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TuringKV：采用Raft协议的分布式存储系统实现

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • 基于Raft算法的分布式键值存储系统的实现.zip
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    本项目基于Raft一致性算法设计并实现了高效的分布式键值存储系统，确保数据在多个节点间的可靠存储与快速访问。 项目简介： 本项目是一个基于Raft算法的分布式键值存储系统，旨在提供高可用性、强一致性的数据存储服务。通过Raft算法确保数据在分布式环境中的可靠复制和一致性，系统能够处理节点故障并自动进行领导者选举和日志复制。 项目的特性和功能如下： 1. Raft算法实现 实现了Raft算法的核心逻辑，包括领导者选举、日志复制及成员变更。 提供了节点状态管理，支持Follower、Candidate和Leader三种角色。 2. 日志管理 实现了日志的追加、复制和提交功能。 提供了日志条目的序列化与反序列化机制。 3. 节点管理 实现了节点组的管理，支持节点的添加、删除及状态重置。 提供了节点ID生成和管理机制。 4. RPC通信 基于Netty实现RPC通信框架，支持节点间的消息传递。
     
  • 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
     
  • 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。
     
  • 分布式的对象存储系统
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    分布式对象存储系统是一种将数据以对象形式分散存储在网络多个节点上的技术，提供高效、可扩展的数据管理和访问方式。 本段落档将探讨存储行业的当前状况，并详细介绍块存储、文件存储以及对象存储的相关知识。同时还将涵盖分布式概念的介绍。
     
  • Hadoop分布式云端存储系统
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    Hadoop分布式云端存储系统是一种用于处理大规模数据集的开源框架，支持在低成本计算机集群上进行高效的数据存储与计算。 基于SpringMVC+Spring+HBase+Maven搭建的分布式云盘系统。该系统使用Hadoop HDFS作为文件存储系统、HBase作为数据仓库，并采用SpringMVC和Spring框架实现业务逻辑。主要功能模块包括用户注册与登录，我的网盘（包含查看文件列表、多文件上传、创建文件夹、重命名及移动复制下载分享等功能），关注其他用户以及管理收到的分享。 技术栈方面，系统采用了以下组件：Spring MVC 框架用于构建Web层；Spring框架负责业务逻辑处理；Maven项目管理工具进行依赖管理和自动化构建流程。此外还利用了Hadoop HDFS来提供分布式文件存储服务和HBase数据库作为非关系型数据仓库的支撑，并引入openoffice服务、pdf2swf格式转换器以及flexpaper插件等辅助技术以实现特定功能需求。
     
  • HOS：基于HBase的分布式存储系统的设计与实现.pdf
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    本文档详细介绍了HOS（Hybrid Object Storage）系统的架构设计及在HBase上的实现细节。该系统旨在提供高效、可靠的分布式数据存储解决方案，适用于大规模数据处理场景。 #资源达人分享计划# 该计划旨在为资源达人们提供一个分享平台，鼓励大家互相交流与学习。（去除后的版本直接呈现内容核心） 注：原文中可能包含具体的联系信息或网址链接，在此进行了移除处理，以便更好地突出活动主旨和参与规则。
     
  • Voldemort：开源的分布式键值存储系统
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    Voldemort是一款开源的分布式键值存储系统，旨在提供高可用性和可扩展性。它被设计用于支持大规模在线服务的数据管理需求，允许多个副本以保证数据安全和容错能力。 Voldemort 是一个分布式数据库，它是亚马逊 Dynamo 的开源版本。它能够在多个服务器上自动复制数据并进行分区处理，确保每个服务器只存储总数据的一部分。除了这些核心功能外，Voldemort 还提供了其他特性，包括可插拔序列化支持、对数据项的版本控制以及针对 SSD 优化读写的存储引擎。 不同于关系数据库或对象数据库，Voldemort 实质上是一个大型且分布式的持久性哈希表，并具有容错能力。虽然这并不意味着它适合所有应用程序的需求，但它确实提供了一些独特的优点：例如，在水平扩展方面既支持读操作也支持写操作的能力；并且能够将内存缓存与存储系统集成在一起，从而无需单独的缓存层。