RAFT介绍

最新推荐文章于 2024-07-31 10:16:20 发布
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本文通过一篇清晰易懂的博客和一个详实的PPT介绍 Raft 分布式一致性算法。主要内容涵盖 Raft 协议的基本概念、工作原理及日志同步机制等关键知识点。

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

raft讨论比较清楚的一个博客：http://www.cnblogs.com/foxmailed/p/3418143.html

日志同步讲的比较好的ppt: http://www.slideboom.com/presentations/956855/Raft%E4%BB%8B%E7%BB%8D

哈维
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hashicorp/raft 介绍与源代码分析（一）： Raft 介绍
范安崇的博客
01-09 1114
Raft 协议 Raft 是一种为了管理复制日志的一致性算法 由斯坦福的两位教授 Diego Ongaro 和 John Ousterhout 发表的一篇论文提出来的 中英文论文地址，可以参考网友的链接： https://github.com/maemual/raft-zh_cn 论文中主要阐述了，在节点失效是常态化的环境下，一种便于理解的、不失性能的，使所有节点日志数据一致的方法 是分布式算法、一致性算法非常好的入门教材 目前 golang 的比较有名的实作有： hashicorp/raft Cons
hashicorp/raft 介绍与源代码分析（三）： 集群节点恢复介绍
范安崇的博客
02-13 1270
集群节点恢复 各种情况下，重新选主成功后，落后的 follower 需要赶上 leader 的状态： follower 已经落地的 log ，需要校对。与 leader 不一致的，直接丢弃 follower 从头，或从最近的本地镜像中恢复，并追赶应用 log 到状态机 我们分析几种异常情况下，集群是如何自动恢复正常的： 1 个 follower 重启了，该 follower 如何最终使自己的状态机赶上 leader leader 重启了，且变为 follower，如何最终使自己的状态机赶上 leade
Raft协议介绍
Hanani_Jia的博客
03-25 4300
Raft是一个分布式协议，现在随着用户的增多一台机器来运算后台数据已经不足及支撑当前软件后端的运算量，所以就有了分布式的概念，可是分布式中有一个最大的问题就是他的高可用性，或者说高一致性，比如说我现在有一张银行卡卡里有余额一千元，然后现在在一台atm机上取钱，这时候我们访问了银行后台的一台服务器，atm吐出了五百元给我，这时候服务器后台的数据我的卡内余额应该是五百元，但是由于银行有很多台服务...
raft介绍
ligeforrent的专栏
05-10 400
http://thesecretlivesofdata.com/raft/
一致性算法 - Raft
我不是大牛
05-24 5462
一致性算法 - Raft Raft 状态 一个 Raft 集群包含若干个服务器节点；通常是 5 个，这允许整个系统容忍 2 个节点的失效，每个节点处于以下三种状态之一： follower（跟随者） ：所有结点都以 follower 的状态开始。如果没收到 leader消息则会变成 candidate状态。 candidate（候选人）：会向其他结点“拉选票”，如果得到大部分的票则成为lea...
raft 简介
geyingqiの博客
06-05 1215
分布式一致性算法（Distributed Consensus） 首先我们有一个单点系统 你可以认为这个系统是一个database server 并且只存储一个value 我们有一个client 可以send value to this server 对于一个节点，达成协议 or 保证一致性是很容易的 但是如果我们有多个节点，那么应该如何达成一致性？ 这就是分布性一致性算法 ...
分布式一致性协议Raft介绍
Monoluge的博客
09-26 690
Raft中存在三种角色，分别是follower，candidate，leader。raft选举过程 日志复制 快照机制
Consul和Raft介绍
梦境迷离
11-02 1286
在本文中，我们展示了具有多个实例的高性能应用程序中的领导选举基础。我们演示了Consul的会话管理和KV存储功能如何帮助获得锁并选择领导者。 Consul和Raft介绍 Consul解决的问题多种多样，但是每个单独的功能已由许多不同的系统解决。尽管没有一个单一的系统可以提供Consul的所有功能，但是还有其他选项可以解决其中的一些问题。 我们将Consul与其他一些选项进行比较。在大多数情况下，Consul不会与任何其他系统互斥。 quorum在本文被翻译成了法定人数，即达到共识所需要的最少要求 Con
hashicorp/raft 介绍与源代码分析（四）：日志复制
范安崇的博客
02-20 375
前言 日志相关内容，在介绍领导人选举时，为了便于理解领导人选举过程，穿插着，介绍了不少 本章，主要汇总、查漏补缺下日志复制内容 日志类型 Raft 把一些控制命令、配置等，都使用日志的方式，使用同一个协议来与其他节点交互 有以下日志类型： // LogType describes various types of log entries. type LogType uint8 const ( // LogCommand is applied to a user FSM. LogCommand LogT
raft中文版
12-15
