raft论文在哪发表
这是一篇学习raft论文的总结，主要是对看论文过程中难以理解的几个问题的记录。系统性的讲解还是得看raft论文，论文原文是最好的材料。 引用论文中的第一句话--“Raft 是一种为了管理复制日志的一致性算法”。从两个角度来理解raft算法，第一部分是raft的基本规则，第二部分是raft的异常情况处理。下面放一张raft论文中的经典图来了解一下raft是怎么在一个系统中工作的。下图中一致性模块Consensus Module执行的就是raft算法，它保证拷贝到所有server上的每一条日志是一致的。State Machine状态机对应我们的业务逻辑，日志作为状态机的输入，输入一致就能保证输出是一致的。基本规则 raft的工作模式是一个Leader和多个Follower模式，即我们通常说的领导者-追随者模式。这种模式下需要解决的第一个问题就是Leader的选举问题。其次是如何把日志从Leader复制到所有Follower上去。这里先不关心安全和可靠性，只理解raft运行起来基本规则。raft中的server有三种状态，除了已经提到的Leader和Follower状态外，还有Candidate状态，即竞选者状态。下面是这三种状态的转化过程。1、Leader的选举过程 raft初始状态时所有server都处于Follower状态，并且随机睡眠一段时间，这个时间在0~1000ms之间。最先醒来的server A进入Candidate状态，Candidate状态的server A有权利发起投票，向其它所有server发出requst_vote请求，请求其它server给它投票成为Leader。当其它server收到request_vote请求后，将自己仅有的一票投给server A，同时继续保持Follower状态并重置选举计时器。当server A收到大多数（超过一半以上）server的投票后，就进入Leader状态，成为系统中仅有的Leader。raft系统中只有Leader才有权利接收并处理client请求，并向其它server发出添加日志请求来提交日志。 2、日志复制过程 Leader选举出来后，就可以开始处理客户端请求。Leader收到客户端请求后，将请求内容作为一条log日志添加到自己的log记录中，并向其它server发送append_entries(添加日志)请求。其它server收到append_entries请求后，判断该append请求满足接收条件（接收条件在后面安全保证问题3给出），如果满足条件就将其添加到本地的log中，并给Leader发送添加成功的response。Leader在收到大多数server添加成功的response后，就将该条log正式提交。提交后的log日志就意味着已经被raft系统接受，并能应用到状态机中了。 Leader具有绝对的日志复制权力，其它server上存在日志不全或者与Leader日志不一致的情况时，一切都以Leader上的日志为主，最终所有server上的日志都会复制成与Leader一致的状态。 以上就是raft允许的基本规则，如果不出现任何异常情况，那么只要上面两个过程就能使raft运行起来了。但是现实的系统不可能这么一帆风顺，总是有很多异常情况需要考虑。raft的复杂性就来源于对这些异常情况的考虑，下面一小节就以问答的方式来总结raft是怎么保证安全性的。 安全性保证 1、Leader选举过程中，如果有两个serverA和B同时醒来并发出request_vote请求怎么办？ 由于在一次选举过程中，一个server最多只能投一票，这就保证了serverA和B不可能同时得到大多数（一半以上）的投票。如果A或者B中其一幸运地得到了大多数投票，就能顺利地成为Leader，raft系统正常运行下去。但是A和B可能刚好都得到一半的投票，两者都成为不了Leader。这时A和B继续保持Candidate状态，并且随机睡眠一段时间，等待进入到下一个选举周期。由于所有server都是随机选择睡眠时间，所以连续出现多个server竞选的概率很低。 2、Leader挂了后，如何选举出新的Leader？ Leader正常运作时，会周期性地发出append_entries请求。这个周期性的append_entries除了可以更新其它Follower的log信息，另外一个重要功能就是起到心跳作用。Follower收到append_entries后，就知道Leader还活着。如果Follower经过一个预定的时间(一般设为2000ms左右)都没有收到Leader的心跳，就认为Leader挂了。于是转入Candidate状态，开始发起投票竞选新的Leader。每个新的Leader产生后就是一个新的任期，每个任期都对应一个唯一的任期号term。这个term是单调递增的，用来唯一标识一个Leader的任期。投票开始时，Candidate将自己的term加1，并在request_vote中带上term；Follower只会接受任期号term比自己大的request_vote请求，并为之投票。这条规则保证了只有最新的Candidate才有可能成为Leader。 3、Follower在收到一条append_entries添加日志请求后，是否立即保存并将其应用到状态机中去？如果不是立即应用，那么由什么来决定该条日志生效的时间？ Follower在收到一条append_entries后，首先会检查这条append_entries的来源信息是否与本地保存的leader信息符合，包括leaderId和任期号term。检查合法后就将日志保存到本地log中，并给Leader回复添加log成功，但是不会立即将其应用到本地状态机。Leader收到大部分Follower添加log成功的回复后，就正式将这条日志commit提交。Leader在随后发出的心跳append_entires中会带上已经提交日志索引。Follower收到Leader发出的心跳append_entries后，就可以确认刚才的log已经被commit(提交)了，这个时候Follower才会把日志应用到本地状态机。下表即是append_entries请求的内容，其中leaderCommit即是Leader已经确认提交的最大日志索引。Follower在收到Leader发出的append_entries后即可以通过leaderCommit字段决定哪些日志可以应用到状态机。 4、假设有一个server A宕机了很长一段时间，它的日志已经落后很多。如果A重新上线，而且此时现有Leader挂掉，server A刚好竞选成为了Leader。按照日志都是由Leader复制给其它server的原则，server A会把其它Follower已经提交的日志给抹掉，而这违反了raft状态机安全特性，raft怎么解决这种异常情况？ 所谓的状态机安全特性即是“如果一个领导人已经在给定的索引值位置的日志条目应用到状态机中，那么其他任何的服务器在这个索引位置不会提交一个不同的日志”。