Raft一致性算法。整体结构Raft 的作用是让多台主机保持一致。fault-tolerant virtual machine 论文中提到过两种方法，一种是复制所有的状态到别的主机上，包括 CPU，内存，IO 设备。另一种方法是对主机进行状态机建模，通过复制主机的日志，执行相同的日志内容来保持不同主机的状态一致。Raft 使用的是第二种。Raft 中的主机数量是固定的，每台主机都知道其他主机的位置
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2023-11-30 22:42:33
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RAFT共识协议也根据是否支持拜占庭故障，被划分为 CFT（Crash Fault Tolerance，故障容错）共识协议和 BFT（ByzantineFault Tolerance，拜占庭容错）共识协议。典型的CFT协议：Paxos共识协议：以解决存在失败节点或网络不可靠情况下的容错和一致性问题故障节点：节点因为繁忙，宕机或者网络问题等其他异常情况导致的无响应作恶节点：除了可以故意对集群的其他节
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2024-01-28 11:21:07
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# Java Raft 项目科普
Raft 是一种分布式共识算法，旨在为分布式系统提供一致性保障。在现代的云计算和微服务架构中，Raft被广泛应用于实现leader选举和日志复制，确保多节点之间的数据一致性。本篇文章将介绍如何在 Java 中实现基础的 Raft 组件，并提供示例代码，以帮助理解 Raft 的关键概念。
## Raft 算法简介
Raft 算法主要分为三个部分：
1. **选
原创
2024-09-04 05:30:51
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在现代互联网架构中，数据一致性和高可用性是至关重要的，而在分布式系统中实现这些目标尤其具有挑战性。Java的Raft项目正是为了解决这一类问题而设计，基于Raft共识算法，旨在确保在节点故障的情况下仍能提供一致的状态和高可用性。
## 初始技术痛点
在项目的早期，我们遇到了一些技术痛点。以下是对项目规模及技术债务的分析：
对于业务规模模型，我们可以通过以下公式来表示项目的复杂度：
$$
C
目录 参考文章一、Raft协议简介二、Raft选举过程三、Raft日志复制流程四、Raft协议动画演示五、hashicorp/raft源码讲解六、运行hashicorp/raft库搭建的简单kv服务七、调试场景八、收获九、QA 参考文章通过hashicorp-raft库手把手调试raft协议。即 通过使用 hashicorp/raft 库构建的 kv服务，以打印 raft 算法
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2024-03-01 15:39:46
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Raft，分布式共识算法，是工程上使用较为广泛的强一致性、去中心化、高可用的分布式协议。如redis-sentinel，etcd等都使用raft协议解决分布式一致性的问题。nacos注册中心是阿里巴巴贡献的开源项目，兼具服务注册发现、动态配置管理、动态dns等功能。nacos集群间，使用了raft协议，来解决分布式一致性问题。Raft简介关于Raft协议，首先，可以看一下动画，初步认识一下这个分布
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2023-11-09 08:47:14
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节点角色选举Leader发起选举进行投票选举成功平票处理Leader异常重新选举Leader选举的约束数据同步(Log Replication 日志复制)应对网络分区Log Replication的约束更多 我们都知道Zookeeper基于Paxos算法的ZAB协议拥有崩溃恢复和消息广播两种模式，而且有效避免了脑裂。这使得其成为目前最优秀的分布式一致性协议之一。但是除此之外还有一个同样脱胎于Pa
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2024-01-02 21:16:11
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1.2 Master/Slave 多副本最早的是Master/Slave架构，即简单地用Slave去同步Master的数据，RocketMQ最早也是这种实现。分为同步模式（Sync Mode）和异步模式（Async Mode），区别就是Master是否等数据同步到Slave之后再返回Client。这两种方式目前在RocketMQ社区广泛使用的版本中都有支持，原理图如下图1所示。图1 Master-
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2024-06-27 08:58:12
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分布式学习笔记—一致性算法,Raft算法1. 什么是Raft 算法Raft 是一种为了管理复制日志的一致性算法。Raft提供了和Paxos算法相同的功能和性能，但是它的算法结构和Paxos不同。Raft算法更加容易理解并且更容易构建实际的系统。Raft将一致性算法分解成了3模块
领导人选举日志复制安全性Raft算法分为两个阶段，首先是选举过程，然后在选举出来的领导人带领进行正常操作，比如日志
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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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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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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文章目录前言一、Raft算法概述二、Leader选举三、日志同步四、安全性五、日志压缩六、成员变更七、Raft与Multi-Paxos的异同八、Raft算法总结参考 前言Paxos算法详解一文讲述了晦涩难懂的Paxos算法，以可理解性和易于实现为目标的Raft算法极大的帮助了我们的理解，推动了分布式一致性算法的工程应用，本文试图以通俗易懂的语言讲述Raft算法。一、Raft算法概述不同于Paxo
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2023-09-16 13:11:49
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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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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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前言本文主要参考于Raft论文《In Search of an Understandable Consensus Algorithm》和中文译文。也参考了一些同道写的博客。Raft 是一种为了管理复制日志的一致性算法。Raft实际是Multi-Paxos的变种，它强化了Multi-Paxos中的Leader地位，限制了追加日志必须是连续的。 为了提升可理解性，Raft 将一致性算法分解成了几个关键
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2023-07-16 14:56:48
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Paxos是最早的分布式一致性算法，虽然出来了很多年，但因其不容易理解，且实现难度较大，目前比较成熟的Multi-Paxos实现依然比较少。Raft算法是近几年很火的一个分布式一致性算法，旨在提供分布式一致性的前提下，提高算法的可读性，降低实现的难度。它提供了和Paxos算法相同的功能和性能，但是它的算法结构和 Paxos不同，使得 Raft算法更加容易理解并且更容易构建实际的系统。为了提升可理解
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2023-11-24 05:47:13
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概览Raft is a consensus algorithm for managing a replicated log：管理复制日志的一致性算法。Consensus：[kənˈsensəs] 一致性，共识In designing Raft we applied specific techniques（特别的技巧） to improve understandability, including
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2024-05-21 13:00:33
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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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