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raft的“提交之前条目”的行为会导致意外的结果吗？

raft的“提交之前条目”的行为不会导致意外的结果。raft是一种一致性算法，用于在分布式系统中维护一致的日志副本。在raft中，提交条目是一个两阶段的过程，包括leader将条目复制到多数派的follower节点，然后再进行提交。

raft算法的核心思想是通过选举出一个leader节点来协调整个系统的操作。leader节点负责接收客户端的请求，并将这些请求转化为日志条目进行复制和提交。当leader节点接收到客户端的请求后，会将请求转化为一条日志条目，并将该条目复制到多数派的follower节点上。一旦该条目被复制到多数派节点上，leader节点就会通知follower节点进行提交。

在raft中，只有在多数派节点都复制了同一条日志条目后，该条目才会被提交。这样可以确保在提交之前，多数派节点已经达成一致，从而避免了意外的结果。如果只有少数节点复制了该条目，那么在提交之前，该条目不会被认为是已经达成一致的。

raft算法的优势在于其简单性和可理解性，它将分布式一致性问题分解为几个相对独立的子问题，并通过选举leader节点来解决冲突。raft算法适用于各种分布式系统，如分布式数据库、分布式存储系统等。

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分布式一致性之raft算法

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分布式系统之Raft共识算法

如果在不同日记中的两个条目有着相同的索引和任期号，则它们之间的所有条目都是完全相同的可被提交的日记描述的是，一旦被leader创建的条目已经复制到了大多数服务器上，这个日记就称为可被提交的...leader日记中之前的条目都是可被提交的，包括由之前的leader创建的条目 ?...返回结果，向follower发出可以提交该日记条目的请求。...重新选举后，虽然数据在follower节点处于未提交状态但保持一致，重新选举出leader后可完成数据提交，由于原leader异常，client无法接收到ack,会重新向leader发出请求，Raft要求...这个行为背后是leader完全原则，如果一个日记条目在一个给定任期内被提交，那么这个条目一定会出现在所有任期号更大的leader中。

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各大中间件底层技术-分布式一致性协议 Raft 详解

前言 ---- 正式介绍 Raft 协议之前，我们先来举个职场产研团队的一个例子?。方式一：在一个技术团队内假设角色都是均等的，会导致什么情况呢？...产品提出一个需求，就可以随便去找团队中的任意一个人去发起需求。如果这个人因为请假走了，但是他没有把需求及时同步给团队其他人，因此会导致该需求存在很大的延迟。...日志条目提交保证两点：容错：在数量少于 Raft 服务器节点总数一半的 Follower 失败的情况下，Raft 集群仍然可以正常处理来自客户端的请求。...确保重叠：一旦 Leader 响应了一个客户端的请求，即使出现了 Raft 集群中少数服务器的失败，也会有一个服务器包含所有以前提交的日志条目。...5）日志条目结构每个节点都会有两个索引，日志条目最终提交完成，提交的索引值称为 ** commitIndex，另外一个是目前最后一行索引值，称为lastApplied** Leader 节点除了存储上面提到的

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Raft 共识算法3-日志复制

当条目已被安全复制（如下所述）后，领导者将条目应用于其状态机并将该执行的结果返回给客户端。...Raft 保证已提交的条目是持久的，并且最终会被所有可用的状态机执行。...这也会提交领导者日志中所有先前的条目，包括前任领导者创建的条目。 5.4 节讨论了在领导者变更后应用此规则时的一些微妙之处，并且还表明此提交定义是安全的。...这些不一致可能会导致一系列领导者和追随者崩溃。 @fig7 说明了跟随者的日志可能与新领导者的日志不同的情况。跟随者可能缺少领导者中存在的条目，它可能具有领导者中不存在的额外条目，或两者兼而有之。...2 或任期 3 中的任何条目被提交之前，服务器再次崩溃并保持停机几个任期。

