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raft算法详解_python raft
直到看到raft的论文，两位研究者也提到，他们也花了很长的时间来理解Paxos，他们也觉得很难理解，于是研究出了raft算法。 上面的引文对raft协议的工作原理进行了高度的概括：raft会先选举出leader，leader完全负责replicated log的管理。 比如，raft保证被复制到大多数节点的日志不会被回滚，那么就是safety属性。而raft最终会让所有节点状态一致，这属于liveness属性。 本文是在看完raft论文后自己的总结，不一定全面。 个人觉得，如果只是相对raft协议有一个简单了解，看这个动画演示就足够了，如果想深入了解，还是要看论文，论文中Figure 2对raft算法进行了概括。
1.5K10编辑于 2022-09-20 Raft
如果我们不能亲手编写一次Raft算法，对这个东西就不能算作理解。二核心概念在着手开始写之前，我们先介绍几个Raft算法中的核心概念。 这个项目的开发中，笔者借鉴了这个生产级别的开源Raft库——龙舟的实现细节，如果对生产级的Raft实现感兴趣，可以阅读龙舟的代码。 日志复制分步实现发起提案这里提案（Propose）即客户端对Raft集群发起的指令（Raft中读指令要比写指令复杂的多，读指令涉及到一致性相关讨论，感兴趣的可以搜索Raft中read_index的内容） 应用状态机与Raft日志的交互应用状态机提供的各个API是和Raft的日志复制紧密相关的，我们分开讨论每个API的使用时机。 本文仅浅尝辄止地了解了一下Raft的核心知识，制作了一个玩具的Raft实现，而生产级别的Raft框架需要考虑的问题更多了。感兴趣的开发者可以在本文的基础上进阶思考一下这些问题：如何实现一致性读？
96400编辑于 2025-01-25- 来自专栏小坤探游架构笔记
Raft算法
点击上方疾风先生可以订阅哦 本文主要以分析Raft算法核心原理流程为主,简述Raft算法运作流程,分别从Raft基础,核心原理以及细节问题出发作一个归纳性总结,如想深入Raft算法可以查看Raft算法论文 ,关注公众号回复“raft”即可获取Raft算法论文. Raft算法简述 Raft概要 Raft算法是一种用于管理Replicated Log的共识算法,其算法结果与效率与Multi-Paxos一致,但是在算法的设计结构上与Paxos算法是不同的,Raft算法更加便于理解和实现 /docs Raft开源产品总览: https://raft.github.io/ Raft学习指南: http://thesecretlivesofdata.com/raft/ Raft算法核心原理 数据一致性 什么是数据一致性 Raft集群服务对外提供数据的读取始终保证一致性,即对Raft集群之外的服务,简称为客户端服务client service,client service多个节点node向Raft
1.4K30编辑于 2022-09-22 - 来自专栏CSDNToQQCode
Raft算法
Raft 算法也是一种少数服从多数的算法，在任何时候一个服务器可以扮演以下角色之一： Leader：负责 Client 交互 和 log 复制，同一时刻系统中最多存在一个 Follower：被动响应请求 RPC，从不主动发起请求 RPC Candidate : 由Follower 向Leader转换的中间状态 Term 在Raft中使用了一个可以理解为周期（第几届、任期）的概念，用Term作为一个周期 ，每个Term都是一个连续递增的编号，每一轮选举都是一个Term周期，在一个Term中只能产生一个Leader；先简单描述下Term的变化流程：Raft开始时所有Follower的Term为1，其中一个 保证一个Term只有一个Leader，在Raft正常运转中所有的节点的Term都是一致的，如果节点不发生故障一个Term（任期）会一直保持下去，当某节点收到的请求中Term比当前Term小时则拒绝该请求 ； 选举 Raft的选举由定时器来触发，每个节点的选举定时器时间都是不一样的，开始时状态都为Follower，某个节点定时器触发选举后Term递增，状态由Follower转为Candidate，
70360编辑于 2022-11-29 - 来自专栏01ZOO
Raft 【转】
