首先从kafka2.8开始，raft就出现替代ZooKeeper的，但是实际上还不建议生产使用。但是要了解一下kraft和ZooKeeper的区别，慢慢以后缺少的补充 文章目录1、选举的区别(1)raft(2)ZooKeeper2、leader和follower如何同步命令(1)raft(2)ZooKeeper 1、选举的区别(1)raft角色有三种:leader、candidate、follow
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2024-05-21 09:47:19
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为什么转载？这篇关于raft算法的文章，介绍的也很清晰明了，易于理解，直接拿过来用了一致性问题在分布式系统中,一致性问题(consensus problem)是指对于一组服务器，给定一组操作，我们需要一个协议使得最后它们的结果达成一致。由于CAP理论告诉我们对于分布式系统，如果不想牺牲一致性，我们就只能放弃可用性，所以，数据一致性模型主要有以下几种：强一致性、弱一致性和最终一致性等，在本篇章中，我
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2024-03-19 19:38:26
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ZAP（zookeeper）： 选举: 先去比较zxid zxid谁大谁就是领导角色，zxid相等就比较myid，谁的大谁就可能是领导角色，只要满足过半的机制就可以成为领导角色，后来启动的节点不参与选举的。 如何保持数据的一致性问题: 所有写的请求统一交给领导角色实现，领导角色写完数据之后，领导角色将每一个数据同步给每一个节点。 注意: 数据之间同步采用2pc两阶段提交协议。 Raft： 角色:状
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2024-07-16 17:39:46
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Zookeeper简介：ZooKeeper是一个分布式协调服务，可用于服务发现、分布式锁、分布式领导选举、配置管理等。这一切的基础，都是ZooKeeper提供了一个类似于Linux文件系统的树形结构（可认为是轻量级的内存文件系统，但只适合存少量信息，完全不适合存储大量文件或者大文件），同时提供了对于每个节点的监控与通知机制。既然是一个文件系统，就不得不提ZooKeeper是如何保证数据的一致性的。
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2024-10-12 16:19:30
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zookeeper 的由来： 分布式系统的很多难题，都是由于缺少协调机制造成的。在分布式协调这块做得比较好的，有 Google 的 Chubby 以及 Apache 的 Zookeeper。Google Chubby 是一个分布式锁服务，通过 Google Chubby 来解决分布式协作、Master 选举等与分布式锁服务相关的问题。 Zookeeper 也是类似，因为当时在雅虎
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2024-05-08 14:20:10
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CAPBASEBASE：全称：Basically Available(基本可用)，Soft state（软状态）,和 Eventually consistent（最终一致性）。Base 理论是对 CAP 中一致性和可用性权衡的结果，其来源于对大型互联网分布式实践的总结，是基于 CAP 定理逐步演化而来的。其核心思想是：既是无法做到强一致性（Strong consistency），但每个应用都可以根
上一篇我们简单了解了Raft算法，本篇我们来深究Raft的领导者选举机制。基本流程前面说到Raft的执行是以一个个的任期为单位的，而一个任期是以投票选举领导者为起点的。选举领导者的过程：追随者没能收到领导者的心跳包，认为领导者宕机，于是转换为竞选者并发出投票请求（请求投自己一票） --> 其他追随者收到请求，发回选票 --> 竞选者收集选票 --> 选票数量过半，竞选者转换为领
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2024-06-18 14:59:32
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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
分布式系统中，如何保证多个节点的状态一致？Raft 一致性算法与 Paxos 不同，号称简单易学，且已经广泛应用在生产中。例如 k8s 和 CoreOS 中使用的 etcd；tikv 中使用 Raft 完成分布式同步；Redis Cluster 中使用类似 Raft 的选主机制等等。今天我们来一探究竟吧。复制状态机/Replicated state machines复制状态机的想法是将服务器看成一
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2023-12-19 21:33:13
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[TOC] 平时经常用到的服务发现的产品进行下特性的对比，首先看下结论:FeatureConsulzookeeperetcdeuerka服务健康检查服务状态，内存，硬盘等(弱)长连接，keepalive连接心跳可配支持多数据中心支持———kv存储服务支持支持支持—一致性raftpaxosraft—capcacpcpap使用接口(多语言能力)支持http和dns客户端http/grpchttp（s
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2024-07-11 05:11:39
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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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摘要Raft是用于管理被复制的日志的共识算法。它与multi-Paxos算法产生的效果相同，并且和Paxos算法一样高效。但是结构与Paxos不同。这使得Raft算法比Paxos算法更容易理解。也为构建实际系统提供了更好的基础。为了加强理解，Raft将几个关键元素分离，比如leader选举，日志复制，安全性。并增强了一致性，以减少必须考虑的状态数。一项用户研究的结果表明，与Paxos相比，Raft
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2024-06-19 21:50:42
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简单介绍下集群数据同步，集群监控用到的两种常见算法。Raft算法raft 集群中的每个节点都可以根据集群运行的情况在三种状态间切换：follower, candidate 与 leader。leader 向 follower 同步日志，follower 只从 leader 处获取日志。在节点初始启动时，节点的 raft 状态机将处于 follower 状态并被设定一个 election timeo
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2018-10-10 11:05:00
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# 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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写在前面一直以来， 对Raft协议的理解感觉都没有非常到位， 本着眼过千遍， 不如手过一遍的原则， 利用空闲时间， 就自己把Raft翻译一遍， 加深自己的理解， 也方便其他的同学参考。 计划分三部分： 第一部分： 原文的1 ~ 4章； 第二部分： 原文的第5 章； 第三部分： 原文的6 ~ 10 章寻找一种可以理解的一致性算法5 Raft一致性协议Raft是一个如Session 2 表格描
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2023-11-09 09:48:44
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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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,简述Raft算法运作流程,分别从Raft基础,核心原理以及细节问题出发作一个归纳性总结,如想深入Raft算法可以查看Raft算法论...
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2020-09-07 08:00:00
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接触到RAFT是在学习KUDU的时候，KUDU的官方文档中一个连接指向了RAFT；只是觉得这个算法一定有其特点，要知道KUDU可以是一帮HBASE的大神写的。原始开始了解。 RAFT是一致性算法，说到一致性算法很多都会想到zookeeper，是的，这是我们接触比较多的内部包含一致性算法的应用产品了。zookeeper是基于Paxos。RAFT的假想敌无疑就是Paxos，因为RAFT的论文中全文...
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2018-07-10 13:15:00
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一文搞懂Raft算法 http://thesecretlivesofdata.com/raft/ (PPT非常好) Raft对比ZAB协议
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2019-06-05 11:43:00
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Raft 算法也是一种少数服从多数的算法，在任何时候一个服务器可以扮演以下角色之一：Leader：负责 Client 交互 和 log 复制，同一时刻系统中最多存在一个Follower：被动响应请求 RPC，从不主动发起请求 RPCCandidate : 由Follower 向Leader转换的中间状态Term 在Raft中使用了一个可以理解为周期（第几届、任期）的概念，用Term作为一个周期，每个Term都是一个连续递增的编号，每一轮选举都是一个Term周期，在一个Term中只能产生.
原创
2021-12-24 16:23:37
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