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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、管理日志复制和不基于raft算法实现一个简单的KV存储
raft是一种共识算法，各节点可以就指定值达成共识，达成共识后的值，就不再改变了。raft是基于论文 https://raft.github.io/raft.pdf，raft是paxos的一种实现，它简化了paxos的模型，增加了很多约束和限定条件，使得更容易在生产中落地，简要描述如下（摘自https://github.com/hashicorp/raft）： 协议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kafka系列（12）：kafka复制-Kafka 的核心、副本类型
复制-Kafka 的核心 复制功能是 Kafka 架构的核心。在 Kafka 的文档里, Kafka 把自己描述成“一个分布式的、可分区的、可复制的提交日志服务”。复制之所以这么关键, 是因为它可以在个别节点失效时仍能保证 Kafka 的可用性和持久性。 Kafka 使用主题来组织数据, 每个主题被分为学习分布式协议与算法实战 ~ 4
一致哈希算法：太简单，看图，使用了一致哈希算法后，扩容或缩容的时候，都只需要重定位环空间中的一小部分数据。也就是说，一致哈希算法具有较好的容错性和可扩展性，虚拟节点解决冷热不均的问题 二阶段提交协议和 Raft 算法都需要全部节点或者大多数节点正常运行，才能稳定运行，如果需要高可用，Docker 1.12 ：认识 Swarm 模式下的节点崩溃处理
Posted on 2016年7月25日 上周小编为大家推荐了《Docker 1.12：用 Swarm 模式创建 Swarm 集群》，本周我们将深入为大家解读 1.12 版本 Docker Swarm 模式下的节点崩溃处理。欢迎大家在评论中踊跃推荐 Docker 技术文章，通过审核后的文章会由 DaoCloud 为大家带来独家翻译。 在上一集群中名词解释
看了好多集群的东西，里面有些名词，表述都是一个意思，但文字不一样，整理做参考。 管理者、领导者 工作者、跟随者 观察者、监督、监控者 备注 master node Kubernetes(K8S) leader follower observer Zookeeper合约跟单系统开发app|虚拟币一键api跟单系统搭建
合约跟单系统开发app|虚拟币一键api跟单系统搭建合约跟单，一种适合新手玩家获取盈利的方式，新手玩家通过在平台上跟随大佬下单，就可以更有信心的获取盈利。而大佬们通过自己的经验发起订单，让新手跟随，当订单盈利时抽取对方的部分提成作为自己的收益。平台会为新手玩家通过计算分析，来推[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（ReplicatedKafka-分区分配规则
Kafka-分区分配规则 kafka的基本存储单元是分区。分区无法在多个broker间进行再细分，也无法在同一个broker的多个磁盘上进行再细分。所以，分区的大小受到单个挂载点可用空间的限制。 在配置kafka的时候，使用log.dirs参数来配置用于存储分区的目录清单。 分区分配 在创建主题时，kafka首