zzzsmm的博客

前言 在上一篇文章《分布式一致性算法之 raft 图解》中我们讲解了 raft 算法的领导者选举以及日志复制的问题，同时通过一个具体实例讲解了 raft 是如何通过“一切以领导者”为准来解决日志不一致的情况的。同时在文章结尾笔者也讲到 raft 算法包含的内容远不止这么多，甚至上述的一些问题都是 raft 中的 base（基础）问题。接下来，我们将会用一篇文章来继续讲解 raft 需要解决的另外一个难题 – 成员变更问题。 为什么会有成员变更 首先我们要有一个常识：一台服务器不可能永远无故障地运行下去，即使

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

命令行输入：curl ifconfig.me