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過去, Paxos一直是分布式協(xié)議的標準，但是Paxos難于理解，更難以實現(xiàn)，Google的分布式鎖系統(tǒng)Chubby作為Paxos實現(xiàn)曾經(jīng)遭遇到很多坑。

　　來自Stanford的新的分布式協(xié)議研究稱為Raft，它是一個為真實世界應用建立的協(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一致性這個概念，它是指多個服務器在狀態(tài)達成一致，但是在一個分布式系統(tǒng)中，因為各種意外可能，有的服務器可能會崩潰或變得不可靠，它就不能和其他服務器達成一致狀態(tài)。這樣就需要一種Consensus協(xié)議，一致性協(xié)議是為了確保容錯性，也就是即使系統(tǒng)中有一兩個服務器當機，也不會影響其處理過程。

　　為了以容錯方式達成一致，我們不可能要求所有服務器100%都達成一致狀態(tài)，只要超過半數(shù)的大多數(shù)服務器達成一致就可以了，假設有N臺服務器，N/2 +1 就超過半數(shù)，代表大多數(shù)了。

　　Paxos和Raft都是為了實現(xiàn)Consensus一致性這個目標，這個過程如同選舉一樣，參選者需要說服大多數(shù)選民(服務器)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程不同。

　　在Raft中，任何時候一個服務器可以扮演下面角色之一：

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

Follower: 類似選民，完全被動

Candidate候選人: 類似Proposer律師，可以被選為一個新的領導人。

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raft原理的動畫演示：

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內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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