Paxos与Raft的简明比较

咱们上文介绍了分布式事务的常见方案、类型划分、2PC的起源和流程。但是不幸的是2PC还是存在几个问题：。所有参与者必须等待TM重新上线后才能继续工作。而在这部分参与者接到commit请求之后就会执行commit操作。但是其他部分未接到commit请求的机器

可以自行去学习一下Zookeeper中的系统模型，节点特性，权限认证以及事件通知Watcher机制相关知识，本篇主要学习Zookeeper一致性算法和满足分布式协调的Zab协议。Paxos算法是莱斯利*兰伯特在1990年提出的一种基于消息传递并且具有高度容

并发指在同一时间内可以执行多个任务。并发编程含义比较广泛，包含多线程编程、多进程编程及分布式程序等。本章讲解的并发含义属于多线程编程。goroutine是由Go语言的运行时调度完成，而线程是由操作系统调度完成。使用者分配足够多的任务，系统能自动帮助使用者把

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关于 CAP 理论的背景介绍已经很多，这里不过多介绍，我们谈谈如何理解它的问题。如果请求一个节点，这个节点必须能够给予回复，如果节点挂掉了，那就谈不上可用性了。是否容忍网络分区，即可以允许节点和其它节点无法通信。CAP 的意思就是说我们最多只能保证其中两个

paxos算法在分布式领域具有非常重要的地位。但是Paxos算法有两个比较明显的缺点：1.难以理解 2.工程实现更难。网上有很多讲解Paxos算法的文章，但是质量参差不齐。看了很多关于Paxos的资料后发现，学习Paxos最好的资料是论文《Paxos Ma

在分布式算法领域，有个非常重要的算法叫Paxos, 它的重要性有多高呢，Google的Chubby [1]中提到。all working protocols for asynchronous consensus we have so far encount

《分布式系统理论进阶 - Paxos》介绍了一致性协议Paxos，今天我们来学习另外两个常见的一致性协议——Raft和Zab。通过与Paxos对比，了解Raft和Zab的核心思想、加深对一致性协议的认识。Paxos偏向于理论、对如何应用到工程实践提及较少。

共识算法看了又忘，一直觉得理解的不够到位，特此记录，出错处望指正，不胜感激。先说结论 不同共识算法的特点：PoW 拼命搬砖PoS 股份制 谁股份多谁牛xDPoS 人大代表制度Paxos，Raft，PBFT 队列操练，通过相互间的消息与口令达成步调的一致，

Paxos算法是莱斯利·兰伯特于1990年提出的一种基于消息传递的一致性算法。这个算法被认为是类似算法中最有效的。Paxos算法解决的问题是一个分布式系统如何就某个值（决议）达成一致。为保证每个节点执行相同的命令序列，需要在每一条指令上执行一个“一致性算法

在一个分布式系统中，由于节点故障、网络延迟等各种原因，根据CAP理论，我们只能保证一致性、可用性、分区容错性中的两个。对于一致性要求高的系统，比如银行取款机，就会选择牺牲可用性，故障时拒绝服务。而恶意节点可能会篡改消息。有恶意节点的问题称为拜占庭将军问题，

SOFAJRaft 是从百度的braft移植而来，做了一些优化和改进，感谢百度 braft 团队开源了如此优秀的 C++ Raft 实现。Raft是一种更易于理解的分布式共识算法，核心协议本质上还是师承 Paxos 的精髓，不同的是依靠 Raft 模块化的

《分布式系统理论进阶 - Paxos》介绍了一致性协议Paxos，今天我们来学习另外两个常见的一致性协议——Raft和Zab。通过与Paxos对比，了解Raft和Zab的核心思想、加深对一致性协议的认识。Paxos偏向于理论、对如何应用到工程实践提及较少。

在分布式算法领域，有个非常重要的算法叫Paxos, 它的重要性有多高呢，Google的Chubby [1]中提到。all working protocols for asynchronous consensus we have so far encount

分布式设计与开发中有些疑难问题必须借助一些算法才能解决，比如分布式环境一致性问题，感觉以下分布式算法是必须了解的：。而Paxos的高明之处就在于允许各个client互不影响地向服务端发指令，大伙按照选举的方式达成一致，这种方式具有分布式特 性，容错性更好。

