机制
Redis集群使用一个分布式架构来管理数据，确保高
Raft协议–概述–011、Raft 算法概述是分布式系统开发首选的共识算法Raft算法是经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。用于管理日志一致性的协议。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)2、基本术语解释大多数：
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2023-08-30 09:54:35
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目录目录 11. 前言 12. 名词 13. 什么是分布式一致性？ 34. Raft选举 34.1. 什么是Leader选举？ 34.2. 选举的实现 44.3. Term和Lease比较 44.4. 选举图示 44.5. 选举总结 75. Raft日志复制 85.1. 什么是日志复制？
集群总结：1、Redis Cluster数据分区规则采用虚拟槽方式（16384个槽），每个节点负责一个部分槽和相关数据，实现数据和请求的负载均衡。2、搭建集群划分四个步骤：准备节点、节点握手、分配槽、复制。redis-trib.rb工具用于快速搭建集群。3、集群伸缩通过在节点之间移动槽和相关数据实现- 扩展时根据槽迁移计划把槽从源节点迁移到新节点- 收缩时如果下线的节点有负责的槽需要迁移到
# Redis Cluster选举使用的算法Raft
在现代的分布式系统中，保证数据的一致性和可用性是一个重要的挑战。在Redis Cluster中，节点的选举过程采用了Raft算法，以确保集群的高可用性和数据一致性。本文将介绍Raft算法的基本概念，如何在Redis Cluster中应用该算法，并提供相关代码示例。
## 一、Raft算法概述
Raft是一种分布式共识算法，旨在通过选举机制
redis 是我们目前大规模使用的缓存中间件，由于它强大高效而又便捷的功能，得到了广泛的使用。现在的2.x的稳定版本是2.8.19,也是我们项目中普遍用到的版本。redis在年初发布了3.0.0,官方支持了redis cluster,也就是集群。至此结束了redis 没有官方集群的时代，之前我们用redis cluster用的最多的应该是twitter 发布的Twemproxy(https://g
# Redis Raft 选举
在分布式系统中，选举是一个非常重要的过程，它用于确定系统中谁将拥有领导权。在Redis中，使用Raft协议来进行选举，确保系统的高可用性和一致性。
## 什么是Raft协议？
Raft是一种用于分布式一致性的协议，它由Diego Ongaro和John Ousterhout在2014年提出。Raft协议将系统中的节点分为Leader、Follower和Cand
Redis 的集群主从模型是一种高可用的集群架构。本章主要内容有： 高可用集群的搭建， redis-cli连接集群， 新增集群节点， 删除集群节点， 其他配置补充说明。高可用集群搭建集群（cluster）技术是一种较新的技术，通过集群技术，可以在付出较低成本的情况下获得在性能、可靠性、灵活性方面的相对较高的收益，其任务调度则是集群系统中的核心技术。集群简介Redis 集群是一个可以在多个 Redi
文章目录1. 简单介绍2.前置知识①节点状态②心跳与选举超时时间③任期term count④主要解决问题3.原理领袖选举 Leader Election①发生时机②原理记录复写 Log Replication①为什么是集群？②流程③特殊情况④对于Append Entries Mssage理解raft保证的安全性 Safety追随者死机领袖死机超时期限和可用性 1. 简单介绍raft是paxos算
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2023-09-20 20:09:00
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从哨兵Leader选举学习Raft协议实现（上）在上篇文章当中，我们了解了哨兵实例的初始化过程。哨兵实例一旦运行后，会周期性地检查它所监测的主节点的运行状态。当发现主节点出现客观下线时，哨兵实例就要开始执行故障切换流程了。不过，我们在部署哨兵实例时，通常会部署多个哨兵来进行共同决策，这样就避免了单个哨兵对主节点状态的误判。但是这同时也给我们带来了一个问题，即当有多个哨兵判断出主节点故障后，究竟由谁
一 前言分布式系统中，一致性指的是数据在多个副本之间是否能够保持一致性的特性。当一个系统数据在一致性的状态下进行更新后，应该保证系统的数据仍然处于一致性。如何来保证分布式系统中数据的一致性呢？这需要一致性协议来保证。二 Raft协议简介Raft协议：是Replication And Fault Tolerant的缩写，即复制和容错协议，是一种强一致性协议，在RAFT中，有三种类型的节点：# Lea
