Raft系列文章之三：Raft RPC详解

最新推荐文章于 2025-06-11 17:00:08 发布
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分类专栏： Raft 文章标签： Raft 一致性算法 分布式 一致性服务
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本文深入探讨了Raft共识算法中的两个关键RPC：RequestVote和AppendEntries。RequestVote用于candidate争取领导权，而AppendEntries作为Leader心跳和日志复制。通过解析RPC的格式和功能，阐述了Raft节点如何根据自身状态响应这些请求，并概述了状态转换规则。

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上一篇文章提到, Raft核心部分只需要用到2个RPC： RequestVote和AppendEntries， 本文将介绍这两个RPC的格式和作用。

RequestVote RPC是由candidate发送给其他节点，请求其他节点为自己投票，如果一个candidate获得了多数节点的投票，则该candidate转变为Leader。AppendEntries RPC是由Leader节点发送给其他节点，有两个作用，当其entries域为空时，该RPC作为Leader的心跳，当entries域不为空时，请求其他节点将entries域中的log添加到自己的log中。

每个Raft节点将会根据自己节点的状态数据来对这两种RPC请求进行处理，我们先看一下，每个Raft节点保存那些状态数据:


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分布式共识算法——Raft算法（图解）
流楚丶格念的博客
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Paxos 和 Raft 都是分布式一致性算法，这个过程如同投票选举领袖（Leader），参选者（Candidate）需要说服大多数投票者（Follower）投票给他，一旦选举出领袖，就由领袖发号施令。Paxos 和 Raft 都是分布式一致性算法，这个过程如同投票选举领袖（Leader），参选者（Candidate）需要说服大多数投票者（Follower）投票给他，一旦选举出领袖，就由领袖发号施令。在 Raft 算法中充当逻辑时钟的作用，使得服务器节点可以查明一些过期的信息（比如过期的 Leader）。
raft算法学习要点
hao1454507493的博客
08-26 326
raft算法 Raft选举过程 Raft协议中，一个节点有三个状态：Leader、Follower和Candidate，但同一时刻只能处于其中一种状态。Raft选举实际是指选举Leader，选举是由候选者（Candidate）主动发起，而不是由其它第三者。 并且约束只有Leader才能接受写和读请求，只有Candidate才能发起选举。如果一个Follower和它的Leader失联（失联时长超过一个Term），则它自动转为Candidate，并发起选举。 发起选举的目的是Candidate请求（Req
raft学习(5)——rpc（appendentries 和 requestVote）
小楼一夜听春雨
11-22 1048
加入口的rpc 由leader来调用来实现log入口的复制；同时也用作心跳 参数： 期限：leader期限 leaderid：follower就可以重定位客户 prevLogIndex：新的之前的log entry的索引 entries[]：存储log entries（心跳为空？很多发送多于一个为了达到效率） leaderCommit：leader的commitindex 结果： term：当前的term，方便leader自我升级 success：当follower包含符合prelogindex和pre..
Raft 共识算法在 `AppendEntries` RPC 过程
最新发布
喝醉酒的小白
06-11 1028
Raft 使用“多数派确认”机制，是为了在不依赖所有节点都存活的前提下，实现线性一致性（Linearizability）。只要有超过一半的节点对日志条目达成一致，就认为该日志是安全的并可提交，从而确保在任意网络分区和节点故障下仍保持正确性和进展性。点位原因📌 多数派具备交集性，防止脑裂任意两个多数派有交集，确保一致性⚙️ 提高可用性少数 follower 故障不影响提交⏱️ 减少等待延迟不阻塞于网络慢节点🧠 符合 CAP 理论保证 C（强一致）与 A（高可用）
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青萍之末的博客
08-10 2万+
一、RAFT算法 1、Raft算法概述   Raft算法则是从多副本状态机的角度提出，用于管理多副本状态机的日志复制。Raft实现了和Paxos相同的功能，它将一致性分解为多个子问题：Leader选举（Leader election）、日志同步（Log replication）、安全性（Safety）、日志压缩（Log compaction）、成员变更（Membership change）等。同时...
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qingdao666666的博客
04-09 489
Raft算法原理和解析 原创 小诚信驿站 最后发布于2019-06-20 12:50:58 阅读数 622 收藏 展开 与Paxos不同Raft强调的是易懂，Raft和Paxos一样只要保证n/2+1节点正常就能够提供服务；raft把算法流程分为三个子问题： 选举（Leader election） 日志复制（Log replication） ...
raft算法详解
qq_45993646的博客
01-24 5243
