Raft协议是比paxos协议更容易理解和实现的一种一致性协议。http://thesecretlivesofdata.com/raft/ 这个网址动态演示了Raft协议的整个过程。跟着记录一下：1：Raft是一个可被理解接受的分布式一致性协议。 2：什么是分布式一致性协议呢？以一个例子为例 3：假设有一个单节点系统 4
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
目录目录 11. 前言 12. 名词 13. 什么是分布式一致性？ 34. Raft选举4.1. 什么是Leader选举？4.2. 选举的实现 44.3. Term和Lease比较4.4. 选举图示 44.5. 选举总结 75. Raft日志复制5.1. 什么是日志复制？ 85.2.&nb
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2023-09-13 13:10:47
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一、Raft一致性算法 Eureka：Peer To Peer，每个节点的地位都是均等的，每个节点都可以接收写入请求，每个节点接收请求之后，进行请求打包处理，异步化延迟一点时间，将数据同步给 Eureka 集群当中的其他节点。任何一台节点宕机之后，理论上应该是不影响集群运行的，都可以从其他节点获取注
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2021-05-15 18:47:00
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分布式一致性协议 Raft，自 2013 年论文发表之后就受到了技术领域的热捧，我认为相对于其他分布式一致性算法，Raft 有效的解决了分布式一致性算法过于复杂及难于实现的问题，这也是 Raft 能异军突起的主要因素。Raft 协议有效的借鉴了美国总统大选的策略，采用精英（Raft 称呼这个精英为 Leader）领导全局的方案，整个集群中只有 Leader 可以处理 client 发送过来的请...
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2021-06-11 21:56:25
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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
1. 复制状态机 复制状态机，就是说每一台服务器上维持着一份持久化Log，然后 通过一致性协议算法，保证每一个实例中的Log保持一致，并且顺序存放，这样客户端就可以在每一个实例中读取到相同的数据。如上图所示，有一个Consensus Module就是一致性协议模块，它可以是Paxos算法的实现或者Raft算法。在上图中，服务器中的一致性模块(Consensus Modle)接受来自客户端
Raft论文解读1 简介Raft是管理复制日志的共识算法。它的作用相当于Paxos算法，但其结构不同于Paxos。这使得Raft比Paxos更容易理解，也为构建实用系统提供了更好的基础。为了提高可理解性，Raft协议将领导者选举，日志复制和安全保证等共识的关键部分分离，并加强一致性以减少在协议实现中必须考虑的节点状态。关于共识算法：共识算法允许一组机器作为一个连贯的集体工作，可以在某些成员的失败中
为了提升服务的高可用、高性能，通常采用多节点架构。
一个节点时候，数据是一致的。多个节点的情况下，如何保证数据一致性呢？
本文介绍的RAFT协议，就是解决多节点情况下，数据一致性问题。1.基本概念节点有三种角色：leader， candidate, 和follower.
在Raft选举中，有两个控制选举的超时设置： 选举超时（election timeout）和心跳超时(heartbeat tim
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-
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
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
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
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
上篇重点持久化 持久化机制 rdb（记录快照）配置多少秒中多少key被修改，aof（记录操作命令） 子进程fork会快照，不会阻塞，所以rdb快哨兵模式，监控，自动选取主节点 哨兵发送命令，等待redis响应，监控多个redis 哨兵投票（算法），进行故障转移，切换成功后，发布订阅配置哨兵配置文件 sentinel monitor myredis 127.0.0.1 6379 1 1代表主机宕机开
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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raft动画地址 1. 1事务提交的时候如果已经被一台follower(A)获取到了，此时leader(L)挂掉，然后其它follower跟A一起选举leader基本上都是A会被选举成功，然后不管1事务是否被一半机器提交成功, 下次事务进来时1事务都会跟着一起提交，如果1事务提交时A也挂掉了，并且新 ...
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2021-10-28 17:10:00
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redis在3.0.0版本开始支持集群功能，但是实现集群就要求redis能够承受单点故障，保证redis的高可用性，在各种软件和硬件的故障情况下仍然能够提供服务。一般来说有两种解决思路，一种是每一个节点互相之间都会进行数据交互以及监控，出现故障的时候，各个节点都可以做协调任务，比如kv分布式存储cassendra。另一种就是增加一个协调组件来对集群进行实时监控以及故障处理，比如zookeeper，
Raft 协议开源代码：https://github.com/wenweihu86/raft-javaRaft 协议是工程上使用比较广泛的一致性， 去中心化的，高可用的分布式协议。raft 是一个共识算法， 所谓共识算法，是对某个事件达成一致的看法。Raft 论文http://thesecretlivesofdata.com/raft/Raft 算法简介问题分解
复制集中点一致性这个问题，
原创
2022-10-17 15:12:35
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## 深入了解Raft协议和其在Java中的实现
Raft协议是一种为分布式系统设计的一致性算法，旨在解决Paxos算法的复杂性和难以理解的问题。Raft将分布式系统的复杂性分解为几个易于理解的部分，包括领导者选举、日志复制和安全性。在本文中，我们将介绍Raft协议的基本原理以及如何在Java中实现Raft协议。
### Raft协议基本原理
Raft协议主要包括三个重要的部分：领导者选举、
