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Raft共识深度解析与在Hyperledger Fabric中实现Raft共识|南宫NG·28

更新时间:2024-12-03 16:38:01点击:

本文摘要:Raft是在1.4.1版的基于Kafka和Solo的ordering系统之后发售的共识插件。

Raft是在1.4.1版的基于Kafka和Solo的ordering系统之后发售的共识插件。Raft为ordering服务带给了额外的功能,使生产系统准备就绪。

在开始ordering服务之前,网卓新闻网,让我们首先理解Raft的基本知识。共识机制的基础知识共识算法容许一组计算机作为一个连贯的两组工作,这些组可以在某些成员的故障中生还下来。

现在告终主要有两种:拜占庭式和非拜占庭式。拜占庭容错:比特币是第一个通过引进工作量证明来解决问题拜占庭式错误的去中心化系统。

在拜占庭系统中,一般来说会瓦解或瓦解,而是该系统显得蓄意并且可以操控另一个系统并影响决策过程。例如工作证明,权益证明,PBFT,RBFT。如果任何分布式系统被设计来处置BFT,它完全可以忽视任何类型的故障。

非拜占庭式容错:Raft归属于这一类,一般来说将故障数则系统瓦解,网络故障,网络延后,传输过程中的数据包遗失等,例如Kafka,Paxos,Zookeeper。所以现在的问题是,为什么不出最安全性的情况下用于基于BFT的共识机制呢?因此,要问这个问题,BFT必须3n + 1节点来管理本质上十分大的n故障。例如要处置BFT中的100个蓄意节点,您最少必须301(3 * 100 + 1)个节点。

这就是复杂性经常出现的地方。Raft尝试仅有用于2n + 1(2 * 100 + 1)节点解决问题容错问题,但这依然具备成本效益。

因此,某些分布式系统依然比其他替代方案更喜欢Raft。BFT最限于于集中公共网络,其中节点显得蓄意的可能性更高。

例如比特币,以太坊。在专用网络的情况下,该节点早已受到数字证书的维护,因此Raft在这种分布式系统上可以很好地工作。

例如Quorum,Hyperedger Fabric。什么是raft?RAFT是一种分布式的容错一致性算法,它确保了系统在再次发生故障时需要作出决策并处置客户的催促。

用技术术语来说,Raft是用作管理拷贝日志的共识算法。拷贝日志是拷贝状态机的一部分。

拷贝状态机(RSM):RSM是建构分布式系统的基本体系结构。它由服务器日志(仅有可选日志由命令构成),共识模块(在我们的例子中是Raft)和状态机-SM(拒绝接受某些输出并产生某些输入的任何程序,都有自己的状态)构成。RSM的工作流程:1.客户端向Leader节点发送到包括命令的催促。

2.Leader节点将新的催促可选到其日志并将此催促发送到所有follower节点。Follower节点将把这个催促加到到他们的日志中并发送到一条证实消息。

3.一旦大多数节点发送到了一条证实消息,Leader就不会将其日志递交到其状态机,从而产生一些输入。一旦Leader递交日志,Follower也将递交日志到他们的SM。4.Leader不会将恢复发送给客户。

那么Raft在RSM中的起到是什么呢?通过这种方式,RAFT保证Follower的日志与Leader的日志(拷贝的日志)完全相同,即使再次发生故障,整个分布式系统也可以当作单个实体。客户在发送到催促之前否必须告诉谁是Leader?否,客户端可以将催促发送到任何节点,如果该节点是Leader,则可以处置该催促,如果它不是Leader,则它将将此催促发送到Leader节点。RAFT的基本功能:服务器状态:根据raft算法,一个节点不能正处于三种状态Follower(F):最初所有节点都将正处于Follower状态。

如果一个Follower没接到任何信息,他就不会沦为候选人。Follower的日志可以被Leader覆盖面积。

Candidate(C):开始议会选举,如果取得多数票,就沦为领导人。Leader(L):处置客户机催促并保证所有follower享有完全相同的日志副本。

Leader无法覆盖面积其日志。从C到F的切换:如果C找到早已有Leader被选为或新的任期开始,它将完全恢复为F状态。从L到F的过渡性:如果其他任何节点具备聘请条款,则当前的Leader将回到F状态。Term:Term是给定长度,用倒数整数编号。

每届任期都以议会选举开始,Candidate企图通过投票机制沦为Leader,并在余下的任期内兼任Leader。


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