原文:解读Raft(一 算法基础)

最近工作中讨论到了Raft协议相关的一些问题,正好之前读过多次Raft协议的那paper,所以趁着讨论做一次总结整理。 我会将Raft协议拆成四个部分去总结: 算法基础 选举和日志复制 安全性 节点变更 这是第一篇: 解读Raft 一 算法基础 什么是RAFT 分布式系统除了提升整个体统的性能外还有一个重要特征就是提高系统的可靠性。 提供可靠性可以理解为系统中一台或多台的机器故障不会使系统不可用 ...

2018-04-23 09:26 0 26325 推荐指数:

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Raft 基础

目录 三个状态 什么是任期 节点之间的通信 1. 三个状态 Raft 设计了 3 个状态,用于表示节点的状态,分别是跟随者,候选者,领导者。 领导者:通常只有一个领导人,并且其他节点都是跟随者。 跟随者:跟随者不会发送任何请求,只是简单的响应领导者或者候选人 ...

Sat Jan 19 22:29:00 CST 2019 2 691
解读Raft(四 成员变更)

将成员变更纳入到算法中是Raft易于应用到实践中的关键,相对于Paxos,它给出了明确的变更过程(实践的基础,任何现实的系统中都会遇到因为硬件故障等原因引起的节点变更的操作)。 显然,我们可以通过shutdown集群,然后变更配置后重启集群的方式达到成员变更的目的。但是这种操作会损失系统的可用性 ...

Fri May 04 18:02:00 CST 2018 0 2561
解读Raft(二 选举和日志复制)

Leader election Raft采用心跳机制来触发Leader选举。Leader周期性的发送心跳(如果有正常的RPC的请求情况下可以不发心跳)包保持自己Leader的角色(避免集群中其他节点认为没有Leader而开始选举)。 Follower在收到Leader或者Candidate ...

Sat Apr 28 17:43:00 CST 2018 0 3733
解读Raft(三 安全性)

前言 之前的两篇文章更多的是在描述Raft算法的正常流程,没有过多的去讨论异常场景。 而实际在分布式系统中,我们更多的都是在应对网络不可用、机器故障等异常场景,所以本篇来讨论一下Raft协议的安全性,即在异常场景下是否会导致数据丢失、数据不一致等情况。 选举限制 在Raft协议中,所有 ...

Wed May 02 18:21:00 CST 2018 0 1927
Raft共识算法详解

Raft共识算法 一.背景 拜占庭将军问题是分布式领域最复杂、最严格的容错模型。但在日常工作中使用的分布式系统面对的问题不会那么复杂,更多的是计算机故障挂掉了,或者网络通信问题而没法传递信息,这种情况不考虑计算机之间互相发送恶意信息,极大简化了系统对容错的要求,最主要的是达到一致性 ...

Mon Mar 15 17:32:00 CST 2021 0 646
学习Raft算法的笔记

Raft是一种为了管理日志复制的一致性算法。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。为了提升可理解性,Raft将一致性算法分解成几个关键的模块,例如领导选举,日志复制和安全性。同时它通过实施一个更强 ...

Tue Nov 13 01:09:00 CST 2018 2 544
RAFT算法详解

转自https://blog.csdn.net/daaikuaichuan/article/details/98627822 一、Raft算法概述 1、三种角色   Raft是一个用于管理日志一致性的协议。它将分布式一致性分解为多个子问题:Leader选举(Leader ...

Wed Apr 08 05:07:00 CST 2020 0 1315
Raft和PBFT算法对比

转载原址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/35847127 导语:区块链技术中,共识算法是其中核心的一个组成部分,本文将详细阐述私链的raft算法和联盟链的pbft算法,从算法的基本流程切入,分析两者的区别。 区块链技术中,共识算法是其中核心的一个组成部分 ...

Wed May 12 05:12:00 CST 2021 0 253
 
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