Quorum机制

最新推荐文章于 2024-09-10 15:07:41 发布
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分类专栏： JAVA
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_30121245/article/details/78095498
博客介绍了Quorum在选举中的含义，重点阐述其在计算机分布式系统设计中的应用。Quorum机制是一种保证数据冗余和最终一致性的投票算法，其主要数学思想来源于鸽巢原理，并给出了鸽巢原理的两种表述。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Quorum，英文字面意思是“法定人数”。指选举时通常要求参与人数必须达到额定的数量，才能成为一个法定有效的选举。这个额定的人数就是Quorum。

计算机世界里，分布式系统的设计中会涉及到许多的协议、机制用来解决可靠性问题、数据一致性问题等，Quorum 机制就是其中的一种。

Quorom 机制，是一种分布式系统中常用的，用来保证数据冗余和最终一致性的投票算法，其主要数学思想来源于鸽巢原理。

什么是鸽巢原理？ 


其中一种简单的表述法为： 

若有n个笼子和n+1只鸽子，所有的鸽子都被关在鸽笼里，那么至少有一个笼子有至少2只鸽子。 

另一种为： 

若有n个笼子和kn+1只鸽子，所有的鸽子都被关在鸽笼里，那么至少有一个笼子有至少k+1只鸽子。 

分布式系统理论之Quorum机制
隔壁老瓦的专栏
08-12 1万+
分布式系统理论之Quorum机制 一，Quorum机制介绍 在分布式系统中有个CAP理论，对于P（分区容忍性）而言，是实际存在 从而无法避免的。因为，分布系统中的处理不是在本机，而是网络中的许多机器相互通信，故网络分区、网络通信故障问题无法避免。因此，只能尽量地在C 和 A 之间寻求平衡。对于数据存储而言，为了提高可用性（Availability），采用了副本备份，比如对于HDFS，默认每块数...
分布式系统理论之Quorum机制实践——编程篇
2301_79331328的博客
08-13 238
比如，在一个由5个副本组成的系统中，可以采用3副本投票通过的方式进行数据的写入，同时要求至少从2个副本进行数据的读取。这样的配置可以容忍最多两个副本的故障，并保证数据的一致性。在一个由N个副本组成的系统中，每个副本都存储着相同的数据副本。为了更好地理解和应用Quorum机制，我们将使用Python编程语言来模拟一个简单的分布式系统，并在其中实现Quorum机制。假设我们有一个由5个副本组成的分布式数据库，其中使用3副本投票通过的方式进行数据的写入，并要求至少从2个副本进行数据的读取。
聊聊ZooKeeper（一）分析ZooKeeper的Quorums机制--防止Split-Brain问题
ITer_ZC的专栏
11-17 7928
使用过ZooKeeper的同学应该看到过一种说法，就是ZooKeeper集群中必须超过半数节点(Majority)可用，整个集群才能对外可用。这个说法在大多数情况下是正确的。这篇文章说说背后的原因。 实际上ZooKeeper提供了几种方式来认定整个集群是否可用，Majority只是其中的一种。 http://zookeeper.apache.org/doc/r3.3.5/zookee
Quorum 机制
weixin_30532369的博客
07-23 424
　　分布式系统的设计中会涉及到许多的协议、机制用来解决可靠性问题、数据一致性问题等，Quorum 机制就是其中的一种。我们通过分布式系统中的读写模型来简单介绍它。 分布式系统中的读写模型 　　分布式系统是由多个节点（指代一台服务器、存储设备等）构成，由于网络异常、宕机等节点并不能保证正常工作，特别是在节点数量很大的时候，出现异常状况的节点几乎是肯定的。为了保证系统的正常运行，能够...
Quorum/NRW机制
One2zeror的专栏
08-08 2223
