作为网易数帆开源的高性能、高可用、高可靠的新一代分布式存储系统，Curve对于多副本数据同步、负载均衡、容灾恢复方面都有较高的要求。网易数帆存储团队选用Raft算法作为Curve底层一致性协议，并基于Raft的特性，实现了异常情况下的数据迁移和自动恢复。本文首先简要介绍一下Raft算法的一些基本概念和术语，再详细介绍其在Curve中的实践。Raft一致性

第一作者：李建俊，第二作者：杨哲轩，王聪TiKV作为一个分布式KV数据库，使用Raft算法来提供强一致性。Raft算法提供了单一group的一致性，但是单一group无法扩展和均衡。因此，TiKV采用了MultiRaft的方式基于Raft算法提供能兼顾一致性、扩展均衡的KV储存。下文以3.0版本代码为例，讲述raf

概述分布式系统中，有一些需要使用全局唯一ID的场景，这种时候为了防止ID冲突可以使用36位的UUID，但是UUID有一些缺点，首先他相对比较长，另外UUID一般是无序的。有些时候我们希望能使用一种简单一些的ID，并且希望ID能够按照时间有序生成。而twitter的snowflake解决了这种需求，最初Twitter把存储系统从MySQL迁移

最近在整理redis分布式集群，首先就整理一下分布式算法原理。常见的分区规则有哈希分区和顺序分区两种，Redis采用的是哈希分区规则。节点取余分区使用特定的数据，如Redis的键或用户ID为key，节点数量为N，则：hash(key)%N，计算出哈希值，然后决定映射到哪个节点上，如节点数为4时，哈希值的结果可能为0、1、2，3.现假

RaftRaft概述        Raft一致性算法用于保证在分布式的条件下，所有的节点可以执行相同的命令序列，并达到一致的状态。这类的问题可以归结为“Replicatedstatemachines”问题。!关于Raft一致性协议的概要(http://static.oschina.net/uploads/img/

CAP定理1.Consistency:一致性2.Availability:可用性3.Partitiontolerance:分区容错性CAP定理指出，在异步网络模型中，不存在一个系统可以同时满足上述3个属性。换句话说，分布式系统必须舍弃其中的一个属性。对于需要在分布式条件下运行的系统来说，如何在一致性、可用性和分区容错

作者|AaronRichter编译|VK来源|TowardsDataScience随机森林是一种机器学习算法，以其鲁棒性、准确性和可扩展性而受到许多数据科学家的信赖。该算法通过bootstrap聚合训练出多棵决策树，然后通过集成对输出进行预测。由于其集成特征的特点，随机森林是一种可以在分布式计算环境中实现的算法。树可以在集群中跨进程和机器并

Raft分布式一致性算法原理(选举和同步)一.背景在集群环境下，很容易出现单节点故障的问题，那么我们就需要进行集群部署，但是当集群部署的环境下，我们如何保证工作有序的调度与通信并且保证一致性呢，当客户端发送一连串指令，我们需要在集群环境下，所有服务机器最终要保证一致性，而且在出现一系列异常并且恢复

上一篇内容《从2PC和容错共识算法讨论zookeeper中的Create请求》介绍了保证分布式事务提交的两阶段提交协议，而XA是针对两阶段提交提出的接口实现标准，本文则对XA进行介绍。1\.XAXA（eXtendedArchitecture扩展架构）是X/

在分布式系统应用中，高可用、一致性是经常面临的问题，针对不同的应用场景，我们会选择不同的架构方式，比如masterslave、基于ZooKeeper选主。随着时间的推移，出现了基于Raft算法自动选主的方式，Raft是在Paxos的基础上，做了一些简化和限制，比如增加了日志必须是连续的，只支持领导者、跟随者和候选人三种状态，在理解和算法实现上都相对容易许多。