分布式一致性协议——Raft

已于 2022-01-24 17:58:48 修改
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分类专栏： 分布式 进阶架构师 文章标签： 分布式 Raft 分布式一致性协议
于 2022-01-21 16:13:45 首次发布
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本文介绍了分布式一致性问题，通过一个简单的场景引入，详细解析了Raft协议的工作过程，包括Leader选举和日志复制。在特殊情况讨论中，提到了选举过程中可能出现的两个candidate竞争以及网络分区的处理策略。最后总结了Raft协议的特点，强调其通过半数以上节点同意的方式来确保选举和一致性。

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什么是分布式一致性？

起源于拜占庭将军问题，感兴趣的同学可以百度下。

下面通过一个问题来说明：现在有个单节点系统，存储一个值，你可以想象成数据库或者一个kv 存储服务器。

客户端发送一个数据 8 ，由于服务端只有一个节点，所以很容易就达成了一致。

现在如果我们的服务器变成了 3 个节点，这个时候如何保证 3个节点达成一致呢？这个问题就是分布式一致性问题。

分布式一致性协议

是指实现分布式一致性的协议，比如 Raft 、Paxos、Gossip 等。

分布式节点的三个状态： follower、 candidate、leader ， 所有节点的初始状态都是 follower 。

Raft 工作过程

Leader 选举

如果一个 foll

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分布式一致性协议——Gossip
不要让任何事情成为你不去学习的理由。
01-24 2845
关于分布式一致性问题我已经在之前《分布式一致性协议——Raft》的谈到，还不清楚的朋友可以回头看一下。这篇文章将介绍另一种分布式一致性协议——Gossip。 问题 思考下，大规模集群时，如果还是采用 raft 协议，会不会有问题？ 根据上篇文章，我们知道 leader 会广播到 follower ，集群规模较大，势必会造成网络拥挤、网络超时等问题，无论从可用性还是性能角度考虑，都会存在问题。 因为大规模集群需要考虑一下问题： 1. 集群规模大，可靠性降低，即使出现部分网络问题，数据也应该能最终到达
分布式共识算法——Raft算法（图解）
流楚丶格念的博客
11-06 2442
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）。
分布式一致性算法-Raft学习笔记
wang_wbq的博客
05-19 1046
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 ...
分布式一致性协议介绍（Paxos、Raft）
weixin_30873847的博客
04-01 570
两阶段提交 Two-phase Commit（2PC）：保证一个事务跨越多个节点时保持 ACID 特性； 两类节点：协调者（Coordinator）和参与者（Participants），协调者只有一个，参与者可以有多个。 过程： 准备阶段：协调者询问参与者事务是否执行成功； 提交阶段：如果事务在每个参与者上都执行成功，协调者发送通知让参与者提交事务；否则，协调...
浅谈 Raft 分布式一致性协议｜图解 Raft
qq_41468830的博客
01-14 1385
本篇文章将模拟一个KV数据读写服务，从提供单一节点读写服务，到结合分布式一致性协议（Raft）后，逐步扩展为一个分布式的，满足一致性读写需求的读写服务的过程。
Raft分布式一致协议
厚积薄发的博客
08-28 226
目录 1.raft协议是什么？ 2.raft协议节点有几个角色，每个角色的作用是什么？ 3.raft 怎么进行选主 4.raft 怎么进行日志复制？ 5.follower选举的投票规则是什么？ 参考 1.raft协议是什么？ raft协议是多个节点数据之间达成共识的协议，使用的场景是etcd,consul。 raft包含两部分领导选举（leader election),日志复制（log replication） 包含两类消息:请求投票消...
分布式一致性协议之：Raft算法
weixin_33709590的博客
03-30 286
一致性算法Raft详解 背景 　　熟悉或了解分布性系统的开发者都知道一致性算法的重要性，Paxos一致性算法从90年提出到现在已经有二十几年了，而Paxos流程太过于繁杂实现起来也比较复杂，可能也是以为过于复杂 现在我听说过比较出名使用到Paxos的也就只是Chubby、libpaxos，搜了下发现Keyspace、BerkeleyDB数据库中也使用了该算法作为数据的一致性同步，虽然现在很...
分布式一致性算法 - raft 图解
zzzsmm的博客
06-13 1004
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
分布式强一致算法 —— Raft算法
04stone37
07-15 853
背景   Paxos算法是最早的强一致性算法，1990年被Leslie Lamport提出，但是由于其难以理解和实现，导致没有被广泛使用。因此，2013年Raft算法被提出，功能与Paxos算法相同，更易于理解，实现简单，因此迅速被广泛推广使用，已经成为当前主流的强一致性算法。（从CAP角度，Raft算法选择了CP，舍弃了A，选主期间会出现短暂的不可用） Raft算法 整体流程   Raft算法可以分为Leader Election选主和Log Replication日志复制两部分。算法的整体流程是：首先，
深度解析 Raft 分布式一致性协议
最新发布
听得到微笑的博客
07-06 6077
对于我们的KV服务，要像操作一台机器一样，对用户来说在写入成功后，就应该能读到最近写入的值，而不关心具体底层是如何分布式实现。最终一致性：读取可能暂时读不到但是总会读到线性一致性：最严格，线性时间执行（写完KV确保就能读到），是最理想中的状态选主（Leader election）就是在分布式系统内抉择出一个主节点来负责一些特定的工作。在执行了选主过程后，集群中每个节点都会识别出一个特定的、唯一的节点作为 leader。