Quorom 机制，是一种分布式系统中常用的，用来保证数据冗余和最终一致性的投票算法，其主要数学思想来源于鸽巢原理。　　什么是鸽巢原理？ 　　其中一种简单的表述法为： 　　若有n个笼子和n+1只鸽子，所有的鸽子都被关在鸽笼里，那么至少有一个笼子有至少2只鸽子。 　　另一种为： 　　若有n个笼子和kn+1只鸽子，所有的鸽子都被关在鸽笼里，那么至少有一个笼子有至少k+1只鸽子。 　　恩，很熟悉
分布式系统原理 之4 Quorum 机制
从零开始
06-04 1584
分布式系统原理 Quorum 机制 Quorum 机制是一种简单有效的副本管理机制。本节首先讨论一种最简单的副本控制规则write-all-read-one，在此基础上，放松约束，讨论 quorum 机制。 1. 约定 为了简化讨论，本节先做这样的约定：更新操作（write）是一系列顺序的过程，通过其他机制确定更新操作的顺序（例如 primary-secondary 架构中由 prim...
分布式系统中的 quorum 机制 2020/5/13 17:00
伢之国
07-11 767
文章目录Write-all-read-oneQuorumQuorum 定义如何确定最新递交的值？Quorum 结合其他技术 在分布式系统中，我们通常增加数据的冗余来达到较高的数据可靠性，多副本和纠删码是最常用的两种数据冗余技术。Quorum 机制则是经常配合冗余副本管理的一种机制。 我们先考虑一个简单的场景，你的系统是 3 副本设计，怎么读写流程比较好？直观来讲，写的时候 3 副本都写成功才报告成功，那么读的时候随便读哪个副本都是可以的。这个是最简单的副本策略：write-all-read-one，简称 W
【分布式】分布式之Quorum机制（法定人数机制）|WARO|强一致性、弱一致性、最终一致性、读写一致性、单调读、因果一致性...
小鱼菜鸟的博客
07-22 424
在了解Quorum机制(法定人数机制)之前，先回顾一下数据一致性 强一致性vs弱一致性 强一致性：在任意时刻，从任意不同副本取出的值都是一样的。弱一致性：有时泛指最终一致性，是指在任意时刻，可能由于网络延迟或者设备异常等原因，不同副本中的值可能会不一样，但经过一段时间后，最终会变成一样。 显然，我们更想要做到强一致性的这种效果，那么有哪些方式可以实现...
分布式一致性协议--4 Quorum 机制
曲终人散
12-07 1603
Quorum机制介绍 在分布式系统中有个CAP理论，对于P（分区容忍性）而言，是实际存在 从而无法避免的。因为，分布系统中的处理不是在本机，而是网络中的许多机器相互通信，故网络分区、网络通信故障问题无法避免。因此，只能尽量地在C 和 A 之间寻求平衡。对于数据存储而言，为了提高可用性（Availability），采用了副本备份 。 但是，问题来了，当需要修改数据时，就需要更新所有的副本数据，这样才能保证数据的一致性（Consistency）。因此，就需要在 C(Consistency) 和 A(Availa
Quorum算法
weixin_30376509的博客
10-27 573
分布式系统中，一般保存多个数据副本，明显可以提高系统可靠性。并且存储这些数据副本的节点，不仅做容灾用，也可以提供服务，作负载均衡。 这里就涉及到一个数据一致性的问题，也就是各副本间要进行同步，来保持最新的数据。在一些一致性需求不辣么强的场景，比如用户获取某个文章的点赞数，读到未及时同步的脏数据也就无所谓了。 但在一些需要强一致性的场景里，这就比较可怕了。比如你银行卡里笼共就100块钱，第一次取...
Quorum机制与NRW算法
当编程爱上艺术
01-07 6155
Quorum机制Quorum，原指为了处理事务、拥有做出决定的权力而必须出席的众议员或参议员的数量（一般指半数以上）。NRW算法NRW算法是基于Quorum机制的是一种CP(Consistency&Partion tolerance)算法。用于在数据一致性和可靠性之间达到一种平衡。为了保证系统的正常运行，能够提供可靠的服务，分布式系统中对于数据的存储采用多份数据副本，但是这种解决方案在数据读写的过程
分布式系统的Quorum策略
zxk364961978的专栏
07-09 1736
分布式系统要做到数据一致性是不同于单点系统的，列入写入数据，客户端需要等待直到写入成功。因此分布式系统的设计中会运用一些“聪明”的协议、机制用以解决数据一致性、可靠性等问题，Quorum 机制就是其中的一种。 1、分布式系统中的读写模型 　　分布式系统是由多个节点构成，多个结点意味着服务出现故障结点的概率增大，例如：网络异常、宕机。为了保证系统的正常，分布式系统通过多结
