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過(guò)去, Paxos一直是分布式協(xié)議的標(biāo)準(zhǔn)，但是Paxos難于理解，更難以實(shí)現(xiàn)，Google的分布式鎖系統(tǒng)Chubby作為Paxos實(shí)現(xiàn)曾經(jīng)遭遇到很多坑。

　　來(lái)自Stanford的新的分布式協(xié)議研究稱為Raft，它是一個(gè)為真實(shí)世界應(yīng)用建立的協(xié)議，主要注重協(xié)議的落地性和可理解性。

　　在了解Raft之前，我們先了解Consensus一致性這個(gè)概念，它是指多個(gè)服務(wù)器在狀態(tài)達(dá)成一致，但是在一個(gè)分布式系統(tǒng)中，因?yàn)楦鞣N意外可能，有的服務(wù)器可能會(huì)崩潰或變得不可靠，它就不能和其他服務(wù)器達(dá)成一致?tīng)顟B(tài)。這樣就需要一種Consensus協(xié)議，一致性協(xié)議是為了確保容錯(cuò)性，也就是即使系統(tǒng)中有一兩個(gè)服務(wù)器當(dāng)機(jī)，也不會(huì)影響其處理過(guò)程。

　　為了以容錯(cuò)方式達(dá)成一致，我們不可能要求所有服務(wù)器100%都達(dá)成一致?tīng)顟B(tài)，只要超過(guò)半數(shù)的大多數(shù)服務(wù)器達(dá)成一致就可以了，假設(shè)有N臺(tái)服務(wù)器，N/2 +1 就超過(guò)半數(shù)，代表大多數(shù)了。

　　Paxos和Raft都是為了實(shí)現(xiàn)Consensus一致性這個(gè)目標(biāo)，這個(gè)過(guò)程如同選舉一樣，參選者需要說(shuō)服大多數(shù)選民(服務(wù)器)投票給他，一旦選定后就跟隨其操作。Paxos和Raft的區(qū)別在于選舉的具體過(guò)程不同。

　　在Raft中，任何時(shí)候一個(gè)服務(wù)器可以扮演下面角色之一：

Leader: 處理所有客戶端交互，日志復(fù)制等，一般一次只有一個(gè)Leader.

Follower: 類似選民，完全被動(dòng)

Candidate候選人: 類似Proposer律師，可以被選為一個(gè)新的領(lǐng)導(dǎo)人。

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raft原理的動(dòng)畫演示：

http://thesecretlivesofdata.com/raft/

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的raft原理的动画演示的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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