正因为如此，一致性算法在构建可信赖的大规模软件系统中扮演着重要的角色 Raft 的独特的特性： 强领导者：和其他一致性算法相比，Raft 使用一种更强的领导能力形式。 这种方式简化了对复制日志的管理并且使得 Raft 算法更加易于理解。 领导选举：Raft 算法使用一个随机计时器来选举领导者。这种方式只是在任何一致性算法都必须实现的心跳机制上增加了一点机制。 5 Raft 一致性算法 Raft 通过选举一个高贵的领导人，然后给予他全部的管理复制日志的责任来实现一致性。 Raft 保证了在一个给定的任期内，最多只有一个领导者。 任期在 Raft 算法中充当逻辑时钟的作用，这会允许服务器节点查明一些过期的信息比如陈旧的领导者。 8 客户端交互 这一节将介绍客户端是如何和 Raft 进行交互的，包括客户端如何发现领导人和 Raft 是如何支持线性化语义的。
1.5K160发布于 2021-04-05 - 来自专栏数据小冰
raft论文学习-raft basics & leader election
他们两人在设计raft算法时将可理解性放在了首位，在raft算法出现之后，出现多种语言的开源实现，像etcd中的raft是Go语言实现的。 raft基础 一个raft集群包含多个节点，节点的数量为「奇数」个 答：不仅是raft，还有Zookeeper等分布式存储系统的节点个数都是奇数个，因为它们都是根据“少数服从多数”原则来达成一致。 ---- raft节点是一个状态机，状态机一共有三种状态，每个节点处于leader/candidate/follower三种状态中的一个 答：raft集群中任意时刻最多只有一个leader节点，也就说集群中可以没有 上面的内容可以结合https://raft.github.io/raftscope/index.html动画来学习，该动画模拟了5个节点的raft集群交互，可以对节点设置超时(timte out)、宕机 Consensus Algorithm: https://raft.github.io/raft.pdf [2] raft动画: https://raft.github.io/raftscope/index.html
1.2K10编辑于 2022-08-15 - 来自专栏code人生
Raft 详解
Raft 简介Raft 是一种共识算法，它确保在分布式系统中的多个节点之间达成一致性。Raft 的核心目标之一是保证数据在所有节点之间的同步。 以下是 Raft 如何同步数据的主要步骤：1.1 Leader 选举Raft 将所有节点分为三种角色：Leader（领导者）、Follower（追随者）、Candidate（候选者）。 通信在 Raft 算法中，各节点之间通过 RPC（远程过程调用）进行通信。 这些 RPC 的使用使得 Raft 算法中的节点能够协调完成选举、同步日志等任务。需要注意的是，Raft 通过使用 RPC 确保了消息的有序传递，确保了一致性和可靠性。 以下是 Raft 选举 Leader 的实现细节：3.1 选举触发条件在 Raft 中，每个节点都有一个当前的 term（任期）。当一个节点启动时，它的 term 被初始化为 0。
72410编辑于 2024-01-15 - 来自专栏进击的程序猿
raft 系列解读(4) 之 etcd-raft学习
好的实现，看看别人怎么写的，github 大多数Raft的实现都是整体设计，包括存储处理，消息序列化和网络传输，但是本raft库在实现的时候只实现了最核心的算法，换来了灵活性和性能，网络和disk IO 为了实现Raft库的可测性，库在实现的时候将Raft建模为一个状态机，输入是消息，可能是本地时间的更新或者网络消息，状态机的输出是一个3元组：{[]Messages, []LogEntries, NextState 第一步是使用，怎么使用raft来搭建自己的key-value系统 etcd-raft代码走读 ? node-run 上面是raft中一个node做的事，Node代表raft集群中的一个节点，刚开始node是follower，然后随着tickc的进行，开始进入选举，raft在变为follower node.run 上面就是etcd中raft的大致流程，有一个机遇raft实现的简单key-value系统，github地址：https://github.com/zhuanxuhit/distributed-system
83440发布于 2018-08-23 Raft算法（三）
理解Raft配置变更与单节点变更机制 配置的定义与重要性 集群配置是节点地址信息的集合，如[A, B, C]表示由三个节点组成的集群。 性能优化方向 分片写入：类似Kafka分区机制，不同分片由不同Raft组管理，并行写入。 批量提交：合并多个写请求为单个日志条目减少IO开销。 领导者负载均衡：通过hash环等方式分散写请求到不同Raft组的领导者。
16010编辑于 2025-12-18- 来自专栏用户10805953的专栏
RAFT代码设计