如果server在竞选Leader的过程中不加任何限制的话，携带旧日志的server也有可能竞选成为Leader，就必然存在覆盖之前Leader已经提交的日志可能性，从而违反状态机安全特性。raft的解决办法很简单，就是只有具有最新日志的server的才有资格去竞选当上Leader，具体是怎么做到的呢？首先任何server都还是有资格去发起request_vote请求去拉取投票的，request_vote中会带上server的日志信息，这些信息标明了server日志的新旧程度，如下表所示。 其它server收到request_vote后，判断如果lastLogTerm比自己的term大，那么就可以给它投票；lastLogTerm比自己的term小，就不给它投票。如果相等的话就比较lastLogIndex，lastLogIndex大的话日志就比较新，就给它投票。下图是raft日志格式，每条日志中不仅保存了日志内容，还保存了发送这条日志的Leader的任期号term。为什么要在日志里保存任期号term，由于任期号是全局单调递增且唯一的，所以根据任期号可以判断一条日志的新旧程度，为选举出具有最新日志的Leader提供依据。 5、存在如下图一种异常情况，server S5在时序(d)中覆盖了server S1在时序(c)中提交的index为2的日志，方框中的数字是日志的term。这违反了状态机的安全特性--“如果一个领导人已经在给定的索引值位置的日志条目应用到状态机中，那么其他任何的服务器在这个索引位置不会提交一个不同的日志”，raft要如何解决这个问题？ 出现这个问题的根本原因是S1在时序(c) 的任期4内提交了一个之前任期2的log，这样S1提交的日志中最大的term仅仅是2，那么一些日志比较旧的server，比如S5(它最日志的term为 3)，就有机会成为leader，并覆盖S1提交的日志。解决办法就是S1在时序(c)的任期term4提交term2的旧日志时，旧日志必须附带在当前term 4的日志下一起提交。这样就把S1日志的最大term提高到了4，让那些日志比较旧的S5没有机会竞选成为Leader，也就不会用旧的日志覆盖已经提交的日志了。 简单点说，Leader如果要提交之前term的旧日志，那么必须要提交一条当前term的日志。提交一条当前term的日志相当于为那些旧的日志加了一把安全锁，让那些日志比较旧的server失去得到Leader的机会，从而不会修改那些之前term的旧日志。 怎么具体实现旧日志必须附带在当前term的日志下一起提交呢？在问题3中有给出append_entries请求中的字段，其中有两个字段preLogIndex和preLogTerm的作用没有提到，这两个字段就是为了保证Leader和Followers的历史日志完全一致而存在的。当Leader在提交一条新日志的时候，会带上新日志前一条日志的index和term，即preLogIndex和preLogTerm。Follower收到append_entries后，会检查preLogIndex和preLogTerm是否和自己当前最新那条日志的index和term对得上，如果对不上就会给Leader返回自己当前日志的index和term。Leader收到后就将Follower返回的index对应的日志以及对应的preLogIndex和preLogTerm发送给Follower。这个过程一直重复，直到Leader和Follower找到了第一个index和term能对得上的日志，然后Leader从这条日志开始拷贝给Follower。回答段首的问题，Leader在提交一条最新的日志时，Follow会检验之前的日志是否与Leader保持了一致，如果不一致会一直同步到与Leader一致后才添加最新的日志，这个机制就保证了Leader在提交最新日志时，也提交了之前旧的日志。 6、向raft系统中添加新机器时，由于配置信息不可能在各个系统上同时达到同步状态，总会有某些server先得到新机器的信息，有些server后得到新机器的信息。比如下图raft系统中新增加了server4和server5这两台机器。只有server3率先感知到了这两台机器的添加。这个时候如果进行选举，就有可能出现两个Leader选举成功。因为server3认为有3台server给它投了票，它就是Leader，而server1认为只要有2台server给它投票就是Leader了。raft怎么解决这个问题呢？ 产生这个问题的根本原因是，raft系统中有一部分机器使用了旧的配置，如server1和server2，有一部分使用新的配置，如server3。解决这个问题的方法是添加一个中间配置(Cold, Cnew)，这个中间配置的内容是旧的配置表Cold和新的配置Cnew。还是拿上图中的例子来说明，这个时候server3收到添加机器的消息后，不是直接使用新的配置Cnew，而是使用(Cold, Cnew)来做决策。比如说server3在竞选Leader的时候，不仅需要得到Cold中的大部分投票，还要得到Cnew中的大部分投票才能成为Leader。这样就保证了server1和server2在使用Cold配置的情况下，还是只可能产生一个Leader。当所有server都获得了添加机器的消息后，再统一切换到Cnew。raft实现中，将Cold，(Cold,Cnew)以及Cnew都当成一条普通的日志。配置更改信息发送Leader后，由Leader先添加一条 (Cold, Cnew)日志，并同步给其它Follower。当这条日志(Cold, Cnew)提交后，再添加一条Cnew日志同步给其它Follower，通过Cnew日志将所有Follower的配置切换到最新。 有的raft实现采用了一种更加简单粗暴的方法来解决成员变化的问题。这个办法就是每次只更新一台机器的配置变化，收到配置变化的机器立马采用新的配置。这样的做法为什么能确保安全性呢？下面举例说明。比如说系统中原来有5台机器A,B,C,D,E，现在新加了一台机器F，A,B,C三台机器没有感知到F的加入，只有D,E两台机器感知到了F的加入。现在就有了两个旧机器集合X｛A, B, C, D, E}和新机器集合Y｛F｝。假设A和D同时进入Candidate状态去竞选Leader，其中D要想竞选成功，必须得有一半以上机器投票，即6/2+1=4台机器，就算Y集合中的F机器给D投了票，还得至少在集合X中得到3票；而A要想竞选成功，也必须得到5/2+1 = 3张票，由于A只知道集合X的存在，所以也必须从集合X中获得至少3票。而A和D不可能同时从集合X同时获得3票，所以A和D不可能同时竞选成为Leader，从而保证了安全性。可以使用更加形式化的数学公式来证明一次添加一台机器配置不会导致产生两个Leader，证明过程就暂时省略了。 raft论文中文翻译： raft论文英文原址： raft使用C语言实现： raft成员变更过程分析：
在1997年Karger发表的论文中首次使用了一致性哈希的术语。虽然Teradata公司在1986年开发的分布式数据中已经...
