初识Raft协议

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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 4067
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 1646
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
05-04 808
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 2461
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 1239
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 1009
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
08-24 921
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
12-23 377
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 1708
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
09-07 370
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”、
本教程用作于校园跑刷跑，适用于除了部分不提供bl锁的手机类型（如vivo）
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根据原作 https://pan.quark.cn/s/801a2ca3e47c 的源码改编 前言 本教程用作于校园跑刷跑，适用于除了部分不提供bl锁的手机类型（如vivo） 需要下载FakeLocation以及刷入面具 具体方法会在md文件中说明
【VSG 并网空载仿真】虚拟同步发电机并网空载仿真，包含有功-无功功率环与电压-电流双闭环研究（Matlab代码实现）
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【VSG 并网空载仿真】虚拟同步发电机并网空载仿真，包含有功-无功功率环与电压-电流双闭环研究（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了虚拟同步发电机（VSG）并网空载仿真的Matlab代码实现，重点研究了有功-无功功率环与电压-电流双闭环控制系统的设计与仿真。通过对VSG控制策略的建模，展示了其在并网运行时的动态响应特性与稳定性控制能力，涵盖虚拟同步机的核心控制逻辑、功率调节机制及双闭环结构的协调作用，适用于电力系统中分布式电源的并网仿真分析。; 适合人群：具备电力系统基础知识和Matlab/Simulink仿真经验的电气工程专业学生、研究人员及从事新能源并网技术开发的工程师。; 使用场景及目标：①掌握虚拟同步发电机的基本工作原理与控制结构；②实现VSG并网空载工况下的系统仿真；③深入理解有功-无功功率解耦控制与电压-电流双闭环设计方法；④为后续研究VSG在复杂电网环境中的动态行为提供仿真基础。; 阅读建议：建议结合Matlab代码与电力系统控制理论同步学习，重点关注控制环路参数设计与仿真结果分析，可通过调整控制器参数验证系统稳定性变化，进一步拓展至负载工况或多机并网场景的研究。
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STM32电机库无感代码注释无传感器版本龙贝格观测三电阻双AD采样前馈控制弱磁控制斜坡启动
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STM32电机库无感代码注释无传感器版本龙贝格观测三电阻双AD采样前馈控制弱磁控制斜坡启动内容概要：本文档为一份关于STM32电机控制库的无传感器版本代码注释资料，重点实现了基于龙贝格观测器的无感FOC控制算法，涵盖三电阻双通道AD采样、前馈控制、弱磁控制及斜坡启动等关键技术。文档详细解析了电机控制中核心算法的实现逻辑与代码结构，适用于永磁同步电机（PMSM）的高性能控制场景，突出无位置传感器控制的技术难点与解决方案。; 适合人群：具备嵌入式开发基础，熟悉STM32平台及电机控制原理的工程师或研究人员，尤其适合从事无感FOC算法开发、电机驱动设计等相关工作的技术人员。; 使用场景及目标：①掌握基于龙贝格观测器的无传感器电机控制实现方法；②理解前馈补偿、弱磁扩速、斜坡启动等高级控制策略的设计思路与工程应用；③应用于电动工具、无人机、电动汽车等对体积和可靠性要求较高的电机控制系统开发中。; 阅读建议：建议结合STM32硬件平台与实际电机进行调试验证，重点关注观测器参数整定、AD采样同步性及弱磁控制稳定性，配合示波器与上位机工具进行波形分析与性能优化。
【python毕业设计】基于Python的Flask+Vue物业管理系统 源码+论文+sql脚本 完整版
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12-18
这个是完整源码 python实现 Flask，Vue 【python毕业设计】基于Python的Flask+Vue物业管理系统 源码+论文+sql脚本 完整版 数据库是mysql 本文首先实现了基于Python的Flask+Vue物业管理系统技术的发展随后依照传统的软件开发流程，最先为系统挑选适用的言语和软件开发平台，依据需求分析开展控制模块制做和数据库查询构造设计，随后依据系统整体功能模块的设计，制作系统的功能模块图、E-R图。随后，设计框架，依据设计的框架撰写编码，完成系统的每个功能模块。最终，对基本系统开展了检测，包含软件性能测试、单元测试和性能指标。测试结果表明，该系统能够实现所需的功能，运行状况尚可并无明显缺点。本文首先实现了基于Python的Flask+Vue物业管理系统技术的发展随后依照传统的软件开发流程，最先为系统挑选适用的言语和软件开发平台，依据需求分析开展控制模块制做和数据库查询构造设计，随后依据系统整体功能模块的设计，制作系统的功能模块图、E-R图。随后，设计框架，依据设计的框架撰写编码，完成系统的每个功能模块。最终，对基本系统开展了检测，包含软件性能测试、单元测试和性能指标。测试结果表明，该系统能够实现所需的功能，运行状况尚可并无明显缺点。本文首先实现了基于Python的Flask+Vue物业管理系统技术的发展随后依照传统的软件开发流程，最先为系统挑选适用的言语和软件开发平台，依据需求分析开展控制模块制做和数据库查询构造设计，随后依据系统整体功能模块的设计，制作系统的功能模块图、E-R图。随后，设计框架，依据设计的框架撰写编码，完成系统的每个功能模块。最终，对基本系统开展了检测，包含软件性能测试、单元测试和性能指标。测试结果表明，该系统能够实现所需的功能，运行状况尚可并无明显缺点。本文首先实现了基于Python的Flask+Vue物业管理系统技术的发
C#实现的简单串口通信
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已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 SerialPort-Communication C#实现的串口通信 下面最新效果图来自 https://.com/SylvesterLi/SerialPort-Communication 编译好的可执行文件在Release下 https://.com/naihaishy/SerialPort-Communication/releases WinForm 效果图1 效果图2
raft协议
03-29
### 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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