RAFT共识算法学习

原创 已于 2023-01-20 21:49:22 修改 · 1.7k 阅读 · 4 ·
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#共识算法 #分布式 #java

于 2022-02-11 00:40:06 首次发布
本文深入探讨了RAFT共识算法，它是etcd分布式键值数据库中用于实现一致性的重要机制。etcd因其简单、安全、快速和可靠性而被广泛采用。RAFT将共识问题分解为领导选举、日志复制和安全性三个子问题，确保在部分节点故障或网络延迟情况下仍能保持数据一致。此外，文章还介绍了选举过程和避免平票的策略，以及ECDSA算法在数据安全性中的作用。

RAFT共识算法

https://raft.github.io/raft.pdf raft论文

http://thesecretlivesofdata.com/raft/ raft算法动画演示

1.分布式系统

etcd简介

etcd是CoreOS团队于2013年6月发起的开源项目，它的目标是构建一个高可用的分布式键值(key-value)数据库。etcd内部采用raft协议作为一致性算法，etcd基于Go语言实现。

etcd作为服务发现系统，有以下的特点：

  • 简单：安装配置简单，而且提供了HTTP API进行交互，使用也很简单
  • 安全：支持SSL证书验证
  • 快速：根据官方提供的benchmark数据，单实例支持每秒2k+读操作
  • 可靠：采用raft算法，实现分布式系统数据的可用性和一致性

分布式系统的挑战

  • 时序性Timing运行在不同网络下的机器中的进程如何判断一些事件发生的顺序
  • 并发性Concurreny运行在不同网络下的机器中的进程如何共享资源而互不干扰。比如访问共同的数据库。
  • 健壮性Roubustness 应对网络的不稳定性以及硬件的不稳定性。
  • 一致性Consistency如何保障无论访问哪个服务节点，都能获得相同的结果。

分布式共识

分布式共识是分布式系统中多个节点之间，彼此对某个状态达成一致结果的过程。

分布式共识的引用（Application of Consensus）

  • 逻辑时间的共识，来决定事件发生的顺序
  • 互斥性的共识，用于决定谁正拥有访问的资源
  • 协调者的共识，谁是当下的leader

最低0.47元/天 解锁文章
Raft共识算法
weixin_43966635的博客
04-02 702
前提条件 Raft不考虑拜庭将军问题，即消息会延迟、丢失但不会错误。 Raft的特性 Strong leader：在 Raft 中，日志条目（log entries）只从 leader 流向其他服务器。 这简化了复制日志的管理，使得 raft 更容易理解。 Leader 选举：Raft 使用随机计时器进行 leader 选举。 这只需在任何一致性算法都需要的心跳（heartbeats）上增加少量机制，同时能够简单快速地解决冲突。 成员变更：Raft 使用了一种新的联合一致性方法，其中两个不同配置的大多数在
共识算法：Raft
怀素的专栏
02-11 780
Raft 在区块链、zookeeper等应用中都用应用，但是从未仔细了解过，转摘一篇文章特此记录。 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。 所以将拜占庭将军问题根据常见的工...
共识算法raft
老虎
02-13 704
很好的动画http://thesecretlivesofdata.com/raft/ 节点分为3种状态：leader、follower、candidate leader选举 网络刚开始时，所有节点都是follwer状态，如果他们收不到leader发过来的消息，就会有其中1个节点变成candidate状态。 candidate节点给其他节点发送请求投票消息。 其他follwer节点会返回给...
pyraft:Raft 共识算法的 Python 实现
06-15
**Pyraft: 理解并实现Raft共识算法** 在分布式系统中，一致性是至关重要的，而Raft共识算法正是解决这一问题的一种简洁而易理解的方案。本项目"pyraft"是Raft算法的一个Python实现，它提供了一个直观的方式来理解和...
Raft 共识算法学习笔记 二：日志复制
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03-16 1466
文章 Raft 共识算法学习笔记 一：领导人选举 描述了 Raft 算法如何进行领导者选举，本文描述 Raft 共识算法如何进行日志复制。 复制状态机 在 Raft 集群中，每个服务器可以看成是一个复制状态机（Replicated State Machine），如下图。 复制状态机通常基于复制日志（replicated log）实现。每个服务器存储一个包含一系列指令的日志，并且按顺序执行指令。由于日志都包含相同顺序的指令，状态机会按照相同的顺序执行指令，由于状态机是确定的（deterministic），因此
Raft 共识算法学习笔记 三：成员变更
Leo的博客
03-16 738
文章 《Raft 共识算法学习笔记 一：领导人选举》 和 《Raft 共识算法学习笔记 二：日志复制》 分别讲述了 Raft 算法如何进行领导人选举和如何进行日志复制。 这篇文章继续讲述 Raft 算法如何处理集群成员节点变更的问题。 考虑一种场景，原来 Raft 集群中存在三个节点，现在需要增加2 个节点。那么，在这种情况下， Raft 算法如何能保证同一个任期内，只有一个领导者呢？ 在 Raft 论文中，作者使用配置（configuration）来表示集群由哪些节点组合，即集群所有节点的信息集合。在稳定
快速理解Raft分布式共识算法
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简单学习Raft算法，读完本文章，相信你会对Raft算法会有清晰的了解
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点击?蓝色“深入原理”，关注并“设为星标”技术干货，第一时间推送「拜占庭将军问题」：多个拜占庭将军要如何在可能有叛徒、信使可能被策反或者暗杀的情况下达成是否要进攻的一致性决定？这篇主要是介绍简化版拜占庭将军问题的解决方案：Raft 共识算法。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...
配置RAFT共识算法
08-23
RAFT共识算法是一种用于实现分布式共识的算法，主要用于管理日志复制的一致性。相比于Paxos算法，RAFT算法更容易理解和应用于实际系统中。它被广泛应用于联盟链中的共识算法。在RAFT算法中，一个由N个节点构成的系统中，只需要有(N 1)/2个节点正常工作，系统就能保持一致性。例如，在一个5个节点的系统中，允许出现2个节点出现非拜占庭错误，比如节点宕机、网络分区、消息延时等。RAFT算法已被证明可以提供与Paxos相同的容错性和性能。 RAFT算法中，服务器节点之间的通信使用远程过程调用（RPCs），并且基本的一致性算法只需要两种类型的RPCs。 在介绍RAFT算法之前，先提到了Paxos算法。Paxos算法是Leslie Lamport于1990年提出的基于消息传递的一致性算法。然而，由于其难以理解，一开始并没有得到很多人的重视。作者在八年后的1998年正式发表了关于Paxos算法的论文，但由于算法仍然难以理解，也没有引起足够的重视。后来，作者用更容易理解的方法重新发表了一篇论文《Paxos Made Simple》。Paxos算法的难以理解使得许多学生和教授在学习和教授Paxos算法时反馈困难，同时在实际应用实现时也较为困难。这也是为什么后来提出了RAFT算法的原因。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [Raft共识算法原理](https://blog.youkuaiyun.com/wxudong1991/article/details/109314417)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [Raft共识算法](https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43966635/article/details/123920454)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
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