初识Raft协议

最新推荐文章于 2022-02-11 00:40:06 发布
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参照https://www.jdon.com/artichect/raft.html

barryi
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Raft 协议原理详解
wangxuelei036的博客
10-03 4069
raft是工程上使用较为广泛的强一致性、去中心化、高可用的分布式协议。在这里强调了是在工程上，因为在学术理论界，最耀眼的还是大名鼎鼎的Paxos。但Paxos是：少数真正理解的人觉得简单，尚未理解的人觉得很难，大多数人都是一知半解。本人也花了很多时间、看了很多材料也没有真正理解。直到看到raft的论文，两位研究者也提到，他们也花了很长的时间来理解Paxos，他们也觉得很难理解，于是研究出了raft算法。    raft是一个共识算法（consensus algorithm），所谓共识，就是多个节点对某个事
分布式协议算法——paxos，raft和zab
西木风落
01-05 1648
分布式协议算法：paxos、raft和zab 算法基本流程解读和算法过程描述
Raft协议
王小明的专栏
05-04 811
参考资料 http://thesecretlivesofdata.com/raft/
Raft协议详解
yangmengjiao_的博客
09-08 2万+
正文   raft是工程上使用较为广泛的强一致性、去中心化、高可用的分布式协议。在这里强调了是在工程上，因为在学术理论界，最耀眼的还是大名鼎鼎的Paxos。但Paxos是：少数真正理解的人觉得简单，尚未理解的人觉得很难，大多数人都是一知半解。本人也花了很多时间、看了很多材料也没有真正理解。直到看到raft的论文，两位研究者也提到，他们也花了很长的时间来理解Paxos，他们也觉得很难理解，于是研究出了raft算法。    raft是一个共识算法（consensus algorithm），所谓共识，就是多个
raft协议初识
开心就好的专栏
09-26 2462
raft协议初识 什么是Raft协议？ 对于分布式系统而言，与单机系统相比优势之一就是有更好的容错性。比如当一台机器上的磁盘损坏，数据丢失，可以从另一台机器上的磁盘恢复（分布式系统会对数据做备份），集群中某些机器宕机，整个集群还可以对外提供服务。实现的方法很自然的想到的就是备份。 一个系统的工作模式：接受客户端的command，系统进行处理，将处理的结果返回给客户端。由此可见，系统里的数据可能会因为command而变化。 实现备份的做法之一就是复制状态机（Repilcated State Machine，
分布式协议算法——RAFT协议
西木风落
01-06 1240
一、RAFT协议 raft是一个共识算法（consensus algorithm），所谓共识，就是多个节点对某个事情达成一致的看法，即使是在部分节点故障、网络延时、网络分割的情况下。共识算法的实现一般是基于复制状态机（Replicated state machines），何为复制状态机：简单来说：相同的初识状态 + 相同的输入 = 相同的结束状态。 raft协议中，一个节点任一时刻处于以下三...
快速理解raft协议（附件动画演示）
关于代码的那些事
03-05 1011
正文   raft是工程上使用较为广泛的强一致性、去中心化、高可用的分布式协议。在这里强调了是在工程上，因为在学术理论界，最耀眼的还是大名鼎鼎的Paxos。但Paxos是：少数真正理解的人觉得简单，尚未理解的人觉得很难，大多数人都是一知半解。本人也花了很多时间、看了很多材料也没有真正理解。直到看到raft的论文，两位研究者也提到，他们也花了很长的时间来理解Paxos，他们也觉得很难理解，于是研究出了raft算法。    raft是一个共识算法（consensus algorithm），所谓共识，就是多个
raft协议（Replicated And Fault Tolerant）初探
Aiky哇
08-24 923
raft论文的英文版：https://raft.github.io/raft.pdf 来源： 别再怀疑自己的智商了，Raft协议本来就不好理解：https://zhuanlan.zhihu.com/p/36547283 raft协议详解：https://www.jianshu.com/p/3c6a4fd6a7cc Raft协议中文翻译（2）：https://blog.youkuaiyun.com/baijiwei/article/details/78760308 Raft协议原理详解：https://zhua
Raft学习笔记（一）
wwwastk54321的博客
05-22 512
关于Raft RAFT是实现分布式一致的协议 根据描述,一个节点有三种状态 Follower steta ----跟随者模式 the Candidate state ----候选者模式 the Leader state ----领导者模式 所有节点起始于跟随者模式。 根据描述，当无法接收到领导者的消息时，会自动成为候选者，然后会向其他节点发送选票（就相当于，候选人需要其他人同意才能成为Le...
算法：Raft算法。
孤芳不自赏
12-23 379
raft是工程上使用较为广泛的强一致性、去中心化、高可用的分布式协议。在这里强调了是在工程上，因为在学术理论界，最耀眼的还是大名鼎鼎的Paxos。但Paxos是：少数真正理解的人觉得简单，尚未理解的人觉得很难，大多数人都是一知半解。本人也花了很多时间、看了很多材料也没有真正理解。直到看到raft的论文，两位研究者也提到，他们也花了很长的时间来理解Paxos，他们也觉得很难理解，于是研究出了raft算法。
RAFT共识算法学习
Sun_study的博客
02-11 1709
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
初识etcd
LusaAsia的博客
09-07 371
初认etcd1. 什么是ETCD？2. ETCD有哪些特点？3. ETCD的架构4.raft算法简介5.异常处理5.etcd 数据存储总结 最近学习Kubernetes的时候经常遇到etcd这个组件，它是用于存储K8S的集群信息的，感觉和zookeeper功能有点相似的，于是自己去查了查这个东西。 1. 什么是ETCD？ A distributed, reliable key-value stor...