CS7680著名的9个论述 也是这门课推荐对于分布式系统的一个初步认识 windows live的架构师james总结一系列大型后台服务的设计原则CAP 准确说是一篇blog，很精简，文字也不多，其实文中的图比文字更清晰。cap的理解也经历了一些纠结的过程，这一篇其实是作者多年后的二次理解。所以出错其实没啥问题，这位老板就完全推翻了之前文章里的阐述 也是通俗易懂的入门介绍cap的blog brewer多年以后写的关于cap的一些误解，C和A并不是完全对立的状态 是对上面这片文章的review心得 开始用了两个新名词来阐述A)yield, which is the probability of completing a request .感觉说的就是AB)harvest ,measures the fraction of the data reflected in the response.感觉说的就是C这篇论文对于available提出里两个比较好的方案：1)牺牲harvest换来yield2）应用架构拆分 和 正交机制BASE base一致性的开山鼻祖，首次提出了和acid相反的一种理论，论文中给出了一些单机事务到多机事务的演进过程，并没有觉得很理论，工程很值得借鉴一致性 一致性的模型，高屋建瓴，是一篇blog 概述的文章 先看看sequential consistency lamport大神不用过多的介绍，读他的论文唯一的感受就是智商的差别吧 也是线性一致性的文章 作者在cmu发表的eventual consistency最终一致性的文章首推 aws的cto 讲了一些高可用和一致性之间的trade-off 描述了 最终一致性 和 因果一致性的关系 consistency Bolt-on的架构设计 cops的架构设计 一个causal consistency的db设计与实现从前三篇文章的作者来看，ucb & cmu&priceton 还是很值得一读的最后一篇的年代已经久远，其实发现计算机的一些理论基础其实是很经得起时间的考验的，所以码农其实也可以过的没有那么的有危机感^_^ 这个是最后一篇论文的ppt版本 consistency分布式锁 Google出品的chubby 必属精品 Yahoo的zookeeper分布式kv存储 Google三驾马车之一bigtable,hbase的蓝本 Google三架马车之二gfs，hdfs的蓝本 Google三架马车之三bigtable，hbase的蓝本 现代很多的kv设计或多或少的都参考了先驱dynamo的设计，值得刷10遍以上。读后感 2009年Cassandra设计的论文 ，很多思想借鉴了dynamo，对于一致性哈希的吐槽也高度类似。在replication的过程中，也会通过一个coordinator节点（master节点）来对其他节点进行replicate（这一点和dynamo一样），但是Cassandra提供了一系列的replicate policy可以选择，比如 Rack Unaware, Rack Aware (within a datacenter) and Datacenter Aware. Cassandra也沿用了dynamo里面关于preference list的定义 ucb出的一篇高性能的kv存储，号称比redis快几十倍，使用coordination-free consistency models。虽然说是特别快，但是其实业界的是用并不广泛 时间序列的数据库的一篇介绍 ，介绍了几个应用场景 iot ebay等 ，influxdb的介绍 比较了业界的几种TSDB的异同无论是kv还是传统的关系型数据库，在分布式系统里面无非都会涉及到以下这几方面replication 指出了一种在replication中存在的问题，并给出了解决方案partition&shard分区都逃不了一致性哈希， 被引用度特别高的一篇文章,但是这个版本也是被吐槽最多的，dynamo吐槽过，Cassandra也吐槽了一把1）First, the random position assignment of each node on the ring leads to non-uniform data and load distribution.2）Second, the basic algorithm is oblivious to the heterogeneity in the performance of nodes.解决方案1）One is for nodes to get assigned to multiple positions in the circle (like in Dynamo) dynamo用的就是这种方法2）the second is to analyze load information on the ring and have lightly loaded nodes move on the ring to alleviate heavily loaded nodes 这种方法被Cassandra采用 2）用的方法 也就是这片论文提出的方法memshipfailure detectupdated conflictsimplement关于实现 这篇论文的出镜率特别高，里面的思想被Cassandra和dynamo都采用了 ，作者也是提出cap的大神Eric Brewer（第三作者），值得反复研读 这个是2019年Google提出的一种有状态的kv存储的思路。在工业界的下个请求依赖于上一个请求的情况数据库查询优化器 现在很火的kafa最初设计的论文，细节有些已经被优化，基本的架构还是很值得反复研读。比如In general, Kafka only guarantees at-least-once delivery. Exactly once delivery typically requires two-phase commits and is not necessary for our applications最初kafka只是支持at-least的delivery, 但是不支持exactly once的投递，具体哪个版本开始支持有点记不清了分布式文件系统除了大名鼎鼎的gfs 分布式文件系统已经走过了好几十个年头了 1990年的coda，在很多的论文中出镜率非常高，后面的fs也借鉴了coda的一些思想分布式事务&事务隔离级别 引用率很高的一篇文章 这里面也引用了下面的这篇文章中关于事务隔离级别P0，P1的引用，看之前可以先看下面这篇文章。