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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Raft协议是现在使用最广泛的分布式一致性协议，下面从问题出发，看Raft怎么解决分布式中的种种问题。分布式一致性先问为什么，再问怎么做：“为什么需要分布式一致性协议”？ 首先，需要分布式一致性协议的系统肯定是分布式的。分布式系统是由多台机器组成的集群来实现的。既然是集群，就必然引入额外的复杂度，比如网络故障、某个节点宕机等。这些是一个完整的分布式协议必须要解决的问题。 其次，系统有一致性要求。在
一 前言分布式系统中，一致性指的是数据在多个副本之间是否能够保持一致性的特性。当一个系统数据在一致性的状态下进行更新后，应该保证系统的数据仍然处于一致性。如何来保证分布式系统中数据的一致性呢？这需要一致性协议来保证。二 Raft协议简介Raft协议：是Replication And Fault Tolerant的缩写，即复制和容错协议，是一种强一致性协议，在RAFT中，有三种类型的节点：# Lea
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2024-06-16 17:19:17
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目录目录 11. 前言 12. 名词 13. 什么是分布式一致性？ 34. Raft选举 34.1. 什么是Leader选举？ 34.2. 选举的实现 44.3. Term和Lease比较 44.4. 选举图示 44.5. 选举总结 75. Raft日志复制 85.1. 什么是日志复制？
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2024-04-21 07:07:09
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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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分布式系统的一致性和性能常常是鱼和熊掌不可兼得。追求高的一致性，必然会带来性能的损失，而想要追求高的性能，也只能妥协于一定程度的非一致性。以下图中的数据写入为例，不同的一致性级别要求写入的节点个数是不同的， 写入节点个数越多，显然客户端需要等待的时间就会越久。一致性差异：Raft中采用的是QUORUM， 即确保至少大部分节点(n/2+1)都接收到写操作之后才会返回结果给Client， 而Redis
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2023-06-14 22:23:53
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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
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2024-01-12 12:13:01
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Raft协议–概述–011、Raft 算法概述是分布式系统开发首选的共识算法Raft算法是经过一切以领导者为准的方式，实现一系列值的共识和各节点日志的一致。用于管理日志一致性的协议。将分布式一致性分解为多个子问题：
Leader选举(Leader election)日志复制(Log replication)安全性(Safety)日志压缩(Log compaction)2、基本术语解释大多数：
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2023-08-30 09:54:35
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文章目录1. 简单介绍2.前置知识①节点状态②心跳与选举超时时间③任期term count④主要解决问题3.原理领袖选举 Leader Election①发生时机②原理记录复写 Log Replication①为什么是集群？②流程③特殊情况④对于Append Entries Mssage理解raft保证的安全性 Safety追随者死机领袖死机超时期限和可用性 1. 简单介绍raft是paxos算
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2023-09-20 20:09:00
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Redis 的集群主从模型是一种高可用的集群架构。本章主要内容有： 高可用集群的搭建， redis-cli连接集群， 新增集群节点， 删除集群节点， 其他配置补充说明。高可用集群搭建集群（cluster）技术是一种较新的技术，通过集群技术，可以在付出较低成本的情况下获得在性能、可靠性、灵活性方面的相对较高的收益，其任务调度则是集群系统中的核心技术。集群简介Redis 集群是一个可以在多个 Redi
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2024-05-16 15:12:41
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引入 在主从模型中讲到一旦Master宕机失效，需要手动将Slave角色提升为Master，否则这个子集群将不可用。 这个缺陷使得系统可用性大大降低。因此Redis专门提供了一个哨兵机制来实现自动故障检测和转移。什么是哨兵 哨兵（Sentinel）是一种特殊的Redis实例，与Redis存储实例一样，哨兵同样是基于配置的。 你可以通过以下两种方式启动哨兵：redis-sentinel /
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2023-10-08 22:50:14
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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是一个分布式的一致性协议算法，放弃了CAP的可用性，保证严格的一致性 sentinel使⽤的就是raft协议,raft在redis内并没有⽤来实现⼀些分布式锁以及分布式事务,仅仅是⽤来做master宕机时的选主、 腾讯云 CMQ、注册中心consul、go语言的etcd、等实际场景应用一、角色状态leader 领导者：接受客户端请求，并向Follower同步请求日志candid
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2024-05-17 01:39:53
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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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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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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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# Redis Raft 部署介绍
## 1. 什么是 Redis Raft？
Redis Raft 是 Redis 的一个分布式一致性复制协议，它基于 Raft 算法，用于实现 Redis 的高可用性和数据持久性。Raft 是一种强一致性分布式一致性算法，能够在分布式环境下保证数据的一致性和可用性。
## 2. Redis Raft 部署步骤
为了部署 Redis Raft，我们需要进行
原创
2023-08-21 05:16:31
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# Redis Raft 选举
在分布式系统中，选举是一个非常重要的过程，它用于确定系统中谁将拥有领导权。在Redis中，使用Raft协议来进行选举，确保系统的高可用性和一致性。
## 什么是Raft协议？
Raft是一种用于分布式一致性的协议，它由Diego Ongaro和John Ousterhout在2014年提出。Raft协议将系统中的节点分为Leader、Follower和Cand
原创
2024-03-11 04:27:25
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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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