Raft算法

了解如何使用C++20协程实现Raft一致性算法，不依赖外部库。文章分为Raft算法概述、Raft服务器开发和自定义协程网络库三个主要部分。

大家好，今天给大家介绍基于Raft+区块链的共识算法Raft设计与实现，文章末尾附有本毕业设计的论文和源码下载地址哦。需要下载开题报告PPT模板及论文答辩PPT模板等的小伙伴，可以进入我的博客主页查看左侧最下面栏目中的自助下载方法哦 文章目录： 区块链，作为目前火

摘要： Raft算法是一种分布式共识算法，用于解决分布式系统中的一致性问题。 本文分享自华为云社区《共识算法之Raft算法模拟数》，作者： TiAmoZhang 。 存在A、B、C三个成员组成的Raft集群，刚启动时，每个成员都处于Follower状态，其中，成员A心跳超时为110ms，成员B心跳超时

在Leader选举过程中，集群最终会选举出一个Leader节点，而集群中剩余的其他节点将会成为Follower节点。Leader节点除了向Follower节点发送心跳消息，还会处理客户端的请求，并将客户端的更新操作以消息（Append Entries消息）的形式发送到集群中所有的Follower节点。当Follower节点记录

本文由 SnailClimbopen in new window 和 Xieqijunopen in new window 共同完成。 Raft协议由Diego Ongaro和John Ousterhout（斯坦福大学）开发，Diego于2014年获得了博士学位。Raft的设计是为了更好地理解如何实现一致性，考虑到它的前身Paxos算法，由Lesli Lamport开发，非常难以理解和实现。因此，Di

本文隶属于专栏《100个问题搞定大数据理论体系》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！ 本专栏目录结构和参考文献请见100个问题搞定大数据理论体系 Paxos和Raft算法都是 分布式一致性算法 ，它们的目的都是 在一个分布式系统

CAP原则又称CAP定理，指的是在一个分布式系统中，一致性（Consistency）、可用性（Availability）、分区容错性（Partition tolerance） It states, that though its desirable to have Consistency, High-Availability and Partition-tolerance in every system, unfortunately no system can achieve all three at the same time. 在分布式系

在分布式系统应用中，高可用、一致性是经常面临的问题，针对不同的应用场景，我们会选择不同的架构方式，比如master-slave、基于ZooKeeper选主。随着时间的推移，出现了基于Raft算法自动选主的方式，Raft是在Paxos的基础上，做了一些简化和限制，比如增加了日志必须是连续的

Raft缺点： 高实时高对抗环境中，无法抵御恶意节点攻击，恶意节点可以RequestVote RPC消息中包含的逻辑时间戳以获得更多选票，leader是恶意节点，它可以篡改客户端发送的日志项，导致其他正常节点接收到错误的日志。 网络分裂影响共识效率 hhRaft：新角色monitor，在领袖选举

国科大学习生活（期末复习资料、课程大作业解析、学习文档等）: 文章专栏（点击跳转） 大数据开发学习文档（分布式文件系统的实现，大数据生态圈学习文档等）: 文章专栏（点击跳转） 分布式一致性算法是用于在分布式系统中 确保数据一致性 的一类算法。在分布式计

Raft ：一致性算法，在保证大多数管理节点存活的情况下，集群才能使用， 所以就要求如果集群的话， manager 节点必须 =3 台 ，如果是两个台，其中一台宕机，剩余的一台也将不可用，以致整个集群不可用 Manager ： 管理节点，用于管理工作节点,为了利用 swarm 模式的容错特性

Raft协议的具体算法包括以下几个关键部分： 1. 领导者选举 当系统启动时，所有节点默认都是 Follower 状态。如果在一定时间内（例如选举超时时间 electionTimeout ）没有收到来自领导者的消息（如心跳），则一个 Follower 节点会转变为 Candidate 状态，并发起领导者选举。 选举过程

该篇博客基于etcd v3.5.7版本，首先会简单介绍etcd/raft对Raft选举部分的算法优化，然后通过源码分析etcd/raft的选举实现。 该优化措施均在raft博士论文中有讲解 etcd/raft实现的与选举有关的优化有 Pre-Vote 、 Check Quorum 、和 Leader Lease 。在这三种优化中，只有 Pre-Vote 和 Leader Lease 最

Raft 诞生背景： 分布式存储系统通常通过维护多个副本来进行容错，提高系统的可用性。要实现此目标，就必须要解决分布式存储系统的最核心问题：维护多个副本的一致性。 首先需要解释一下什么是一致性（consensus）,它是构建具有容错性（fault-tolerant）的分布式系统的基础

采用 quorum 来确定整个系统的一致性,这个 quorum 一般实现是集群中半数以上的服务器。 zookeeper 里还提供了带权重的 quorum 实现。 都由 leader 来发起写操作。 都采用心跳检测存活性。 leader election 都采用先到先得的投票方式。 zab 用的是 epoch 和 count 的组合来唯一表示一个值, 而