braft 完全指南：从零掌握分布式一致性编程
一、为什么需要 braft？ 1.1 分布式系统的一致性挑战 在分布式系统中，数据一致性是最核心的挑战之一。当多个节点需要对某个状态达成一致时，面临诸多困难： 网络分区：节点间通信可能中断 节点故障：任何节点都可能随时宕机 消息乱序：网络延迟导致消息到达顺序不确定 脑裂问题：网络分区可能导致集群分裂 1.2 Raft 算法简介 Raft 是一个易于理解的分布式一致性算法，相比 Paxos 更加简单明了： ...
共识算法
分布式系统核心算法详解：PBFT算法原理与Java实现
1. PBFT算法概述 PBFT（Practical Byzantine Fault Tolerance）算法是一种实用的拜占庭容错算法，由Barbara Liskov和Miguel Castro在1999年提出。该算法可以在异步网络环境中容忍最多1/3的拜占庭故障节点，是第一个将拜占庭容错的复杂度降低到多项式时间的实用算法。 ...
分布式系统基础：Raft算法深度解析与实现
引言 Raft算法由Diego Ongaro和John Ousterhout在2013年提出，旨在解决Paxos算法难以理解和实现的问题。Raft通过"分而治之"的思想，将共识问题分解为Leader选举、日志复制和安全性三个相对独立的子问题，使得算法更加容易理解和实现。 ...
分布式系统基础：Paxos算法深度解析与实现
引言 Paxos算法是分布式系统中最重要的共识算法之一，由图灵奖获得者Leslie Lamport在1990年提出。它解决了在不可靠网络环境中，多个节点如何就某个值达成一致的问题。Paxos算法是许多现代分布式系统（如Google Chubby、Apache ZooKeeper）的理论基础。 ...
分布式系统基础：拜占庭将军问题深度解析
引言 想象一下，你正在使用支付宝转账给朋友，但是网络中存在恶意攻击者试图篡改交易信息。如何确保你的转账能够安全、准确地完成？这就是拜占庭将军问题要解决的核心挑战。 ...