raft学习

最新推荐文章于 2024-10-15 17:00:04 发布
最新推荐文章于 2024-10-15 17:00:04 发布
阅读量455 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： raft
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/linuxheik/article/details/52787783

http://www.infoq.com/cn/articles/coreos-analyse-etcd/

http://www.cnblogs.com/likehua/p/5845575.html

Raft学习总结
daokoi的博客
04-06 567
Raft学习总结 1 Raft综述 1.1 起源 Raft协议起源于 2013 年 斯坦福 Diego Ongaro和John Ousterhout的论文《In Search of an Understandable Consensus Algorithm》。作者表示因为Paxos 晦涩难懂且缺乏工程实现，所以要设计个既容易实现又利于学生学习的一致性算法。Raft 的数据一致性等价于 Multi Paxos，可以用于取代Paxos，并且证明可以提供与Paxos相同的容错性以及性能。 Raft协议是一
分布式一致性算法-Raft学习笔记
wang_wbq的博客
05-19 1054
分布式一致性算法-Raft学习笔记 版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 手动码字不易，请大家尊重劳动成果，谢谢 作者：http://blog.youkuaiyun.com/wang_wbq Raft算法中角色和存储 不同于Paxos算法，Raft算法中只有一种角色。这个角色可以有三种状态：1、Follower 2、Candidate 3、Leader ...
Raft学习传送门
weixin_34355715的博客
01-06 266
Raft官网 官方可视化动画1 官方可视化动画2 论文中文翻译 论文英文地址 Paxos Made Simple论文翻译 Raft理解 技术分享 《分布式一致性raft算法实现原理》 状态机 MIT： raft实现 分布式系统学习2-Raft算法分析与实现 分布式系统MIT 6.824学习资源 知乎大神的：Raft实现指南 mit-6.824 Lab 2: Raft Students'...
Raft学习笔记（一）
wwwastk54321的博客
05-22 481
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...
Raft 学习心得
赵智任的博客
12-06 467
Raft 算法： ​ 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。（在学术理论界最耀眼的还是Paxos，但是他比较难理解。） Raft is a consensus algorithm for managing a replicated log. ​ raft 是一个共识算法，共识就是多个节点对莫个事情达成一致的看法，也就是说即使在部分节点故障，网络延时的情况下，...
一文看懂Raft
TempYuan的专栏
10-08 594
Raft协议深度完整解析
raft协议基础学习笔记
08-13
本文详细剖析了 Raft 协议，包括其算法的核心原理和工作机制。内容涵盖了 Raft 协议的基本概念、关键步骤以及如何实现一致性和故障恢复，以帮助读者深入理解这一分布式系统的重要算法。
raft-rs：Rust中实现的Raft分布式共识算法
02-05
`raft-rs`项目则是将这一算法在Rust编程语言中进行了实现，这为我们提供了研究、学习和应用Raft算法的一个良好平台。 首先，我们需要了解什么是分布式一致性。在分布式环境中，一致性意味着所有节点对数据状态的...
raft算法，英文原版论文
03-24
raft算法，原版论文，英文版 摘要 ...从用户学习的结果来看，Raft 比 Paxos 更容易学会。Raft还包括了一种新的机制来使得动态改变集群成员，它使用重叠大多数（overlapping majorities）来保证安全。
linux kafka Raft模式安装和启动(单节点)
opfan的博客
06-07 938
kafka安装部署
分布式理论——Raft算法学习总结
m0_73756442的博客
10-15 2514
Raft作为目前市面上重要分布式理论背景，有较多实际场景，比如redis集群、分布式数据库，都有Raft算法影子。Raft算法将共识问题分解成了多个相对独立的子问题，从而简化了共识的实现。其主要流程包括领导者选举以及日志复制，集群先选举出leader，然后leader负责复制、提交日志。
Raft学习笔记
qq_15054345的博客
08-30 999
no-op空日志属于领导者任期的日志，多数派达成后立即提交，致使no-op空日志前面的那些未提交的日志全部间接提交了。两阶段提交协议是最经典的原子提交协议，其基本思想是：既然仅发送一个请求不足以知道其他节点是否成功提交事务，那么最直接的想法就是再增加一轮请求，先检查每个节点上的状态是否能够满足事务正确性，再进行事务操作。2）如果接收方发现发送方的任期陈旧，那么无论哪个过程，该RPC请求都会被拒绝，接收方如果将已知的最新任期回传给发送方，发送方知道自己的任期已经过期后，转变为跟随者状态并跟新其任期。
Raft协议简介
weixin_42241611的博客
02-11 624
