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
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
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
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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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
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,
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
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
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 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
# 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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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
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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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
什么是 Raft 算法？Raft 算法属于 Multi-Paxos 算法，它是在兰伯特 Multi-Paxos 思想的基础上，做了一些简化和限制，比如增加了日志必须是连续的，只支持领导者、跟随者和候选人三种状态。Raft 算法是现在分布式系统开发首选的共识算法。绝大多数选用 Paxos 算法的系统（比如 Cubby、Spanner）都是在 Raft 算法发布前开发的，当时没得选；而全新的系统大多选
# Java实现Raft协议
## 什么是Raft协议
Raft是一种用于分布式一致性的协议，类似于Paxos协议。它被设计用于提供容错性和高可用性，使得系统可以在节点故障时继续正常运行。Raft协议将系统中的节点分为领导者（leader）、跟随者（follower）和候选者（candidate），领导者负责处理客户端的请求，而跟随者和候选者则负责接收领导者的指令。
## Raft协议的代码
