学习 java raft - atmoix

什么是 raft 日志复制

http://thesecretlivesofdata.com/raft/

1:   class one:

public class TestRaftCluster1 {

/**

* 描述: 添加客户节点

*

    * @author : lq

    * @version : Ver 1.0

*/

    public static Atomixconn(String clusterId, String memberId, String address, Node... nodes){

Collection collection =new ArrayList<>(Arrays.asList(nodes));

        Atomix atomixCluster = Atomix.builder()

.withClusterId(clusterId)

.withMemberId(memberId)

.withAddress(address)

.withMulticastEnabled()

.withProfiles(Profile.client())

.withMembershipProvider(

BootstrapDiscoveryProvider.builder().withNodes(

collection

).build()

).build();

        atomixCluster.start().join();

        return atomixCluster;

    }

/**

* 描述:  同步向 raft集群 存取值

*

    * @author : lq

    * @version : Ver 1.0

*/

    public static void put(Object key, Object value, Atomix atomixCluster){

DistributedMap map = atomixCluster.mapBuilder("my-map")

.withCacheEnabled()

.build();

        map.put(key, value);

    }

public static Objectget(Object key, Atomix atomixCluster){

DistributedMap map = atomixCluster.mapBuilder("my-map")

.withCacheEnabled()

.build();

        return map.get(key);

    }

public static boolean replace(Object key, Object oldValue, Object newValue, Atomix atomixCluster){

DistributedMap map = atomixCluster.mapBuilder("my-map")

.withCacheEnabled()

.build();

        if (map.replace(key, oldValue, newValue)) {

return true;

        }

return false;

    }

/**

* 描述: 异步向 raft集群 存取值

*

    * @author : lq

    * @version : Ver 1.0

*/

    public static void asyncPut(Object key, Object value, Atomix atomixCluster){

DistributedMap map = atomixCluster.mapBuilder("my-map")

.withCacheEnabled()

.build();

        AsyncDistributedMap asyncMap = map.async();

        asyncMap.put(key, value).thenRun(() -> {

System.out.println("异步写入值成功!");

        });

    }

public static ObjectasyncGet(Object key, Atomix atomixCluster){

DistributedMap map = atomixCluster.mapBuilder("my-map")

.withCacheEnabled()

.build();

        AsyncDistributedMap asyncMap = map.async();

        return asyncMap.get(key);

    }

/**

* https://atomix.io/docs/latest/user-manual/cluster-management/partition-groups/cluster-management

* 描述: 启动 raft 节点 1

*

    * @author : lq

    * @version : Ver 1.0

*/

    public static void main(String[] args) {

Profile profile = Profile.consensus("member1", "member2");

        ConsensusProfileConfig consensusProfileConfig = (ConsensusProfileConfig)

profile.config();

        consensusProfileConfig.setDataPath("C:\\raft1");

        Atomix atomixCluster = Atomix.builder()

.withClusterId("test")

.withMemberId("member1")

.withAddress("localhost:8083")

.withMulticastEnabled()

.withProfiles(profile)

//                .withProfiles(Profile.consensus("member1", "member2"), Profile.dataGrid(32))

//                .withManagementGroup(RaftPartitionGroup.builder("system")

//                        .withNumPartitions(1)

//                        .withMembers("member1", "member2")

//                        .build())

//                .withPartitionGroups(

//                        PrimaryBackupPartitionGroup.builder("data")

//                                .withNumPartitions(32).build())

                .withMembershipProvider(

BootstrapDiscoveryProvider.builder().withNodes(

Node.builder().withId("member1").withAddress("localhost:8083").build(),

                                Node.builder().withId("member2").withAddress("localhost:8084").build()

).build()

).build();

        atomixCluster.start().join();

    }

}

2: class two

public class TestRaftCluster2 {

/**

* 描述: 启动 raft 节点 2

*

    * @author : lq

    * @version : Ver 1.0

*/

    public static void main(String[] args) {

Profile profile = Profile.consensus("member1", "member2");

        ConsensusProfileConfig consensusProfileConfig = (ConsensusProfileConfig)

profile.config();

        consensusProfileConfig.setDataPath("C:\\raft2");

        Atomix atomixCluster = Atomix.builder()

.withClusterId("test")

.withMemberId("member2")

.withAddress("localhost:8084")

.withMulticastEnabled()

.withProfiles(profile)

//                .withProfiles(Profile.consensus("member1", "member2"), Profile.dataGrid(32))

//                .withManagementGroup(RaftPartitionGroup.builder("system")

//                        .withNumPartitions(1)

//                        .withMembers("member1", "member2")

//                        .build())

//                .withPartitionGroups(

//                        PrimaryBackupPartitionGroup.builder("data")

//                                .withNumPartitions(32).build())

                .withMembershipProvider(

BootstrapDiscoveryProvider.builder().withNodes(

Node.builder().withId("member1").withAddress("localhost:8083").build(),

                                Node.builder().withId("member2").withAddress("localhost:8084").build()

).build()

).build();

        atomixCluster.start().join();

    }

}

3: test raft 

public static void main(String[] args) {

/**

* 1.每个客户端只开一个单例连接 记录 日志

*/

    Atomix atmoix = TestRaftCluster1.conn("test", "raft3" , "localhost:8090",

            Node.builder().withId("member1").withAddress("localhost:8083").build(),

            Node.builder().withId("member2").withAddress("localhost:8084").build());

    /**

* 测试 raft 存取值

*/

    TestRaftCluster1.put("123", "456", atmoix);

    TestRaftCluster1.get("123", atmoix);

    /**

* 2.假如单例 连接失效,需要健康检查

*/

/**

* 3.数据写入的前置条件就是日志必须落地,假如一致性raft日志记录成功

* ->(数据落入 kafak -> 推送到其他业务数据库, 落入mysql(cancal到es或者redis))

* ->(根据raft日志可以恢复所有sql)

*/

/**

* 4.根据皇帝定律,引入java raft增加了系统的复杂度,直接修改数据库,会造成数据库和raft日志不一致

* -> 方案 ->

*  写入数据库的要求,必须以半同步增强的方式被canal接受到,然后解析完了写入到 raft 日志中,日志写入成功 且 副本足够多 表示 数据库写入成功

* -> 通过 raft 日志 可以将数据完整的同步到 另一个数据库中,或者根据 mysql gtid 查询 判断从库数据是否完整

*/

}

注意:根据拜占庭将军问题的解决方案:https://baike.baidu.com/item/%E6%8B%9C%E5%8D%A0%E5%BA%AD%E5%B0%86%E5%86%9B%E9%97%AE%E9%A2%98/265656?fr=aladdin

1、2f+1个节点,f+1个正确节点,f个恶意节点

客户端收到f+1个节点的回复之后,由鸽巢原理可以知道,至少收到一个正确节点的回复,系统可以进行下去,可是,如果恶意节点配合尚未完成执行的正确节点,那么有可能推翻之前协议的顺序,导致不一致,所以正确节点的数量不够。

2、3f+1个节点,2f+1个正确节点,f个恶意节点。

同上可得系统可以执行下去,值得注意的是,两次协商操作提供正确相应的节点数目达到了f+1个,这样两次操作共同的正确节点的数目至少有一个,这样;两次定序就不会发生不一致。

成功节点 > 失败节点 : 且副本 越多越满足消息传递的 高可用,当然也占流量, proxysql 2.0 gtid追踪需要 centos,继续积累知识

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