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Raft和Paxos是两种经典的分布式一致性算法(ConsensusAlgorithms),广泛应用于数据库、分布式系统、微服务架构中,用来确保在多个节点中即使有部分节点故障,系统仍然可以就“某一值”达成一致(即:分布式共识)。它们不是区块链专属,但在联盟链、私有链或数据库复制系统中常被用来替代PoW、PBFT等共识机制。一、什么是Paxos?定义:Paxos是一种保证在部分节点失效或网络延迟时,
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MySQL主要有以下几种集群解决方案,每种方案针对不同的应用场景和需求设计:1.MySQLReplication(主从复制)类型:异步/半同步复制架构:单主多从特点:读写分离,主库写,从库读数据最终一致性配置简单,适合读扩展局限:主库单点故障同步延迟问题2.MySQLGroupReplication类型:同步多主/单主架构:Paxos协议组通信特点:支持多主写入(需冲突检测)自动故障转移强一致性(
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- 云计算-Raft算法报告-raft与paxos对比
目录摘要1、介绍2、复制状态机3、状态简化4、Raft共识算法4.1、领导者选举4.2日志复制4.3安全性4.3.1选举限制4.3.2提交规则Raft算法报告摘要最初,在分布式系统领域中,Paxos算法虽然是作为主体的,但是其复杂性太大并且难以理解,而且它在实际系统中需要大量的扩展。Raft算法的出现,提高了可理解性,在状态简化与算法方面减小了复杂性。相比于Paxos,Raft就实现了可理解性的更
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就在不久前的2025年5月,一个名为Hyperliquid的去中心化永续合约交易所刷新了其所有历史记录,单月处理了高达2480亿美元的惊人交易量。这并非市场的偶然波动,而是同比暴增843%的结构性成长,其交易量已达到中心化巨头币安(Binance)的10%。对于软件开发工程师而言,“去中心化”这个词并不陌生,通常会让我们联想到P2P网络、Cassandra这样的分布式数据库,或是Paxos和Raf
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引言在分布式一致性领域,Raft协议通过清晰的角色划分与确定性流程设计,以更易理解的方式解决了多节点协同一致性的核心挑战。该协议将系统节点明确分为领导者(Leader)、跟随者(Follower)和候选者(Candidate)三类角色,通过心跳驱动选举和日志强制同步两大核心机制,既规避了传统算法Paxos的复杂性,又保证了网络分区或节点故障时的快速恢复能力。其任期递增(Term)规则与多数派承诺(
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openGauss-DCF可获得性本特性自openGauss2.0.0版本开始引入。特性简介DCF(DistributedConsensusFramework,分布式共识框架)基于Paxos算法实现数据同步强一致。DCF模式开关开启后,DN可以支持基于Paxos协议的复制与仲裁能力。客户价值DN基于Paxos的自选主及日志复制,复制过程中支持压缩及流控,防止带宽占用过高。使用DCF可以提供日志复制
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一、组复制(MGR)核心概念1.定义与定位目标:解决传统主从复制的单点故障、数据不一致问题,提供高可用、高扩展的分布式数据库方案。基于GTID:依赖全局事务标识符(GTID)实现事务一致性,确保跨节点事务唯一且有序。分布式协议:基于Paxos协议实现节点间数据共识,保证事务在多数节点提交后才生效。2.核心优势传统主从复制组复制(MGR)单主节点,存在单点故障多节点集群,支持单主或多主模式异步复制,
- 分布式mysql分库分表_有了分布式数据库,是不是就不需要分库分表了?
