剖析 etcd-raft协议和日志复制的图解

最新推荐文章于 2025-10-03 03:39:29 发布
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本文深入探讨了Etcd在CoreOS中的作用及其分布式一致性算法的实现细节, 对Etcd的设计理念进行了全面解析, 并介绍了它如何为现代云原生应用提供可靠的数据存储解决方案。
etcd系列-----raft协议：理论基础篇（二）-------日志复制
cyq6239075的博客
04-08 853
通过前面介绍的Leader选举过程，集群中最终会选举出一个Leader节点，而集群中剩余的其他节点将会成为Follower节点。 Leader节点除了向Follower节点发送心跳消息，还会处理客户端的请求，并将客户端的更新操作以消息（AppendEntries消息）的形式发送到集群中所有的Follower节点。当Follower节点记录收到的这些消息之后，会向Leader节点返回相应的响应消息。...
etcd中Raft协议
qq_43949280的博客
01-24 3068
文章目录前言Raft协议Leader选举日志复制 前言 文章内容来自：《etcd技术内幕》 — 百里燊，感兴趣的读者可以去读一下。 Paxos 算法和 Raft 算法： Paxos 算法诞生于 1990 年，这是一种解决分布式系统一致性的经典算法 。但是，由于 Paxos 算法非常难以理解和实现，不断有人尝试简化这一算法。到了2013 年才诞生了一个比 Paxos 算法更易理解和实现的分布式一致性算法—Raft 算法。 Raft协议 在正式开始介绍 Raft 协议之间，我们有必要简单介绍一下其相关概念。在分
Raft协议日志复制机制详解：数据一致性保障实战
最新发布
huahua8088的博客
10-03 436
Raft协议通过领导者选举、日志复制和安全性保障三大模块实现分布式一致性。其采用强领导模型，利用任期机制和日志匹配原则确保数据一致性，支持异常场景下的网络分区恢复和节点故障处理。通过批量日志同步、并行复制等优化策略提升性能。相比Paxos，Raft具有更简单的实现和自动同步机制。工程实践中建议采用日志压缩、预投票等优化手段。该协议适用于需要强一致性的分布式系统场景。
分布式一致性算法 - raft 图解
zzzsmm的博客
06-13 1058
前言 应用服务架构的发展是一个循序渐进的过程，从最开始的单机架构逐步演化到如今的基于微服务的分布式架构。与此同时，应用服务最底层的数据支撑 – 数据存储服务也逐渐由单节点单副本逐步往多节点多副本的方向演进。 多副本节点通过数据复制技术，可以实现分布式容灾，提高服务的可用性，降低单点故障带来的风险；同时多节点部署，还可以很大程度上提高整个系统的吞吐量，降低访问延迟。但是与此同时，基于 CAP 理论，多副本技术也带来了一致性的问题。 raft 算法的诞生正是为了解决在分布式场景之下的数据一致性问题。本文我们将从
Raft协议--日志复制--03
zhou920786312的博客
04-06 1294
一、日志复制的过程 客户端的一条指令到达，Leader把将指令作为日志条目(Log entries)加入到它的日志中，然后并行的向其他Follower发起 AppendEntries(附加条目) RPC复制日志条目。当这条日志被复制到大多数服务器上，Leader将这条日志应用到它的状态机(比如如果是mysql的insert，那么就是执行insert操作)，并向客户端返回执行结果。 客户端的每一个请求都包含被复制状态机执行的指令。 leader把这个指令作为一条新的日志条目添加到日志中，然后并行发起
Raft日志复制
yumWant2debug的博客
09-05 286
Raft日志复制
etcd-raft 2.3.7 raft 日志复制 log replication 以及心跳Heartbeat
FAS ------ 一颗好奇心，一页好代码！
06-30 1035
raft的日至复制和etcd-raft的leader选举 “`
一文详解 RocketMQ 如何利用 Raft 进行高可用保障
阿里巴巴中间件
08-22 1209
前言AliwareApache RocketMQ 自诞生以来，因其架构简单、业务功能丰富、具备极强可扩展性等特点被众多企业开发者以及云厂商广泛采用。历经十余年的大规模场景打磨，RocketMQ 已经成为业内共识的金融级可靠业务消息首选方案，被广泛应用于互联网、大数据、移动互联网、物联网等领域的业务场景。由于其业务场景愈加丰富，在工业界的使用率日益提高，开发者们也必须更完善地考虑 RocketMQ ...
