# Raft协议的Java实现与解析
## 引言
在分布式系统中,如何保证数据的一致性和可靠性是一个重要的议题。Raft协议作为一种共识算法,旨在简化分布式系统中的一致性问题。本文将探讨Raft协议的Java实现,通过示例代码、旅行图、序列图等方式深入理解该协议的工作机制。
## Raft协议概述
Raft协议的核心思想是在集群中选出一个领导者,所有对数据的修改都通过领导者进行,从而确保数
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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在分布式系统中,有很多复杂的理论,从CAP理论到BASE理论,我们不断的在可用性以及一致性之间做出抉择,每一部分都相当复杂,就分布式一致性而言,又有许多协议,从2PC到3PC再到paxos算法,到ZAB协议,再到Raft算法。本篇文章主要介绍Raft算法的实现过程,最近有空看了下国外的论文,这里做个简单的总结,本人水平有限,如有问题,欢迎批评指正。在介绍Raft算法之前,你肯定听说过Paxos算法
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2023-10-03 16:19:09
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1. RAFT算法简介1.1 Raft背景在分布式系统中,一致性算法至关重要。在所有一致性算法中,Paxos 最负盛名,它由莱斯利·兰伯特(Leslie Lamport)于 1990 年提出,是一种基于消息传递的一致性算法,被认为是类似算法中最有效的。Paxos 算法虽然很有效,但复杂的原理使它实现起来非常困难,截止目前,实现 Paxos 算法的开源软件很少,比较出名的有 Chubby、LibPa
1. 什么是 Raft算法Raft 是英文"Reliable、Replicated、Redundant、And Fault-Tolerant"(“可靠、可复制、可冗余、可容错”)的首字母缩写,它起源于 2013 年 斯坦福大学 Diego Ongaro(迭戈·安加罗) 和 John Ousterhout(约翰·奥斯特豪特) 的博士论文《In Search of an Understandable
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2023-09-29 21:50:57
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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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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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成员变更Raft 之所以受欢迎的一个重要因素是,它是面向生产而设计的,切实地解决了行业内 的痛点。Raft 并非只关注其算法的协商过程,对于成员变更也给出了规范的实现方法,而 这正是应用于生产所必需的。成员变更这一规范后来也被应用于其他共识算法中。Raft 的 Leader 选举和事务协商都源于多数派思想,而多数派是相对于一个固定集合来说的,只有在固定集合中,多数派的数量才是恒定的。但是在实际场景
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
针对简化版拜占庭将军问题,Raft 解决方案类比我们还是用拜占庭将军的例子来帮助理解 Raft。假设将军中没有叛军,信使的信息可靠但有可能被暗杀(如果信使不可靠,也就是在分布式信道上可以进行恶意篡改,无法实现一致性)的情况下,将军们如何达成一致性决定?Raft 的解决方案大概可以理解成 先在所有将军中选出一个大将军(Leader),所有的决定由大将军来做。选举环节:比如说现在一共有3个将军 A,
概览Counter演示程序的构成,可以参考官方文档:https://www.sofastack.tech/projects/sofa-jraft/counter-example/CounterServer是主启动入口,进去以后就进行了相关的配置,最后调用了集群的start方法,启动集群:// 启动
this.node = this.raftGroupService.start(); 启动
# Java实现Raft算法
## 1. 简介
Raft算法是一种分布式一致性算法,主要用于解决分布式系统中的数据一致性问题。本文将指导你如何使用Java实现Raft算法。
## 2. Raft算法流程
下面是Raft算法的主要流程,使用表格展示步骤:
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 选举阶段 |
| 2 | 日志复制阶段 |
| 3 | 提交阶段 |
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# Raft Java实现
Raft是一种分布式一致性算法,用于解决分布式系统中的数据一致性问题。它通过选举一个领导者来管理系统的状态变更,并通过日志复制来确保数据的一致性。Raft算法被广泛应用于分布式存储系统,如分布式数据库、分布式文件系统等。本文将介绍如何使用Java实现Raft算法,并提供代码示例。
## Raft算法简介
Raft算法由Ongaro和Ousterhout于2013年
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
数据一致性算法即共识算法,共识就是多个节点对某一个事件达成一致的看法,即使出现部分节点故障、网络分割、网络延时等情况,也不影响各节点。加密货币(比特币、区块链)的应用就需要共识算法,在分布式系统中,共识算法更多用于提高系统的容错性raft是使用较为广泛的分布式协议,具有强一致性、去中心化以及高可用性。是一个leader-based算法。raft算法提供三种成员身份:领导者(leader):处理写请
一、Raft 简介Raft 是一种为了管理日志复制的分布式一致性算法 。Raft 出现之前,Paxos 一直是分布式一致性算法的标准。Paxos 难以理解,更难以实现 。Raft 的设计目标是简化 Paxos,使得算法 既容易理解,也容易实现 。Paxos 和 Raft 都是分布式一致性算法,这个过程如同投票选举领袖(Leader),参选者(Candidate)需要说服大多数投票者(Fo
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2023-09-28 00:58:02
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由于时间安排上的原因,这次的代码写的稍微有些简略,只能算是自己对RAFT协议的一个巩固。实现定义2个节点,使用读取配置文件来获取IP和端口以及节点ID网络使用boost同步流程 一个线程收 一个线程发送1 收的线程根据接受的数据 判断是心跳包还是选举请求还是选举请求回复 来更新自己的时间逻辑编号term 更新是否投票isVote 和最新term中
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2023-08-17 16:27:47
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1、服务器的三种角色Raft算法中服务器主要分为三种角色:Leader、Follower、Candidate,并且三种角色相互独立,也就是服务器在同一时间内只可能扮演其中一种角色。Leader:用于对所有用户的请求进行处理以及日志的复制等等。Follower:不会主动发送消息,只响应来自Leader与Candidate的请求。Candidate:用于选举新的Leader。2、任期介绍Raft 算法
最近看RocketMQ的时候,了解到v4.5.0之后,broker采用遵循raft协议的复制组来实现数据一致性。虎躯一震,raft协议在现在的脑子里变的熟悉又陌生…问题不大,重新刷一遍raft。先贴官网:The Raft Consensus Algorithm再贴动画演示:Raft: Understandable Distributed Consensusps:里边的动图挺有意思?简介ps:来自维
raft协议是什么Raft协议是一种分布式一致性协议,相对Paxos协议,他更好理解。假如有一个单点系统,且是数据库服务,这个系统只需要接收客户端的请求并写入数据即可,单一节点不存在一致性的问题。但是现今企业级生产环境下单点部署基本上不可能存在,单点系统再网络故障服务器宕机情况下会导致所有服务不可用。但多节点服务情况下便会涉及到不同节点之间数据一致性的问题,raft协议就是用来解决多节点下的数据一