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还需要,只是变得更隐蔽了。分库分表或者sharding的本质是摩尔定律的失效,单一节点的计算能力无法管理所有的应用状态。由于在多个节点上维护同一份状态并且保证彼此一致的成本太高,所以需要设计一组策略,把应用数据分成若干份,让每一份数据路由到不同的节点进行处理。这里没有太多技巧。研究过paxos/raft就会知道在不同节点间维持状态一致性需要付出多大的成本。sharding机制引入了数据分布策略,目
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Paxos算法与ZooKeeper应用详解Paxos算法是一种分布式系统中用于达成一致性的核心协议,由计算机科学家LeslieLamport于1990年代提出。该算法解决了在节点可能故障、网络存在延迟或分区的情况下,如何确保系统中多个节点对某个值或决策达成共识的关键问题。在实际应用中,Paxos算法被ZooKeeper等分布式系统采用并进行优化,形成了ZAB协议,有效支撑了分布式协调服务的一致性和
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Raft算法在学术界中分布式一致性算法的基石还是Paxos为代表,Paxos算法是Lamport宗师提出的一种基于消息传递的分布式一致性算法,使其获得2013年图灵奖。由于Paxos难以理解,而且很难落地到工程实践,所以Paxos在工程中运用的并不多取而代之的是易理解易实现的Raft算法,号称几乎等同于Paxos,但是性能肯定不及Paxos分布式一致性算法也称为共识算法,是指在大型分布式系统中,在
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你是否遇到过这样的情况:公司的微服务集群中,多个节点需要选出主节点,但因为网络故障却导致两个节点同时认为自己是"主"?或者在容器编排系统中,因为通信延迟导致不同节点看到的系统状态不一致,引发了一连串莫名其妙的错误?在分布式系统中,这些场景时有发生,而它们本质上都指向一个核心问题:如何在不可靠的网络环境中,让多个独立节点对某个决策达成一致?这个看似简单的问题却难倒了无数系统设计师。幸运的是,Lesl
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- 国产分布式数据库架构学习
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一、核心架构原理与设计哲学1.OceanBase(蚂蚁集团)架构模型:原生分布式架构,基于Paxos协议的多副本强一致性模型核心组件:分区(Partition):数据按逻辑分片,每个分片3副本(主备分离)RootService:全局元数据管理与负载均衡中心OBProxy:智能路由代理,实现无感故障切换存储引擎:LSM-Tree优化(MemTable+SSTable),行列混合存储支持HTAP设计目
- 第六章:分布式共识_《凤凰架构:构建可靠的大型分布式系统》
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第六章分布式共识一、分布式共识核心问题基本概念:定义:多个节点在不可靠网络环境下就某个值达成一致的决策过程典型应用场景:分布式锁服务、配置管理、Leader选举、分布式事务协调核心要求:安全性(Safety)和活性(Liveness)FLP不可能定理:在异步网络模型中,即使只有一个节点故障,也无法保证达成共识现实意义:实际系统通过引入超时机制、故障检测等绕过定理限制二、Paxos算法详解(6.1节
- 程序员进阶学习路径(架构设计/代码重构/设计模式)
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一、架构设计:从单体到分布式系统的核心能力架构模式与原则分层架构:学习经典的三层架构(表现层/业务层/数据层)及其演进,理解CleanArchitecture和HexagonalArchitecture。分布式系统:掌握CAP定理、BASE理论、一致性协议(如Raft/Paxos),熟悉高可用设计(熔断、降级、限流)。微服务与云原生:学习SpringCloudAlibaba、Kubernetes、
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以下是关于分片(Sharding)、一致性哈希、两阶段提交(2PC)、Paxos、Raft协议、数据局部性的对比分析与关联性总结,涵盖核心机制、适用场景及相互关系:一、概念对比与关联概念核心目标关键特性典型应用场景与其它技术的关联分片(Sharding)数据水平拆分按规则(哈希、范围等)分散数据到不同节点大规模数据存储(如GAUSSDB分片表)依赖一致性哈希优化分布,需结合数据局部性设计一致性哈希