比如，脏写，脏读，不可重复读&fuzzy读，幻读等读未提交保证了写的串行化，注意只是写的串行化（并不能保证读写的串行化，依然有可能产生脏读），下面这篇论文里面是避免了脏写的操作。如何处理写的冲突呢？ 打时间戳或者last write win的方式都是可行的 不管是怎么讲事务隔离级别，最原生的味道是这一篇，其他的文章都是咀嚼过吐出来的其中也参考了 里面阐述了很多隔离级别的标准共识算法 paxos的simple版本，原来的版本太晦涩，lamport大神自己可能发现之前写的太高深了，写了一个通俗易懂的版本 hermes 这个是精简版的raft 里面有些概念如果理解起来吃力可以看下作者的博士毕业论文 里面有download的连接，以下的几篇文章都是raft的推荐 raft 的分析文章 verdi的实现 raft一致性的分析名字服务 zk最初设计的论文，感觉比市面上的一些中文材料好懂，推荐关于consul以及名字服务的实践，medium上面有两篇比较好的文章A Practical Guide to HashiCorp Consul — Part 1 | by Velotio Technologies | Velotio Perspectives | MediumA Practical Guide To HashiCorp Consul — Part 2 | by Velotio Technologies | Velotio Perspectives | Mediumetcd(94) Introduction to etcd v3 - YouTube 一个youtube上的视频比较清楚的介绍了etcd的设计思路etcd保证了强一致性，这一点感觉和consul不太一样高可用性watchable . 这一点和zk比较像，但是consul是使用gossip进行通知的(94) Deep Dive: etcd - Jingyi Hu, Google - YouTube 讲了etcd是如何使用raft来保证一致性的应用在名字服务里面的gossip protocol开始读到这些论文一直不太理解可以应用到那些地方，后面看到consul在使用gossip来进行memship的管理，基本的原理参考了论文：SWIM.pdf (cornell.edu)后来发现如果cpu的负载如果过高，很可能出现误判的情况1707.00788.pdf (arxiv.org) 这篇论文里面比较好的解决了这个问题
发布式容易发论文的吗？在1979年karger发表的论文中首次使用了一致性哈希的术语。
raft论文好发表吗
比较容易发表论文的测绘类期刊有《测绘科学技术学报》、《遥感学报》、《地理科学进展》创、《地理与地理信息科学》。
1、《测绘科学技术学报》创于1984年，是由中国人民解放军信息工程大学主管、信息工程大学测绘学院主办的测绘科学学术期刊。本刊在国内外有广泛的覆盖面，题材新颖，信息量大、时效性强的特点，其中主要栏目有：学科进展、学术研究、应用工程等。
办刊宗旨：本刊以马列主义、毛泽东思想、邓小平理论为指针，贯彻执行江主席“三个代表“重要思想，坚持以建设有中国特色社会主义理论为指导，积极报道和反映测绘科学最新研究成就，传播和积累军事测绘科学知识。
2、《遥感学报》创刊于1997年，由中国科学院遥感应用研究所，中国环境遥感学会主办。致力于报道遥感领域及其相关学科具有国际、国内先进水平的研究报告和阶段性研究简报以及高水平的述评。着重反映本领域的新概念、新成果、新进展。
内容涉及遥感基础理论，遥感技术发展及遥感在农业、林业、水文、地矿、海洋、测绘等资源环境领域和灾害监测中的应用，地理信息系统研究，遥感与GIS及空间定位系统（GPS）的结合及其应用等方面。
3、《地理科学进展》创刊于1982年，是由中国科学院地理科学与资源研究所主办、科学出版社出版的综合性学术刊物。获奖情况：全国中文核心期刊。
主要刊登地理学及其分支学科的研究成果，反映国内外地理学研究动态。发表论文的领域为资源与环境、全球变化、可持续发展、区域研究及地理信息系统等方面的成果与新技术。
4、《地理与地理信息科学》创刊于1985年，由河北省地理科学研究所主办。包括地理学和地理信息科学两大部分，具体栏目有：3S研究与应用、数字城市与数字国土、区域经济、环境与生态、旅游开发、可持续发展研究等。
基本涵盖了地理学、地理信息科学的前沿与热点，侧重报道国家自然科学基金、国家重点实验室基金项目、国家科技攻关项目和国际合作项目的新研究成果。
本文主要参考 极客时间-etcd 实战课 GitChat-分布式锁的最佳实践之：基于 Etcd 的分布式锁 谈到分布式协调组件，我们第一个想到的应该是大名鼎鼎的Zookeeper，像我们常用的Kafka（最新版本的Kafka已经抛弃了Zookeeper），Hadoop都用到了Zookeeper，而另外一个分布式协调组件etcd随着k8s的出现，也映入了我们的眼帘。谈到etcd，不得不说说etcd的基石—Raft。 在远古时代，我们数据都只存在于一个节点，不管是读数据也好，写数据也罢，都在一个节点上进行，不存在数据一致性问题，非常简单。 但是慢慢的，单点的问题就显现了——无法高可用，因为我们的数据是单点的，只要这个节点出现问题，我们的系统就不可用了，我们就得提桶跑路了： 作为有追求的软件开发者，肯定不允许这样的情况，所以就引入了“多副本”的概念，也就是说一份数据，同时在N个节点保存，这样做的好处也显而易见： 引入了“多副本”后，带来的第一个问题就是多节点数据如何复制，有两个大方向： 大部分系统都是采用的主从复制，主从复制也有不同的实现方案： 注意，同步复制是主节点收到了所有从节点的响应，才能响应客户端，而半同步复制是主节点收到了N个从节点的响应，就能响应客户端，N可以是如下的情况： 上面我们了解了单点系统的问题——无法高可用，引入“多副本”的意义，介绍了多副本数据复制的方案，其中主从复制是用的比较广泛的，又分析了三种主从复制方案的优缺点。 既然是主从复制，那么问题就来了，who is master？who is follower？谁是主节点，谁是从节点？