Raft算法的实现细节、评估和相关工作将在文档的后续部分进行详细介绍。 总的来说，Raft算法不仅仅在理论上有创新，在实际应用中也展示出了易于理解和实现的优势，尤其是在教学和工程实践中，Raft有望取代Paxos成为...
Raft详解（In Search of an Understandable Consensus Algorithm (Extended Version)翻译）
qq_37718687的博客
11-17 643
In Search of an Understandable Consensus Algorithm (Extended Version) 1. 一致性算法的特征： 在所有的非拜占庭条件下保证安全（不会 返回 一个错误的结果），包括网络延时，分区，包丢失，复制，重新排序。 只要大多数服务器能够相互通信并且连接客户端，则可用； 不依赖于时间保证日志的一致性，因为错误的时钟或者及其大的消息时延在最坏的情况下能够导致可用性问题； 通常，只要集群中的大多数服务器回应了单个的RPC，一次命令就算完成；大多数服务器的
Raft算法详细介绍
08-20 3878
raft是一个共识算法（consensus algorithm），所谓共识，就是多个节点对某个事情达成一致的看法，即使是在部分节点故障、网络延时、网络分割的情况下。这些年最为火热的加密货币（比特币、区块链）就需要共识算法，而在分布式系统中，共识算法更多用于提高系统的容错性，比如分布式存储中的复制集（replication），在带着问题学习分布式系统之中心化复制集一文中介绍了中心化复制集的相关知识。raft协议就是一种leader-based的共识算法，与之相应的是leaderless的共识算法。   本.
Raft协议简介
weixin_42241611的博客
02-11 623
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；
Raft协议详解--背景+概念介绍+算法剖析
tiancaidddddd的博客
02-02 5306
Raft提供了一种在计算系统集群中分布多个状态机的通用方法，可以确保集群中的每个节点都同意相同的一系列状态变更，同时其采用了更强的领导形式。比如日志条目仅会从leader节点流向其他节点，如果客户端与其他节点建立通信，那么其他节点将会将其重定向给leader，简化了日志复制等操作的管理。
Raft 协议简介
ejasonyang的博客
10-25 266
1、学习资源链接 动画演示，原版论文，论文翻译 2、基本概念 Distributed Consensus：多个节点就某个事物达成一致（比如某个变量的值）。 Raft：一种可理解的分布式一致性算法，解决如何达成分布式一致的问题，并且要求算法易于理解（paxos难于理解实现）。 3、Raft 如何实现 distributed consensus Raft 主要通过 Leader Election 和...
分布式共识算法 —— Raft详解
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01-19 2万+
文章目录分布式共识算法顺序一致性线性一致性因果一致性Raft 算法原理概览选举机制参考文献 分布式共识算法 首先我们先明确这个问题：为什么需要分布式共识算法？ 这就要从当前的分布式系统设计的缺陷来看了，假设我们的集群现在有两个客户端和三个服务端，如下图： 在这个分布式系统的设计中，往往要满足CAP理论，而分布式共识算法解决的就是CAP理论中的一致性问题。整个一致性问题分为三种问题： 顺序一致性 线性一致性 因果一致性 顺序一致性 顺序一致性是1979年Lamport 在论文《How to Make a
Raft基础知识
最新发布
qq_61529681的博客
07-31 998
Raft在工程上是使用较为广泛的算法，但在学术理论研究上，最出名的是Paxos。Raft是一个一致性算法，所谓一致性，就是即使在部分节点故障、网络延时、网络分割的情况下，多个节点也能对某个事物达成一致，Raft设计得非常容易理解，在容错性和性能上与Paxos相当。算法分解：主要被分成了领导人选举，日志复制和安全三个模块。减少状态机的状态：减少了非确定性和服务器相处非一致性的方式。
Raft 算法简介(转载)
wowenlong的博客
04-15 393
我是通过这篇文章Raft 算法简介看懂的，所以转载在这里，供以后复习使用。 1. Raft 算法简介 1.1 Raft 背景 在分布式系统中，一致性算法至关重要。在所有一致性算法中，Paxos 最负盛名，它由莱斯利·兰伯特（Leslie Lamport）于 1990 年提出，是一种基于消息传递的一致性算法，被认为是类似算法中最有效的。 Paxos 算法虽然很有效，但复杂的原理使它实现起来非常困难，截止目前，实现 Paxos 算法的开源软件很少，比较出名的有 Chubby、LibPaxos。此外，Zookee
分布式协议算法——RAFT协议
西木风落
01-06 1049
一、RAFT协议 raft是一个共识算法（consensus algorithm），所谓共识，就是多个节点对某个事情达成一致的看法，即使是在部分节点故障、网络延时、网络分割的情况下。共识算法的实现一般是基于复制状态机（Replicated state machines），何为复制状态机：简单来说：相同的初识状态 + 相同的输入 = 相同的结束状态。 raft协议中，一个节点任一时刻处于以下三...
Java实现Raft算法简易指南
虽然上述内容没有详细介绍Raft算法的每一个细节，但给出了一个关于其核心概念和实现所需关键部分的概览。在Java中实现Raft算法需要深入理解分布式系统的运行机制，并且需要对Java多线程编程、网络通信以及持久化存储...
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