从0-1实现简易Raft分布式共识算法
共勉
07-29 695
分布式体系下，共识算法是必不可少的，光看不实践就容易眼高手低，根据raft做了点改动，实现了简易KV、心跳、选举、日志同步、日志Check、间接性实现一致性读，
云原生：详解｜K8s技术栈解析 —--- 一文读懂K8s工作原理
weixin_39552004的博客
10-29 3222
文章比较长，但通俗易懂的工作原理解析： K8s学习办法、K8s标准对象、K8s核心组件、K8s分层架构、K8s架构原则 上一节我们详解了容器的核心技术：详解｜容器核心技术解析 回顾容器主要技术 有 name space做隔离，有Cgroup的资源控制，可以很安全地把一个应用丢到某个隔离环境中去运行，并且不对整个主机产生影响。这个应用要跑起来，需要所支撑的文件系统是overlayFS。上一节主要解析了这些技术。 容器技术，从原理上了解，它是用什么样的方式让容器运行起来的。 K8s学习办法 了
敖丙思维导图-Redis
wantLight的博客
06-28 3674
Redis快速的原因 纯内存操作。 单线程操作，避免了不必要的上下文切换和竞争条件，也不存在多进程或者多线程导致的切换而消耗CPU，不用去考虑各种锁的问题。 采用了非阻塞I/O多路复用机制。 Redis数据结构底层实现 String （sds（Simple Dynamic String, 简单动态字符串）代替c字符串） String 缓存结构体用户信息，计数 Hash 保存结构体信息可部分获取不用序列化所有字段 List twitter的关注列表，粉丝列表等都可以用Redis的list结构来实现(.
MQTT协议在万级ESP32集群中的性能瓶颈与优化路径（连接维持的艺术）
在构建大规模物联网系统时，MQTT协议凭借其轻量、低功耗和发布/订阅模型的优势，成为ESP32等资源受限设备的首选通信方案。然而，当数万级ESP32节点接入同一MQTT Broker时，协议机制与硬件限制之间的矛盾逐渐凸显。...
Etcd Raft 协议（进阶篇）
热爱数据库的小胖
03-21 1776
在正式开始介绍 Raft 协议之间，我们有必要简单介绍一下其相关概念。在分布式系统中，一致性是比较常见的概念，所谓一致性指的是集群中的多个节点在状态上达成一致。在程序和操作系统不会崩溃、硬件不会损坏、服务器不会掉电、网络绝对可靠且没有延迟的理想情况下，我们可以将集群中的多个节点看作一个整体，此时要保证它们的一致性并不困难。但是在现实的场景中，很难保证上述极端的条件全部满足，节点之间的一致性也就很难保证，这样就需要 Paxos、 Raft 等一致性协议。
Raft论文翻译(5.3)——日志复制
鲸鱼写程序的专栏
12-22 1579
5.3 Log replication Once a leader has been elected, it begins servicing client requests. Each client request contains a command to be executed by the replicated state machines. The leader appends the command to its log as a new entry, then issues AppendEnt
Raft算法之日志复制
一直在努力的小渣渣
07-14 2195
在Leader选举过程中，集群最终会选举出一个Leader节点，而集群中剩余的其他节点将会成为Follower节点。Leader节点除了向Follower节点发送心跳消息，还会处理客户端的请求，并将客户端的更新操作以消息（Append Entries消息）的形式发送到集群中所有的Follower节点。当Follower节点记录收到的这些消息之后，会向Leader节点返回相应的响应消息。当Leader节点在收到半数以上的Follower节点的响应消息之后，会对客户端的请求进行应答。
etcd之raft协议学习（摸了两天鱼，我有罪，我忏悔）
MrBlind的博客
04-29 430
目录 一、raft协议的目的 二、raft协议的基础概念 三、raft协议的选举 四、raft协议的日志 五、选举存在的问题以及raft协议的解决方式 六、日志存在的问题以及raft协议的解决方式 一、raft协议的目的 raft是一种一致性协议，在分布式系统中，确保在大部分ongoing的情况下，集群能正常工作并且给出一个正确的结果（业务可用） 二、raft协议的基础概念 节点角色：leader节点，follower节点 节点状...
raft在etcd中的实现
weixin_43568060的博客
08-16 414
一文理解raft在etcd中的实现
Raft 共识算法3-日志复制
serene的博客
04-26 580
为了使跟随者的日志与其自己的一致，领导者必须找到在跟随者的日志中和自己一致的最新日志条目，然后在跟随者日志中删除该点之后的所有条目，并将该点之后的所有领导者日志条目发送给跟随者。当发生这种情况时，AppendEntries RPC 将成功，它会删除跟随者日志中的所有冲突条目并追加领导者日志中的条目（如果有的话）。一旦创建条目的领导者已将其复制到大多数服务器（例如，@fig6 中的条目 7），那么该日志就被称为已提交的（此时将该日志条目应用到状态机是安全的）。日志是由条目组成的，这些条目按顺序编号。
[ETCD v3.4.10源码分析] 2. 日志复制与同步机制
硅基创想家的博客
02-12 821
[ETCD v3.4.10源码分析] 2. 日志复制与同步机制 第一章 [ETCD v3.4.10源码分析] 1. Raft协议与心跳机制 第二章 [ETCD v3.4.10源码分析] 2. 日志复制与同步机制 文章目录[ETCD v3.4.10源码分析] 2. 日志复制与同步机制前言一、日志的结构形式二、日志保存的整体流程3. 日志生成4. Leader同步日志5. 持久化总结 前言 分布式共识算法(consensus algorithm)通常的做法就是在多个节点上复制状态机。分布在不同服务器
Rust语言下Tokio框架的async-raft Raft协议实现
Raft是一种用于管理复制日志的算法，旨在提供一种易于理解的方式。它是由Diego Ongaro和John Ousterhout于2013年提出的一种共识算法，被设计为与Paxos类似的功能，但是Raft更易于理解并且更容易实现。Raft算法将系统...
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