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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：
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）。

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  • 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）。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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
     
  • C++中Raft共识算法的实现（第十一部分）: cpp-raft
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    本文为《C++中Raft共识算法的实现》系列文章的第十一部分，专注于介绍cpp-raft项目的进展和细节，深入探讨Raft算法在C++环境下的具体实践。 Craft.io是什么？它是一个Raft Consensus协议的C语言实现，并采用BSD许可。关于其工作原理，请参阅raft.h文件中的完整文档。该项目不包含网络功能的实现，开发者需要自行完成所有管道的工作。目前的做法是：在 raft_cbs_t 中实现所有的回调函数；以及使用相应的消息结构调用相关函数。 项目没有依赖项，但测试时可能需要用到它们。要构建项目，请运行命令 $make 。为了进一步改进该项目，可以考虑增加成员变动日志压缩功能，并进行更多场景的测试（例如更广泛的网络分区情况）。
     
  • 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。
     
  • 关于Hyperledger Fabric RAFT共识协议的探讨
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    本文将深入探讨Hyperledger Fabric中的RAFT共识算法，分析其工作原理、优缺点及其在区块链网络中的应用价值。 Hyperledger Fabric在发布1.4.3版本时增加了新的共识策略Raft，逐步向拜占庭容错算法（PBFT）过渡。这是一种基于etcd的崩溃容错排序服务。Raft遵循“领导者与追随者”模型，在每个通道中选举一个领导节点，并将决策复制给其他节点。相比基于Kafka的排序服务，使用Raft可以更容易地进行设置和管理，并且设计允许全球范围内的组织成为分散式的排序服务贡献节点。 拜占庭将军问题代表了分布式系统中最复杂、最严格的容错模型之一。然而，在实际的工作环境中所遇到的问题通常不会那么极端，更多的是计算机故障或网络通信中断等简单情况。
     
  • PyRaft：Python中的Raft共识算法实现
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    PyRaft是一款用Python语言编写的高效Raft共识算法实现库，旨在提供一个简洁而强大的工具，用于开发分布式系统和学习Raft协议。 **Pyraft：理解并实现Raft共识算法** 在分布式系统中，一致性至关重要，而Raft共识算法正是解决这一问题的一种简洁且易于理解的方法。本项目pyraft是用Python编写的Raft算法的实现版本，它提供了一种直观的方式来理解和学习这种强大的算法。 ### Raft共识算法简介 由Ongar Lamport等人在2013年提出的Raft算法旨在简化Paxos算法，使其更易于理解、教学和实施。Raft将领导者选举、日志复制和安全性这三个核心概念明确区分出来，使得系统更容易管理和维护。 ### 1. 领导者选举 在Raft中，节点可以处于三种状态之一：跟随者（Follower）、候选人（Candidate）或领导者（Leader）。领导者负责处理客户端的请求；跟随者被动接收来自领导者和候选人的投票；而候选人在竞选过程中发起选举以成为新的领导者。通过心跳机制以及竞选过程，确保了系统的稳定性和一致性。 ### 2. 日志复制 当领导节点收到客户端写入请求时，它会将该请求作为新日志条目添加到其自身日志中，并向集群中的其他节点广播此条目。一旦大多数（通常是超过半数）的节点确认已接收到并存储了这个新的日志项，则可以认为这项已经被提交且能够应用到状态机。 ### 3. 安全性保证 Raft算法确保以下两个关键的安全属性： - 领导者唯一性：在任何时候，集群中只能存在一个有效的领导者。 - 日志一致性：如果某个条目被提交了，则所有节点的日志都包含相同的该条目，并且顺序一致。 ### 4. pyraft项目结构 该项目包括以下几个部分的代码实现： - `node.py`: 负责Raft节点的基本行为，涵盖状态管理、选举逻辑和日志操作。 - `cluster.py`: 管理整个集群，涉及节点之间的通信以及日志同步机制。 - `client.py`: 用于模拟客户端的操作并向Raft集群发送请求。 - `config.py`: 包含关于集群配置的信息，如节点数量及超时设置等。 ### 5. 学习与实践 通过阅读和理解pyraft的代码实现，可以深入地了解Raft算法的工作原理： - 如何设计并实施心跳机制以及选举过程； - 在面对网络分区或故障恢复情况下的处理策略； - 日志同步及一致性检查的设计思路。 ### 结论 Pyraft项目为学习分布式系统中的一致性提供了很好的实践平台。通过研究这个Python实现，开发者不仅能掌握Raft算法的核心思想，还能提高对分布式系统设计和实施的理解能力。对于所有对分布式系统和一致性感兴趣的开发人员而言，这是一个非常有价值的资源。
     
  • Paxos和Raft的分布式理论
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    本文章探讨了Paxos和Raft两种主流分布式一致性算法的原理与应用，分析其在构建可靠分布式系统中的作用及优缺点。适合深入理解分布式系统设计的技术人员阅读。 Paxos算法是解决分布式系统一致性问题的一种方法。在所有的一致性算法中，只有Paxos被广泛认为是最重要且最基础的，其他的则被认为是简化或变种版本。然而，尽管它的重要性不言而喻，但其复杂性和理解难度也相当高。 该算法的核心在于如何确保在一个分布式环境中达成一致的状态。为了实现这一目标，在讨论具体问题时都会围绕一致性进行探讨。 在Paxos机制中存在几个关键的角色和术语： - proposer（提案者）：它可以提出一个新的提议。 - acceptor（接受者）：它有权决定是否批准一个特定的提案。 - learner（学习者）：这个角色不参与到实际的决策过程中，但会在某个提案被选定后知晓结果。 Paxos算法的设计和实现主要围绕这些组件及其之间的交互进行。