所有节点启动时都是Follower状态，内部有一个随机的timer（50-100ms），当timer触发时，发起投票，进行candidate状态。在candidate状态时，节点收集从其他节点返回的投票，当获取到多数（超过一半）即转换为leader。处于candidate状态的节点在得知非自己的主节点的信息时或者在一个新的周期（自己不是leader），即进入follower状态。日志同步能够保值节点间数据的一致性，日志同步的内容在后续的学习中进行分析。3. 成为Leader的节点必须包含最多的日志；
二十张图带你一次性学懂Raft算法
weixin_45563088的博客
06-10 1602
一文带你领略Raft算法的魅力
分布式一致性算法 Raft
j简说Linux的博客
11-14 323
在正常情况下，leader 和 follower 的日志复制能够保证整个集群的一致性，但是遇到 leader 崩溃的时候，leader 和 follower 日志可能出现了不一致的状态，此时 follower 相比 leader 缺少部分日志。因为日志提交需要超过半数的节点同意，所以针对日志同步落后的 follower（还未同步完全部日志，导致落后于其他节点）在竞选 leader 的时候，肯定拿不到超过半数的票，也只有那些完成同步的才有可能获取超过半数的票成为 leader。即使遇到机器宕机，整个系。
分布式Raft算法
weixin_33910137的博客
05-01 236
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
Raft一致性算法
热门推荐
我的奋斗
08-04 7万+
Paxos算法是莱斯利·兰伯特（LeslieLamport，就是 LaTeX 中的”La”，此人现在在微软研究院）于1990年提出的一种基于消息传递的一致性算法。由于算法难以理解起初并没有引起人们的重视，使Lamport在八年后1998年重新发表到ACM Transactions on Computer Systems上
说一说那些我也不太懂的 Raft 协议
weixin_33736649的博客
10-09 279
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
raft光流
最新发布
03-16
### Raft共识算法与光流技术的关系及应用场景 #### 1. **Raft共识算法简介** Raft 是一种用于分布式系统的共识协议，旨在解决多个节点之间如何就某个状态达成一致的问题。其核心目标是在面对网络分区、延迟或其他异常情况下，仍然能够保证一致性[^5]。 尽管 Raft 主要应用于分布式存储系统（如数据库复制）、区块链等领域，但它也可以与其他领域中的关键技术相结合，例如光流技术，从而扩展到更多实际场景中。 --- #### 2. **光流技术概述** 光流是一种计算机视觉技术，用来估算图像序列中像素点的运动矢量场。它广泛应用于视频分析、自动驾驶、机器人导航以及增强现实等领域。现代光流方法可分为经典方法（如 Lucas-Kanade 和 Farneback）和基于深度学习的方法（如 RAFT-OpticalFlow），后者在复杂场景下表现出更高的准确性[^1]。 --- #### 3. **Raft 共识算法与光流技术的应用关联** 虽然 Raft 共识算法本身并不直接涉及光流技术，但在某些特定场景中，两者可以通过协同工作来提升系统性能： ##### （1）**多摄像头协作下的实时运动跟踪** 在多摄像头环境下，不同设备采集的数据可能存在时间戳差异或传输延迟等问题。此时可采用 Raft 达成各摄像头间的时间同步和数据一致性，而光流则负责精确计算物体的运动轨迹。这种方法特别适用于无人机编队控制或工业生产线监控等场合[^6]。 ```python import raft_consensus as rc from optical_flow import compute_optical_flow def multi_camera_tracking(cameras_data): synchronized_frames = rc.apply_raft(cameras_data) # 使用Raft同步帧数据 motion_vectors = [] for frame_pair in zip(synchronized_frames[:-1], synchronized_frames[1:]): flow = compute_optical_flow(frame_pair) # 计算每一对帧间的光流 motion_vectors.append(flow) return motion_vectors ``` ##### （2）**自动驾驶车辆中的传感器融合** 自动驾驶汽车依赖多种传感器（激光雷达、相机等）提供周围环境的信息。为了确保这些异构源产生的大量数据的一致性和可靠性，可以借助 Raft 协调各个模块的操作流程；与此同时，利用先进的三维场景流估计技术捕捉动态障碍物的位置变化趋势[^3]。 ##### （3）**医学影像处理中的配准与重建** 当涉及到微创手术规划时，不仅需要依靠内窥镜拍摄下来的二维画面完成初步定位任务，还需要进一步构建详细的解剖结构模型供医生参考决策。在此过程中，一方面运用RAFT-style 的优化策略保障跨平台通信顺畅无误，另一方面凭借精准高效的光流算法辅助实现高质量的图像配准效果[^4]。 --- #### 4. **具体案例探讨——智能交通管理系统** 设想这样一个例子：城市路口部署了许多高清摄像机用以监测车流量状况。由于地理位置分布广袤加上天气因素干扰等原因造成部分时段信号质量下降甚至丢失现象发生较为频繁。那么就可以先通过实施简化版的RAFT机制维持正常运转期间所积累下来的历史记录完好保存下来作为参照依据之一；然后再结合最新一代高性能版本的opticalflow解决方案快速响应突发情况做出合理判断调整措施。 --- ###
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值