分布式一致性协议Raft-从入门到爱上
senix的博客
08-17 1486
什么是分布式共识协议 解决什么问题 Raft的诞生 如何理解Raft 如何验证Raft协议的正确性 强领导模式 为了方便验证和理解，我们先做一个假设。 假设领导运行在最理想的环境，就是机器永不断电，OS永不宕机，网络畅通。后文我们会打破这个假设 1.领导保证写入的顺序 2.领导保证日志在集群中提交的顺序 在这个假设的前提下，集群是能保证数据的一致性和持久性的 现在我们将假设打破，因为现实环境是非常复杂的，任何异常情况都可能发生。也就是说领导者的地位并不是那么稳固的，由于各方面原因，这个领导可能死掉。比如：机
分布式一致性协议Raft，以及难搞的Paxos
changyanmanman的专栏
03-15 631
转自：https://blog.youkuaiyun.com/colorant/article/details/73887706 Raft这玩意，网上已经有好多解读文章了，大概比Paxos还要多一些，所以，这篇，不求细节，但求核心思想方面，追一下本源，然后，给自己做个笔记。 Raft是什么，它想解决什么问题？ 所以Raft是什么？Raft是一个分布式一致性协议／算法，是Replicated And Fa...
（笔记）理解和学习分布式一致性协议：raft
KuaiLeShiFu的博客
04-21 1199
理解和学习分布式一致性协议：raft 要点：分布式、一致性、协议什么叫分布式一致性，举个例子？ 说明：这里的节点指的是相对于client的服务端节点（这个服务端节点可以做存储） 一个节点的场景，想想客户端如何更新（或者存储）一个数据？ 多个节点的场景，要保证所有节点一致性，如何解决这问题，这个问题就是分布式一致性问题 Raft is a protocol for implementing
分布式一致性协议-Raft
徐小陌的博客
10-19 894
文章目录1、什么是Raft2、Raft相关概念3、原理解析3.1、日志复制3.2、Leader选举3.3、Leader节点宕机3.4、多个Candidate竞争选举3.5、网络分区处理4、总结5、参考 1、什么是Raft Paxos 是论证了一致性协议的可行性，但是论证的过程据说晦涩难懂，缺少必要的实现细节，而且 工程实现难度比较高, 广为人知实现只有 zk 的实现 zab 协议。 Paxos协议的出现为分布式强一致性提供了很好的理论基础，但是Paxos协议理解起来较为困难， 实现比较复杂。 然后斯坦福大学
分布式一致性协议：Raft协议
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04-27 826
文章目录1. Raft协议①：Leader选举②：集群节点数据同步③：发生网络分区，出现脑裂如何处理？ 1. Raft协议 Raft协议动态演示图         nacos的CP架构是通过Raft协议来实现的，Raft协议和ZAB协议都是分布式一致性协议的实现，两者很类似，主要包括两部分： Leader选举（半数以上节点投票同意） 集群节点写入数据同步（两阶段提交，半数以上节点写入成功） ①：Leader选举 集群中各节
JUST技术：分布式一致性协议概念及Raft协议简介
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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，每个节点的计算和存储相互独立。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，则变量的本次取值被确定。本文将简单介绍一致性的一些基本概念，以及分布式一致性协议Raft。 一、基本概念 1.1 副本与数据一致性 在分布式系统中，为了保证数据的高可用性，通常会维持数据的多个副本（Replica），这些副本往往会放置在不同的物理机器上。然而，在数据有多份副本的情况下，如果网络、服务器或者软件出现故障，则会导致部分副本写入成功，部分副本写入失败的.
分布式一致性协议--2raft协议
曲终人散
12-07 315
一、复制状态机(replicated state machine) 一个分布式的复制状态机系统由多个复制单元组成，每个复制单元均是一个状态机，它的状态保存在一组状态变量中，状态机的变量只能通过外部命令来改变。简单理解的话，可以想象成是一组服务器，每个服务器是一个状态机，服务器的运行状态只能通过一行行的命令来改变。每一个状态机存储一个包含一系列指令的日志，严格按照顺序逐条执行日志中的指令，如果所有的状态机都能按照相同的日志执行指令，那么它们最终将达到相同的状态。因此，在复制状态机模型下，只要保证了操作日志的一
Raft 分布式系统 一致性协议
LU_ZHAO的博客
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Raft Raft is a consensus algorithm that is designed to be easy to understand. It’s equivalent to Paxos in fault-tolerance and performance. The difference is that it’s decomposed into relatively indepe...
分布式协议-Raft
songzhifengnihao的专栏
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一、分布式系统协议 分布式系统除了提升整个体统的性能外还有一个重要特征就是提高系统的可靠性。提供可靠性可以理解为系统中一台或多台的机器故障不会使系统不可用（或者丢失数据）。 保证系统可靠性的关键就是多副本（即数据需要有备份），一旦有多副本，那么久面临多副本之间的一致性问题。一致性算法正是用于解决分布式环境下多副本之间数据一致性的问题的。 业界最著名的一致性算法就是大名鼎鼎的Paxos（Chubby的作者曾说过：世上只有一种一致性算法，就是Paxos）。但Paxos比较难...
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