Redis Cluster无法保证强一致性。实际上，这意味着在某些条件下，Redis Cluster可能会丢失系统向客户端确认的写入。Redis Cluster可能丢失写入的第一个原因是它使用异步复制。这意味着在写入期间会发生以下情况：您的客户端写入主B.主人B向您的客户回复确定。主设备B将写入传播到其从设备B1，B2和B3。正如你所看到的，B在回复客户端之前并没有等待来自B1，B2，B3的确认，
转载
2023-08-15 22:40:55
78阅读
一：简述Raft协议是一种强一致性、去中心化、高可用的分布式协议，它是用来解决分布式一致性问题的，相对于大名鼎鼎的Paxos协议，Raft协议更容易理解，并且在性能、可靠性、可用性方面是不输于Paxos协议的。许多中间件都是利用Raft协议来保证分布式一致性的，例如Redis的sentinel，CP模式的Nacos的leader选举都是通过Raft协议来实现的。今天就和大家一起探讨一下Raft协议
转载
2023-07-10 12:53:47
193阅读
RaftRaft is a consensus algorithm that is designed to be easy to understand. It’s equivalent to Paxos in fault-tolerance and performance. The difference is that it’s decomposed into relatively indepen
01—什么是一致性协议常识：分布式环境下机器越多会导致故障的概率越大，解决故障的主要手段是通过副本冗余。主备同步：如下图1，s2、s3、s4三个机器是s1的副本，比如经典的MySQL系统，binlog可以做读写分离的复制机器。再比如VMWARE也通过这种方式做虚拟机冗余，具体论文：The Design of a Practical System for Fault-Tolerant Virtual
原创
2021-03-06 19:39:53
586阅读
选举master过程redis使用raft leader election进行master选举。概念：一个cluster中有多个node，最终状态有一个leader，多个follower。leader通过hear...
原创
2021-08-13 11:21:16
449阅读
Paxos算法是莱斯利·兰伯特（LeslieLamport，就是 LaTeX 中的”La”，此人现在在微软研究院）于1990年提出的一种基于消息传递的一致性算法。由于算法难以理解起初并没有引起人们的重视，使Lamport在八年后1998年重新发表到ACM Transactions on Comput
转载
2021-03-15 21:16:00
158阅读
RAFT一致性算法 转载于Raft协议详解 前言 分布式存储系统通常通过维护多个副本来进行容错，提高系统的可用性。要实现此目标，就必须要解决分布式存储系统的最核心问题：维护多个副本的一致性。 首先需要解释一下什么是一致性（consensus）,它是构建具有容错性（fault-tolerant）的分布 ...
转载
2021-09-21 16:55:00
138阅读
2评论
熟悉或了解分布性系统的开发者都字段一致性算法的重要性，Paxos一致性算法从90年提出到现在已经有二十几年了，而Paxos流程太过于繁杂实现起来也比较复杂，可能也是以为过于复杂
现在我听说过比较出名使用到Paxos的也就只是Chubby、libpaxos，搜了下发现Keyspace、BerkeleyDB数据库中也使用了该算法作为数据的一致性同步，虽然现在很广泛使用的Zookeeper也是基
转载
2021-03-15 20:43:00
213阅读
2评论
本篇博客为著名的 RAFT 一致性算法论文的中文翻译，论文名为《In search of an Understandable Consensus Algorithm (Extended Version)》(寻找一...