数据复制细节是怎样的？异常情况如何处理？Paxos便出现了，Paxos是解决这类问题的“祖师爷”，它是一种共识算法，非常复杂，实现起来难度也非常高，所以一般来说，实现的时候都会进行一定的简化，像我们比较熟悉的Zookeeper采用的ZAB就是基于Paxos实现的，还有今天要分享的Raft也是基于Paxos实现的。 好了，餐前小面包吃完了，现在进入正餐环节。 Raft定义了三种角色：Leader、 Follower 、Candidate，一个运行良好的Raft集群，只会存在Leader、 Follower两种角色。下面，我们来看看这三种角色的职责。 一个应用Raft的集群只会有一个Leader，其他节点都是Follower： 为了简化逻辑，Raft将一致性问题拆分成了三个子问题： 下面我们将围绕这三个子问题，进行较为详细的介绍，不过在这之前，需要再介绍几个专业名词： 了解了这三个专业名词之后，我们就要开始介绍选举、日志复制、安全性三个子问题了： Raft集群启动——没有Leader，或者Leader宕机——没有Leader，Follwer就接收不到来自Leader的心跳，持续一段时间后，Follwer就会转为Candidate，进入投票流程，如果Candidate收到大多数Candidate同意自己成为Leader的投票，就会升级为Leader，此时Term就会+1。 Leader宕机，又会进入新一轮的选举。 从这里看出，Follwer和Candidate是可以相互转换的，Follwer是无法直接转为Leader的，但是Leader可以直接转为Follwer（Leader转为Follower的时机，后面会说到）： 下面我们就来看看一个应用Raft的集群启动，选举过程中的细节： 一个应用Raft的集群刚启动，所有节点都是Follower，此时Term为0，由于接收不到来自Leader的心跳（Leader还没有产生，肯定接收不到来自Leader的心跳），并持续一段时间，Follower转为Candidate，Term自增。 第一阶段后，所有节点都从Follower转为了Candidate，这个时候，有一个新的概念：选举定时器。每个节点都有一个选举定时器，选举定时器的时间是随机的，且很大概率上，每个节点的选举定时器的时间都不同。节点的选举定时器达到一定时间后，此节点会向所有其他节点发起“毛遂自荐”式的投票。 节点（假设是B）收到其他节点（假设是A）的“毛遂自荐”式的投票后，会有两种可能： 正常情况下，经过一轮的选举，会有一个Candidate可以获得半数以上节点的投票，此节点就成为了Leader，Leader会告知其他节点，其他节点就会从Candidate转为Follower。 如果一轮的选举后，没有Candidate获得半数以上节点的投票，就会再次进行选举。 让我们想想这个选举定时器有什么作用，假设现在有3个节点：Follwer A、Follwer B、Leader C，由于某些原因，Leader C宕机了，A、B就会从Follwer转为Candidate，进入投票流程，选出新的Leader。Candidate A、Candidate B两个节点同时发起“毛遂自荐”式的投票，极有可能出现以下的情况： 然后就尴尬了：一个集群中有三个节点，Candidate要成为Leader，至少要获得两个节点的同意，现在并不满足这个条件，就需要重新进行选举，正是引入了选举定时器，所以一般不会发生这种情况。 在前面，我们说到Follwer就接收不到来自Leader的心跳，持续一段时间后，Follwer就会转为Candidate。那么就产生了两个问题，Leader与Follower心跳间隔的时间是多少，到多长时间还接收不到Leader的心跳 ，Follower才认为Leader挂了。 在etcd中，这两个参数是可以配置的，etcd的Leader与Follower默认心跳间隔是100ms，默认最大容忍时间是1000ms，这个默认最大容忍时间实在是太小了，需要进行适当的增大，否则很容易触发选举，影响集群的稳定性，当然也不能增加的很大，不然Leader真的挂了，需要过好久，才能触发选举，也影响集群的稳定性。 为了方便大家阅读，避免往上翻，我把Raft角色转换的图片再复制下： 可以看到Follower无法直接转为Leader，但是Leader可以直接转为Follower，那么在什么情况下，Leader可以直接转为Follower呢？ 假设，现在有3个节点：Follwer A、Follwer B、Leader C，Leader C宕机了，A、B就会从Follwer转为Candidate，进入投票流程，选出新的Leader，新的Leader会从A、B中诞生。Leader C复活后，发现现在已经有新的Term了，现在的天下已经不是自己的了，就会发出这样的感叹： 曾经的Leader C就会默默的转为Follower，假设网络原因，C突然无法与A、B进行联通，它就会不断的自增Term，发起投票，但是这是无效的，因为无法与A、B进行联通。 网络问题修复后，新的Leader收到了大于自己的Term，Leader就会陷入自我怀疑，也会发出这样的感叹： Leader就会默默的转为Follower。 由于此时集群中没有Leader，就会进入选举。节点C的数据是很旧的，所以C肯定在选举中落败，这个选举是毫无意义的，且会影响集群的稳定性。 为了避免问题，3.4版本的etcd新增了一个参数：PreVote。开启PreVote后，Follower在转为Candidate前，会进入PreCandidate，不自增Term，发起预投票，如果多数节点认为此节点有成为Leader的资格，才能转为Candidate，进入选举。 不过，PreVote默认是关闭的，如果有需要，可以打开。 看到预投票、投票，不知道大家有没有想到2PC，这应该就是2PC的一个应用吧。 在一个Raft集群中，只有Leader才能真正处理来自客户端的写请求，Leader接收到写请求后，需要把数据再分发给Follower，当半数以上的Follower响应Leader，Leader才会响应客户端。如果有部分Follower运行缓慢，或者网络丢包，Leader会不断尝试，直到所有Follower都响应了客户端，保证数据的最终一致性。 