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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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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Raft的前世今生因为Paxos优秀而并不完美，Raft继承Paxos优点，改进缺点。Paxos优点：实现了安全性（safety）与存活性(liveness), 且在正常的情况下， 效率不差。Paxos缺点：难以理解和缺失了工程化的细节信息Raft目标安全性： 算法正确性能得到证明， 确保多状态机一致性的达成存活性： 半数以上结点正常工作且相互能够通信的情况下， 整个系统能持续对外提供服务易懂性：
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2023-10-13 12:17:40
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1. hash算法添加一个键值对到redis时，首先要根据key算出hash值和索引，然后根据索引将新键值对的hash表节点关联索引。计算hash和索引，假设hash值为456（000111001000）， 掩码为255（11111111）则得到的索引为200（11001000）#define dictHashKey(d, key) (d)->type->hashFunctio
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2023-09-18 22:34:44
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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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内存淘汰是maxmemory达到上限的时候，它的内存释放一种行为。redis提供了很多内存算法归纳起来Random算法，ttl算法，LRU算法，LFU算法。 Random算法是随机移除某个key ttl算法是在设置过期时间去找到更早过期时间的key，进行有限移除 LRU算法是移除最近很少使用的key LFU算法是跟LRU类似 LRU算法是很常用，它会维护大少为16的候选池的数据，根据时间进行排序，
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2023-07-17 09:46:20
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1 入门概述1.1 是什么？Redis:REmote DIctionary Server(远程字典服务器)是完全开源免费的，用C语言编写的，遵守BSD协议，是一个高性能的(key/value)分布式内存数据库，基于内存运行并支持持久化的NoSQL数据库，是当前最热门的NoSql数据库之一，也被人们称为数据结构服务器。Redis 与其他 key - value 缓存产品有以下三个特点
Redi
0. 写在前面分布式存储系统通过维护多个副本来进行fault-tolerance，提高系统的availability。带来的代价就是分布式存储系统的核心问题之一：维护多个副本的一致性。一致性协议就是用来干这事的，即使在部分副本宕机的情况下。Raft是一种较容易理解的一致性协议。一致性协议通常基于replicated state machines，即所有结点都从同一个state出发，都经过同样的一些
Raft通过心跳机制触发Leader Election。所有Server的初始状态（State）为Follower，只要一直能收到来自Leader或Candidate有效的RPC，就一直保持Follower的角色。其状态转换过程如图所示：正常情况当Leader还健在时： Leader会周期性给所有follower发送心跳（heartbeat）告诉大家自己还健在，大家听我的就好。触发选举当Leade
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2023-12-25 17:07:57
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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算法/leader选举/日志复制/成员变更
原创
2021-12-09 10:09:39
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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。
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2018-05-05 21:11:00
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##################### 规则首要要
原创
2022-08-02 17:15:10
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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 一轮选举都是一个Term周期，在一个Term中只能产生.
原创
2022-03-03 16:31:02
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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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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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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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,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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