- 面试基础--分布式一致性算法深度解析
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分布式一致性算法深度解析:RaftvsPaxos原理、实践与源码实现引言在分布式系统设计中,一致性算法是确保多节点数据同步和系统高可用的核心技术。Raft和Paxos作为两种最经典的分布式一致性算法,支撑了Etcd、ZooKeeper、TiDB等众多核心基础设施。本文将从算法原理、工程实践、源码实现三个维度对比Raft与Paxos,结合大厂真实案例,为分布式系统设计提供选型与实现指南。1.分布式一
- ZooKeeper的初识(Zookeeper基本知识,ZooKeeper shell,ZooKeeper数据模型 ,ZooKeeper Watcher 监听机制,ZooKeeper选举机制)
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AzkabanZookeeper基本知识ZooKeepershellZooKeeper数据模型ZooKeeperWatcher监听机制ZooKeeper选举机制
Zookeeper基本知识Zookeeper集群搭建Zookeeper集群搭建指的是ZooKeeper分布式模式安装。通常由2n+1台servers组成。这是因为为了保证Leader选举(基于Paxos算法的实现)能过得到多数的支持,所以ZooKeeper集群的数量一般为奇数。Zookeeper运行需要java环境,所以需要提前安装jdk。对于安装leader+follower模式的集群,大致过程
- Sharding-Sphere vs Mycat vs TiDB
木一番
分库分表TiDB
强烈推荐TiDB,这是未来大中型公司的数据库,一定的NewSQL优点:传统数据库面向磁盘设计,基于内存的存储管理及并发控制,NewSQL数据库那般高效利用中间件模式SQL解析、执行计划优化等在中间件与数据库中重复工作,效率相比较低分布式事务相比于XA进行了优化,性能更高基于paxos(或Raft)协议的多副本,实现了真正的高可用、高可靠天生支持数据分片,数据的迁移、扩容都是自动化的,大大减轻了DB
- OceanBase 初探学习历程之——安装部署
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一、介绍OceanBase数据库是一个原生的分布式关系数据库,它是完全由阿里巴巴和蚂蚁集团自主研发的项目。OceanBase数据库构建在通用服务器集群上,基于Paxos协议和分布式架构,提供金融级高可用和线性伸缩能力,不依赖特定硬件架构,具备高可用、线性扩展、高性能、低成本等核心技术优势。OceanBase数据库具有如下特点:高可用单服务器故障能够自愈,支持跨城多机房容灾,数据零丢失,可满足金融行
- 分布式控制算法——第二部分:分布式控制算法 (附带Python示例代码)
快乐的向某
分布式控制算法分布式python多智能体系统编队通信协同控制
分布式控制算法文章目录分布式控制算法第二部分:分布式控制算法设计5.分布式控制算法的设计与实现分布式控制算法的设计流程常见的分布式控制策略分布式控制系统的建模与仿真6.分布式协调与一致性算法领导者选举算法分布式一致性算法Paxos算法Raft算法分布式协调算法实现步骤和代码实现实现步骤:代码实现(Paxos算法):代码说明:图表说明:应用案例7.分布式调度与负载均衡分布式调度算法负载均衡策略分布式
- 分布式数据库解析
qcidyu
文章归档数据分片高可用架构云数据库共识算法全球一致性分布式事务CAP定理
title:分布式数据库解析date:2025/2/20updated:2025/2/20author:cmdragonexcerpt:通过金融交易、社交平台、物联网等9大真实场景,结合GoogleSpanner跨洲事务、DynamoDB毫秒级扩展等38个生产级案例,揭示分布式数据库的核心原理与工程实践。内容涵盖CAP定理的动态权衡策略、Paxos/Raft协议的工程实现差异、TrueTime时钟
- 分布式理论与分布式算法
红衣女妖仙
springcloud分布式分布式定理分布式算法
分布式定义、主要目标、优缺点、与集中式区别;分布式CAP定理、PACELC理论、BASE理论的核心观点、应用场景等;分布式算法如Paxos算法、Raft算法、Gossip算法、两阶段提交(2PC)、三阶段提交(3PC)、一致性哈希算法、Bully算法、Chord算法等算法的核心思想、角色、算法过程、特性、应用场景和变种等。——2025年2月3日甲辰年正月初六立春目录1分布式1.1分布式定义1.
