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Raft算法
2025-12-14
设计一个基于Raft的分布式键值存储系统
设计基于Raft的分布式键值存储系统需要关注以下核心要点：Raft角色划分：Leader处理客户端请求，Follower同步日志，Candidate参与选举写操作流程：客户端请求仅发送到Leader，通过日志复制实现多数节点持久化读操作优化：使用Lease Read或Read Index避免脏读容错机制：通过心跳检测触发Leader选举，日志匹配保证一致性关键配置：奇数节点部署（推荐3或5节点），合理设置选举超时时间
2025年-12月-14日
5 阅读
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Raft算法
2025-12-12
Raft集群中Leader节点在提交日志前崩溃，如何保证数据一致性和系统可用性？
当Leader在提交日志前崩溃时，Raft通过以下机制保证一致性：日志完整性检查：新Leader通过选举限制确保拥有最新日志日志强制覆盖：新Leader用本地日志覆盖其他节点不一致日志提交规则：新Leader仅提交当前任期日志或之前任期已复制到多数节点的日志客户端重试：客户端超时后重试请求确保最终成功
2025年-12月-12日
4 阅读
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Raft算法
2025-12-11
Raft集群在脑裂场景下的数据一致性与恢复机制
在Raft集群发生脑裂时：仅包含多数节点的分区能选举新Leader并提交日志少数分区的写请求会阻塞或失败（无法达成多数确认）网络恢复后，高任期Leader自动强制覆盖低任期节点日志通过AppendEntries RPC的冲突检测机制解决日志分歧客户端应实现幂等重试机制处理超时请求
2025年-12月-11日
4 阅读
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Raft算法
2025-12-8
Raft算法中Leader崩溃后的日志一致性保证
当Leader在复制日志条目到大多数Follower前崩溃时，Raft通过以下机制保证一致性：新Leader选举：剩余节点触发选举，拥有最新日志的节点成为新Leader日志强制覆盖：新Leader用自身日志覆盖不一致的Follower日志安全性约束：仅提交包含前任term的日志条目（Leader Completeness特性）客户端重试：未提交的日志条目由客户端重新提交
2025年-12月-8日
4 阅读
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Raft算法