## Redis 哨兵的选举与 Raft 协议
在建构分布式系统时，保证高可用性是至关重要的。Redis 哨兵（Sentinel）和 Raft 协议都是实现这一目标的有效方法。本文将为你详细介绍如何实现 Redis 哨兵的选举和 Raft 协议的基本概念及步骤。
### 流程概述
下面是 Redis 哨兵和 Raft 流程的简要步骤：
| 步骤 | 描述
一、简介sentinel模式基本可以满足一般生产的需求，具备高可用性。但是当数据量过大到一台服务器存放不下的情况时，主从模式或sentinel模式就不能满足需求了，这个时候需要对存储的数据进行分片，将数据存储到多个Redis实例中。cluster模式的出现就是为了解决单机Redis容量有限的问题，将Redis的数据根据一定的规则分配到多台机器。 Redis Cluster
是
Redis
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2023-05-29 09:42:09
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1、redis-cluster(redis集群)redis-cluster投票容错机制：Redis 之间通过互相的 ping-pong 判断是否节点可以连接上。如果有一半以上的节点去ping 一个节点的时候没有回应，集群就认为这个节点宕机了，然后去连接它的从节点(必须主备模式)。 如果某个节点和所有从节点全部挂掉，集群就进入 fail 状态。 如果有一半以上的主节点宕机，那么集群同样进入 fail
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2023-07-10 14:29:12
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redis , sentinel , 选举
这可能是我看过的写的最详细的关于redis 选举的文章了Raft协议是用来解决分布式系统一致性问题的协议，在很长一段时间，Paxos被认为是解决分布式系统一致性的代名词。但是Paxos难于理解，更难以实现，诸如Google大牛们开发的分布式锁系统Chubby都遭遇了很多坑。Raft协议设计的初衷就是容易实现，保
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2023-07-29 23:36:19
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Raft通过心跳机制触发Leader Election。所有Server的初始状态（State）为Follower，只要一直能收到来自Leader或Candidate有效的RPC，就一直保持Follower的角色。其状态转换过程如图所示：正常情况当Leader还健在时： Leader会周期性给所有follower发送心跳（heartbeat）告诉大家自己还健在，大家听我的就好。触发选举当Leade
title: Redis cluster集群模式介绍 categories: 数据库 tags: Redis一、Redis主从概念 为了避免单点故障，通常的做法是将数据库复制多个副本以部署在不同的服务器上，这样即使有一台服务器出现故障，其他服务器依然可以继续提供服务。为此， Redis 提供了复制（replication）功能，可以实现当一台数据库中的数据更新后，自动将更新的数据同步到其他数据库上
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2023-07-08 21:56:56
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Raft的前世今生因为Paxos优秀而并不完美，Raft继承Paxos优点，改进缺点。Paxos优点：实现了安全性（safety）与存活性(liveness), 且在正常的情况下， 效率不差。Paxos缺点：难以理解和缺失了工程化的细节信息Raft目标安全性： 算法正确性能得到证明， 确保多状态机一致性的达成存活性： 半数以上结点正常工作且相互能够通信的情况下， 整个系统能持续对外提供服务易懂性：
Raft协议–Leader选举–021、Leader选举的过程Raft 使用心跳(heartbeat)触发Leader选举。
当服务器启动时，初始化为Follower。Leader向所有Followers周期性发送heartbeat。如果Follower在选举超时时间内没有收到Leader的heartbeat，就会等待一段随机的时间后发起一次Leader选举。
每一个followe
