标签： raft

发布于

深入 Raft 协议：Leader 选举、日志复制与安全性（Safety）是如何通过任期（Term）强制对齐的？

深入 Raft 协议：Leader 选举、日志复制与安全性是如何通过任期（Term）强制对齐的？ 各位同仁，大家好。 在分布式系统领域，共识协议是实现数据一致性和容错性的基石。Paxos 协议以其严谨的数学推导而闻名，但也因其复杂性让许多开发者望而却步。Raft 协议的出现，旨在提供一个与 Paxos 相同安全性和性能，但更易于理解和实现的替代方案。Raft 的核心思想是“理解性是关键”（Understanding is Key），它通过明确的角色划分、简洁的 RPC 接口以及对时间周期的严格管理，极大地简化了分布式共识的复杂性。 今天，我们将深入探讨 Raft 协议中一个至关重要的概念——任期（Term）。任期是 Raft 协议的逻辑时钟，它像一条无形的纽带，将 Leader 选举、日志复制和整个系统的安全性紧密地强制对齐在一起。理解任期如何运作，是掌握 Raft 协议精髓的关键。 一、Raft 协议概述与任期（Term）的定义 在开始深入任期之前，我们先快速回顾一下 Raft 的基本概念。一个 Raft 集群通常由奇数个节点组成（例如 3 个或 5 个），以确保在网络分区或节点故障 …

继续阅读“深入 Raft 协议：Leader 选举、日志复制与安全性（Safety）是如何通过任期（Term）强制对齐的？”

发布于

深入 Raft 协议：Leader 选举、日志复制与安全性（Safety）是如何通过任期（Term）强制对齐的？

深入 Raft 协议：Leader 选举、日志复制与安全性是如何通过任期（Term）强制对齐的？ 分布式系统中的共识（Consensus）是构建高可用、容错服务的基础。Raft 协议，作为 Paxos 协议的一种更易于理解的替代方案，通过其清晰的模块化设计和强一致性保证，受到了广泛的关注。Raft 将共识问题分解为三个子问题：Leader 选举、日志复制和安全性（Safety），并巧妙地引入了“任期”（Term）这一核心概念，如同一个系统级的逻辑时钟，强制性地对齐所有节点的状态，从而保障了整个协议的正确性。 今天，我们将深入探讨 Raft 协议的内部机制，重点剖析任期（Term）如何在 Leader 选举、日志复制以及最终的安全性保障中扮演其不可或缺的角色。我们将通过 Go 语言风格的伪代码，一步步揭示这些机制的实现细节。 1. 任期（Term）：Raft 协议的逻辑时钟 在 Raft 协议中，任期（Term）是一个单调递增的整数。它代表了时间的一个逻辑周期，Raft 集群中的每个节点都维护一个当前任期号。每次发生 Leader 选举时，新的任期就会开始，并且任期号会递增。任期是 Ra …

继续阅读“深入 Raft 协议：Leader 选举、日志复制与安全性（Safety）是如何通过任期（Term）强制对齐的？”

发布于

Redis `Raft` 共识算法的探索与实践（可能出现在未来版本）

Redis Raft 共识算法的探索与实践（可能出现在未来版本） 大家好！今天咱们来聊点刺激的，关于 Redis 未来版本可能出现的 Raft 共识算法。Redis 大家都熟悉，快如闪电，但是单机版总归让人心里没底，万一挂了，数据就没了。主从复制虽然能解决一部分问题，但切换起来总归有点麻烦，而且一致性也需要自己操心。所以，如果 Redis 也能像 Etcd、Consul 那样用 Raft 来保证高可用和数据一致性，那岂不是美滋滋？ 当然，目前 Redis 官方还没有正式发布基于 Raft 的版本，但这并不妨碍我们提前探索一下，为未来做好准备。今天我们就从 Raft 的基本概念开始，结合 Redis 的特性，一步步分析如何将 Raft 算法应用到 Redis 中，并给出一些实践性的代码示例。 Raft 算法：简单易懂的分布式共识 Raft 算法是一种为了解决分布式系统中的一致性问题而设计的共识算法。它的目标是让一组机器（通常是奇数个）对外表现得像一台机器一样，即使其中一部分机器出现故障，也能保证数据的一致性和服务的可用性。 Raft 算法的核心思想是将集群中的节点分为三种角色： Lead …

继续阅读“Redis `Raft` 共识算法的探索与实践（可能出现在未来版本）”

发布于

分布式系统一致性协议（Paxos/Raft）在运维高可用架构中的实践与挑战

分布式系统一致性协议：Paxos/Raft，运维高可用架构的定海神针与甜蜜负担 各位观众老爷们，晚上好！我是你们的老朋友，江湖人称“代码游侠”的侠客。今天呢，咱们不聊刀光剑影，也不谈儿女情长，咱们聊聊分布式系统里那些“磨人的小妖精”——一致性协议！ 话说这年头，谁家还没几个服务器啊？但服务器多了，问题也就来了。想象一下，一群小弟听你指挥，可个个都有自己的小心思，步调不一致，你让他们往东，有的偏要往西，这队伍还能带吗？这项目还能做吗？恐怕只能原地爆炸了吧！💥 所以，我们需要一种机制，一种能让这些“桀骜不驯”的服务器们保持一致，齐心协力完成任务的机制。这就是我们今天要讲的重点：分布式系统一致性协议，特别是 Paxos 和 Raft 这两位“镇场子”的大佬。 第一章：什么是“一致性”？比渣男的承诺还难实现？ 首先，我们得搞清楚，啥叫“一致性”？ 别想歪了，不是说服务器们都要穿一样的工装，也不是说它们必须喜欢同一个爱豆。 在分布式系统里，一致性指的是，对于多个节点上的数据，所有节点看到的数据都是一样的，而且变化顺序也是一样的。 这么说可能有点抽象，举个栗子： 假设你和你的小伙伴们一起玩“抢红包 …

继续阅读“分布式系统一致性协议（Paxos/Raft）在运维高可用架构中的实践与挑战”

发布于

分布式系统共识算法（Paxos/Raft）在大数据组件中的应用与原理

好的，各位观众老爷，欢迎来到今天的“分布式系统共识算法与大数据组件的爱恨情仇”特别节目！我是你们的导游兼算法解说员，江湖人称“代码诗人”。今天，咱们不搞那些枯燥的公式推导，也不玩虚头巴脑的理论玄学，咱们就用最接地气的方式，聊聊那些藏在大数据组件背后，默默守护数据安全的“共识卫士”—— Paxos 和 Raft 算法。 准备好了吗？系好安全带，咱们出发！🚗💨 第一幕：共识的诞生——一个关于“吃货”的故事 想象一下，你和一群朋友约好去吃火锅。🍲 但是，大家意见不统一，有人想吃麻辣锅，有人想吃清汤锅，还有人想吃鸳鸯锅（这种人往往最受欢迎，因为懂得平衡！）。 如果没有一个有效的机制来统一意见，那这顿火锅怕是要泡汤了。 这就是分布式系统面临的“共识问题”。 在一个由多台机器组成的系统中，每个机器都可能持有不同的数据副本，或者对同一个操作有不同的看法。 如何确保所有机器最终达成一致，保持数据的一致性和可靠性，就是一个巨大的挑战。 Paxos 和 Raft，就是解决这个问题的“神器”。 它们就像火锅店里的“民主投票”机制，让大家通过一系列复杂的流程，最终选出最受欢迎的锅底！ 第二幕：Paxos 算法 …

继续阅读“分布式系统共识算法（Paxos/Raft）在大数据组件中的应用与原理”