文章目录仲裁队列概述Raft协议概述基本概念选举流程（重点）消息复制仲裁队列的使用MQ管理平台SpringAMQP仲裁队列概述1）RabbitMQ普通队列在一个节点宕机之后，其他节点无法读写宕机节点的队列，为了解决这个问题，引入了仲裁队列.2）仲裁队列通过Raft协议，实现了不同

Lab2A：Raft文章目录Lab2A：RaftLab1：MapReduceLab2：Raft实验解读Lab2B：日志复制我的代码实现（附带详细代码注释）前言Part2A:[leaderelection]（中等难度）提示错误：实现细节（包含对于方法的解释如有错误大佬勿喷）结构体GetState()获取节点任期和角色sendAllRequestVote()发起投票

【IT老齐057】Raft选举算法用途Raft算法是分布式系统开发首选的共识算法主要在分布式集群架构下进行领导者(主节点)的确认。比如现在流行的组件Etcd、Consul、Nacos、RocketMQ、RedisSentinel底层都是采用Raft算法来确认集群中的主节点，再通过主节点向其他节点下发指令

网络分区问题网络分区导致选举永远无法达成共识，选举不断超时，任期号将不断增加为避免这个问题，candidate会探测网络环境以免发起无意义的竞选集群变更leader收到配置变更要求，会广播配置变更日志，日志包括新结点和老节点，在收到老节点的多数派认可后，leader后提交该请求在处理配置

Kafka和ES都是用来处理大数据的中间件，一个是消息中间件的代表（Kafka），另一个是大数据搜索引擎的代表（ES）。它们在Java领域的使用非常广泛，在大数据方面就更不用说了，但它们的选主（选择主节点）有什么关联与区别呢？接下来，我们一起来看。1.基础概念1.1什么是Kafka？Kafka是一个分布式

raft简述raft协议中节点有三种状态leader、follower、candidate(候选人),leader复制日志的管理、客户端的新增更新请求，然后复制到follower节点，如果leader出现故障则follower就会重新选举，新增等操作若被follower所接收则会进行重定向转给leader，follower只负责客户端的读请求。有两

raft算法之所以容易理解，其一是他将一致性问题划分成几个子问题，这几个子问题都是独立、可理解和解释的。从传统的思维来讲，对于一个复杂的系统或者工程，都是大化小，分解实现，然后去尝试融合解决整体逻辑。一、Raft详解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、Con

论文《InSearchofanUnderstandableConsensusAlgorithm》，发表于2014年相比于Paxos，Raft最大的特性就是易于理解。为了达到这个目标，Raft主要做了两方面的事情：问题分解：把共识算法分为三个子问题，分别是领导者选举(leaderlection)、日志复制(logreplication)、安全性(

目的：一致性算法，允许一组机器作为一个一致的组来工作，这些组可以承受某些成员的故障，提高可用性领导选举，日志同步，快照，集群变动复制状态机用于解决分布式系统中的各种容错问题，会出现共识算法共识和复制状态机通过保持复制日志的一致性raft是一种日志复制算法Raft通过首先选举一个

本文总结自：极客时间韩健老师的分布式协议与算法实战课程。大家都知道，Raft算法属于Multi-Paxos算法，它是在Multi-Paxos思想的基础上，做了一些简化和限制。关于Paxos算法，博主

1.如何选举领导者1.1成员身份成员身份，又叫做服务器节点状态，Raft算法支持领导者（Leader）、跟随者（Follower）和候选人（Candidate）3种状态。跟随者：就相当于普通群众，默默地接

论文地址：https://pdos.csail.mit.edu/6.824/papers/raft-extended.pdf看完raft共识算法，脑袋非常懵，所以写一篇学习笔记，记录一下。raft算法主要解决三个模块的问题：领导人选

一、概要Raft算法属于Multi-Paxos算法，它是在Multi-Paxos思想的基础上，做了一些简化和限制，比如增加了日志必须是连续的，只支持领导者、跟随者和候选人三种状态，在理解和算法实

  算法基础选举和日志复制安全性节点变更 第一篇：《解读Raft（一算法基础）》 什么是RAFT分布式系统除了提升整个体统的性能外还有一个重要特征就是提