根据RAFT论文，准备自己写一个RAFT包（两手准备，有别人开源的就好了QAQ）（论文地址 https://github.com/maemual/raft-zh_cn/blob/master/raft-zh_cn.md 队列处理 每个节点有一个核心线程，一个核心线程池，线程用来处理选举，线程池用来处理日志和心跳相关操作 1.Node类（物理节点） NodeChannelManage（连接管理） RAFT 实例数组 定时任务线程 接口1：推送心跳 遍历当前节点所有实例（非leader不发） 实例状态形成心跳 心跳推送其他节点 设置下一次心跳定时任务 接口2：写入日志 找到对应raft实例提交 接口3.推送实例的预选请求 从选举连接推送 接口4.推送实例的选举请求 从选举连接推送 接口5.推送实例的预投票请求 从选举连接推送 接口6.推送实例的投票请求 从选举连接推送 3.raft
75120编辑于 2023-10-26 Raft算法（一）
Raft算法领导者选举机制详解 Raft算法通过严格的规则和随机化策略确保集群中同一时间只有一个领导者。 通过上述机制，Raft算法在保证强一致性的同时，实现了高效且容错的领导者选举。
25910编辑于 2025-12-18- 来自专栏程序员奇点
Raft 协议（ 一）
Raft 协议 开源代码：https://github.com/wenweihu86/raft-java Raft 协议是工程上使用比较广泛的一致性， 去中心化的，高可用的分布式协议。 raft 是一个共识算法， 所谓共识算法，是对某个事件达成一致的看法。 Raft 论文 http://thesecretlivesofdata.com/raft/ Raft 算法简介 问题分解 复制集中点一致性这个问题，分解为各个可以被独立解释的子问题。 raft日志复制: https://raft.github.io/ 安全性 对选举的限制 每个 candidate 必须在 RequestVote RPC 中携带自己的最新日志，如果 follower 至此我们对 Raft 算法的核心部分，已经介绍完毕。
6K51发布于 2021-05-20 - 来自专栏大数据-BigData
RAFT算法详解
一、Raft算法概述 1、三种角色 Raft是一个用于管理日志一致性的协议。 七、关于Raft的一些面试题 1、Raft分为哪几个部分？ 主要是分为leader选举、日志复制、日志压缩、成员变更等。 2、Raft中任何节点都可以发起选举吗？ 3、Raft中选举中给候选人投票的前提？ Raft确保新当选的Leader包含所有已提交（集群中大多数成员中已提交）的日志条目。 5、Raft数据一致性如何实现？ Raft中Leader在每一个任期都有Term号。 8、Raft prevote机制？
9.1K32编辑于 2022-11-18 - 来自专栏二进制文集
Raft 算法分析
为什么需要 Raft？ Raft 是什么？ Raft 的目标 前置条件：复制状态机 Raft 基础 Leader 选举（选举安全特性） 日志复制（Leader只附加、日志匹配） 安全 学习资料 使用 Raft 的应用？ 为什么需要 Raft？ 算法相同的功能，但更好理解、构建实际的系统 Raft 是什么？ / 论文：https://raft.github.io/raft.pdf 使用 Raft 的应用？
92131发布于 2021-01-26 - 来自专栏鸿的学习笔记
Raft算法导读
)这篇论文也可以看出，Raft部分原因也是为教学设计。 成员变化 Raft将节点的增删抽象成配置的变更，当Leader收到配置变更的消息之后，它就将新的配置Cnew作为一个特殊的Raft Entry发送到其他的Follower上面，任何节点只要收到了这个Entry 简短地结束 这篇导读简单地概括了Raft算法，但是在Raft论文中更加详细地提到了性能优化、Raft正确性证明和选举地详细过程，甚至给出伪代码等等，同时TiDB、MongoDB等分布式数据库都采用了Raft 算法，并且在此之上做了大量地优化，同样Raft算法也拥有了大量地开源实现库，具体地可以参考官网继续学习。 参考文章 https://raft.github.io/raft.pdf http://www.infoq.com/cn/articles/raft-paper https://www.jianshu.com
1.2K30发布于 2018-10-18 - 来自专栏owent
理解Raft算法