分布式环境中大多数服务是允许部分失败，也允许数据不一致，但有些最基础的服务是需要高可靠性，高一致性的，这些服务是其他分布式服务运转的基础，比如naming service、分布式lock等，这些分布式的基础服务有以下要求：。ZooKeeper是一个分布式的

分布式中有这么一个疑难问题，客户端向一个分布式集群的服务端发出一系列更新数据的消息，由于分布式集群中的各个服务端节点是互为同步数据的，所以运行完客户端这系列消息指令后各服务端节点的数据应该是一致的，但由于网络或其他原因，各个服务端节点接收到消息的序列可能不

最近在学分布式的知识，看了些分布式一致性协议。在这里做下笔记。学习时使用了《从Paxos到Zookeeper 分布式一致性原理与实践》这本书，看Paxos协议时参考了这篇博客paxos。

分布式设计与开发中有些疑难问题必须借助一些算法才能解决，比如分布式环境一致性问题，感觉以下分布式算法是必须了解的：。而Paxos的高明之处就在于允许各个client互不影响地向服务端发指令，大伙按照选举的方式达成一致，这种方式具有分布式特性，容错性更好。对

目前最为认同的共识算法就是lamport大神在98年发表的论文中提及的Paxos协议，即使过了这么多年，Paxos依然难以理解和难以实现，工程实现大多都是精简版，最为出名的也有Raft，以及Zookeeper中的Zab。笔者之前读过paxos made s

理解paxos协议本文的目的是一步步讲解paxos如何是如何推断和完备的。首先要了解，分布式一致性和分布式共识并不是一个东西来的，然而网上大部分的人都直接把分布式共识翻译为分布式一致性，导致像paxos，raft这样的算法被误认一致性算法，并拿来跟2pc，

Google Chubby的作者Mike Burrows说过这个世界上只有一种一致性算法，那就是Paxos，其它的算法都是残次品。Paxos算法问世已经有将近30年的历史了，是目前公认最有效的解决分布式场景下一致性问题的算法之一，但是缺点是比较难懂，工程化

但是现在竞争越来越激烈，出去面试可能就会直接让你说一个技术底层的核心算法实现，比如Paxos算法就是现在大厂越来越多会问到的一个问题。而对于工程方向的技术人来说，对Paxos算法只要从一个高层次的角度，对他核心的思想理解就已经可以了。这个方案确实是没问题的

但是现在竞争越来越激烈，出去面试可能就会直接让你说一个技术底层的核心算法实现，比如Paxos算法就是现在大厂越来越多会问到的一个问题。而对于工程方向的技术人来说，对Paxos算法只要从一个高层次的角度，对他核心的思想理解就已经可以了。这个方案确实是没问题的

但是现在竞争越来越激烈，出去面试可能就会直接让你说一个技术底层的核心算法实现，比如Paxos算法就是现在大厂越来越多会问到的一个问题。而对于工程方向的技术人来说，对Paxos算法只要从一个高层次的角度，对他核心的思想理解就已经可以了。这个方案确实是没问题的

前言世界上只有一种一致性算法，就是 Paxos。出自一位 Google 大神之口。Paxos 也是出名的 晦涩难懂，推理过程极其复杂。Paxos 有点类似之前说的 2PC，3PC，但是解决了这两种算法各种硬伤。可见该算法在分布式系统中的地位，甚至于，Pax

在理解分布式一致性:Raft协议中，我们详细分析了什么是分布式一致性和实现分布式一致性的Raft协议，本文我们主要讲一下分布式一致性的Paxos协议。所以笔者特意花了一定的时间来研究Paxos协议，现把学习结果分析如下。但在实际的实现中，一个服务可能同时扮

Raft这玩意，网上已经有好多解读文章了，大概比Paxos还要多一些，所以，这篇，不求细节，但求核心思想方面，追一下本源，然后，给自己做个笔记。Raft是什么，它想解决什么问题？Raft是一个分布式一致性协议／算法，是Replicated And Faul