- html页面js获取参数值
0624chenhong
html
1.js获取参数值js
function GetQueryString(name)
{
var reg = new RegExp("(^|&)"+ name +"=([^&]*)(&|$)");
var r = windo
- MongoDB 在多线程高并发下的问题
BigCat2013
mongodbDB高并发重复数据
最近项目用到 MongoDB , 主要是一些读取数据及改状态位的操作. 因为是结合了最近流行的 Storm进行大数据的分析处理,并将分析结果插入Vertica数据库,所以在多线程高并发的情境下, 会发现 Vertica 数据库中有部分重复的数据. 这到底是什么原因导致的呢?笔者开始也是一筹莫 展,重复去看 MongoDB 的 API , 终于有了新发现 :
com.mongodb.DB 这个类有
- c++ 用类模版实现链表(c++语言程序设计第四版示例代码)
CrazyMizzz
数据结构C++
#include<iostream>
#include<cassert>
using namespace std;
template<class T>
class Node
{
private:
Node<T> * next;
public:
T data;
- 最近情况
麦田的设计者
感慨考试生活
在五月黄梅天的岁月里,一年两次的软考又要开始了。到目前为止,我已经考了多达三次的软考,最后的结果就是通过了初级考试(程序员)。人啊,就是不满足,考了初级就希望考中级,于是,这学期我就报考了中级,明天就要考试。感觉机会不大,期待奇迹发生吧。这个学期忙于练车,写项目,反正最后是一团糟。后天还要考试科目二。这个星期真的是很艰难的一周,希望能快点度过。
- linux系统中用pkill踢出在线登录用户
被触发
linux
由于linux服务器允许多用户登录,公司很多人知道密码,工作造成一定的障碍所以需要有时踢出指定的用户
1/#who 查出当前有那些终端登录(用 w 命令更详细)
# who
root pts/0 2010-10-28 09:36 (192
- 仿QQ聊天第二版
肆无忌惮_
qq
在第一版之上的改进内容:
第一版链接:
http://479001499.iteye.com/admin/blogs/2100893
用map存起来号码对应的聊天窗口对象,解决私聊的时候所有消息发到一个窗口的问题.
增加ViewInfo类,这个是信息预览的窗口,如果是自己的信息,则可以进行编辑.
信息修改后上传至服务器再告诉所有用户,自己的窗口
- java读取配置文件
知了ing
1,java读取.properties配置文件
InputStream in;
try {
in = test.class.getClassLoader().getResourceAsStream("config/ipnetOracle.properties");//配置文件的路径
Properties p = new Properties()
- __attribute__ 你知多少?
矮蛋蛋
C++gcc
原文地址:
http://www.cnblogs.com/astwish/p/3460618.html
GNU C 的一大特色就是__attribute__ 机制。__attribute__ 可以设置函数属性(Function Attribute )、变量属性(Variable Attribute )和类型属性(Type Attribute )。
__attribute__ 书写特征是:
- jsoup使用笔记
alleni123
java爬虫JSoup
<dependency>
<groupId>org.jsoup</groupId>
<artifactId>jsoup</artifactId>
<version>1.7.3</version>
</dependency>
2014/08/28
今天遇到这种形式,
- JAVA中的集合 Collectio 和Map的简单使用及方法
百合不是茶
listmapset
List ,set ,map的使用方法和区别
java容器类类库的用途是保存对象,并将其分为两个概念:
Collection集合:一个独立的序列,这些序列都服从一条或多条规则;List必须按顺序保存元素 ,set不能重复元素;Queue按照排队规则来确定对象产生的顺序(通常与他们被插入的
- 杀LINUX的JOB进程
bijian1013
linuxunix
今天发现数据库一个JOB一直在执行,都执行了好几个小时还在执行,所以想办法给删除掉
系统环境:
ORACLE 10G
Linux操作系统
操作步骤如下:
第一步.查询出来那个job在运行,找个对应的SID字段
select * from dba_jobs_running--找到job对应的sid
&n
- Spring AOP详解
bijian1013
javaspringAOP
最近项目中遇到了以下几点需求,仔细思考之后,觉得采用AOP来解决。一方面是为了以更加灵活的方式来解决问题,另一方面是借此机会深入学习Spring AOP相关的内容。例如,以下需求不用AOP肯定也能解决,至于是否牵强附会,仁者见仁智者见智。
1.对部分函数的调用进行日志记录,用于观察特定问题在运行过程中的函数调用
- [Gson六]Gson类型适配器(TypeAdapter)
bit1129
Adapter
TypeAdapter的使用动机
Gson在序列化和反序列化时,默认情况下,是按照POJO类的字段属性名和JSON串键进行一一映射匹配,然后把JSON串的键对应的值转换成POJO相同字段对应的值,反之亦然,在这个过程中有一个JSON串Key对应的Value和对象之间如何转换(序列化/反序列化)的问题。
以Date为例,在序列化和反序列化时,Gson默认使用java.
