是java语音针对raft协议的实现
解决的问题:
-
集群状态下的共识问题
-
leader的选举问题
-
同一时刻,最多只有一个leader,leader来负责处理读写请求
-
cap理论中,raft满足的是cp,也就是一致性和容忍性,在leader选举过程中,整个集群是不可用状态
-
leader接收到请求后,先进行WAL(Write Ahead Log),并等待多数节点完成日志的同步后,才会执行状态机的apply操作
Status 状态,封装了任务的执行结果 Closure 回调接口,引用Status, Task
- 任务的数据
- 期望的leader id
- 回调接口 Closure ,在成功或失败的时候调用
StateMachine
- 业务逻辑关键方法 onApply ,输入批量的task,业务处理task
NodeOptions raft节点的配置信息,里面就引用了StateMachine实例,以及其他的一些配置 比如:快照间隔时间、快照存储路径、日志保存路径、元信息存储路径等
Node:
代表一个raft节点,可以apply task(提交task),可以创建快照 snapshot 可用RaftServiceFactory创建一个node 正常情况都应该至少创建3个node node之前通过bolt框架通信
RpcServer:
和node的关系是什么? node和rpcserver之间是如何关联的?
系统推荐
- 记一次内存泄漏
- RSA 加密解密多语言实现方案
- KVM 虚拟机安装
- MongoDB高可用
- Hadoop 一
- ShadowsockServerUpdatePort
- 分库分表
- JVM异常处理
- 多台centos服务器,文件互相备份
- vuepress-theme-hope使用心得
- Nginx的双向认证配置
- K8S常用命令
- 随机毒鸡汤:上了那么多年班从没请过假,我怕公司发现,有没有我都一样。