33 | Raft（二）：服务器增减的“自举”实现
徐文浩
你好，我是徐文浩。
在上节课里，我们了解了 Raft 算法，知道了它是怎么把“状态机复制”这样一个问题，拆解成了 Leader 选举、日志同步以及安全性三个子问题。那么，今天这节课，我们会进一步深入来了解 Raft 算法的另外几个问题。
这些问题，虽然在实践中我们必然会遇到，但是之前讲解各类分布式系统的时候，我们很少提到。正好，趁此机会，我们可以对在 Raft 集群中如何动态增减服务器，以及如何为 Raft 的状态机创建快照加以学习，并予以掌握。
成员变更（Membership Change）
无论是上节课我们讲解 Raft 的算法，还是之前我们在 Chubby 的论文里介绍的 Paxos 算法，我们都没有讲解往集群里增减服务器会发生什么情况。但是，这种情况其实是运维这些系统时，必然会遇到的情况。
比如，我们遇到某台服务器硬件故障了，需要往集群里增加一台服务器，并把坏了的服务器去掉。或者，我们为了系统的可用性考虑，往原先 3 台服务器组成的 Raft 集群里，加两台变成 5 台服务器，这样我们可以容忍集群里挂掉两台服务器，而不是原先的一台。
最简单的增减服务器的方式，当然是把整个集群停机，修改配置然后重启。但是，我们使用 Raft 这样的算法就是为了高可用性，所以显然我们不能这么做。
公开
同步至部落
取消
完成
0/2000
荧光笔
直线
曲线笔记
复制
AI
- 深入了解
- 翻译
- 解释
- 总结
Raft算法是一种解决分布式系统中状态机复制问题的算法。本文主要介绍了Raft算法中的服务器增减的“自举”实现，以及日志压实和客户端交互的相关内容。在服务器动态增减时，采用了“过渡共识”策略，确保集群一致性和正确性。文章还提到了“双写”迁移策略，保障原有逻辑的正确性和新逻辑的满足性。另外，介绍了日志压实策略和客户端与集群的交互方式。总体而言，Raft算法的设计思路和方法在其他系统中也有应用，体现了其通用性和实用性。文章还推荐了相关阅读和提出了思考题，引发读者深入思考。
仅可试看部分内容，如需阅读全部内容，请付费购买文章所属专栏
《大数据经典论文解读》，新⼈⾸单¥59
《大数据经典论文解读》，新⼈⾸单¥59
立即购买
© 版权归极客邦科技所有，未经许可不得传播售卖。 页面已增加防盗追踪，如有侵权极客邦将依法追究其法律责任。
登录 后留言
全部留言(8)
- 最新
- 精选
thomas当时的 Leader 是 Cold 老配置里的服务器，而不是 Cnew 里的服务器。一旦提交成功，我们的集群里就已经没有这个服务器的位置了。那该怎么办呢？ ---------------> Cnew配置不是包含Cold的配置吗， 为什么会没有这个服务器的位置？比如old配置[A,B,C], 新增一台，new配置[A,B,C,D]2023-02-05归属地：广东21- thomas按服务器 B 的配置后更新，在没有更新的时候，它觉得有 2 服务器的投票就是多数通过了； ----------》 成员变更的配图有问题， B配置没更新的时候，服务器B还不知道新加进来的服务器D, 怎么可能D会选择B2023-02-05归属地：广东
CRT加一天日志，标记前面哪些日志是需要逻辑删除的，后面不扫描即可2022-01-13- dahaiRaft集群 仍然可能会遇到：即使是压实后的数据仍然接近单机的存储，这时候可能要替换现有的机器换成更高配置的机器，这种情况下怎么处理？2021-12-31
- Helios思考题：类似lsm tree的方式，通过append only把删除某条记录追加进去。2021-12-28
许灵关于思考题，应该可以用标记删除，加append only的方式进行，同时在log compaction的时候再进行物理删除2021-12-27
那时刻关于思考题，我的想法是，采用dataflow的高低水位方式来处理，从其它节点同步数据是低水位，自己节点写入数据是高水位。如果需要删除日志，从低水位复写就好了，同时利用了硬盘顺序写2021-12-27
csyangchsh关于思考题，当找到共同点后，是否可以直接将共同点之前的日志复制到新文件，在新文件上日志写入就可以是append only方式了。因为有快照机制，共同点之前的日志数量应该不会很多。2021-12-271
收起评论
