Raft算法

最新推荐文章于 2024-07-27 16:55:42 发布

原创最新推荐文章于 2024-07-27 16:55:42 发布 · 137 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#java

每个节点有三种状态：Follower，Candidate，Leader

每个节点上都有一个倒计时器 (Election Timeout)，时间随机在 150ms 到 300ms 之间。有几种情况会重设 Timeout：

收到选举的请求
收到 Leader 的 Heartbeat (后面会讲到)

在 Raft 运行过程中，最主要进行两个活动：

选主 Leader Election
复制日志 Log Replication

http://thesecretlivesofdata.com/raft/

选举超时时间150ms-300ms,超时后成为提议者，向其他节点发送投票请求，如果节点未给其他节点投票，则给它投票，节点超时归0，如果得到大部分票则成为lead节点。lead节点不停给节点发送headbeat包，节点超过一定时间未回复则剔除。两个节点得到相同票数则再试一轮

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

skycqd

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

分布式选举 - Raft 协议选举过程详解

花千树的专栏

09-29

1633

是一种为了实现分布式系统中一致性而设计的共识算法，旨在易于理解和实现，广泛应用于分布式存储和计算框架中，如 etcd、Consul、CockroachDB 等。本文将详细介绍 Raft 协议中的选举过程，包括其关键概念、选举流程以及选举过程中如何保证一致性。

基于Raft算法的分布式KV数据库：二、raft算法主要概念和主要流程

葛雨龙的博客

08-03

1763

基于Raft算法的分布式KV数据库：二、raft算法主要概念和主要流程

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

分布式选举协议：Raft

happy19870612's blog

10-10

920

一前言分布式系统中，一致性指的是数据在多个副本之间是否能够保持一致性的特性。当一个系统数据在一致性的状态下进行更新后，应该保证系统的数据仍然处于一致性。如何来保证分布式系统中数据的一致性呢？这需要一致性协议来保证。二 Raft协议简介 Raft协议：是Replication And Fault Tolerant的缩写，即复制和容错协议，是一种强一致性协议，在RAFT中，有三种类型的节点： # Leader: 处理客户端交互和日志复制操作等，一般只有一个Leader节点 # Followe

Raft协议深度解析：RocketMQ中的Leader选举与故障转移

听得到微笑的博客

07-27

5979

在分布式系统应用中，高可用、一致性是经常面临的问题，针对不同的应用场景，我们会选择不同的架构方式，比如master-slave、基于ZooKeeper选主。随着时间的推移，出现了基于Raft算法自动选主的方式，Raft 是在 Paxos 的基础上，做了一些简化和限制，大大简化了算法的复杂度。Raft协议是目前分布式领域一个非常重要的一致性协议，RocketMQ 的主从切换机制也是介于Raft协议实现的。Raft 协议主要包含两个部分：Leader选举和日志复制。

MIT6.824-Raft笔记4:leader选举及随机超时时间

分布式存储学习

12-01

2245

为什么要有leader以及leader的选举过程和避免一直选不出来的"大杀器"随机超时时间。

paxos协议之衍生协议：Raft协议的简述、协议模型、一致性算法、脑裂问题处理、选举流程、数据同步流程、安全原则

一码归一码@

11-17

690

当某个follower节点率先苏醒，首先会生成任期Id，然后将自身状态切换到候选人，然后投自己一票发起选举RPC请求，这个请求携带了自身节点维护的任期ID以及状态机中最后一条数据的索引，若follower发现候选者的数据索引比自身的要大才会投票给候选者，若得到了半数以上节点的投票则将状态切换为leader然后立刻向所有节点发送心跳，其他节点若收到leader所发送的心跳则将候选者切换成follower，若长时间没有收到半数以上的投票或leader的心跳则重新发起选举。

RaftCore:.NET Core的Raft算法的实现

05-05

.NET Core平台的Raft算法的实现。该项目是我在奥维耶多大学的学士期末项目的一部分。您可以找到使用D3js和ASP.NET的实现的可视化 1.内容 RaftCore ：由Raft算法的可扩展实现组成的库项目。 RaftCoreTest ：测试...

raft算法，英文原版论文

03-24

raft算法，原版论文，英文版摘要 Raft 是一种用来管理日志复制的一致性算法。它和 Paxos 的性能和功能是一样的，但是它和 Paxos 的结构不一样；这使得 Raft 更容易理解并且更易于建立实际的系统。为了提高理解性，...

分布式KV存储系统基于Raft算法实现数据分片与MultiRaft功能扩展的练手项目_分布式系统Raft算法数据分片MultiRaft高可用性一致性协议KV存储网络编.zip

09-07

Raft算法是一种共识算法，用于管理副本日志的一致性，保证数据在分布式系统中的高可用性和一致性。KV存储系统是一种基于键值对的数据存储模型，具有极高的读写效率和灵活的数据访问能力。分布式KV存储系统基于Raft...

精选资源

分布式共识算法之Raft算法

02-23

Raft算法是一切以领导者为主，在分布式系统中，就一系列值达成共识与日志的一致。是一种强领导者模型，领导者的性能决定了整个集群的性能。它是现今最常用的一种分布式共识算法。Raft算法使用如下的三个角色，描述每...

