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
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2023-12-23 23:28:14
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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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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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什么是 Raft 算法？Raft 算法属于 Multi-Paxos 算法，它是在兰伯特 Multi-Paxos 思想的基础上，做了一些简化和限制，比如增加了日志必须是连续的，只支持领导者、跟随者和候选人三种状态。Raft 算法是现在分布式系统开发首选的共识算法。绝大多数选用 Paxos 算法的系统（比如 Cubby、Spanner）都是在 Raft 算法发布前开发的，当时没得选；而全新的系统大多选
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2024-09-20 08:53:10
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# Java实现Raft协议
## 什么是Raft协议
Raft是一种用于分布式一致性的协议，类似于Paxos协议。它被设计用于提供容错性和高可用性，使得系统可以在节点故障时继续正常运行。Raft协议将系统中的节点分为领导者（leader）、跟随者（follower）和候选者（candidate），领导者负责处理客户端的请求，而跟随者和候选者则负责接收领导者的指令。
## Raft协议的代码
原创
2024-03-26 04:08:38
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在分布式系统中，当涉及到多个节点之间的一致性问题时，Raft 协议被广泛使用。Raft 协议的主要目标是确保在分布式环境中所有节点都能达成一致，并能够处理节点的加入和故障。本文将详细介绍如何在 Java 中实现 Raft 协议，从背景描述到应用场景，逐步解析其中的技术原理、架构设计、源码分析和实战案例。
## 背景描述
Raft 协议是一种用于管理日志复制和领导选举的共识算法。它的设计目的在于
一.方法：预测当前帧各像素’运动’（‘位移量’ ΔF）简化架构：补充：方法：3.1特征提取key：相邻帧；映射；低分辨率（单分辨率）；残差块消融实验1-组件性能单分辨率提取特征key：简化网络；大偏移匹配（‘感受野一样’）上下文网络key：更新融合空间信息；3.2计算视觉相关性（key）key：序列模型输入之一；通过‘局部位移信息’，推理出该点位移信息key:特征向量对的点积[c,hw]*[hw,
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2024-07-18 14:00:01
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# Raft 协议 Java 实现指南
Raft 协议是一种用于分布式系统的共识算法，旨在确保在多个节点之间保持一致性。为了帮助刚入行的开发者实现 Raft 协议，我们将详细介绍实现流程，并逐步提供相应的代码实现。以下是整个流程的概述：
## 流程概述
我们将按照以下步骤实现 Raft 协议：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 定义节点及网络架构 |
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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最近看RocketMQ的时候，了解到v4.5.0之后，broker采用遵循raft协议的复制组来实现数据一致性。虎躯一震，raft协议在现在的脑子里变的熟悉又陌生…问题不大，重新刷一遍raft。先贴官网：The Raft Consensus Algorithm再贴动画演示：Raft: Understandable Distributed Consensusps：里边的动图挺有意思?简介ps:来自维
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2024-01-19 11:45:24
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raft协议是什么Raft协议是一种分布式一致性协议，相对Paxos协议，他更好理解。假如有一个单点系统，且是数据库服务，这个系统只需要接收客户端的请求并写入数据即可，单一节点不存在一致性的问题。但是现今企业级生产环境下单点部署基本上不可能存在，单点系统再网络故障服务器宕机情况下会导致所有服务不可用。但多节点服务情况下便会涉及到不同节点之间数据一致性的问题，raft协议就是用来解决多节点下的数据一
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2024-04-25 16:25:10
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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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什么是SOFAJRaft？
SOFAJRaft 是一个基于
Raft 一致性算法的生产级高性能 Java 实现，支持 MULTI-RAFT-GROUP，适用于高负载低延迟的场景。 使用 SOFAJRaft 你可以专注于自己的业务领域，由 SOFAJRaft 负责处理所有与 Raft 相关的技术难题，并且 SOFAJRaft 非常易于使用，你可以通过几个示例在很短的时间内掌握它。
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2024-10-28 09:13:44
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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
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2023-12-12 13:49:30
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# Raft协议的Java实现
在分布式系统中，确保各个节点的数据一致性是一个重要且复杂的问题。Raft协议作为一种共识算法，提供了一种易于理解和实现的方法来达成一致。本文将介绍Raft协议的基本概念，并提供一个简单的Java实现示例，旨在帮助读者理解其核心原理。
## Raft协议概述
Raft协议通过选举领导者、日志复制和安全性机制来实现节点之间的一致性。其基本步骤如下：
1. **选
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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前言最近在分布式系统一致性方面，Raft算法比较火啊。所以就抽时间看了下这个算法。之前已经有Paxos算法，用于解决分布式系统最终一致性问题，而且已经有了zookeeper这个成熟的开源实现。那么这个Raft算法有啥用呢？按照Raft官网的说法，这个算法的错误容忍和性能和Paxos算法类似，但是拥有更加简单易懂的设计。看过Paxos算法的童鞋们都知道，这货复杂地和屎一样，为了实现去中心化而考虑了各
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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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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从哨兵Leader选举学习Raft协议实现（上）在上篇文章当中，我们了解了哨兵实例的初始化过程。哨兵实例一旦运行后，会周期性地检查它所监测的主节点的运行状态。当发现主节点出现客观下线时，哨兵实例就要开始执行故障切换流程了。不过，我们在部署哨兵实例时，通常会部署多个哨兵来进行共同决策，这样就避免了单个哨兵对主节点状态的误判。但是这同时也给我们带来了一个问题，即当有多个哨兵判断出主节点故障后，究竟由谁
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2024-06-14 20:30:41
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