基于Raft共识搭建多机Fabric1.4网络环境 由于近期fabric官方继fabric1.4LTS版本之后，又推出了fabric1.4.1的正式补丁版本，虽然fabric1.4.1是fabric1.4后续的补丁版本，但是这一小版本更新了fabric1.4.0版本没有完成的工作，，比如就本文当药介绍的Raft共识，从fabric0.6版本开始，共识推出过BFT算法，用于实现拜占庭容错，但由于性能
# 实现docker kafka zookeeper Raft的流程及代码示例
## 1. 总体流程
首先，我们需要了解整个过程的实现流程，然后逐步指导小白开发者完成每一个步骤。下面是整个过程的流程图：
```mermaid
journey
title 实现docker kafka zookeeper Raft的流程
section 开发者指导
开发者->小白:
原创
2024-07-01 05:25:02
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我们的电脑在安装升级了win10版本的操作系统后，有的小伙伴就出现了在玩饥荒的时候联机游戏会出现游戏卡顿严重的情况。对于这种问题小编觉得我们可以在系统中对我们的虚拟内存进行相关设置，或者是选择回退系统等等操作。具体步骤就来看下小编是怎么做的吧~希望可以帮助到你。win10玩饥荒联机很卡怎么解决一、驱动问题可以选择更新驱动或者是卸载驱动重新安装，使用驱动精灵操作即可：二、内存问题尝试修改电脑的虚拟内
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2024-10-26 12:40:03
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文章目录1. 复制状态机2. raft特点概述3. raft的数据模型和消息类型1. 服务器上存储的数据模型1. 所有服务器上的持久性状态 (在响应RPC请求之前 已经更新到了稳定的存储设备)2. 所有服务器上的易失性状态3. 领导者（服务器）上的易失性状态 (选举后已经重新初始化)2. 集群通信消息模型1. 追加条目RPC2. 请求投票 RPC4. 服务器在运行中需要遵循的通用规则和安全保证1
1 什么是Raft算法Raft算法是一种非常易于理解的分布式共识算法。Raft算法可以保障分布式系统数据的一致性，解决分 布式容错系统的共识问题。在容错性与性能表现方面等同于老牌的复杂的Paxos共识算法。Raft 算法：是一个最终一致性的算法，不是强一致性算法。2 角色、任期及角色转变主节点有写入数据的权限。对系统的所有更改，都需要经过Leader节点。从节点没有权限，从节点只有读取权限！在 R
谈到分布式协调组件，我们第一个想到的应该是大名鼎鼎的Zookeeper，像我们常用的Kafka（最新版本的Kafka已经抛弃了Zookeeper），Hadoop都用到了Zookeeper，而另外一个分布式协调组件etcd随着k8s的出现，也映入了我们的眼帘。谈到etcd，不得不说说etcd的基石—Raft。远古时代-单点系统在远古时代，我们数据都只存在于一个节点，不管是读数据也好，写数据也罢，都在
一、raft算法引入 在寻找一种易于理解的一致性算法的研究(In Search of an Understandable Consensus Algorithm-extended version) 论文中,作者提出raft算法主要用来在分布式环境下管理日志的状态复制。为了解决paxos算法的难于理解，raft算法中给server引入了三个角色（
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2024-10-14 14:44:09
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id:BSN_2021公众号：BSN研习社两者是不同的。在kafka共识模式中，orderer与orderer之间不会互相直接建立连接，而是与kafka连接。这种共识模式中，依赖于外部的kafka集群系统和zookeeper集群系统。每个orderer会把自己的交易发送给kafka集群，交易在kafka对应的topic中排序后，kafka把排序后的交易推送给orderer节点。Ordere
原创
2022-03-04 13:15:33
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以下是一个简单的示例程序，用于发送和接收消息： import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import
文章目录分布式系统的Raft算法选举阶段选举规则与过程选举的特殊情况网络分区情况的处理成员变更数据同步阶段日志与状态机提交阶段的事务一致性问题租约解决脑裂总结 本文参考Raft算法实现动画。在fabric1.4.1的版本中，提供了基于raft共识的raft排序服务。raft的模型可以容忍奔溃，如果有节点故障掉线可以正常运行。前提是要有大多数存活，也就是要保证1/2以上的节点个数正常运行。raft
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2024-09-22 13:33:54