- 【spark八十七】给定Driver Program, 如何判断哪些代码在Driver运行,哪些代码在Worker上执行
bit1129
driver
Driver Program是用户编写的提交给Spark集群执行的application,它包含两部分
作为驱动: Driver与Master、Worker协作完成application进程的启动、DAG划分、计算任务封装、计算任务分发到各个计算节点(Worker)、计算资源的分配等。
计算逻辑本身,当计算任务在Worker执行时,执行计算逻辑完成application的计算任务
- nginx 经验总结
ronin47
nginx 总结
深感nginx的强大,只学了皮毛,把学下的记录。
获取Header 信息,一般是以$http_XX(XX是小写)
获取body,通过接口,再展开,根据K取V
获取uri,以$arg_XX
&n
- 轩辕互动-1.求三个整数中第二大的数2.整型数组的平衡点
bylijinnan
数组
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class ExoWeb {
public static void main(String[] args) {
ExoWeb ew=new ExoWeb();
System.out.pri
- Netty源码学习-Java-NIO-Reactor
bylijinnan
java多线程netty
Netty里面采用了NIO-based Reactor Pattern
了解这个模式对学习Netty非常有帮助
参考以下两篇文章:
http://jeewanthad.blogspot.com/2013/02/reactor-pattern-explained-part-1.html
http://gee.cs.oswego.edu/dl/cpjslides/nio.pdf
- AOP通俗理解
cngolon
springAOP
1.我所知道的aop 初看aop,上来就是一大堆术语,而且还有个拉风的名字,面向切面编程,都说是OOP的一种有益补充等等。一下子让你不知所措,心想着:怪不得很多人都和 我说aop多难多难。当我看进去以后,我才发现:它就是一些java基础上的朴实无华的应用,包括ioc,包括许许多多这样的名词,都是万变不离其宗而 已。 2.为什么用aop&nb
- cursor variable 实例
ctrain
variable
create or replace procedure proc_test01
as
type emp_row is record(
empno emp.empno%type,
ename emp.ename%type,
job emp.job%type,
mgr emp.mgr%type,
hiberdate emp.hiredate%type,
sal emp.sal%t
- shell报bash: service: command not found解决方法
daizj
linuxshellservicejps
今天在执行一个脚本时,本来是想在脚本中启动hdfs和hive等程序,可以在执行到service hive-server start等启动服务的命令时会报错,最终解决方法记录一下:
脚本报错如下:
./olap_quick_intall.sh: line 57: service: command not found
./olap_quick_intall.sh: line 59
- 40个迹象表明你还是PHP菜鸟
dcj3sjt126com
设计模式PHP正则表达式oop
你是PHP菜鸟,如果你:1. 不会利用如phpDoc 这样的工具来恰当地注释你的代码2. 对优秀的集成开发环境如Zend Studio 或Eclipse PDT 视而不见3. 从未用过任何形式的版本控制系统,如Subclipse4. 不采用某种编码与命名标准 ,以及通用约定,不能在项目开发周期里贯彻落实5. 不使用统一开发方式6. 不转换(或)也不验证某些输入或SQL查询串(译注:参考PHP相关函
- Android逐帧动画的实现
dcj3sjt126com
android
一、代码实现:
private ImageView iv;
private AnimationDrawable ad;
@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState)
{
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout
- java远程调用linux的命令或者脚本
eksliang
linuxganymed-ssh2
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2105862
Java通过SSH2协议执行远程Shell脚本(ganymed-ssh2-build210.jar)
使用步骤如下:
1.导包
官网下载:
http://www.ganymed.ethz.ch/ssh2/
ma
- adb端口被占用问题
gqdy365
adb
最近重新安装的电脑,配置了新环境,老是出现:
adb server is out of date. killing...