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Nacos如何实现Raft算法与Raft协议原理详解
Jack章臣的博客
08-13 3265
前言 大名鼎鼎的Paxos算法可能不少人都听说过，几乎垄断了一致性算法领域，在Raft协议诞生之前，Paxos几乎成了一致性协议的代名词。但是对于大多数人来说，Paxos算法太难以理解了，而且难以实现。因此斯坦福大学的两位教授Diego Ongaro和John Ousterhout决定设计一种更容易理解的一致性算法，最终在论文"In search of an Understandable Consensus Algorithm"中提出了Raft算法！ Raft 适用于数据一致...
详解分布式共识（一致性）算法Raft
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Raft中的节点可以处于领导者、跟随者和候选者三种状态之一。系统启动时，所有节点默认为跟随者。若一段时间未收到领导者的心跳，跟随者会转变为候选者，发起选举。获得多数票的候选者成为新的领导者。领导者负责处理...
goRaft: Go语言实现的Raft协议详解与测试指南
在Raft算法中，节点可能处于以下几种状态之一：Leader（领导者）、Follower（追随者）和Candidate（候选人）。节点间的交互以选举和心跳（heartbeat）消息的形式进行。节点在一段时间内如果没有收到来自Leader的心跳...
一文彻底搞懂Raft算法，看这篇就够了！！！
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分布式系统通常由异步网络连接的多个节点构成，每个节点有独立的计算和存储，节点之间通过网络通信进行协作。分布式一致性指多个节点对某一变量的取值达成一致，一旦达成一致，则变量的本次取值即被确定。在大量客户端并发请求读/写的情况下，维护数据多副本的一致性无疑非常重要，且富有挑战。因此，分布式一致性在我们生产环境中显得尤为重要。数据不能存在单个节点（主机）上，否则可能出现单点故障。多个节点（主机）需要保证具有相同的数据。
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raft-go：raft的实现
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漂流 木筏的实现 生成gprc代码 $ protoc --go_out=. --go-grpc_out=. --go_opt=paths=source_relative --go-grpc_opt=paths=source_relative raft_rpc/raft.proto 建造 构建守护程序 cd raft-deamon go build 建立客户 cd raft-client go build 用法 启动木筏守护进程 raft-daemon.exe --I=localhost:5050 --Peers=localhost:5051,localhost:5052 raft-daemon.exe --I=localhost:5051 --Peers=localhost:5052,localhost:5050 raft-daemon.exe --I=localhost:5052 --P
raft学习（16）
小楼一夜听春雨
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5.5 follower 和 candidate crashed了 直到现在我们都专注于leader的failures。follower和candidate crashed简单多了，他们可以用相同的方法进行处理。如果follower或者candidate crashes了，那么未来requestvote和appendentries rpcs发给他将会fail。raft通过无限重试来解决这些failures；如果crashed的server重启，那么rpc将会完全地成功。如果一个server再收到rpc但还没
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状态简化：将角色进行简化，减少状态数量和可能发生的变动。将问题分解为三个子问题：Leader选举、日志复制、安全性。Raft的易理解性，论文中也有调查分析证明。通过对学习Paxos和学习Raft的学生考试对比，学习Raft的考试得分普遍高于Paxos的考试得分。本篇笔记是根据参考文献里的内容，以及Raft论文进行的个人对Raft相关内容的一篇知识梳理，知识量较大。
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Serendipity_Shy
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共识算法 Raft
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李姓门徒
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CAP ： 一个分布式系统不可能同时满足一致性 （C： Consistency）、可用性（A：Availability）和分区容错性（P：Partition tolerance）这三个基本需求，最多只能同时满足其中的两项 分布式存储架构中，设计共识算法要考虑在一个复制集群中，所有节点按照确认的顺序处理命令，最终结果是在客户端看来，一个复制集群表现的像一个单状态机一样一致。为了保证多个节点顺序一致，需要处理如下问题： - 非拜占庭错误，包含网络延迟，分区，丢包，重复和乱序 - 只要多数节点（quorum）
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xzh_blog
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