本篇内容主要讲解“Raft共识算法是什么”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“Raft共识算法是什么”吧!Raft算法主要应用于分布式集群系统中，如果保证高可用和数据一致性，它主要定义两方面的规范：选主（Leader Election）和复制日志（Log Replication）Raft定义了集群节点三个状态:Leader(主)、Follower (从)、Candidate（候选）主：负责与对接外部输入 ，并保持与从的心跳从：备份数据、主挂了的时候要挑起重担候选：当从timeout时间内（150ms 到 300ms，每个节 香港云主机点不一样）没有收到主的心跳，转为此状态 从以下几种情形中分析选主是如何运作的 开始所有节点都是Follower状态，当其中一个节点在timeout过后，就会转变成Candidate并向其它节点发送投票请求，并开始新的timeout。 超过半数Follower节点收到请求并回复确认后，Candidate节点就会转变成Leader节点，并向Follower节点发送心跳 当有多个Candidate时，会向其余节点发送选举请求，Candidate节点会拒绝其它节点的请求，Follower节点接收到其中一个Candidate节点请求后，会拒绝同一选举轮回的其它请求，如果此时其中一个节点获得半数节点同意，自动成为Leader,如果两个Candidate节点没有分出胜负后，当timeout节点会发起第二轮选举请求，此时就看谁先timeout结束并获得半数节点同意，就成为Leader 数据复制主要是为了保证数据的可靠和一致性，当数据变更时，Leader将数据同步给Follower 从以下几种场景如何执行数据复制 大致可以分为8个步骤 外部向Leader发布数据， 1.Leader将数据保存，状态为uncommit 2.Leader将数据通过appendEntries发送给Follower 3.Follower将数据保存，状态为uncommit 4.Follower返回确认给Leader 5.Leader收到半数以上Follower的确认后，将数据状态更改为commit 6.Leader返回确认 7.Leader再次通过appendEntries将数据发送给Follower 8.Follower将数据状态更改为commit 也就是在部分节点网络问题没法通信情况下没有Leader的一方，通过选举得到leader，此Leader的选举轮次+1 此时就出现了两个Leader可以对外提供服务 如果此时有外部数据进来，分别传给了L1和L2，未超过半数的一方因为得到确认的数量也未达到半数，所以数据都是uncommit状态，返回也是失败 而超过半数的一方数据为commit 此时如果网络恢复了，通过选举规则，轮次高的Leader一方为继续为Leader，另一方降级为Follower 此时uncommite的数据将被删除，未同步的数据将会被补充 到此，相信大家对“Raft共识算法是什么”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是开发云网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！
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