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raft算法

raft算法是分布式系统开发首选的一致性算法 角色分为： 跟随者（Follower）：接收领导者的消息，当领导者心跳超时的时候，推荐自己当候选人。 候选人（Candidate）：候选人向其他节点请求投票 ，通知其他节点来投票，如果赢得了大多数投票，就晋升领导者。 领导者（Leader）：处理写请求、管理日志复制和不

RAFT共识协议学习（一）

RAFT 共识协议也根据是否支持拜占庭故障，被划分为 CFT（Crash Fault Tolerance，故障容错）共识协议和 BFT（ByzantineFault Tolerance，拜占庭容错）共识协议。 典型的CFT协议：Paxos共识协议：以解决存在失败节点或网络不可靠情况下的容错和一致性问题 故障节点：节点因为繁忙，宕机或者网络问题等

Raft协议--安全性--04

一、安全性 Raft增加了如下两条限制以保证安全性： 拥有最新的已提交的log entry的Follower才有资格成为leader。 Follower就是对应节点拥有当前领导者已经提交的所有日志 Leader只能推进commit index来提交当前term的已经复制到大多数服务器上的日志，旧term日志的提交要等到

Raft协议--Leader选举--02

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

DS | MIT6.824 | Raft

1. 复制状态机 一致性算法是在复制状态机的背景下产生的。在这种方法下，一组服务器的状态机计算相同状态的相同副本，即使某些服务器宕机，也可以继续运行。 复制状态机通常使用复制日志实现，每个服务器存储一个包含一系列命令的日志，每个日志中命令相同并且顺序也相同。因此每个状态机可

用动图讲解分布式 Raft

一、Raft 概述 Raft 算法是分布式系统开发首选的共识算法。比如现在流行 Etcd、Consul。 如果掌握了这个算法，就可以较容易地处理绝大部分场景的容错和一致性需求。比如分布式配置系统、分布式 NoSQL 存储等等，轻松突破系统的单机限制。 Raft 算法是通过一切以领导者为准的方式，实现

共识算法：Raft协议介绍

一、背景概述 在分布式系统中，通常需要多副本进行备份，但是副本的同步一致一直是一个比较棘手的问题。Raft算法是一个能够代替Paxos的分布式一致性算法，能够管理日志复制（replicated log），他的性能与Paxos不相上下，但是却比Paxos更容易理解。 Paxos存在的问题： 难以理解（不过《Paxos Made

[转] Raft 实现日志复制同步

原文 https://www.cnblogs.com/richaaaard/p/6351705.html Raft 实现日志复制同步 本篇文章以 John Ousterhout（斯坦福大学教授） 和 Diego Ongaro（斯坦福大学获得博士学位，Raft算法发明人） 在 Youtube 上的讲解视频及 ppt 为蓝本，深入分析 Raft 的内部机制，并以日志复制同步（Replicated

RAFT选举算法-分布式数据库困惑

在做HIS研发工作的时候一直想完善其数据组件，想做一个分布式的数据库支持系统。但一直以来都不清楚这个选举算法应怎么做，原来有一个叫raft的算法https://www.cnblogs.com/justinli/p/raft.html 摘抄结尾处的数据安全的说明 四、安全性       下面通过分析一种情行来看Raft是如何

关于领导人连任两届的一点疑问

  2018修宪，其中有这么一条： 第四十五条　宪法第七十九条第三款“中华人民共和国主席、副主席每届任期同全国人民代表大会每届任期相同，连续任职不得超过两届。”修改为：“中华人民共和国主席、副主席每届任期同全国人民代表大会每届任期相同。” 某法律转接解读如下： 现行宪法规定

raft算法解析

一、raft算法引入       在寻找一种易于理解的一致性算法的研究(In Search of an Understandable Consensus Algorithm-extended version) 论文中,作者提出raft算法主要用来在分布式环境下管理日志的状态复制。为了解决paxos算法的难于理解，raft算法中给server引入了三个角色