从这里可以看出，Raft是最终一致性，那么应用Raft的etcd也应该是最终一致性（从存储数据的角度来说），但是etcd很巧妙的解决了这个问题，实现了强一致性（从读取数据的角度来说）。Zookeeper处理写请求，从宏观上来讲，和Raft是比较类似的，所以Zookeeper本身并不是强一致性的（更准确的来说，从Zookeeper服务端的角度来说，Zookeeper并不是强一致性的，但是客户端提供了API，可以实现强一致性），很多地方都说Zookeeper是强一致性的，其实这是错误的，最起码，我们调用普通API的时候，Zookeeper并不是强一致性的。 让我们来看看日志复制过程中的细节。 如果客户端把写请求提交给了Follower，Follower会把请求转给Leader，由Leader真正处理写请求。 Leader收到写请求后，会预写日志，日志为不可读，这就是传说中的WAL。 Leader与Follower保持心跳联系，会把日志分发给Follower，这里的日志可能会存在多个，因为在一个心跳时间间隔内，Leader可能收到了来自客户端的多个写请求。Leader同步给Follower的日志，并不是仅仅只有当前的日志，还会包含上一个日志的index，term，因为Follower要进行一致性检查。 Follower收到Leader的日志，会进行一致性检查，如果Follower的日志情况和Leader给的日志情况不同，就会拒绝接收日志。 一般来说，Follower的日志是和Leader的日志保持一致的，但是由于某些情况，可能导致Follower的日志中有Leader没有的日志，或者Follower的日志中没有Leader有的日志，或者两种情况都有。这个时候，Leader的权限就会凸显，它会强制Follower的日志，与自己保持一致。具体是怎么做的，我们后面再说，先看整体流程。 一致性检查通过，Follower也会预写日志，日志为不可读。 Leader收到大多数Follower的响应后，会提交日志，并把日志应用到它的状态机中，此时日志是可读的。 Leader响应客户端，经过这几个阶段，Leader才能响应客户端。 Leader与Follower保持心跳联系，会通知Follower：你们可以提交日志了。可千万别忘了，在第五阶段，Follower也只是进行了日志预写。 Follower接收到Leader的提交日志通知后，会进行日志提交，并把日志应用到它的状态机中，此时日志是可读的。 可以来到第十阶段，说明至少大多数Follower和Leader是保持一致的，可能还会有部分Follower因为性能、故障等原因，没有和Leader保持一致，Leader会不断的尝试，直到所有的Follower都和Leader保持一致。 在第四阶段，说到Follower收到了Leader的日志后，会进行一致性检查，如果成功还好说，如果失败，怎么办呢？ Leader针对每个Follower都维护了一个nextIndex。当Leader获得权力的时候，会初始化每个Follower的nextIndex为自己的最后一条日志的index+1，如果Follower的日志和Leader的日志不一样，那么一致性检查就会失败，就会拒绝Leader。Leader会逐步减小此Follower对应的nextIndex，并进行重试，说白了，就是回溯，找到两者最近的一致点。找到两者最近的一致点后，Follower会删除冲突的日志，并且应用Leader的日志，此时，Follower便和Leader保持一致了。 Raft集群的安全性是由三个特性来保障的：Leader只附加原则、Leader完全特性、日志匹配特性。 让我们设想一种场景：Leader响应客户端后，宕机了，发生这样的事情意味着什么？既然Leader已经响应客户端了，说明Leader已经提交日志了，并且大多数Follower已经进行了预写日志，只是目前还没有提交日志，那这个日志会被删除吗？ 不会，因为Leader只能追加日志，而不能删除日志。发生这种情况，说明大多数Follower已经进行了预写日志，这个写请求是成功的，那新的Leader也一定会包含这条日志（如果不包含这条日志，说明日志完整度不高，会在选举中落败），新的Leader会完成前任Leader的“遗嘱”，完成这个日志的完全提交（所有Follower都提交）。 Leader完全特性指的是某个日志在某个Term中已经提交了，那么这个日志必定会出现在更大的Term日志中。 日志匹配特性在上文已经说过了，就是Follower在接收到Leader的日志后，会进行一致性检查，如果一致性检查失败，会进行回溯，找到两者日志最近的一致点，Follower会删除冲突的日志，与Leader保持一致。 博客到这里就结束了，在写博客的时候，翻阅了很多文章，很多文章写的挺细致，挺优秀，但是真正读起来，并不是那么好理解，所以本篇博客的目标就是坐上马桶上也能看懂。 由于本人水平有限，并没有阅读过etcd的源码，也没有读过Raft的论文，所以博客中可能会有不少错误，还希望大家指出。
看论文的质量，质量高，还是容易通过审核，好发表，如果只是为了评职称，那就不好发表论文。因为国际环境研究与公共健康是专业期刊，这个期刊对文章要求很高，不是很容易通过审核，专业性要求比较高。
国际环境研究与公共健康期刊不是太好发表，因为他们的审稿还是很严厉的。不过凡事都不是绝对的，如果你的文章合法合规，有科学依据，打破人们的常知和文章的唯一性还是很容易发表的
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内容以科技信息为主，兼顾人文，适合工科或理工科院校，重点收录以科技部论文统计源的核心期刊，核心期刊比例高，收录文献质量高。
4、百度学术
百度学术可以快速检测到收费和免费的学术论文、图书、会议等，而且支持时间、关键词、作者等多种条件的筛选，针对一篇文章还提供了多个来源，一个网站无法下载，可以用另外一个。
与百度学术类似的还有Bing学术搜索、谷歌学术搜索。
5、中国国家图书馆
与国内多家公共图书馆联合，集合4万余册电子图书资源、上千种电子期刊以及各地图书馆分站的优质特色数字资源。只需要注册、实名认证就可以免费下载和查看。
6、超星发现
这个网站主要面向大学以上高校用户，是全世界最大的中文电子书图书网站，数据涵盖了1949年后85%以上的中国大陆所有出版书籍。
毕业设计可以去以下网址找.
