Raft

这篇文章会按这样的顺序来简单介绍raft算法： 第一部分 从整体上看raft算法是基于怎样的context（原论文的词汇，我的理解其实就是类似与数据结构一样的东西），即 replicated state machine上运行 假设在没有任何异常情况（没有任一一个节点挂掉，没有网络故障，所有节点的log正常插入，且follower与leader一致）下的集群是怎样运转的。 在进入第二部分之前，会简单介绍raft中的基础概念和基础结构 第二部分将会把假设的理想情况，即没有任何异常的条件去掉，看看在有节点异常挂掉或者由网络故障导致的节点失联，或者有节点之前挂掉后重连，结果log与leader的log有冲突的情况下，raft算法会怎样工作，其实主要是靠： leader election log replication 第三部分会基于第二部分继续探究，这样raft是不是就能确保一致性了呢？No，No，No，其实还没有，所以这部分会探讨safety: election restriction committing entries from previous terms safety argument follower and candidate crashes timing and availability 第四部分cluster membership changes 第五部分Log compaction 1. Overview raft是一个解决日志一致性和分区容错的算法。这个算法依赖于replicated state machine这个数据结构，而replicated state machine本身也由这样三部分构成：...