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Raft 共识算法4-选举限制

例如，当领导者提交多个日志条目时，追随者可能不可用，然后它可以被选为领导者并用新的条目覆盖这些条目；因此，不同的状态机可能会执行不同的命令序列。...该限制可确保任何给定任期的领导者都包含之前任期已提交的所有条目（@fig3 中的领导者完整性（Leader Completeness）属性）。考虑到选举限制，然后我们使提交规则更加精确。...最后，我们展示了领导者完整性的证明草图，并展示了它如何保证复制状态机的正确行为。选举限制在任何基于领导者的共识算法中，领导者最终必须存储所有已提交的日志条目。...为了消除 @fig8 中的问题，Raft 限制只能通过判断大多数的方式提交当前任期的日志条目，进而对之前的日志条目间接提交（也就是说，对之前任期的日志条目不是通过通过判断大多数的方式来提交，而是通过提交当前任期的日志条目来间接提交...Raft 在提交规则中引入了这种额外的复杂性，因为当领导者从以前的任期复制条目时，日志条目会保留其原始任期号。

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raft论文学习-safety

节点，会导致follower中的日志条目被覆盖，这会导致不同的节点执行的不同的指令序列。...对于上述情况，raft算法通过增加约束限制来保证对给定的任意任期号，leader都包含了之前各个任期所有被提交的日志条目。...只有等到新的leader在自己的任期内commit了日志，之前任期内的日志才算commit了。也就是说raft不会通过计算副本数目的方式来提交「之前任期内」的日志条目。...根据日志匹配特性，leader U一定也包含了该已提交的日志条目，与假设矛盾所以所有比T大的任期的leader一定都包含了任期T中提交的所有日志条目日志匹配特性保证了将来的leader也会包含间接提交的日志条目...定时和可用性 raft算法的其中一个要求是安全性不能依赖定时：整个系统不能因为某些事情运行得比预期快一点或者慢一点就产生错误的结果。

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6.824 2020 视频笔记六：Fault Tolerate Raft 1

如上面只有两个服务的情况，两方各执一词，就很难决定以谁为准。在有奇数个服务器的系统中，我们只要获取多数票就可以保持系统正常运转，而不会陷入同票僵局（如 Raft 中的主选举、提交日志条目等）。...这种情况下 Raft 还能正常工作吗？的确不能了，但是可以通过一些小手段来解决这个问题。比如说双向心跳，来及时排除这种” 半连接” 的服务器。...因此需要通过心跳，将此选举结果广播给其他服务器。...其最小值最好要大于几倍的（两个以上）心跳间隔；因为网络偶尔会丢包，从而导致丢掉某些心跳，进而引起不必要的选举随机区间尽可能的大，以使最快超时变成 Candidate 的服务器能及时向其他服务器发起选举...老的 Leader 不会提交任何日志条目，因为他不能让多数 Follower 同步日志条目虽然不会提交，但是部分服务器会接收老的 Leader 的日志条目，由此造成集群中服务器间的日志分歧日志分歧

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Raft: 寻找一种易于理解的一致性算法

但是我们发现这种方法在可用性方面会有一点问题（如果高排名的服务器宕机了，那么低排名的服务器可能会超时并再次进入候选人状态。而且如果这个行为发生得足够快，则可能会导致整个选举过程都被重置掉）。...当这条日志条目被安全的复制（下面会介绍），领导人会应用这条日志条目到它的状态机中然后把执行的结果返回给客户端。...如果一个领导人在提交日志条目之前崩溃了，未来后续的领导人会继续尝试复制这条日志记录。然而，一个领导人不能断定一个之前任期里的日志条目被保存到大多数服务器上的时候就一定已经提交了。...这样在同一时刻就同时保证了，之前的所有老的日志条目就会被提交。为了消除图 8 里描述的情况，Raft 永远不会通过计算副本数目的方式去提交一个之前任期内的日志条目。...但是，如上述，Raft 是可以执行同一条命令多次的：例如，如果领导人在提交了这条日志之后，但是在响应客户端之前崩溃了，那么客户端会和新的领导人重试这条指令，导致这条命令就被再次执行了。