一、 综合类1、蓝之韵论文http://www.21blue.com 门类较全。2、学生大论文中心、蜂朝无忧论文网门类很全。4、论文下载中心门类很全。5、论文帝国
二、 教育类1、教研论文交流中心以中小学教育为主，基础教育、英语教学文章居多。2、教育教学论文网以教育论文为主，包含：语文论文 美术论文 物理论文化学论文 英语论文 历史论文 德育论文 教学论文数学论文 音乐论文 生物论文 自然论文 体育论文地理论文 摄影论文 劳动技术 农村教育 毕业论文素质论文 医学论文 电子电器学 思维科学 计算机论文活动课教学 书法篆刻论文 创新教育研究 心理健康教育西部教育论文 信息技术论文3、教育论文、中国园丁网论文大观、北大附小学校教师的文章：三、 专业类1、优秀论文杂志以科技类为主。2、论文资料网以财经经济管理类为主。3、法律图书馆文如其名。4、法学论文资料库文如其名。5、中国总经理网论文集、mba职业经理人论坛、中国农业在线-农业论文、体育论文、财经学位论文下载中心、公开发表论文_深圳证券交易所、中国路桥资讯网论文资料中心、论文商务中心、法律帝国：四、 论文写作教学类1、学术论文其实是学术论文的写作网站。五、 博硕士论文1、论文统计实际上就是万方的论文统计。2、台湾博硕士论文咨讯网、北京大学学位论文样本收藏、学位论文 （清华大学）科技论文在线论文中国 :新浪论文网分类:中国论文联盟:大学生论文库论文资料网:论文下载中心:毕业论文网:学位论文:无忧论文网:北京语言文化大学论文库:
英文论文在哪发表在哪看
英文论文文献在哪里找分享如下：
1、谷歌学术，一个可以免费搜索学术文章的搜索引擎，内容覆盖的研究领域学科非常全面，除了论文之外还会有一些书籍、专利等其他类型的资料可供参考。支持关键词、分类筛选等高级查找功能。
2、iData，免费使用，但数量有限。可以直接搜索关键词，选在在线/下载。Web of Science，覆盖学科最多的综合性学术信息资源网站，收录了多种世界权威，高影响力的学术资料，在全球范围内有巨大影响力和权威性。
3、Library Genesis，都是英文原版的电子书或者论文。Sci-hup，全能文献下载工具，建议使用DOI搜索下载，直接保证搜索出的文章就是你要找的。免费下载PDF格式。
4、ERIC，包含期刊文章、书籍、研究综合报告、技术报告、论文......很多资源都可以免费获取。Open Access Library，免费提供全面优质的论文，学科领域主要覆盖物理、数学、人文、工程、化学、生物、医学等等。比较方便的是不用下载，可以直接预览主要论文信息，节省时间。
5、Science，免费的一个美国的科学网站，是一个综合性、多学科、核心期刊的文献数据库。爱思唯尔，根据想要搜索的关键词可以找到相关文献和领域内的推荐期刊。
sci论文可以去一些知名网站上查找，浏览。 比如Web of Science、SCI-Hub、知网等等。其中Web of Science是目前最全面的外文文献搜索引擎。
该网站收录了大部分已发表的英文论文的题录和摘要信息，是全球最大、覆盖学科最多的综合性学术信息资源，它收录了自然科学、工程技术、生物医学等各个研究领域最具影响力的8850（SCI）+3200（SSCI）+1700（AHCI）多种核心学术期刊。
其中Web of Science推出的影响因子（Impact Factor, IF）现已成为国际上通用的期刊评价指标，它不仅是一种测度期刊有用性和显示度的指标，而且也是测度期刊的学术水平，乃至论文质量的重要指标。
而SCI-Hub是由于一位女性科研人员为查找免费文献而烦恼而创立的，关于这个故事详细过程，有兴趣的同学可以去找资料看看。然后因为版权问题，sci-hub也是一直被起诉，所以网址总是不定期的更换，大家可以上网查询最新可用的网址。
问题一：论文的外文参考文献从哪里找呢 在中国期刊网ki/里找，有那种英文的文献，之后翻译过来。万方、维普都可以。或者直接到外人数据库找。 APS美国物理学会电子出版物 AIP美国物理研究所电子出版物 ASME美国机械工程师学会电子期刊 ASCE美国土木工程协会电子期刊 ACS美国化学学会数据库 IOP英国皇家物理学会户刊 RSC英国皇家化学学会期刊 AIAA美国航空航天学会 John Wiley电子期刊 Kluwer电子期刊 Springer LINK 电子期刊 EBSCO学术、商业信息数据库 Elsevier Science IEEE/IEE Electronic Library ACM Digital Library 但估计你们学校没有数据库。 如果找不到干脆找个中文的自己翻译过来算了。 问题二：外文参考文献怎么找 在中国期刊网ki/里找，有那种英文的文献，之后翻译过来。万方、维普都可以。或者直接到外人数据库找。 APS美国物理学会电子出版物 AIP美国物理研究所电子出版物 ASME美国机械工程师学会电子期刊 ASCE美国土木工程协会电子期刊 ACS美国化学学会数据库 IOP英国皇家物理学会期刊 RSC英国皇家化学学会期刊 AIAA美国航空航天学会 John Wiley电子期刊 Kluwer电子期刊 Springer LINK 电子期刊 EBSCO学术、商业信息数据库 Elsevier Science IEEE/IEE Electronic Library ACM Digital Library 但估计你们学校没有数据库。 