SOFAJRaft 是一个基于 Raft 一致性算法的生产级高性能 Java 实现，支持 MULTI-RAFT-GROUP，适用于高负载低延迟的场景。使用 SOFAJRaft 你可以专注于自己的业务领域，由 SOFAJRaft 负责处理所有与 Raft 相

2016 ATF阿里技术论坛于4月15日在清华大学举办，主旨是阐述阿里对世界创新做出的贡献。在下午的云计算与大数据论坛上，阿里云资深专家林伟带来了以《大数据计算平台的研究与实践》为主题的深度分享。林伟目前负责阿里云MaxCompute平台的架构设计，在加入

安装zookeeper的先决条件是首先保证已安装Java运行环境。ZooKeeper是以Fast Paxos算法为基础的，Paxos 算法存在活锁的问题，即当有多个proposer交错提交时，有可能互相排斥导致没有一个proposer能提交成功，而Fast

在前文《多IDC的数据分布设计(一)》中介绍了多IDC数据一致性的几种实现原理，遗憾的是，目前虽然有不少分布式产品，但几乎都没有开源的产品专门针对IDC来优化。本文从实践的角度分析各种方法优缺点。它可以在多个IDC之间实现强一致性复制。假如IDC之间网络不

SOFAJRaft 是一个基于Raft一致性算法的生产级高性能 Java 实现，支持 MULTI-RAFT-GROUP，适用于高负载低延迟的场景。使用 SOFAJRaft 你可以专注于自己的业务领域，由 SOFAJRaft 负责处理所有与 Raft 相关的

Paxos作为分布式系统的基石，一直都是计算机系统工程领域的热门话题。Paxos 号称是最难理解的算法，其实当真这么困难么?X-Paxos 是阿里巴巴数据库团队面向高性能、全球部署以及阿里业务特征等需求，实现的一个高性能分布式强一致的 Paxos 独立基础

现在互联网应用，尤其是大型互联网公司的应用已经发展为大规模或超大规模的分布式的，集群化的应用。而中小规模的分布式应用也已广泛出现在各个领域。未来，随着云计算向社会生活的方方面面去渗透，分布式应用将更加地普及。所以，任何一个要从事服务器端应用开发的人员，都有

简单的来说，Chubby属于分布式锁服务，通过Chubby，一个分布式系统中的上千个client都能够对某项资源进行“加锁”或者“解锁”，常用于BigTable和MapReduce等系统内部的协作工作，在实现方面是通过对文件的创建操作来实现“加锁”，并在其

系统设计时，需要考虑到任何异常情况2、分布式环境的各种问题通信异常。节点机器宕机、失去回应3、传统事务的ACID理论。事务的执行不能破坏数据库的一致性。多个事务并发执行，彼此不会受影响。二阶段提交协议阶段一，执行事务。参与者执行事务，记录Undo和Redo

系统设计时，需要考虑到任何异常情况2、分布式环境的各种问题通信异常。节点机器宕机、失去回应3、传统事务的ACID理论。事务的执行不能破坏数据库的一致性。多个事务并发执行，彼此不会受影响。二阶段提交协议阶段一，执行事务。参与者执行事务，记录Undo和Redo

系统设计时，需要考虑到任何异常情况2、分布式环境的各种问题通信异常。节点机器宕机、失去回应3、传统事务的ACID理论。事务的执行不能破坏数据库的一致性。多个事务并发执行，彼此不会受影响。二阶段提交协议阶段一，执行事务。参与者执行事务，记录Undo和Redo

一致性就是分布式系统中相互独立多个节点就某个值达成一致。具体可分为强一致性和弱一致性。同一时间点，你在节点A中获取到key1的值与在节点B中获取到key1的值应该都是一样的。最广泛实现的是最终一致性。也可以简单的理解为在一段时间后，节点间的数据会最终达到一

介绍ZooKeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，是Google的Chubby一个开源的实现，是Hadoop和Hbase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。Z

Zookeeper是一个分布式的、开放源码的分布式应用程序协调服务，是Google的Chubby一个开源的实现，是hadoop和hbase. 它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件。提供的功能包括：配置维护、名字服务、分布式服务、组服务等。Zookeep