Raft 实现日志复制同步本篇文章以 John Ousterhout（斯坦福大学教授） 和 Diego Ongaro（斯坦福大学获得博士学位，Raft算法发明人） 在 Youtube 上的讲解视频及 ppt 为蓝本，深入分析 Raft 的内部机制，并以日志复制同步（Replicated Logs）为背景，详细介绍使用 Raft 协议实现日志复制的共识性问题。目标：日志复制同步Raft 的目标是将日
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2024-07-11 14:14:41
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在 Raft 算法中，副本数据是以日志的形式存在的，领导者接收到来自客户端写请求后，处 理写请求的过程就是一个复制和提交日志项的过程。那 Raft 是如何复制日志的呢？又如何实现日志的一致的呢？这些内容是 Raft 中非常核心 的内容，首先，咱 们先来理解日志，这是你掌握如何复制日志、实现日志一致的基础。如何理解日志？刚刚我提到，副本数据是以日志的形式存在的，日志是由日志项组成，日志项究竟是什么样 子呢？其实，日志项是一种数据格式，它主要包含用户指定的数据，也就是指令（Command）， 还包含一些
原创
2022-03-22 14:41:50
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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）。
原创
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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理解Raft复制状态机才能更好的理解TiKV引擎，后续分成三篇文章由浅入深来逐步讲解Raft相关的内容： Raft复制状态机 TiKV中的...
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2022-08-13 08:01:02
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1 问题概述项目上检查磁盘发现nacos日志中的protocol-raft.log非常大已知nacos使用的单机版，即启动命令./startup.sh -m standalone配置文件那里也没有配置/conf/cluster.conf查看日志登录浏览器控制台发现节点元数据里面的变量并不是当前主机的，难怪会一直报错连不上。2 解决思路2.1 检查数据库配置首先想到的是数据库存储了节点元数据，把my
熟悉Raft的读者知道，Raft在子问题Safty中，限制不能简单的通过收集大多数（Quorum）的方式提交之前term的entry。论文中也给出详细的例子说明违反这条限制可能会破坏算法的Machine Safety Property，即任何一个log位置只能有一个值被提交到状态机。如下图所示：简单的说，c过程中如果S1简单的通过判断大多数节点在index为2的位置的AppendEntry成功来c
原创
2021-03-04 23:45:45
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此文已由作者温正湖授权网易云社区发布。 欢迎访问网易云社区，了解更多网易技术产品运营经验。 一、日志复制流程： a、raft leader节点在接收client请求后，先将请求写到日志中，再将日志通过AppendEntries RPC发送到follow上。如果收到了大多数follow的确认消息，则对
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2018-10-19 09:31:00
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一、日志复制流程： a、raft leader节点在接收client请求后，先将请求写到日志中，再将日志通过AppendEntries RPC发送到follow上。如果收到了大多数follow的确认消息，则对
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2018-10-19 09:30:00
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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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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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文章来源：学习python的正确姿势作者：小帅bArrow我们知道 Python 已经内置了好几个处理时间相关的库，但是对于时间以及时区间的转换并不清晰，操作起来略繁琐，而 Arrow 可以弥补这个问题，它提供了更友好的方法，方便我们对时间，日期，格式化等操作。项目地址：https://github.com/crsmithdev/arrowstart：6.1kthefuck这个名字一看就厉害啊，我
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2023-09-24 22:47:30
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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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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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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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之前一直在研究目标合并之类的问题,下午正好有机会和大家分享一下. 一、复制容器元素：copy（）算法 copy（）的原形如下：template<class InputIterator, class OutputIterator>
OutputIterator copy(
InputIte
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2024-10-27 22:19:41
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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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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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