理解分布式一致性与Raft算法 永远绕不开的CAP定理 出于可用性及负载方面考虑,一个分布式系统中数据必然不会只存在于一台机器,一致性简单地说就是分布式系统中的各个部分保持数据一致 但让数据保持一致往往并不像看上去那么简单,假设我们有两台机器A与B,这时A更新了数据,A需要将更新的指令同步到B,如果A到B网络传输到B数据落地的总时间为500ms,那么这个500ms就是可能造成数据不一致的时间窗口,假如两台机器分属不同机房,甚至分属不同国家的机房,其时间窗口会更大,具体会造成什么影响呢? 举个栗子

什么是分布式一致性? 我们先来看一个例子: 我们有一个单节点node,这个节点可以是数据库,也可以是一台服务器,当client向node发送data时,X节点收到data,记录下来 由此可见对于单个节点,一致性是很容易实现的. 然而对于多个节点,我们如何来实现一致性,这就是分布式一致性的问题. Raft就是一个实现分布式一致性的协议 下面让我们来看看它是如何工作的? node介绍: 每一个节点有三种state (1) follower state (2) leader state (3) can

前面一篇文章讲了Paxos协议,这篇文章讲它的姊妹篇Raft协议,相对于Paxos协议,Raft协议更为简单,也更容易工程实现.有关Raft协议和工程实现可以参考这个链接https://raft.github.io/,里面包含了大量的论文,视屏已经动画演示,非常有助于理解协议.概念与术语leader:领导者,提供客户提供服务(生成写日志)的节点,任何时候raft系统中只能有一个leader.follower:跟随者,被动接受请求的节点,不会发送任何请求,只会响应来自leader或者candida

分布式一致性算法--Raft 前面一篇文章讲了Paxos协议,这篇文章讲它的姊妹篇Raft协议,相对于Paxos协议,Raft协议更为简单,也更容易工程实现.有关Raft协议和工程实现可以参考这个链接https://raft.github.io/,里面包含了大量的论文,视屏已经动画演示,非常有助于理解协议.概念与术语leader:领导者,提供客户提供服务(生成写日志)的节点,任何时候raft系统中只能有一个leader.follower:跟随者,被动接受请求的节点,不会发送任何请求,只会响应来自

Raft 算法是可以用来替代 Paxos 算法的分布式一致性算法,而且 raft 算法比 Paxos 算法更易懂且更容易实现.本文对 raft 论文进行翻译,希望能有助于读者更方便地理解 raft 的思想.如果对 Paxos 算法感兴趣,可以看我的另一篇文章:分布式系列文章--Paxos算法原理与推导 摘要 Raft 是用来管理复制日志(replicated log)的一致性协议.它跟 multi-Paxos 作用相同,效率也相当,但是它的组织结构跟 Paxos 不同.这使得 Raft 比 Pa

编者按:这是看过的Raft算法博客中比较通俗的一篇了,讲解问题的角度比较新奇,图文并茂,值得一看.原文链接:Raft 为什么是更易理解的分布式一致性算法 一致性问题可以算是分布式领域的一个圣殿级问题了,关于它的研究可以回溯到几十年前. 拜占庭将军问题 Leslie Lamport 在三十多年前发表的论文<拜占庭将军问题>(参考[1]). 拜占庭位于如今的土耳其的伊斯坦布尔,是东罗马帝国的首都.由于当时拜占庭罗马帝国国土辽阔,为了防御目的,因此每个军队都分隔很远,将军与将军之间只能靠信差传消息.