Kafka中的leader选举算法Raft

BXA

06-17

2786

Apache Kafka是一种流行的分布式消息队列系统，它被广泛用于解决现代应用程序中的数据传输问题。它支持高吞吐量和低延迟，可通过多个生产者分区、消费者组和分区复制实现高可靠性分布式系统。在Kafka集群中，每个分区都有一个Leader节点，负责处理该分区所有的读写请求。Leader节点会通过ZooKeeper进行注册，其他节点则作为Follower。Leader节点的重要性在于它提供了一个单点入口来确保多副本之间一致性及高可用性。

分布式选举算法raft（选举算法）

thinker

03-11

3273

目录 raft算法概览 leader election term 选举过程详解 log replication Replicated state machines 请求完整流程 safety corner case stale leader State Machine Safety leader crash 总结 references 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

Raft协议--Leader选举--02

zhou920786312的博客

04-06

1004

一、Leader选举的过程 Raft 使用心跳(heartbeat)触发Leader选举。当服务器启动时，初始化为Follower。 Leader向所有Followers周期性发送heartbeat。如果Follower在选举超时时间内没有收到Leader的heartbeat，就会等待一段随机的时间后发起一次Leader选举。每一个follower都有一个时钟，是一个随机的值，表示的是follower等待成为leader的时间，谁的时钟先跑完，则发起leader选举。 Followe

Raft一致性协议的投票选举

走在前往架构师的路上

08-05

2363

文章目录前言Raft协议的投票选举原理Raft协议的投票选举细节前言每当我们谈到对于分布式系统容错性的时候，我们其实真正想聊的是里面的状态一致性的控制。而当我们再想深入探讨一致性控制的时候，我们想到的可能是经典的Paxos协议。但是Paxos协议实现起来较为复杂，而且原理本身也不易理解。笔者在之前文章中聊过一个更易理解和实现的一致性协议Raft协议：聊聊Raft一致性协议以及Apache R...

竞选机制之Raft协议解析

weixin_43762303的博客

12-02

827

raft协议

一文搞懂Raft算法

weixin_34257076的博客

12-17

531

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ra...

Raft 协议

shpunishment的博客

02-28

594

角色： Leader：负责接收客户端的请求，将日志复制到其他节点，并告知其他节点何时应用这些日志是安全的 Candidate：用于选举Leader的中间角色 Follower：负责响应来自Leader或者Candidate的请求选举过程： 1.集群初始都是Follower，无Leader。 2.Raft中各节点会有一个随机timeout时间，第一个结束timeout的Follower转换为Can...

raft选举协议

05-20

862

英文动画演示raft：http://thesecretlivesofdata.com/raft/

raft算法期末考试

最新发布

12-08

### 复习要点 1. **基本概念**：理解分布式系统的一致性问题，以及 Raft 算法在解决这些问题中的作用。掌握 Raft 算法的核心概念，如领导者（Leader）、跟随者（Follower）、候选人（Candidate），理解它们之间的状态转换和职责。 2. **选举机制**：熟悉 Raft 算法的选举过程，包括候选人发起选举、投票规则、选举超时和随机化选举超时时间的作用，以及如何解决选举冲突和防止脑裂问题。 3. **日志复制**：掌握日志复制的流程，从客户端请求到领导者接收日志条目、复制到跟随者、日志提交和应用的整个过程。理解日志的一致性检查、日志压缩和快照机制。 4. **安全性和容错性**：了解 Raft 算法如何保证安全性，如领导者选举的安全性、日志复制的安全性。掌握 Raft 算法在面对节点故障、网络分区等异常情况时的容错机制。 5. **实现细节**：了解 Raft 算法在实际实现中的一些细节，如消息传递机制、状态机的实现、持久化存储的设计等。 ### 考试题型 1. **选择题**：考查对 Raft 算法基本概念、选举机制、日志复制等知识点的理解和记忆。 ```python # 示例选择题 # 以下哪个角色负责接收客户端请求并复制日志到其他节点？ # A. 跟随者（Follower） # B. 候选人（Candidate） # C. 领导者（Leader） # D. 观察者（Observer） ``` 2. **简答题**：要求简要回答 Raft 算法的某个概念、过程或机制，如简述 Raft 算法的选举过程。 ```plaintext # 示例简答题简述 Raft 算法中日志复制的主要步骤。 ``` 3. **论述题**：需要详细阐述 Raft 算法的某个方面，如论述 Raft 算法如何保证分布式系统的一致性。 ```plaintext # 示例论述题论述 Raft 算法在面对网络分区时的容错机制和恢复过程。 ``` 4. **算法设计与分析题**：可能会要求设计一个基于 Raft 算法的简单系统，或者分析给定的 Raft 算法实现中的代码逻辑和性能。 ```python # 示例算法设计与分析题以下是一个简化的 Raft 算法中领导者选举的部分代码，请分析其逻辑并指出可能存在的问题。 def election(): # 代码逻辑 pass ``` ### 备考方法 1. **深入理解概念**：仔细阅读教材和相关资料，确保对 Raft 算法的核心概念、机制和流程有深入的理解。可以通过绘制流程图、状态转换图等方式来帮助理解。 2. **多做练习题**：通过做选择题、简答题、论述题等练习题，加深对知识点的理解和记忆，提高解题能力和应试能力。 3. **分析实际案例**：了解 Raft 算法在实际系统中的应用，如 etcd、Consul 等，分析它们是如何使用 Raft 算法来保证一致性的，这有助于更好地理解 Raft 算法的实际应用场景和实现细节。 4. **模拟考试**：按照考试时间和题型要求，进行模拟考试，熟悉考试流程和节奏，提高答题速度和准确性。