Raft 协议开源代码： https://github.com/wenweihu86/raft-javaRaft 协议是工程上使用比较广泛的一致性， 去中心化的，高可用的分布式协议。raft 是一个共识算法， 所谓共识算法，是对某个事件达成一致的看法。Raft 论文http://thesecretlivesofdata.com/raft/Raft 算法简介问题分解 复制集中点一致性这个问题，分解为
前言 Etcd是一个强一致性的分布式架构，即CP，所有请求必须经过leader节点，先由leader节点向follower节点发送日志同步消息，经过二阶段提交最终将数据应用到状态机。因此集群在初始化时必须有个选主的过程。 Etcd节点有以下三种角色： Follower 集群初始化时，都是follow ...
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2021-09-23 17:00:00
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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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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
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2023-12-26 13:43:01
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前言 在上一篇文章ZAB协议和Paxos算法中提到Zookeeper中的一致性协议ZAB本质上是对Paxos的简化和优化，可见Paxos的复杂性(主要是多个并发进程之间没有主次关系)以及甚至可能出现活锁问题，让具体实现起来比较复杂，下面要介绍的Raft一致性算法正是在这种环境下出现的。 Raft是斯坦福的Diego Ongaro、John Ousterhout两个人以易懂为目标设计的一致性算法
raft是一个共识算法（consensus algorithm），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。raft协议的工作原理概括：raft会先选举出leader，leader完全负责replicated log的管理。leader负责接受所有客户端更新请求，然后复制到follower节点，并在“安全”的时候执行这些请求。如果leader
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2024-07-15 19:32:06
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raft算法总结raft算法概述简介分布式系统除了提升整个体统的性能外还有一个重要特征就是提高系统的可靠性。提供可靠性可以理解为系统中一台或多台的机器故障不会使系统不可用（或者丢失数据）。保证系统可靠性的关键就是多副本（即数据需要有备份），一旦有多副本，那么久面临多副本之间的一致性问题。一致性算法正是用于解决分布式环境下多副本之间数据一致性的问题的。业界最著名的一致性算法就是大名鼎鼎的Paxos（
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2023-09-23 16:41:29
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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
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2024-06-14 20:30:41
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上一篇我们简单了解了Raft算法，本篇我们来深究Raft的领导者选举机制。基本流程前面说到Raft的执行是以一个个的任期为单位的，而一个任期是以投票选举领导者为起点的。选举领导者的过程：追随者没能收到领导者的心跳包，认为领导者宕机，于是转换为竞选者并发出投票请求（请求投自己一票） --> 其他追随者收到请求，发回选票 --> 竞选者收集选票 --> 选票数量过半，竞选者转换为领
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2024-06-18 14:59:32
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Raft是复制日志的算法Raft是一种用来管理复制日志的算法。在分布式系统中有一种常见复制状态机的抽象，就是把具有一定顺序的一系列action抽象成一条日志(log)，每个action都是日志中的一个条目（entry）。如果想使每个节点的服务状态相同，则要把日志中的所有entry按照记录顺序执行一遍。所以复制状态机的核心问题就变成了让每个节点都具有相同的日志的问题，也就是把日志复制到每个节点上的问
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2023-10-07 12:43:27
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zookeeper 的由来： 分布式系统的很多难题，都是由于缺少协调机制造成的。在分布式协调这块做得比较好的，有 Google 的 Chubby 以及 Apache 的 Zookeeper。Google Chubby 是一个分布式锁服务，通过 Google Chubby 来解决分布式协作、Master 选举等与分布式锁服务相关的问题。 Zookeeper 也是类似，因为当时在雅虎
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2024-05-08 14:20:10
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Nacos源码分析一、入口分析切入点1：@EnableDiscoveryClient如果需要将服务注册到注册中心，需要在启动类加上@EnableDiscoveryClient注解，该注解到底有什么作用？@Target(ElementType.TYPE)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
@Inherited
@Import(Enable
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？
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2024-04-21 07:07:09
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# 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
原创
2024-03-11 04:27:25
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目录Raft 协议概述1.领导者选举2.日志复制总结Raft 协议概述Raft 协议是一种分布式一致性算法，由 Diego Ongaro 和 John Ousterhout 在 2013 年提出。它通过一种领导者选举机制，将一个集群中的节点组织成一个虚拟的共享日志，从而实现分布式系统的一致性。Raft 协议的核心思想是将一组节点分为三种角色：领导者（leader）、跟随者（follower）和候选
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2024-07-15 06:46:30
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Raft算法（三）：如何解决成员变更的问题？在日常工作中，你可能会遇到服务器故障的情况，这时你就需要替换集群中的服务器。如果 遇到需要改变数据副本数的情况，则需要增加或移除集群中的服务器。总的来说，在日常工 作中，集群中的服务器数量是会发生变化的。讲到这儿，也许你会问：“Raft 是共识算法，对集群成员进行变更时（比如增加 2 台服务器），会不会因为集群分裂，出现 2 个领导者呢？”在我看来，的确
一、服务器集群第一次启动假设集群中有5台zookeeper服务设备: (1) 服务器1启动，发起一次选举。服务器1投自己一票。此时服务器1票数一票，不够半数以上(3票)，选举无法完成，服务器1状态保持为LOOKING；(2) 服务器2启动，再发起一次选举。服务器1和2分别投自己一票并交换选票信息:此时服务器1发现服务器2的myid比自己目前投票推举的(服务器1)大，更改选票为推举服
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2024-06-16 20:06:20
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0. 写在前面分布式存储系统通过维护多个副本来进行fault-tolerance，提高系统的availability。带来的代价就是分布式存储系统的核心问题之一：维护多个副本的一致性。一致性协议就是用来干这事的，即使在部分副本宕机的情况下。Raft是一种较容易理解的一致性协议。一致性协议通常基于replicated state machines，即所有结点都从同一个state出发，都经过同样的一些
# 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
原创
2024-08-01 15:44:29
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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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