【大数据】Quorum算法
大雨的博客
09-10 1069
Quorum算法是一种分布式系统中用于达成共识的算法，它确保在存在节点故障的情况下，系统依然能够正常运行。Quorum算法的核心思想是通过多数派投票来达成一致，即当大多数节点同意某个值时，这个值就被认为是系统共识的结果。
分布式系统理论：Quorum算法
NYfor2020的博客
04-16 3322
前言 笔者在分布式一致性算法的重要原理：鸽巢原理中介绍了鸽巢原理，而本文将要介绍Quorum算法正是鸽巢原理的应用之一。本文将按以下顺序对Quorum算法进行介绍： 分布式系统为什么需要Quorum算法？——WARO机制 鸽巢原理是怎么应用到Quorum算法中？ 什么是Quorum算法？ 怎么运用Quorum算法解决WARO机制的负载均衡问题？ 运用了Quorum算法的系统架构简图是怎么样的？ ...
Quorum(NRW)算法机制简介
weixin_30546189的博客
01-18 651
分布式系统的设计中会涉及到许多的协议、机制用来解决可靠性问题、数据一致性问题等，Quorum 机制就是其中的一种。我们通过分布式系统中的读写模型来简单介绍它。 分布式系统中的读写模型 分布式系统是由多个节点（指代一台服务器、存储设备等）构成，由于网络异常、宕机等节点并不能保证正常工作，特别是在节点数量很大的时候，出现异常状况的节点几乎是肯定的。为了保证系统的正常运行，能够提供可靠的服...
ETCD 源码学习--Raft 选举的 Quorum 机制实现（七）
H_L_S的专栏
11-28 794
在 ETCD 源码学习过程，不会讲解太多的源码知识，只讲解相关的实现机制，需要关注源码细节的朋友可以自行根据文章中的提示，找到相关源码进行学习。 Quorum相关介绍参考：https://blog.youkuaiyun.com/wxb880114/article/details/81604245 Quorum在 etcd中主要作用有两个，一是计算已被多数节点接收(Match) 的 Index。二是在进行 Leader 选举时，计算选举结果。 主要文件 /raft/quorum/majority.go ...
我是一个初学者，请帮我解释一下quorum机制暨NRW方法的原理以及怎么运行的，可以举例
最新发布
06-05
<think>我们正在讨论分布式系统中的quorum机制和NRW方法。注意：NRW在分布式系统中通常指N-写、R-读、W-写的法定数配置，与ARM架构的NRW不同。用户之前的问题中提到了quorum和NRW方法，结合引用[1]中关于分布式问题的内容，我们应聚焦于分布式存储中的法定数机制。**用户需求分析**：1.解释quorum机制的原理、运行方式和示例。2.解释NRW方法（即N,R,W配置）的原理、运行方式和示例。3.作为初学者，需要清晰、简洁的解释和示例。###回答结构：1.**Quorum机制原理**：解释基本思想和数学原理。2.**Quorum运行方式**：描述读写操作如何利用法定数。3.**Quorum示例**：具体场景演示。4.**NRW方法原理**：解释N,R,W参数的含义和约束。5.**NRW运行方式**：读写操作步骤。6.**NRW示例**：展示不同配置下的操作。7.**Quorum与NRW的关系**：说明NRW是Quorum的一种实现方式。8.**生成相关问题**：基于内容提出延伸问题。---###**1.Quorum机制原理**在分布式存储系统中，数据被复制到多个节点（副本数记为$N$）。Quorum机制要求读写操作必须得到一定数量的节点确认（称为“法定数”）以保障一致性。其核心约束为：$$R+W>N\quad\text{和}\quadW>\frac{N}{2}$$其中：-$R$：读操作需收集的最小副本数。-$W$：写操作需确认的最小副本数。-$N$：数据总副本数。**原理**：通过交集保证读写操作能至少获取一个最新版本。由$R+W>N$可知，任意读操作（访问$R$个节点）和写操作（更新$W$个节点）必有交集（至少一个公共节点）。