1、服务器的三种角色Raft算法中服务器主要分为三种角色：Leader、Follower、Candidate，并且三种角色相互独立，也就是服务器在同一时间内只可能扮演其中一种角色。Leader：用于对所有用户的请求进行处理以及日志的复制等等。Follower：不会主动发送消息，只响应来自Leader与Candidate的请求。Candidate：用于选举新的Leader。2、任期介绍Raft 算法
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2023-12-26 13:43:01
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1、节点状态需要引入3种节点状态：Follower(跟随者)、Candidate(候选者)、投票的触发点，Leader（主节点）。2、进入投票状态的计时器Follower、Candidate两个状态时，需要维护一个计时器，每次定时时间从150ms-300ms之间进行随机，即每个节点的每次的计时过期不一样，Follower状态时，计时器到点后，触发一轮投票。节点在收到投票请求、Leader的心跳请求
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2023-11-13 15:39:54
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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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文章目录1. 复制状态机2. raft特点概述3. raft的数据模型和消息类型1. 服务器上存储的数据模型1. 所有服务器上的持久性状态 (在响应RPC请求之前 已经更新到了稳定的存储设备)2. 所有服务器上的易失性状态3. 领导者（服务器）上的易失性状态 (选举后已经重新初始化)2. 集群通信消息模型1. 追加条目RPC2. 请求投票 RPC4. 服务器在运行中需要遵循的通用规则和安全保证1
Redis的主从复制在redis.conf配置文件中找到 # replicaof <masterip> <masterport> 打开并配置从属于哪个主节点启动后可以使用 slaveof host port指定从属于哪个主节点查看主从的关系 info replication只有主节点能写入数据，从节点只能读数据slaveof no one 从主节点中脱离redi
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2024-10-21 10:26:03
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本文为《Raft实战》系列第2篇，讲述什么是选主，Raft为什么需要选主，以及Raft如何进行选主。什么是选主？选主（Leader election）就是在分布式系统内抉择出一个主节点来负责一些特定的工作。在执行了选主过程后，集群中每个节点都会识别出一个特定的、唯一的节点作为leader。我们开发的系统如果遇到选主的需求，通常会直接基于zookeeper或etcd来做，把这部分的复杂性收敛到第三方
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2020-12-20 18:06:10
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ETCD分布式锁实现选主机制(Golang)为什么要写这篇文章做架构的时候，涉及到系统的一个功能，有一个服务必须在指定的节点执行，并且需要有个节点来做任务分发，想了半天，那就搞个主节点做这事呗，所以就有了这篇文章的诞生，我把踩的坑和收获记录下来，方便未来查看和各位兄弟们参考。选主机制是什么举个例子，分布式系统内，好几台机器，总得分个三六九等，发号施令的时候总得有个带头大哥站出来，告诉其他小弟我们今
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2023-07-11 13:33:42
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JAVA面试题第四阶段总结1、数据库数据如何备份(数据备份策略)答：冷备份：定期将数据库中的文件进行转储，定期进行数据备份热备份：搭建数据库主从结构，挡住库数据发生改变时，从库根据主库的二进制日志文件进行备份。双机热备：数据库互为主从，数据库打理服务器对主库进行心跳检测，实现数据的高可用，为了防止主库宕机后发生雪崩现象。2、数据库压力大时，怎么实现高可用？答：用数据库代理服务器搭建数据库的读写分离
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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Leader选举是保证分布式数据一致性的关键所在。Leader选举分为Zookeeper集群初始化启动时选举和Zookeeper集群运行期间Leader重新选举两种情况。在讲解Leader选举前先了解一下Zookeeper节点4种可能状态和事务ID概念。1、Zookeeper节点状态LOOKING：寻找Leader状态，处于该状态需要进入选举流程LEADING：领导者状态，处于该状态的
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2024-03-05 09:37:07
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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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本文为《Raft实战》系列第4篇，介绍Raft对选主和日志复制的一些额外限制，以保证其安全性（论文原文是 “Safety”，其实此处翻译为 “正确性” 更合适一些，国内“安全性”一般对应 “Security”，但出于对论文作者的敬意，本文继续使用“安全性”）。系列文章Raft实战系列，先说说一些基本概念Raft实战系列，什么是选主？为什么需要选主？如何进行选主？Raft 实战系列，日志复制是什么？
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2020-12-20 18:08:31
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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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Raft图文详解那么如何实现共识呢？现在主要有两种方法，第一种是对称的、无领导的方式，即server之间是平等的，都可以进行日志的添加或者复制，client可以和任何一个server交互第二种方法是：非对称的，有领导者的。集群中有一台server负责统筹管理，其他server只是被动的接受她的决定，而client是直接与leader进行交互的Raft则是leader-based，它将问题分解成了两
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2023-09-07 17:47:54
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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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针对简化版拜占庭将军问题，Raft 解决方案类比我们还是用拜占庭将军的例子来帮助理解 Raft。假设将军中没有叛军，信使的信息可靠但有可能被暗杀（如果信使不可靠，也就是在分布式信道上可以进行恶意篡改，无法实现一致性）的情况下，将军们如何达成一致性决定？Raft 的解决方案大概可以理解成 先在所有将军中选出一个大将军（Leader），所有的决定由大将军来做。选举环节：比如说现在一共有3个将军 A,
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2023-12-15 21:11:28
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# Java实现Raft算法
## 1. 简介
Raft算法是一种分布式一致性算法，主要用于解决分布式系统中的数据一致性问题。本文将指导你如何使用Java实现Raft算法。
## 2. Raft算法流程
下面是Raft算法的主要流程，使用表格展示步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 选举阶段 |
| 2 | 日志复制阶段 |
| 3 | 提交阶段 |
#
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2023-11-17 04:44:32
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# Raft协议的Java实现指南
## 介绍
Raft协议是一种共识算法，用于处理分布式系统中的一致性问题。它通过选举领导者、日志复制等机制解决了在分布式环境中节点失败和消息丢失等问题。本文将带你逐步了解如何在Java中实现Raft协议。我们将从高层次的流程入手，然后深入到每一步的具体实现。
## 实现流程
### 流程概述
在实现Raft协议的过程中，整个流程可以分为以下几个步骤：
# Raft Java实现
Raft是一种分布式一致性算法，用于解决分布式系统中的数据一致性问题。它通过选举一个领导者来管理系统的状态变更，并通过日志复制来确保数据的一致性。Raft算法被广泛应用于分布式存储系统，如分布式数据库、分布式文件系统等。本文将介绍如何使用Java实现Raft算法，并提供代码示例。
## Raft算法简介
Raft算法由Ongaro和Ousterhout于2013年
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2024-01-13 04:20:44
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