第0章：初识StarRocks
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初识StarRocks StarRocks是鼎石科技基于Apache Doris(incubating) 0.13打造出的企业级国产数据库产品，目前已在Github开源： https://github.com/StarRocks/starrocks 一、StarRocks特性 StarRocks是一款极速全场景MPP分析型数据库，可以“一栈式”的响应企业各类低延迟场景的查询需求。 为了对StarRocks有一个准确的认知，我们不妨将StarRocks概念的关键词逐项展开介绍：“极速”、“全场景”、
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【EI复现】基于阶梯碳交易的含P2G-CCS耦合和燃气掺氢的虚拟电厂优化调度（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于阶梯碳交易机制的虚拟电厂优化调度模型，重点研究了包含P2G-CCS（电转气-碳捕集与封存）耦合技术和燃气掺氢技术的综合能源系统在Matlab平台上的仿真与代码实现。该模型充分考虑碳排放约束与阶梯式碳交易成本，通过优化虚拟电厂内部多种能源设备的协同运行，提升能源利用效率并降低碳排放。文中详细阐述了系统架构、数学建模、目标函数构建（涵盖经济性与环保性）、约束条件处理及求解方法，并依托YALMIP工具包调用求解器进行实例验证，实现了科研级复现。此外，文档附带网盘资源链接，提供完整代码与相关资料支持进一步学习与拓展。; 适合人群：具备一定电力系统、优化理论及Matlab编程基础的研究生、科研人员或从事综合能源系统、低碳调度方向的工程技术人员；熟悉YALMIP和常用优化算法者更佳。; 使用场景及目标：①学习和复现EI级别关于虚拟电厂低碳优化调度的学术论文；②掌握P2G-CCS、燃气掺氢等新型低碳技术在电力系统中的建模与应用；③理解阶梯碳交易机制对调度决策的影响；④实践基于Matlab/YALMIP的混合整数线性规划或非线性规划问题建模与求解流程。; 阅读建议：建议结合提供的网盘资源，先通读文档理解整体思路，再逐步调试代码，重点关注模型构建与代码实现之间的映射关系；可尝试修改参数、结构或引入新的约束条件以深化理解并拓展应用场景。
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raft协议
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### Raft 分布式一致性协议的工作原理 Raft 是一种用于管理分布式系统的复制日志的一致性算法，其设计目标是提供更高的可理解性和实用性。以下是关于 Raft 协议如何工作的详细介绍： #### 1. 节点角色定义 在 Raft 中，节点分为三种主要的角色：Leader、Follower 和 Candidate。 - **Leader**: 负责处理所有的客户端请求并将其记录到日志中。其他节点会跟随 Leader 的指令操作[^1]。 - **Follower**: 不主动发起任何动作，仅响应来自 Leader 或 Candidate 的 RPC 请求。 - **Candidate**: 当 Follower 发现无法接收到 Leader 的心跳信号时，它可能会转变为 Candidate 并尝试选举新的 Leader[^3]。 #### 2. 领导者选举机制 领导者选举是 Raft 协议的核心部分之一。当集群启动或当前 Leader 失效时，系统进入选举阶段： - 如果某个 Follower 在超时时间内未收到来自 Leader 的心跳消息，则该节点转换为 Candidate，并向其他节点发送投票请求（RequestVote RPC）。如果获得超过半数的票数，则成为新 Leader[^2]。 - 若多个 Candidates 同时竞选导致选票分裂而无人胜出，则触发新一轮随机延迟后的重新选举过程直至选出唯一 Leader[^4]。 #### 3. 日志复制流程 一旦选举完成，Leader 开始接收客户命令并将这些命令作为条目追加到本地日志中；随后通过 AppendEntries RPC 将最新日志同步给 Followers[^5]: ```python def append_entries(follower_id, prev_log_index, entries): follower = get_follower_by_id(follower_id) if not follower.log_matches(prev_log_index): return False follower.append_logs(entries) return True ``` #### 4. 安全性保障措施 为了确保数据一致性和可靠性，Raft 提出了几个重要的安全性约束条件： - **单一领导原则**：在同一时刻只能存在一个有效的 Leader 来协调整个群集的操作。 - **多数派规则**：每项决策都需要得到大多数副本的认可才能被提交生效。 - **日志匹配属性**：不同服务器上的相同索引位置的日志必须完全相等。 #### 性能表现分析 就性能而言，在稳定状态下，每次提交一条日志只需要一次往返通信至集群一半以上的成员即可完成确认。因此，Raft 的性能受到磁盘 I/O 和网络延时的影响较大。 --- ###
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