目录一 一致性二 Raft算法1 leader选举2 日志复制3 leader切换时如何保证日志完整性三 参考文献一 一致性 一致性是指分布式系统中的多个服务节点，给定一系列操作，在特定协议的保障下，使这些节点对外呈现的状态是一致的，即保证集群中所有服务节点中的数据完全相同并且能够对某个提案达成一致，为什么需要一致性? 1 数据不能存在单个节点（
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2024-05-16 09:09:38
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Leader - Follower 消息同步当client端写请求给follower，请求会被重定向到leaderfollower定时批量拉取leader数据l以Kafka为例子
在 Kafka 中，Leader 节点确保所有 Follower 节点成功接收消息的机制，主要通过 ISR（In-Sync Replicas，同步副本列表） 和 acks 消息确认机制 实现，具体流程如下：1. 核心机制
Raft 是一种用于实现分布式系统中数据一致性的共识算法。它的设计目标是易于理解，同时也保持了分布式一致性算法应有的高效性和可靠性。相比于 Paxos 算法，Raft 通过将问题分解为更小、更具体的子问题，并且减少了状态的数量，从而简化了理解和实现的复杂度。Raft 的核心流程可以归纳为以下几个主要组成部分：领导者选举（Leader Election）Raft 使用一种叫做“强领导者”（Stron
上一篇文章解析了Raft协议的选举机制，客户端通过和选举出来的Leader通信来读写数据。选举只是保证数据一致性的基础，数据读写才是该协议要实现的功能。这篇文章来分析下Raft协议通过哪些约束来保证数据在多个节点上一致性。基础原理官方文档上对Raft的描述中说，“Raft本质上是管理日志复制的一致性算法”。这句话包含两层意思，1）Raft规定数据在集群节点中的同步通过复制日志来实现；2）Raft协
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2024-01-31 03:22:20
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什么是拜占庭将军问题？在很久很久以前，拜占庭是东罗马帝国的首都。那个时候罗马帝国国土辽阔，为了防御目的，因此每个军队都分隔很远，将军与将军之间只能靠信使传递消息。在打仗的时候，拜占庭军队内所有将军必需达成一致的共识，才能更好地赢得胜利。但是，在军队内有可能存有叛徒，扰乱将军们的决定。这时候，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。拜占庭将军问题其实说的
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2024-01-30 20:12:53
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目录一、Raft算法背景二、与Paxos算法的比较第一个是 Paxos 太难以理解。第二个是它难以在实际环境中实现。三、Raft算法简介领导者选举日志复制安全性一图了解Raft算法四、Raft源码初探1.代码布局2. 从测试入手看源码使用2.1 创建服务器端2.2 创建客户端2.3 创建代理执行端2.4 简化后的测试调用流程3. 执行看看效果：参考文档 一、Raft算法背景Raft是一种共识算法
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2024-09-02 15:45:40
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提要 共识算法就是一致性算法，目的是分布式场景下达成一致的方法。Raft共识算法就选择一个领导人leader来进行一致性裁决，leader的选举规则也是Raft算法的一部分。 Fabric2.0版本进行重大变革，支持的共识算法： Raft 默认，官方推荐 Kafak 废弃，官方废弃。 Solo 废弃
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2021-03-31 11:14:00
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Raft 是一种用于管理第 2 节中描述的形式的复制日志的算法。@fig2 以压缩形式总结了该算法以供参考，@fig3 列出了该算法的关键属性； 这些图片中的元素将在本节的其余部分进行分段讨论。
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2023-04-24 07:55:27
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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
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2022-03-04 13:15:33
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一、 Raft简介1.1 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（F
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2021-05-08 20:50:13
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分布式一致性是分布式系统中最基本的问题，用来保证一个分布式系统的可靠性以及容错能力。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。
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2021-04-19 10:49:30
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一、 Raft简介 1.1 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 Pa...
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2021-04-19 10:44:00
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一、 Raft简介1.1 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
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2023-04-04 21:37:42
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区块链技术中，共识算法是其中核心的一个组成部分。首先我们来思考一个问题：什么是共识？对于现实世界，共识就是一群人对一件或者多件事情达成一致的看法或者协议。那么在计算机世界当中，共识是什么呢？我的理解包含两个层面...
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2019-10-09 11:15:00
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一、引言鉴于Paxos算法的难于理解。Raft算法的两位研究者也提到，他们花了很长
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2022-08-29 15:17:58
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Raft 算法是一类基于日志复制的分布式共识算法，旨在提供与 Multi-Paxos 共识算法相同的容错性和性能的前提下，追求更好的可理解性和工程可实现性。Paxos 算法为分布式系统面临的共识问题提供...
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2021-06-13 23:19:24
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领导者决定何时将日志条目应用到状态机是安全的； 可以被安全地应用到状态机的条目称为已提交的。 Raft 保证已提交的条目是持久的，并且最终会被所有可用的状态机执行。 一旦创建条目的领导者已将其复制到大多数服务器（例如，@fig6 中的条目 7），那么该日志就被称为已提交的（此时将该日志条目应用到状态机是安全的）。 这也会提交领导者日志中所有先前的条目，包括前任领导者创建的条目。 5.4 节讨论了在领导者变更后应用此规则时的一些微妙之处，并且还表明此提交定义是安全的。 领导者跟踪它知道的已提交条目的最高索引，并将该索引包含在未来的 AppendEntries RPC（包括心跳）中，以便其他服务器最终找到。 一旦跟随者得知日志条目已提交，它会将条目应用于其本地状态机（按日志顺序）。
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2023-04-26 07:20:58
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上次讲到Raft领导者选举：「图解Raft共识算法：如何选举领导者？」，接着这个话题继续跟大家聊下关于Raft日志复制的一些细节。Raft日志格式在Raft算法中，需要实现分布式一致性的数据被称作日志，我们Java后端绝大部分人谈到日志，一般会联想到项目通过log4j等日志框架输出的信息，而Raft算法中的数据提交记录，他们会按照时间顺序进行追加，Raft也是严格按照时间顺序并已一定的格式写入日志
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2021-06-05 20:31:06
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本节通过添加对哪些服务器可以被选为领导者的限制来完成 Raft 算法。 该限制可确保任何给定任期的领导者都包含之前任期已提交的所有条目（@fig3 中的领导者完整性（Leader Completeness）属性）。 考虑到选举限制，然后我们使提交规则更加精确。 最后，我们展示了领导者完整性的证明草图，并展示了它如何保证复制状态机的正确行为。
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2023-04-27 08:03:39
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在分布式系统中， 什么是拜占庭将军问题？产生的场景和解决方案是什么？什么是 Raft 共识算法？Raft 算法是如何解决拜占庭将军问题的？其核心原理和算法逻辑是什么？除了 Raft，还有哪些共识算法？共识问题作为分布式系统的一大难点和痛点，本文主要介绍了其产生的背景、原因，以及通用的 Raft 算法解决方案。
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2023-02-17 10:46:54
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