#分布式

分布式消息队列的优势是很好地对计算机系统进行了解耦,不同系统之间通过消息队列来交换消息。Kafka是分布式消息队列的代表作之一,很好的兼顾了性能和一致性,但代价就是使用起来更加复杂。我花了点时间阅读了Kafka 0.10版本的源码,本文不对繁杂的源码细节和实现做描述,只关注架构和思路。

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前文讲述了Raft算法的核心,本文提供将Raft算法应用于分布式系统的宏观指导,将不再赘述算法细节而是专注于用户层面和应用层面,描述一个Raft的分布式系统需要进行哪些工作。

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Raft 是一种分布式一致性算法,详细可见论文。主要作用是确保分布式系统的一致性问题。考虑主从模式的集群下,服务器挂掉或网络故障等情况发生时如何确保数据安全。在raft中,主节点称为leader,从节点称为follower。

下面我尝试以简洁流畅的语言描述raft算法的各个重要部分,某些地方会结合etcd/raft的源码说明。也可以结合raft.github.io这个网站的可视化工具来理解raft。

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