什么是Zookeeper集群？Zookeeper是一个开源的分布式协调服务，用于在分布式系统中提供一致性、可靠性和协调功能。它常常被用于管理配置、同步服务和命名注册等任务。Zookeeper集群是由多个Zookeeper实例（节点）组成的集群，这些节点共同工作，以确保系统的高可用性、容错性和一致性。

分布式共识算法基础概念1、容错2、共识3、拜占庭将军问题4、多数派5、共识算法分类6、ACID&BASE&CAPPaxos1、相关概念2、三种角色3、运行阶段4、MultiPaxos5、总结6、演化ZAB1、相关概念2、三种角色3、成员状态4、运行阶段5、ZooKeeper流程6、总结Raft1、相关概念2、

要使用CSS创建一个鼠标跟随的动画效果，你可以利用JavaScript来监听鼠标移动事件，并动态地更新一个元素的位置，使其跟随鼠标。不过，如果你只想使用纯CSS，那么实现的功能会相对有限。以下是一个简单的示例，展示了如何使用CSS和HTML来创建一个元素，当你把鼠标移到其父容器内时，该元素会向鼠标

为什么需要主备结构？为了确保服务的高可用性，系统不能因为某一个节点的故障而完全不可用。因此，我们需要通过主备结构来确保在主节点发生故障时，备份节点能够迅速接管，继续提供服务。为什么不直接通过多个节点共同提供服务？因为这种节点提供的是数据维护和存储服务，为了确保数据的连续

当客户端从follower节点发起写请求时候，ETCD集群是如何处理此次的写请求呢？目录1.客户端发起请求2.Follower节点转发请求3.转发给Leader节点4.Leader节点处理请求4.1写入预写日志（WAL）4.2发送复制请求5.Follower节点持久化数据6.Leader确认复制完成**7.Leader节

Raft协议和ZAB协议  分布式系统设计中，在极大提高可用性、容错性的同时，带来了一致性问题（CAP理论），Raft协议和ZAB协议就是用于解决分布式中的一致性问题的方案。  一、Raft协议  1.Raft协议是什么？  Raft协议是一种分布式一致性算法（共识算法），它是为了替代复杂难懂的Pa

在CSS中，无法直接实现真正的鼠标跟随效果。CSS主要用于样式和布局，而鼠标跟随需要JavaScript来处理鼠标事件和元素定位。以下是结合CSS和JavaScript实现鼠标跟随效果的几种常见方法：1.使用JavaScript和position:absolute;这是最常用的方法。JavaScript监听鼠标移动

 Raft算法 在了解Raft之前，我们先了解一致性（Consensus）这个概念，它是指多个服务器在状态达成一致，但是在一个分布式系统中，因为各种意外可能，有的服务器可能会崩溃或变得不可靠，它就不能和其他服务器达成一致状态。这样就需要一种Consensus协议，一致性协议是为了确保容错性，也就是即使

概念部分Raft算法是一种用于实现分布式系统中的一致性的算法。它是为了容易理解而设计的，其目标是实现和Paxos算法相同的功能，但更加容易理解和实现。Raft算法在分布式系统中尤其关键，因为它帮助系统中的多个节点就其数据的准确状态达成一致。Raft算法主要通过以下几个关键

Raft算法State所有server都有的持久化状态先存储，然后响应RPCcurrentTerm当前任期，初始为0，单调递增votedFor当前任期投票给谁了，没有就是nulllog[]日志条目，每个条目都包含命令、Leader收到条目时的任期，第一个条目的index为1所有server都有的Volatilestate

概念  由很多自主的计算机组成。很容易地把运行在不同计算机上的不同应用程序集成到单个系统中。清晰的记录接口。轻松的扩展。分布式类型：分布式计算系统、分布式信息系统（数据处理）互斥    集中式算法      每个程序在需要访问临界资源时，先给协调

这是一道非常经典的Kafka问题，是关于Leader在“异常”情况下的选举问题。背景我们知道Kafka中的Partition（分区）是存储消息的最终介质，但Partition又有两种分类：LeaderPartition：主分区，负责数据写入和读取。FollowerPartition：副本分区，用于数据备份和主节点宕机之后的分

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