编者按:这篇文章来自简书的一个位博主Jeffbond,读了好几遍,翻译的质量比较高,原文链接:分布式一致性算法:Raft 算法(Raft 论文翻译),版权一切归原译者. 同时,第6部分的集群成员变更读起来还不是很流畅,需要了解这一部分的童鞋可以找下其他的文章看一下. 另外,在转载文章的结尾,我贴了一些Raft算法的相关博文,在以下是转载原文: Raft 算法是可以用来替代 Paxos 算法的分布式一致性算法,而且 raft 算法比 Paxos 算法更易懂且更容易实现.本文对 raft 论文进行翻

分布式一致性协议Raft原理与实例 1.Raft协议 1.1 Raft简介 Raft是由Stanford提出的一种更易理解的一致性算法,意在取代目前广为使用的Paxos算法.目前,在各种主流语言中都有了一些开源实现,比如本文中将使用的基于JGroups的Raft协议实现.关于Raft的原理,强烈推荐动画版Raft讲解. 1.2 Raft原理 在Raft中,每个结点会处于下面三种状态中的一种: follower:所有结点都以follower的状态开始.如果没收到leader消息则会变成candid

原帖地址:http://www.solinx.co/archives/415?utm_source=tuicool&utm_medium=referral一致性算法Raft详解背景 熟悉或了解分布性系统的开发者都字段一致性算法的重要性,Paxos一致性算法从90年提出到现在已经有二十几年了,而Paxos流程太过于繁杂实现起来也比较复杂,可能也是以为过于复杂 现在我听说过比较出名使用到Paxos的也就只是Chubby.libpaxos,搜了下发现Keyspace.BerkeleyDB数据库中也使用

为了解决分布式一致性问题,产生了不少经典的分布式一致性算法,本文将介绍其中的2PC和3PC.2PC即Two-Phase Commit,译为二阶段提交协议.3PC即Three-Phase Commit,译为三阶段提交协议. 分布式系统和分布式一致性问题 分布式系统,即运行在多台不同的网络计算机上的软硬件系统,并且仅通过消息传递来进行通信和协调. 分布式一致性问题,即相互独立的节点之间如何就一项决议达成一致的问题. 2PC 2PC,二阶段提交协议,即将事务的提交过程分为两个阶段来进行处理:准备阶段

一.什么是paxos算法 Paxos 算法是分布式一致性算法用来解决一个分布式系统如何就某个值(决议)达成一致的问题. 人们在理解paxos算法是会遇到一些困境,那么接下来,我们带着以下几个问题来学习paxos算法: 1.paxos到底在解决什么问题? 2.paxos到底如何在分布式存储系统中应用? 3.paxos的核心思想是什么? 二.paxos解决了什么问题 分布式的一致性问题其实主要是指分布式系统中的数据一致性问题.所以,为了保证分布式系统的一致性,就要保证分布式系统中的数据是一致的. 在

分布式一致性算法的目的是为了解决分布式系统 一致性算法可以通过共享内存(需要锁)或者消息传递实现,本文讨论后者实现的一致性算法,不仅仅是分布式系统中,凡是多个过程需要达成某种一致的场合都可以使用. 本文讨论无论2PC.3PC和Paxos,均无法彻底解决分布式一致性问题.解决一致性问题,唯有Paxos. Paxos算法是保证在分布式系统中写操作能够顺利进行,保证系统中大多数状态是一致的,没有机会看到不一致,因此,Paxos算法的特点是一致性>可用性. vector clock向量时钟是另外一种保证

一致性问题可以算是分布式领域的一个圣殿级问题了,关于它的研究可以回溯到几十年前. 拜占庭将军问题 Leslie Lamport 在三十多年前发表的论文<拜占庭将军问题>(参考[1]). 拜占庭位于如今的土耳其的伊斯坦布尔,是东罗马帝国的首都.由于当时拜占庭罗马帝国国土辽阔,为了防御目的,因此每个军队都分隔很远,将军与将军之间只能靠信差传消息.在战争的时候,拜占庭军队内所有将军必需达成 一致的共识,决定是否有赢的机会才去攻打敌人的阵营.但是,在军队内有可能存有叛徒和敌军的间谍,左右将军们的决定又