而$W>N/2$确保写操作不会冲突（任意两个写操作必有交集）。---###**2.Quorum运行方式**-**写操作**：1.客户端向所有副本发送新数据。2.等待至少$W$个副本返回确认。3.写操作成功（其余副本异步更新）。-**读操作**：1.客户端向所有副本请求数据。2.等待至少$R$个副本返回数据。3.选择其中版本号最新的数据（时间戳或序列号）。>注意：实际系统可能采用**主节点协调**或**版本冲突解决机制**（如向量时钟）[^1]。---###**3.Quorum示例**假设$N=3,W=2,R=2$（满足$2+2>3$且$2>1.5$）：-**初始状态**：3个副本值均为$v_1$。-**写操作**：客户端写入$v_2$，等待至少2个副本确认（比如副本A、B确认）。-**读操作**：客户端读取时从副本A、C获取数据：-副本A返回$v_2$，副本C返回$v_1$。-客户端取版本号更大的$v_2$（需记录版本号）。![Quorum示例：读写交集在副本A](https://example.com/quorum.png)*图示：R=2和W=2操作在N=3时的交集（红色区域）[^1]*---###**4.NRW方法原理**NRW是Quorum机制的具体参数化表达：-$N$：副本总数。-$R$：读法定数（最小读副本数）。-$W$：写法定数（最小写副本数）。**约束条件**：-**强一致性**：需满足$R+W>N$且$W>N/2$（避免脏读和写冲突）。-**弱一致性**：放宽约束（如$R+W\leqN$），但可能读到旧数据。**设计权衡**：-高$R$：读延迟高、一致性高。-高$W$：写延迟高、数据更安全。-低$R/W$：延迟低，但可能不一致。---###**5.NRW运行方式**-**写操作**：1.客户端向所有$N$个副本发送写请求。2.收到$W$个确认后返回成功。-**读操作**：1.客户端向所有$N$个副本发送读请求。2.收到$R$个响应后，返回最新版本的数据。>**优化**：实际系统可能只读部分副本（如最近节点），但需确保数量$R$。---###**6.NRW示例****场景**：配置$N=5,R=3,W=3$（满足$3+3>5$）。-**写入数据X=5**：1.客户端向5个副本广播写请求。2.副本1、2、3确认写入（其他未响应）。3.写操作成功。-**读取数据X**：1.客户端向5个副本查询。2.副本1、3、5响应：-副本1返回$X=5$（版本号2）。-副本3返回$X=5$（版本号2）。-副本5返回$X=4$（版本号1）（因网络延迟未更新）。3.客户端取版本号2的值（$X=5$），并触发副本5的修复。---###**7.Quorum与NRW的关系**-**NRW是Quorum的一种参数化形式**：通过调整$N,R,W$实现不同一致性级别。-**适用场景**：-强一致性：$W=N,R=1$（写慢读快）。-高可用性：$R=1,W=1$（可能不一致）。-平衡模式：$R=W=\lceil\frac{N+1}{2}\rceil$（如$N=5$时$R=W=3$）。---###**相关问题**1.Quorum机制如何解决网络分区（脑裂）问题？2.NRW配置中，$R+W>N$与$W>N/2$各自的作用是什么？3.如何优化Quorum机制的读取性能？4.在NRW中如何实现数据修复（同步落后副本）？[^1]</think> ### 一、Quorum机制：分布式系统数据一致性解决方案 Quorum机制是一种保证分布式系统读写一致性的基础协议，通过数学约束确保读写操作重叠，从而避免脏读和写冲突。以下是核心原理和运行方式： --- #### **原理** - **数学约束**：设副本总数为 $N$，读写操作需满足 **$W + R > N$** 和 **$W > \frac{N}{2}$** - $W$：写操作需成功的副本数 - $R$：读操作需访问的副本数 - **物理意义**：读写操作的副本集合**必有交集**（至少一个最新数据的副本）。 > 例：$N=3$ 时，若 $W=2, R=2$，则 $2+2>3$，读写必有交集（见图示）。 #### **运行方式** 1. **写操作**： - 客户端向所有副本发送数据 - 等待至少 $W$ 个副本返回成功 2. **读操作**： - 从 $R$ 个副本获取数据 - 选择**版本号最新**的数据（如时间戳最大） > 注：需为每个数据记录版本号（如时间戳或单调递增序列）。 #### **示例**：$N=3, W=2, R=2$ 1. **初始状态**：副本 $A,B,C$ 的值均为 $v_1$（版本=1） 2. **写操作**：写入 $v_2$（版本=2） - 副本 $A,B$ 更新成功，$C$ 未响应 - 因 $W=2$，写操作成功 3. **读操作**：访问 $A$ 和 $C$（$R=2$） - $A$ 返回 $v_2$（版本2） - $C$ 返回 $v_1$（版本1） - 取版本更高的 $v_2$ > 关键：$A$ 是读写交集，提供最新数据。 ![Quorum机制示例](https://example.com/quorum-demo.png) *读写操作在副本 $A$ 上交汇（红色区域）[^1]* --- ### 二、NRW方法：Quorum的灵活扩展 NRW（又称 **NWR模型**）是Quorum的通用化实现，通过动态配置 $(N,R,W)$ 平衡一致性、可用性和延迟。 --- #### **原理** - **参数定义**： - $N$：数据副本总数 - $W$：写操作需确认的最小副本数 - $R$：读操作需访问的最小副本数 - **一致性保障**： - 强一致性：需满足 $R+W > N$ 且 $W > \frac{N}{2}$ - 弱一致性：可放宽约束（如 $R+W \leq N$） #### **运行方式** 1. **写操作**： ```python def write(data, version): successes = 0 for replica in replicas: # 遍历所有N个副本 if send_update(replica, data, version): successes += 1 if successes >= W: # 达到法定数 return True return False ``` 2. **读操作**： ```python def read(): responses = [] for replica in random.sample(replicas, R): # 随机选R个副本 responses.append(replica.get_data()) latest = max(responses, key=lambda x: x.version) # 取最新版本 return latest.value ``` #### **配置示例** | 场景需求 | 配置 $(N,R,W)$ | 特性 | |----------------|---------------|-----------------------------| | 强一致性 | $(3,2,2)$ | 读写延迟高，数据一致性最强 | | 高读取性能 | $(3,1,3)$ | 读延迟低（$R=1$），写延迟高 | | 读写平衡 | $(5,3,3)$ | 兼顾读写延迟和一致性 | | 弱一致性（AP） | $(3,1,1)$ | 延迟最低，可能读到旧数据 | > **关键公式验证**：$R+W > N$ → $3+3>5$ 成立，满足强一致性[^1]。 --- ### 三、对比总结 | **机制** | **核心思想** | **应用场景** | **约束条件** | |------------|---------------------------|------------------------|----------------------| | Quorum | 读写副本必有交集 | 强一致性系统（如ZooKeeper） | $R+W>N, W>N/2$ | | NRW | 参数化调整一致性与性能 | 分布式数据库（如Cassandra） | 自定义 $R,W$ | --- ### 相关问题 1. Quorum机制如何解决网络分区（脑裂）问题？ 2. NRW配置中，$R+W>N$ 与 $W>N/2$ 各自的作用是什么？ 3. 如何优化Quorum机制的读取延迟？ 4. NRW模型在最终一致性系统中的应用案例？[^1]
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