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📚从分布式一致性到共识机制(二):Raft算法🚀

导读 在分布式系统中,数据一致性是基石,而共识机制则是达成一致的关键。继前篇探讨了Paxos算法后,今天我们聚焦于更易理解的Raft算法🎉。Raft...

在分布式系统中,数据一致性是基石,而共识机制则是达成一致的关键。继前篇探讨了Paxos算法后,今天我们聚焦于更易理解的Raft算法🎉。

Raft的核心目标是通过选举Leader和管理日志来确保集群状态一致。首先,每个节点尝试成为Leader,失败者转为Follower,这种机制减少了冲突。一旦选出Leader,所有指令都需经过Leader处理,它负责将操作记录写入多数派的日志中,从而保证可靠性。此外,当Leader失效时,会触发新一轮选举,保障系统的高可用性✨。

与Paxos相比,Raft的设计更加直观,适合初学者学习。无论是设计思路还是实际应用,Raft都展现了其强大的适用性和灵活性。未来,我们将继续探索更多有趣的分布式技术!🔍💻