ADB server didn't ACK
* failed to start daemon *
百度了一下,说是端口被占用,我开个eclipse,然后打开cmd,就提示这个,很烦人。
一个比较彻底的解决办法就是修改
- ASP.NET使用FileUpload上传文件
hvt
.netC#hovertreeasp.netwebform
前台代码:
<asp:FileUpload ID="fuKeleyi" runat="server" />
<asp:Button ID="BtnUp" runat="server" onclick="BtnUp_Click" Text="上 传" />
- 代码之谜(四)- 浮点数(从惊讶到思考)
justjavac
浮点数精度代码之谜IEEE
在『代码之谜』系列的前几篇文章中,很多次出现了浮点数。 浮点数在很多编程语言中被称为简单数据类型,其实,浮点数比起那些复杂数据类型(比如字符串)来说, 一点都不简单。
单单是说明 IEEE浮点数 就可以写一本书了,我将用几篇博文来简单的说说我所理解的浮点数,算是抛砖引玉吧。 一次面试
记得多年前我招聘 Java 程序员时的一次关于浮点数、二分法、编码的面试, 多年以后,他已经称为了一名很出色的
- 数据结构随记_1
lx.asymmetric
数据结构笔记
第一章
1.数据结构包括数据的
逻辑结构、数据的物理/存储结构和数据的逻辑关系这三个方面的内容。 2.数据的存储结构可用四种基本的存储方法表示,它们分别是
顺序存储、链式存储 、索引存储 和 散列存储。 3.数据运算最常用的有五种,分别是
查找/检索、排序、插入、删除、修改。 4.算法主要有以下五个特性:
输入、输出、可行性、确定性和有穷性。 5.算法分析的
- linux的会话和进程组
网络接口
linux
会话: 一个或多个进程组。起于用户登录,终止于用户退出。此期间所有进程都属于这个会话期。会话首进程:调用setsid创建会话的进程1.规定组长进程不能调用setsid,因为调用setsid后,调用进程会成为新的进程组的组长进程.如何保证? 先调用fork,然后终止父进程,此时由于子进程的进程组ID为父进程的进程组ID,而子进程的ID是重新分配的,所以保证子进程不会是进程组长,从而子进程可以调用se
- 二维数组 元素的连续求解
1140566087
二维数组ACM
import java.util.HashMap;
public class Title {
public static void main(String[] args){
f();
}
// 二位数组的应用
//12、二维数组中,哪一行或哪一列的连续存放的0的个数最多,是几个0。注意,是“连续”。
public static void f(){
- 也谈什么时候Java比C++快
windshome
javaC++
刚打开iteye就看到这个标题“Java什么时候比C++快”,觉得很好笑。
你要比,就比同等水平的基础上的相比,笨蛋写得C代码和C++代码,去和高手写的Java代码比效率,有什么意义呢?
我是写密码算法的,深刻知道算法C和C++实现和Java实现之间的效率差,甚至也比对过C代码和汇编代码的效率差,计算机是个死的东西,再怎么优化,Java也就是和C