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一致性协议raft详解（四）：raft在工程实践中的优化前言性能优化client对raft集群的读写参考链接 前言有关一致性协议的资料网上有很多，当然错误也有很多。笔者在学习的过程中走了不少弯路。现在回过头来看，最好的学习资料就是Leslie Lamport和Diego Ongaro的数篇论文、Ongaro在youtube上发的三个视频讲解，以及何登成的ppt。本系列文章是只是笔者在学习一致性协
解压缩kafka_2.11-2.0.0.tgz配置jdkZookeeper本例使用kafka自带zookeeper可使用自定义的zookeeper，需要修改kafka：server.properties配置server.properties：broker.id=0advertised.listeners=PLAINTEXT://192.168.166.2:9092log.dirs=/opt/kaf
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2024-06-01 08:14:37
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处理只读请求对于只读请求它不会改变状态机的状态，因此可以直接执行而无需写入日志，这能够大大减少持久化导致的性能开销。但是这样可能导致leader返回过时的结果。比如，只读请求被发送到了一个处于分区中的leader，它的响应很有可能是过时的。为了解决该问题，在收到只读请求后leader需要执行如下步骤：leader在自己的任期内必须至少提交过一个当前Term的日志，这可以通过leader当选时立马提
前言单机系统存在什么问题呢？容错能力差，单机如果故障，那么相关数据、服务均无保证，恢复困难性能受限，单机提供的吞吐量无法水平扩展，而垂直扩展存在瓶颈且代价巨大因此，考虑将单机系统转换为集群系统，发挥团结的力量来提高容错、性能，达到高可用、高并发的要求。具体应用场景，比如新闻网站(新浪、qq…)，购物网站(淘宝、京东…)，12306等。那么，问题来了，多机之间如何正确、高效的协同呢？如果没有一个协议
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2024-04-25 15:20:41
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7.log compactionraft 的log增长在平常的获取更多client request的操作中，但是在实际系统中，log是不能无边界地增长的。当log变长的死后，它会占用更多的空间然后消耗更多的时间。这将会导致可用性的问题，如果没有一种机制来丢弃堆积在log中的过时信息。sanpshotting是一种compactioin的简单方法。在snapshotting中，整个当前的system
Kafka基础与搭建一、先行要事1.Java环境由于kafka是使用Java语言进行的开发的应用程序，所以需要提前配置JDK环境。2.Zookeeper安装kafka的设计是通过Zookeeper进行保存集群的元数据信息和消费者信息。
Zookeeper是kafka的前提依赖。在kafka的应用程序中包含有Zookeeper轻量应用，可以通过脚本直接运行。不过，也可以通过单独下载进行部署安装Zoo
使用Kafka优势说明：1、之前部署的Solo模式只存在一个排序（orderer）服务,是一种中心化结构，一旦排序（orderer）服务出现了问题，整个区块链网络将会崩溃，为了能在正式环境中稳定运行，需要对排序（orderer）服务采用集群方式，Hyperledger Fabric采用kafka方式实现排序（orderer）服务的集群，kafka模块被认为是半中心化结构。 2、Kafka
前言Kafka Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、支持分区的（partition）、多副本的（replica），基于zookeeper协调的发布/订阅模式的分布式消息系统，它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景：比如基于hadoop的批处理系统、低延迟的实时系统、storm/Spark流式处理引擎，web/nginx日志、访问日志，消息服务等等，用sca
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2024-08-02 16:54:48
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一、使用Kfaka自带的zookeeper服务。1、下载Kafka，下载地址：http://kafka.apache.org/downloads2、区分Kfaka版本： Scala 2.12 - kafka_2.12-2.2.1.tgz（asc，sha512）Kadka后面的 2.12是对应的scala版本，2.2.1是kafka版本。3、安装 #tar zxvf kafka_2.1
目录一、kafka简介二、消息队列 为什么要使用消息队列消息队列的两种模式三、Kafka架构四、安装部署五、kfaka简单操作语句一、kafka简介 不同时期Kafka的应用场景也不同，在传统使用中，Kafka是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（Message Queue），
