深度解析Raft分布式一致性协议本文参考转载至：浅谈Raft分布式一致性协议｜图解Raft-白泽来了-博客园(cnblogs.com)深度解析Raft分布式一致性协议-掘金(juejin.cn)raft-zh_cn/raft-zh_cn.mdatmaster·maemual/raft-zh_cn(github.com)本篇文章将模拟一个KV

1.绪论前面的文章已经分析过，以前rocketmq通过主从复制的思想实现系统的高可用，即在搭建集群的时候会手动的设置一个主节点和从节点，在写入数据的时候，会先写入到主broker，然后再同步到从节点中。但是这样会有一个问题，就是主节点宕机过后，需要手动的修改从节点成为新的主节点。在roc

写入数据流程请求发给Leaderclient向Zookeeper集群的Leader节点发送写请求Leader节点接收到写请求后，会对请求进行预处理，并为这次写操作分配一个全局唯一的递增ID（ZXID）。Leader将这个写请求（提案）广播给所有的Follower节点。这个提案包含了请求的具体内容和分配的ZXID。每个

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

笔记导言该系列笔记用于GO语言和RAFT算法学习前部分介绍raft算法后部分介绍etcd代码etcd源码来自github，版本主要为ectd-3.1.5本文主要根据视频:<<raft算法工程案例之etcd源码导读>><<解析分布式共识算法之Raft算法>>以上视频作者主页:https://space.bilibili.com/317473362

 原文： https://www.zhihu.com/people/chapin666/posts?page=3----------------- Raft理论基础chapin666​Talkischeap,showmethecode. 32人赞同了该文章 一、从“拜占庭将军问题”开始1.1问题描述拜占庭将军问题（Byzantinef

Kafka的LEO和HWLEOLEO是Topic每一个副本的最后的偏移量offset+1HW（高水位线）HighWaterMark是所有副本中，最小的LEOFollower副本所在节点宕机由于数据同步的时候数据是先写入Leader，然后Follower副本向Leader同步只要Leader和其他的Follower副本继续往前存储数据，挂掉的节点在

大家好，我是三友~~在之前写的《万字+20张图探秘Nacos注册中心核心实现原理》这篇文章中我留了一个彩蛋当文章点赞量突破28个，就单独写一篇关于Raft协议的文章既然现在文章点赞量已经超过28个，那我就连夜爆肝，把这个坑给填上由于Nacos使用的是实现了Raft协议的JRaft框架，所以本文

Kafka集群由若干个Broker组成，Topic由若干个Partition组成，每个Partition可存在不同的Broker上。可以这样说，一个Topic的数据，分散在多个机器上，即每个机器上都存放一部分数据。Kafka0.8以前Kafka0.8以前是没有高可用机制的。假设一个Topic，由3个Partiton组成。

副本副本（Replica），指的是分布式系统对数据和服务提供的一种冗余方式。Kafka通过多副本机制实现故障自动转移，在Kafka集群中某个broker节点失效的情况下仍然保证服务可用。失效副本在ISR集合之外，也就是处于同步失效或功能失效（比如副本处于非存活状态）的副本统称为失效副本，失效副本

副本kafka副本之间是一主多从的关系。其中leader副本负责处理读写请求，follower副本只负责与leader副本的消息同步。副本处于不同的broker中，当leader副本出现故障时，从follower副本中重新选举新的leader副本对外提供服务。kafka通过多副本机制实现了故障的自动转

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

redis可以通过SLAVEOF命令去复制（同步）另一台服务器，例如：当前有两台redis服务器其信息为：hostnameipportredis_1127.0.0.16379redis_2127.0.0.112345如果redis_2想要同步redis_1的内容，可以在redis_2上执行SLAVEOF127.0.0.16379，进而达到这个效果。RedisSLA

Raft-分布式共识算法为什么要这么设计？横向分布式，同一个模块内部为了提高系统的吞吐量而采用的多节点。优点：1.数据备份，2.负载均衡   CAP理论一致性consistency：数据强一致，读写一致。可用性availabilty：响应快。分区容错性partitiontolerance:网络环境不可靠的背景下

哈喽大家好，我是咸鱼最近这段时间比较忙，将近一周没更新文章，再不更新我那为数不多的粉丝量就要库库往下掉了T﹏T刚好最近在学Kafka，于是决定写篇跟Kafka相关的文章（文中有不对的地方欢迎大家指出）考虑到有些小伙伴可能是第一次接触Kafka，所以先简单介绍一下什么是Kafka吧！Kafka

射频跟随器（RFfollower）是一种电子元件，其功能是从输入信号中提取有用的信息，并将其传递到输出信号中。这种跟随器通常用于处理射频（RF）信号，因此具有特殊的频率响应和阻抗特性。射频跟随器的主要特点包括：高输入阻抗：射频跟随器的输入阻抗通常很高，这有助于减少信号的损失。低输出阻抗：射频

RocketMQ在开启Dledger时，使用DLedgerCommitLog，其他情况使用的是CommitLog来管理消息的存储。在Dledger模式下，消息写入时Leader节点还需要将消息转发给Follower节点，有过半的节点响应成功，消息才算写入成功。Leader消息写入Dledger下有DLedgerMemoryStore（基于内存存储）和DLedgerMmap

RaftLeaderElection背景介绍Raft是一种用于管理Log的分布式一致性算法，在了解Raft之前首先需要了解为什么需要Log?对于不同的系统，无论是中间件疑惑是其余的系统，我们如果想要求其满足CAP协议中的一致性，需要尽量保证多节点的数据是相同的，也就是所谓的“共识”。下文中将这些需要

几个原因：1，kafka的分区已经让读是从多个broker读从而负载均衡，不是MySQL的主从，压力都在主上；2，kafka保存的数据和数据库的性质有实质的区别就是数据具有消费的概念，是流数据，kafka是消息队列，所以消费需要位移，而数据库是实体数据不存在这个概念，如果从kafka的follower读，消费端offset控制

在之前的文章中，有通过网关实现容灾的案例。今天给大家介绍Easysearch的跨集群复制功能。该功能可在集群之间复制数据，应用场景包括但不限于以下举例：灾备同步：将数据同步到灾备中心，灾备中心可对外提供查询服务。读写分离：单一集群读写压力都较大时，为了避免读写互相干扰造成性能降级，可

在之前的文章中，有通过网关实现容灾的案例。今天给大家介绍Easysearch的跨集群复制功能。该功能可在集群之间复制数据，应用场景包括但不限于以下举例：灾备同步：将数据同步到灾备中心，灾备中心可对外提供查询服务。读写分离：单一集群读写压力都较大时，为了避免读写互相干扰造成性能降

共同点：1️⃣都采用多数派。2️⃣都引入Leader角色，且一个强Leader的算法，只有Leader处理写请求。不同点：1️⃣ZAB划分阶段：崩溃恢复（领导者选举，成员发现，数据同步）、消息广播；Raft：领导者选举、日志复制2️⃣ZAB的协商阶段（消息广播阶段）分为两个阶段Propose、Commit，移除了2PC的回

1.Raft日志复制介绍在上一篇博客中MyRaft实现了leader选举，为接下来实现日志复制功能打下了基础:手写raft(一)实现leader选举日志复制是raft最核心也是最复杂的功能，大体上来说一次正常的raft日志复制大致可以简化为以下几步完成：客户端向raft集群发送一次操作请求(比如kv数

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(