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 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
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？
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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# 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
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
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在3.0版正式引入了集群这个特性。Redis集群是一个分布式（distributed）、容错（fault-tolerant）的 Redis内存K/V服务， 集群可以使用的功能是普通单机 Redis 所能使用的功能的一个子集（subset），比如Redis集群并不支持处理多个keys的命令,因为这需要在不同的节点间移动数据,从而达不到像Redis那样的性能,在高负载的情况下可能会导致不可预
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
1 前言线上有套Redis 5.x单机在运行，为了能实现Redis高可用和以后能横向扩展放弃Redis主从、Redis哨兵，决定将Redis单机迁移到Redis Cluster。此方案适用于Redis 5.X、6.X版本。 迁移方式：使用RDB、AOF迁移：
步骤较多，相对复杂；对Redis单机与Redis Cluster之间网络要求不高；停机时间长。使用Redis-shake迁移：
相
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
为了提升服务的高可用、高性能，通常采用多节点架构。
一个节点时候，数据是一致的。多个节点的情况下，如何保证数据一致性呢？
本文介绍的RAFT协议，就是解决多节点情况下，数据一致性问题。1.基本概念节点有三种角色：leader， candidate, 和follower.
在Raft选举中，有两个控制选举的超时设置： 选举超时（election timeout）和心跳超时(heartbeat tim
上篇重点持久化 持久化机制 rdb（记录快照）配置多少秒中多少key被修改，aof（记录操作命令） 子进程fork会快照，不会阻塞，所以rdb快哨兵模式，监控，自动选取主节点 哨兵发送命令，等待redis响应，监控多个redis 哨兵投票（算法），进行故障转移，切换成功后，发布订阅配置哨兵配置文件 sentinel monitor myredis 127.0.0.1 6379 1 1代表主机宕机开
分布式系统的一致性和性能常常是鱼和熊掌不可兼得。追求高的一致性，必然会带来性能的损失，而想要追求高的性能，也只能妥协于一定程度的非一致性。以下图中的数据写入为例，不同的一致性级别要求写入的节点个数是不同的， 写入节点个数越多，显然客户端需要等待的时间就会越久。一致性差异：Raft中采用的是QUORUM， 即确保至少大部分节点(n/2+1)都接收到写操作之后才会返回结果给Client， 而Redis
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2023-06-14 22:23:53
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Raft图文详解那么如何实现共识呢？现在主要有两种方法，第一种是对称的、无领导的方式，即server之间是平等的，都可以进行日志的添加或者复制，client可以和任何一个server交互第二种方法是：非对称的，有领导者的。集群中有一台server负责统筹管理，其他server只是被动的接受她的决定，而client是直接与leader进行交互的Raft则是leader-based，它将问题分解成了两
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2023-09-07 17:47:54
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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，保证对于普遍的人群都可以十分舒适容易的去理解。另外，它必须能够让人形成直观的认识，这样系统的构建者才能够在现实中进行必然的扩展。本文从Redis
引入 在主从模型中讲到一旦Master宕机失效，需要手动将Slave角色提升为Master，否则这个子集群将不可用。 这个缺陷使得系统可用性大大降低。因此Redis专门提供了一个哨兵机制来实现自动故障检测和转移。什么是哨兵 哨兵（Sentinel）是一种特殊的Redis实例，与Redis存储实例一样，哨兵同样是基于配置的。 你可以通过以下两种方式启动哨兵：redis-sentinel /
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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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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