转载
2019-05-17 09:52:00
176阅读
Raft 算法 - 一致性算法
转载
2020-11-24 17:36:00
163阅读
2评论
关系型数据库遵循ACID规则Atomicity原子性 也就是说事务里的所有操作要么全部做完，要么都不做。事务成功的条件是事物里的所有操作都成功，只要有一个操作失败，整个事务就失败，需要回滚。consistency一致性 数据库要一直处于一致性状态，事务的运行不会改变数据库原本一致性约束Isolation独立性 独立性值并发的事务之间不会相互影响。如果一个事务要访问的数据正在被另一个事务修改，只要
单机、单点、单实例缺点：1.单点故障 2.容量有限 3. 压力强一致性主从复制、读写分离会带来数据一致性问题1.通过强一致性来解决，即主redis 进行阻塞，直到从redis写成功。弱一致性强一致性带来阻塞问题，可能会等待很久1.通过异步方式解决强一致性问题，但是会丢失一部分数据最终数据一致性弱一致性会带来数据丢失问题1.通过类似kafka 可靠集群来保证最终数据一致性&n
转载
2023-09-03 11:43:29
178阅读
前几天在看redis的集群方案，在redis3.0以后支持的服务器端的集群方案。不过，在客户端也有成熟的redis集群。实现思想是采用一致性hash算法，将redis节点散列，将存取的key也进行散列，从而找到该从哪个节点上操作数据。下面先来了解下一致性hash算法。使用场景现在我们假设有100台redis data服务器，一份数据101进来的时候，以散列公式hash(i)&100，计算所
转载
2023-08-15 17:07:35
67阅读
一致性协议raft详解（一）：raft介绍前言概述raft独特的特性raft集群的特点raft中commit何意？raft leader electionlog replication网络分区Symmetric network partitioningAsymmetric network partitioningStepDownraft冲突解决方法参考链接 前言有关一致性协议的资料网上有很多，当
转载
2023-09-12 11:40:03
50阅读
Raft 可以看成是 Multi-Paxos 的改进算法，因为其作者曾在斯坦福大学做过关于 Raft 与 Multi-Paxos 的比较演讲，因此我们可以将它们看作一类算法。Raft 算法可以说是目前最成功的分布式共识算法，包括 TiDB、FaunaDB、Redis 等都使用了这种技术。原因是 Multi-Paxos 没有具体的实现细节，虽然它给了开发者想象空间，但共识算法一般居于核心位置，一旦存
数据一致性：就是保证mysql与redis数据一致，在系统中一致性可分为：强一致性，弱一致性，最终一致性（最终一致性是弱一致性的一个特例）（1）强一致性：要求系统写入什么 读出来就是什么（2）弱一致性：系统写入成功后，不会立即读到写入的值，但会尽可能保证到某个时间级别内数据能够达到一致（3）最终一致性：系统会保证在一定时间内达到数据一致。它是业界在大型分布式系统数据一致性上比较推崇的模型经典缓存同
转载
2023-08-18 10:30:45
106阅读
对于redis、memcached这些分布式缓存系统，需要将数据均匀的分布到缓存服务器集群的不同机器上，就需要使用对缓存的数据的key做hash值计算， 然后在将hash值除以服务器节点的数量取模计算出数据需要落到那台服务器节点上。这种算法很简单，也可以实现数据的均匀分布， 但是，增加或者减少数据节点的时候会导致所有缓存数据失效。例如，有三台Redi
转载
2023-06-26 14:58:17
147阅读
一、Raft算法概述 当我们只有一个服务节点的情况下，是不存在节点共识的问题的，当存在多个不同服务节点时，才会引入分布式一致性的问题。Raft是一种实现分布式共识的协议。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。主要应用场景：Redis Sentinel的选举LeaderEtcd 主要是共享配置和服务发现，实现一致性使用了Raft算法加密
原创
精选
2022-05-14 19:18:19
574阅读
参考视频和文章链接如下： (16 条消息) raft算法 - 搜索结果 - 知乎 (zhihu.com) raft一致性算法原理_哔哩哔哩_bilibili 图解 Raft (分布式系统中的一致性问题)_哔哩哔哩_bilibili Raft协议是用来保证分布式系统的强一致性的，Raft协议中一共有三
原创
2022-06-01 09:08:11
446阅读
raft集群中节点状态follower(跟随者)：所有节点都以follower的状态开始。如果没有收到leader消息则会变成candidate状态。candidate(候选人)：会向其他节点拉选票，如果得到大部分的票则成为leader。这个过程叫做Leader选举（Leader Election）.leader(领导者)：所有对系统的修改都会先经过leader.
原创
2022-06-20 20:10:19
70阅读