一致性问题可以算是分布式领域的一个圣殿级问题了,关于它的研究可以回溯到几十年前. 拜占庭将军问题 Leslie Lamport 在三十多年前发表的论文<拜占庭将军问题>(参考[1]). 拜占庭位于如今的土耳其的伊斯坦布尔,是东罗马帝国的首都.由于当时拜占庭罗马帝国国土辽阔,为了防御目的,因此每个军队都分隔很远,将军与将军之间只能靠信差传消息.在战争的时候,拜占庭军队内所有将军必需达成 一致的共识,决定是否有赢的机会才去攻打敌人的阵营.但是,在军队内有可能存有叛徒和敌军的间谍,左右将军们的决定又

一.前言 五.参考资料 1.分布式理论(六)—— Raft 算法 2.分布式理论(六) - 一致性协议Raft

一致性问题可以算是分布式领域的一个圣殿级问题了,关于它的研究可以回溯到几十年前. 拜占庭将军问题 Leslie Lamport 在三十多年前发表的论文<拜占庭将军问题>(参考[1]). 拜占庭位于如今的土耳其的伊斯坦布尔,是东罗马帝国的首都.由于当时拜占庭罗马帝国国土辽阔,为了防御目的,因此每个军队都分隔很远,将军与将军之间只能靠信差传消息.在战争的时候,拜占庭军队内所有将军必需达成 一致的共识,决定是否有赢的机会才去攻打敌人的阵营.但是,在军队内有可能存有叛徒和敌军的间谍,左右将军们的决定又

什么是分布式系统? 拿一个最简单的例子,就比如说我们的图书管理系统.之前的系统包含了所有的功能,比如用户注册登录.管理员功能.图书借阅管理等.这叫做集中式系统.也就是一个人干了好几件事. 后来随着功能的增多,用户量也越来越大.集中式系统维护太麻烦,拓展性也不好.于是就考虑着把这些功能分开.通俗的理解就是原本需要一个人干的事,现在分给n个人干,各自干各自的,最终取得和一个人干的效果一样. 稍微正规一点的定义就是:一个业务分拆多个子业务,部署在不同的服务器上. 然后通过一定的通信协议,能够让这些子业

Paxos算法是莱斯利·兰伯特(Leslie Lamport)1990年提出的一种基于消息传递的一致性算法.Paxos算法解决的问题是一个分布式系统如何就某个值(决议)达成一致.在工程实践意义上来说,就是可以通过Paxos实现多副本一致性,分布式锁,名字管理,序列号分配等.比如,在一个分布式数据库系统中,如果各节点的初始状态一致,每个节点执行相同的操作序列,那么他们最后能得到一个一致的状态.为保证每个节点执行相同的命令序列,需要在每一条指令上执行一个“一致性算法”以保证每个节点看到的指令一致.本

前言:在分布式的系统中,存在很多的节点,节点之间如何进行协作运行.高效流转.主节点挂了怎么办.如何选主.各节点之间如何保持一致,这都是不可不面对的问题,此时raft算法应运而生,专门 用来解决上述问题.对于分布式的一致性算法,著名的有paxos,zookeeper基于paxos提出了zab协议, paxos是出名的晦涩难懂.而raft的设计初衷就是容易理解和简单.高效,本篇博客我们就来循序渐进的看看raft到底是什么?它的运行原理是什么样的? 本篇博客的目录: 一:raft的状态 二:选主过程

分布式领域,CP模型下 数据一致性协议至关重要,不然两边数据不一致容易出现数据读混乱问题.像Etcd Consul  zookeeper Eureka ,Redis集群方案这些中间件 都有一致性算法来保证数据一致性像Redis集群数据同步采用gossip[可以查看本博客的相关文章]是一个体现最终一致性协议算法,其他的算是强一致性算法或同步算法,作者认为既然同步 对于小规模的集群没什么问题,当然还是要知道同步的数据大小,如果很大,比如几千几万台服务器的要保持同步,那么势必会存在问题,比如网络开销巨