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Raft 一致性协议算法《In search of an Understandable Consensus Algorithm (Extended Version)》

Raft的日志管理机制能够保障各个服务器间的日志的高度一致性。这不仅极大的简化了系统的行为，提升了可预测性，同时也是安全机制重要的组成部分。...Raft使用一种简单的方法使得之前leader提交的日志条目能够在一选举出新leader时就能完整的呈现在的leader上，而不需要任何的传送。...leader知道任期内的日志条目一旦被大多数服务器复制存储，就被提交了。如果一个leader在提交一个日志条目前宕机了，将来的leader会继续尝试完成这一日志条目的复制，提交。...一旦当前任期内的一个日志条目以这种方式被提交了，那么根据 Log Matching Property 限制，所有之前的所有日志条目也就间接的被提交了。...Raft的目标是实现线性化（每一次操作都是即刻执行的，并且只执行一次），然而，就像前面描述的，Raft也存在可能会多次执行同一个命令的情景：例如，leader 在提交完日志条目后及回复客户端之前宕机，客户端就会重新向新的

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Raft 【转】

当这条日志条目被安全的复制，领导人会应用这条日志条目到它的状态机中然后把执行的结果返回给客户端。...Raft 使用了一种简单的方法，它可以保证所有之前的任期号中已经提交的日志条目在选举的时候都会出现在新的领导人中，不需要传送这些日志条目给领导人。...5.4.2 提交之前任期内的日志条目 image.png 为了消除图 8 里描述的情况，Raft 永远不会通过计算副本数目的方式去提交一个之前任期内的日志条目。...他们会发送拥有新的任期号的请求投票 RPCs，这样会导致当前的领导人回退成跟随者状态。新的领导人最终会被选出来，但是被移除的服务器将会再次超时，然后这个过程会再次重复，导致整体可用性大幅降低。...但是，如上述，Raft 是可以执行同一条命令多次的：例如，如果领导人在提交了这条日志之后，但是在响应客户端之前崩溃了，那么客户端会和新的领导人重试这条指令，导致这条命令就被再次执行了。

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Raft 共识算法总结

简单来说，就是已提交日志条目，那么什么是提交（ commit ）呢？只要这个日志条目已经在大多数节点上复制了，就认为这条日志已经提交了；这也暗含着，这个日志条目之前的所有日志条目都是已提交的。...在系统运行过程当中，由于 leader 挂掉等原因，会导致节点间的日志不一致，如何处理日志不一致呢？...这里，你可能会有疑问，如果 leader 自己的记录就并不完整呢（也就是说选举出来的 leader 并没有包含全部的之前已经提交过的日志条目）？...幸运的是，Raft 已经考虑到了这点，它要求一个 term 的 leader 必须包含之前所有 leader 已经提交的日志，也就是说，当选 leader 的节点，它的日志条目一定是系统中最新的。...，且每次访问得到的结果都是一致的。

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Raft: 寻找可理解的共识算法(3)

一旦创建该条目的领导者将其复制到大多数服务器上，该日志条目就会被提交（例如，图6中的条目7）。这也会提交领导者日志中所有之前的条目，包括之前领导者创建的条目。...例如，场景f会发生在如果该服务器是第2期的领导者，在其日志中增加了几个条目，然后在提交任何条目之前就崩溃了；它很快重新启动，成为第3期的领导者，并在其日志中增加了几个条目；在第2期或第3期的任何条目被提交之前...考虑到选举限制，我们会使承诺的规则更加精确。最后，我们提出一个Leader Completeness属性的证明草图，并说明它如何导致副本状态机的正确行为。...只有领导者当前任期的日志条目是通过计算副本数量来提交的；一旦当前任期的条目以这种方式被提交，那么由于日志匹配特性，所有之前的条目都被间接提交。...此外，与其他算法相比，Raft的新领导从以前的任期中发送较少的日志条目（其他算法必须发送多余的日志条目，在它们被提交之前对其重新编号）。

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