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Raft分布式一致性算法协议

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简介：
Raft是一种用于管理分布式系统中一致性的实用算法，它通过选举领导者和日志复制机制确保多个节点之间的数据同步与可靠性。 分布式一致性算法Raft协议的学习记录

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  • Raft分布式一致性算法协议
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    Raft是一种用于管理分布式系统中一致性的实用算法，它通过选举领导者和日志复制机制确保多个节点之间的数据同步与可靠性。 分布式一致性算法Raft协议的学习记录
     
  • Raft分布式一致性协议的实现.zip
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    本资源提供了一种理解和实现Raft分布式一致性算法的方法，旨在帮助学习者掌握其背后的原理和操作机制。通过详细的文档与源代码，用户可以深入了解如何在实际项目中应用该协议以确保数据的一致性和可靠性。 Raft 是一种实现分布式一致性协议的方案。这里介绍的是一个基于 Raft 的共识协议的具体实现版本，它受到了 benbjohnson 实现的影响较大。该实现注重提供简洁易用的 API 和良好的内部结构设计。 在使用这个实现时，Raft 网络中的节点由服务器对象来表示。通常情况下，每个节点都会通过这种方式来进行通信和协作以达成一致性协议的要求。
     
  • RaftJava：基于Java的分布式一致性算法Raft实现
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    RaftJava是一款用Java语言开发的开源软件，它实现了分布式系统中重要的共识算法——Raft。该库为开发者提供了一个强大且易于使用的工具来构建高可用性的分布式应用。 关于Raft分布式一致性算法的Java实现。
     
  • 从三国到Raft一致性算法.pdf
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    本文档探讨了分布式系统中一致性算法的发展历程，从早期的三类共识机制出发，深入分析并介绍了现代流行的Raft算法原理及其应用。 集群中的主从节点工作原理是指在分布式系统中，通过设置一个主节点（Master）负责数据的读取、写入以及状态更新，并将这些操作同步到多个从属节点（Slave）。每个从节点都维护着与主节点相同的数据副本，但通常不直接处理客户端请求。当主节点接收到数据变更指令时，它会记录下相应的日志条目并将其发送给所有跟随的从节点；各个从节点根据这些日志信息来更新自己的状态以保持一致性。 此外，在高可用性场景中，如果主服务器发生故障，则可以迅速地将某个健康的备用服务器提升为主服务角色。这种动态切换机制确保了系统的持续运行和服务质量不受影响。
     
  • 《The Part-Time Parliament》Paxos分布式一致性协议论文翻译
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    本文为莱斯利·兰伯特的经典论文《The Part-Time Parliament》的中文译本，深入浅出地介绍了Paxos分布式一致性算法原理及其应用场景。 理解Lamport Paxos的两篇论文确实非常具有挑战性。我尽最大努力仔细研读每一句话，并尽可能准确地传达作者的意思。希望大家能够支持我的工作，这两篇文章总共整理了大约三万多字的内容，每一个公式都是手工输入完成。 为什么选择研究Paxos呢？最近我在使用RocketMQ时发现其Broker的主从机制没有实现自动选主及同步功能，因此我决定深入学习RocketMQ的基础原理，并尝试自己去实现这一部分。虽然这是一项非常艰巨的任务，但我愿意接受这个挑战。首先我会阅读Lamport Paxos的相关论文，之后再研究ZAB协议。 只有通过亲自实践和亲手创造（“造轮子”），我们才能学到更多知识！
     
  • 《简化版Paxos》分布式一致性协议Paxos论文翻译
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    本文章对经典分布式系统一致性算法Paxos进行了精简讲解和翻译，旨在帮助读者理解并应用该算法解决实际问题。适合初学者入门学习。 理解Lamport Paxos的这两篇论文确实颇具挑战性。我尽力仔细推敲每一个细节，并尽可能完整地呈现作者的意思。希望大家能够支持我的努力。 为了撰写这些内容，我已经整理了大约3万字的文字材料，并且每个公式都是手工输入完成的……为什么我会选择研究Paxos呢？最近我在使用RocketMQ时发现其Broker主从之间没有实现自动选举和同步机制，因此我想深入学习RocketMQ的基础原理并尝试自己去实现这一功能。虽然这是一项艰巨的任务，但也是一个很好的挑战机会。 我将先从理解Lamport Paxos论文开始入手，并计划后续研究ZAB算法。只有通过亲手实践（即学会“造轮子”），我们才能学到更多的知识！
     
  • BW-Raft：实现Raft分布式共识协议及拜占庭容错扩展版BW-Raft
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    简介：本文介绍了BW-Raft，一种融合了经典Raft分布式一致性算法与拜占庭容错机制的创新协议。通过此协议，系统不仅保持了Raft算法易于理解和实现的优点，还增强了在存在恶意节点环境下的容错能力和安全性。 BW筏实现了分布式共识协议Raft及其扩展版本BW-Raft（支持拜占庭容错）。
     
  • Raft分布式共识算法详解
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    《Raft分布式共识算法详解》是一篇深入剖析Raft一致性算法原理与实现的文章，旨在帮助读者理解复杂系统中如何达成一致性的共识。 Raft算法是一种分布式系统中的共识与日志一致性的方法，强调领导者的作用。领导者的性能直接影响整个集群的效率，因此它在实践中被广泛采用。 根据节点的状态，Raft算法定义了三种角色： 1. 领导者（Leader）：作为集群的核心管理者，负责处理所有的写请求、同步其他节点的日志，并发送心跳信息以保持其地位。领导者通过定期向跟随者发送心跳消息来维持自己的领导权，在正常情况下，一旦被选为领导者就会持续担任此角色。 2. 跟随者（Follower）：这类节点主要任务是接收来自领导者的日志复制和处理超时的心跳请求RPC。如果在设定的随机时间间隔内没有收到任何心跳信息，则跟随者会自动升级成为候选者，参与新的领导者选举过程。
     
  • Cpp-Raft：C++版本的Raft分布式共识协议源码
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    简介：Cpp-Raft是用现代C++实现的Raft分布式一致性算法开源项目。该项目提供了清晰、模块化的代码结构和详细的文档，便于学习与开发人员理解和部署基于Raft的一致性服务。 cpp-raft 的开发正在进行中，依赖项包括原始缓冲区和谷歌测试。
     
  • TuringKV：采用Raft协议的分布式存储系统实现
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    TuringKV是一款基于Raft一致性算法设计的高效、可靠的分布式键值存储系统，旨在提供高可用性和强一致性保证，适用于大规模数据存储场景。 TuringKV是一个基于Raft一致性算法的分布式键值存储系统，使用LevelDB作为存储引擎。其架构包括代理人（代理）负责将客户端请求分发到特定的Raft组，并记录密钥路由信息；接收ZooKeeper实现服务发现功能。每个物理节点可以同时运行多个不同群组的Raft进程团体，默认为3副本配置。 TuringKV实现了LevelDB作为存储引擎，未来计划支持RocksDB以提供更灵活的选择和性能优化。开发人员可以通过编译脚本进行单机测试，在raft-kv根目录执行`sh build.sh`来构建项目，并使用`sh run.sh`启动系统。通过HTTP请求可以设置或获取键值数据。 例如： - 设置一个键的值：发送POST请求至leader节点，URL格式为http://leader地址:leader api端口/keys/some-key/ 请求头中需包含Content-Type: application/json 请求体内容如下：{value: some-value} - 获取某个密钥值的操作方式与此类似。