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
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2024-01-02 21:56:49
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Raft Demo 解释学习raft过程中 有几张demo图有些confused，特拿出来研究一下Demo #1原本这张图是来说明不安全提交的，但是confused的地方大概是形成的过程，即S5是如何当选为leader的。解释：term1有两条达成共识的entry index = 1，2；S1是term2的leader，然后进行复制了index = 3，这条entry，只备份到了S2，就挂掉了，注
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2024-01-30 01:41:10
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文章目录前言abstractintroducereplicated stat machineswhat's wrong with PaxosDesigning for understandabilityThe Raft consensus algorithmraft basicsleader选举leader选举图解log replicatedraft replicate的详细步骤图解leader
Raft是一种协议，节点群集可以使用该协议维护复制的状态机。通过使用复制的日志，状态机保持同步。有关Raft的更多详细信息，请参见Diego Ongaro和John Ousterhout撰写的“寻找可理解的共识算法”（https://raft.github.io/raft.pdf）。(这个论文在之前的博客翻译了一遍，基本上讲了raft的原理)该Raft库稳定且功能齐全。截至20
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2023-07-16 14:57:27
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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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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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一、安装使用在分析好Solo版本之后，其实都明白，实际应用中，不可能会使用这个版本的，因为，这个不是一个真正的应用环境。早先Caliper使用的是Kafka共识排序，现在新的版本提供了Raft共识排序。为什么要换成Raft呢？主要原因在于，前者是等于利用的另外一个框架，其版本的迭代，必然会影响到Caliper自身的变化。而且Kafka本身也不是为了Caliper量身定制的。大量的相差的功能其实是没
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2024-08-13 18:59:36
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# 实现 Java Raft 算法框架的入门指南
## 引言
Raft 算法是一种用于集群共识的协议，旨在提供一个理解简单且易于实现的方式来确保分布式系统中的数据一致性。本文将带领你从零开始构建一个简单的 Java Raft 算法框架，适合初学者。我们将以整个实现流程为线索，通过表格展示步骤，并针对每一步提供详细的代码和注释。
## 实现流程概览
以下是实现 Raft 算法框架的步骤概览：
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,
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2023-12-15 21:11:28
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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
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2023-12-27 14:20:37
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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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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
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2023-11-13 14:11:34
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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
原创
2024-01-13 04:20:44
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# 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 |
#
原创
2023-11-17 04:44:32
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# Raft协议的Java实现指南
## 介绍
Raft协议是一种共识算法，用于处理分布式系统中的一致性问题。它通过选举领导者、日志复制等机制解决了在分布式环境中节点失败和消息丢失等问题。本文将带你逐步了解如何在Java中实现Raft协议。我们将从高层次的流程入手，然后深入到每一步的具体实现。
## 实现流程
### 流程概述
在实现Raft协议的过程中，整个流程可以分为以下几个步骤：
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
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2023-12-22 13:52:29
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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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关于Raft原理，许多朋友也许不是很明白原理，下面的地址是一个好玩的Raft动画，看完后能够很快的掌握Raft原理：http://thesecretlivesofdata.com/raft/动画中的一些概念和简要原理总结如下： 一、Raft原理在Raft中，每个结点会处于下面三种状态中的一种：1、follower：所有结点都以follower的状态开始。如果没收到leader消息则会变
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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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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