那么这个Raft算法有啥用呢？按照Raft官网的说法，这个算法的错误容忍和性能和Paxos算法类似，但是拥有更加简单易懂的设计。 基本算法设计 Raft的基本设计可以参照官网介绍 https://raft.github.io/ 官方网站上的图例可以点击节点，然后模拟节点crash或者超时或者收到请求时的通信流程。 其实也是一个javascript的简单实现，有利于我们理解Raft算法的流程。 => Raft消息4 … Raft服务器消息1成功Commited Raft服务器消息2成功Commited … 很显然*Raft消息1-Raft消息N*中任何一个都可以完成估值转移，如果这时候能够带一个时间锁 Raft的实现 Raft 上面列了很多协议的实现的库或者组件，我主要看了下etcd和RethinkDB。
1.9K40发布于 2018-08-01 - 来自专栏idba
Raft算法原理
论文 简介 关于Raft算法，有两篇经典的论文，一篇是《In search of an Understandable Consensus Algorithm》，这是作者最开始讲述Raft算法原理的论文， 这篇文章做为我后续分析etcd raft算法的前导文章，将结合后一篇论文加上一些自己的演绎和理解来讲解Raft算法的原理。 算法的基本流程 Raft算法概述 Raft算法由leader节点来处理一致性问题。 安全性：如果某个节点已经将一条提交过的数据输入raft状态机执行了，那么其它节点不可能再将相同索引 的另一条日志数据输入到raft状态机中执行。Raft算法需要一直保持的三个属性。 Raft算法基础 在Raft算法中，一个集群里面的所有节点有以下三种状态： Leader：领导者，一个集群里只能存在一个Leader。
1.7K10发布于 2020-02-20 Raft算法（二）
日志项的结构与理解 日志项是Raft中存储数据的基本单元，由以下三部分组成： 指令（Command）：客户端请求的操作指令，由状态机执行。 日志复制过程 Raft通过优化后的二阶段提交实现日志复制，具体流程如下： 领导者创建日志项：客户端请求到达后，领导者将指令封装为日志项并追加到本地日志。 处理日志不一致 当节点间日志出现分歧时，Raft通过以下机制强制同步： 一致性检查：领导者发送AppendEntries RPC时附带前一条日志的索引（PrevLogIndex）和任期（PrevLogTerm 课堂思考解答 问题：若某个节点未成功复制日志（不在“大多数”中），Raft如何保证一致性？ 回答： 领导者处理：若领导者未收到多数派确认，客户端请求被视为失败，日志项不会被提交到状态机。 补充说明 日志连续性：Raft要求日志必须连续，而Multi-Paxos允许非连续日志。 选举与日志完整性：只有日志最完整的节点能当选领导者，确保数据一致性优先。
19210编辑于 2025-12-18- 来自专栏犀利豆的技术空间
Raft 协议学习笔记
好久没有更新博客了，最近研究了Raft 协议，谈谈自己对 Raft 协议的理解。希望这篇文章能够帮助大家理解 Raft 论文。 Raft 是什么？ Raft 是一种分布式系统的一致性算法。 在 Raft提出之前，Paxos 已经被提出，但是 Paxos 相当复杂。Raft 的目标就是提出一种易于理解的分布式一致性算法。 在了解 Raft 之前需要了解一下什么状态机: 论文指出，Raft 是一种用来管理日志复制的一致性算法。所以我们就要先了解一下。什么是日志复制状态机。我们思考一个问题。 选取领导者 所以 Raft 算法成立的最重要的前提之一就是选举。 Raft 由多个节点组成。 强领导者， 整个 Raft 在同一时间，只有一个领导者，日志有领导者负责分发和同步。 Raft 天然保证这个特性。 领导人在访问数据之前需要发送一次心跳，保证自己的领导地位。 参考： Raft 首页 Raft 中文翻译 Raft java 实现
66300发布于 2018-10-11 - 来自专栏运维开发故事
etcd-raft学习
Leader 选举 raft 算法本质上是一个大的状态机，任何的操作例如选举、提交数据等，最后都被封装成一个消息结构体，输入到 raft 算法库的状态机中。 算法的实现，node 结构体实现了 Node 接口，对etcd-raft模块具体实现的一层封装，方便上层模块使用etcd-raft模块。 我们接着看 etcd-raft 状态转换。 etcd-raft StateMachine 封装在 raft机构体中，etcd为了不让entry落后的太多的直接进行选举，多了一个其PreCandidate状态，转换如下图： ? raft 状态转换的接口都在 raft.go 中，其定义如下： //在newRaft（）函数中完成初始化之后，会调用 becomeFollower（）方法将节点切换成 Follower状态，其中会设置raft
81420发布于 2021-06-24
腾讯云开发者
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