Leader-Follower算法的基本原理如下: 1.领导者机器人:负责全局路径规划、目标识别和避障等任务。领导者根据环境信息和任务需求,制定出一条安全、高效的路径。在路径执行过程中,领导者还会根据跟随者的状态和任务需求进行实时调整。 2.跟随者机器人:根据领导者发出的信号,执行相应的动作。跟随者通常不需要进行路径规划和...
这个阶段 Leader 挂掉,数据在 Follower 节点处于未提交状态(Uncommitted)且不一致,Raft 协议要求投票只能投给拥有最新数据的节点。所以拥有最新数据的节点会被选为 Leader 再强制同步数据到 Follower,数据不会丢失并最终一致。 5. 数据到达 Leader 节点,成功复制到 Follower 所有或多数节点,数据在 Leader 处于已提交状态...
这个阶段 Leader 挂掉,数据在 Follower 节点处于未提交状态(Uncommitted)且不一致,Raft 协议要求投票只能投给拥有最新数据的节点。所以拥有最新数据的节点会被选为 Leader 再强制同步数据到 Follower,数据不会丢失并最终一致。 5. 数据到达 Leader 节点,成功复制到 Follower 所有或多数节点,数据在 Leader 处于已提交状态...
在Raft算法中,Leader是通过强制Follower直接复制自己的日志来处理不一致问题的。这意味着在Follower中的冲突的日志块会被Leader的日志覆盖。 要使得Follower的日志进入和自身一致的状态,Leader必须找到最后两者达成一致的地方,然后删除Follower从那个点之后的所有日志块(水位重置),并发送自己在水位之后的日志给Follower。 所有...
1. raft 算法的简单介绍 在raft 算法中,每个机器节点的状态包含三种:leader、follower、candidate。系统在时间上被划分为一系列连续的任期 term,每个 term 的 leader 可以产生连续的 log,如下图所示。每个任期 term 可以选举出一个 leader,该 term 的 leader 选举出来后可以产生日志。异常情况下,一些任期 term 可能...
以下是基于 Raft 算法设计的简化 Java 实现示例,包括 Leader、Follower 和 Candidate 的基本逻辑。 classNode{Stringid;NodeStatusstatus;publicvoidstartElection(){// 开始选举过程this.status=NodeStatus.CANDIDATE;sendRequestVote();}publicvoidsendRequestVote(){// 发送投票请求// 模拟投票过程System.out.println(...
Raft算法中服务器主要分为三种角色:Leader,Follower,Candidate,并且三种角色相互独立,也就是服务器在同一时间内只可能扮演其中一种角色。 Leader:用于对所有用户的请求进行处理。以及之后要说明的日志的复制等等。 Follower:不会主动发送消息,只响应来自Leader与Candidate的请求。
private void becomeFollower(Long generation) { replicationState.setGeneration(generation); transitionTo(ServerRole.FOLLOWING); } private VoteResponse grantVote() { return VoteResponse.granted(serverId(), replicationState.getGeneration(), wal.getLastLogEntryId()); } ...
我们先定义了一个 Role 的类型,它是一个字符串类型,用于表示 Raft 一致性算法中的三种角色:跟随者(Follower)、候选者(Candidate)和领导者(Leader)。 接下来,根据 Figure 2 定义了一个名为 Raft 的结构体,用于表示单个 Raft 节点。它包含了几个字段: role 表示节点当前的角色(跟随者、候选者或领导者)。 curre...
Leader通用算法 对比多个分布式组件,发现他们都存在一个通用的算法模式(本质上是Raft算法): Leader选举通用算法框架 进入选举状态 当系统进入选举状态时,节点本身的状态是Candidate。 Follower: Follower节点如果与Leader断开超过设定值则会进入Candidate; Leader: 如果没有超过半数的Follower与Leader保持连接,Leader也会进入...