如果找不到干脆找个中文的自己翻译过来算了。 问题三：写论文怎么找外文文献 中国知网――ki你可以访问国家图书馆，找到学士论文那一项，再往下分类。或者高级搜索外文文献。 斯普林格（Splinger）――外国网站，如果你们学校买了的话就可以看，很多检索需要验证IP的。 到最近的大学办个图书证，花钱办的，还要带身份证或者学生证。都有外文图书室的。 别的就要看您什么专业，有专业用的检索网站等等。 通过看相关的中文文献，找到他们用的参考书，再把那本书弄到手看看有没有用。（我常用）这个不会出错，而且经常有翻译版。 问题四：查找下载学术论文和外文文献都有哪些途径和方法？具体一点 最常见的是知网。对于外文文献主要还有以下一些网站。楼主要采纳哦！ 问题五：毕业论文的外文文献去哪里能找到比较好的？ 1、手工查找图书馆外文期刊常2、检索图书馆外文数据库 推荐两个外文数据库，分别是EBSCOhost（search.ebscohost）和WSN（worldscinet.lib.tsinghua.edu）。 3、利用搜索引擎检索 利用Google、GoogleScholar（谷歌学术scholar.google）或SCIRUS（scirus）等外文搜索引擎。 问题六：毕业论文的外文文献怎么找 有的 很多,是个人原创。 你好，帮你就是的，一份完整的 问题七：毕业论文的外文文献怎么找 有的 很多,是个人原创。 你好，帮你就是的，一份完整的 问题八：毕业论文外文文献在哪里找啊 15分 谷歌学术里可以找 不过你这个题目我估计是找不到外文文献的 问题九：一般在哪里下载英文论文文献 在淘宝里搜英文文献下载，就可以。也可以按店名来搜 “木虫屋” 就行，好像还可以代查，感觉挺方便的。 问题十：去哪找论文的外文文献？ science鸡irect/在这个网站,就可以找对外文文献的.在all fiedls,输入关键词,
在哪发论文
发表论文通常只有两种渠道，要么自己投，要么找论文发表机构代投，不管走哪种渠道，最后都是要发表到期刊上的。
期刊，也叫杂志，在上个世纪在出版界曾经是重量级的存在，那个时候互联网还没有兴起，人们阅读文章获取资讯远远没有现在方便，杂志就成为一个很重要的传播媒介。
但现在随着社会的进步，科技的发展，纸媒已经大大没落了，很多期刊被砍掉了，剩下来的大多数不得不自谋出路，学术期刊更是如此，因为这个受众面是很窄的，基本没法盈利，所以只能靠收取版面费来维持，当然，有国家财政拨款的那种不在这个范围。
我们现在发表学术论文，出于严谨性权威性等原因的考虑，还是要发表到纸质期刊上，编辑会用电子邮箱或者内部的系统来收稿，但不会有一个网络平台有发表论文的资质，即使是知网和万方这样的网站，也只是论文数据库，并不是论文发表平台。
所以发表论文的时候，还是要先去选取目标期刊，然后再找到这本期刊的投稿邮箱，或者是找到靠谱的论文发表机构，由代理进行代投，最后都是发表到纸质期刊上的，见刊后一两个月左右被知网收录，就可以检索到了。
问题一：发表论文去哪里投稿 若你是初次投稿，建议先找些门槛低的省级期刊投稿，这类杂志有《故事》、《故事汇》、《故事世界》、《幽默与笑话》。另外《知识窗》、《青年科学》、《思维与智慧》这些杂志你也可去试试。投稿时，你还要注意投稿格式，电子邮件投稿注意事项。 在这里顺便给你介绍一些注意事项，以提高你命中率：稿件后面要有完备的联系方式：作者名字、署名、地址、电话、邮箱，QQ什么的都要详细，以便编辑联系你啊！要是没有这些，发了你文章，难找你拿稿酬！ 用电子邮件投稿，得注明投什么栏目，写上你名字和稿件名字。 另外，现在《故事会》在征稿。其原创稿酬千字400元，笑话每篇最高稿酬100元。 希望能解决您的问题。 问题二：哪里可以发表论文 有的啊，，， 问题三：论文在哪里发表 一般在期刊上发表讠仑文基本上都是需要评职称才发的，一般这种的找那种代理就行，网上很多的不过也有不可靠的，最好找熟人介绍下比较好，我发的时候就是同事介绍的壹品优，我也是直接就在那边发了，和同事说的差不多，挺好的。如果你没有熟人介绍不行就去看看。 问题四：在哪里发表论文比较可靠 答-您写的专业性很强的学术论文最好在正规刊物上发表，毕业论文或学习的论文就在学校学刊上发表。 问题五：论文在哪发表比较好？ 答-您写的专业性很强的学术论文最好在正规刊物上发表，毕业论文或学习的论文就在学校学刊上发表。 问题六：在哪里可以发表论文 有的啊，， 问题七：在哪可以发表论文 你发论文主要是干嘛用的 问题八：评职称在哪发表论文 我也是广告，给你一个参考：第一，化工行业中级职称，如果没有意外的话，普刊，就是国家级或者省级刊物就可以。所谓的意外，就是说你可能处于大学或者科研单位，这样的话中级才会要求核心刊物。第二，价格问题，核心我就不说了，浮动太大没法说估计你也用不着，通常而言，综合科技类的省级和国家级价格基本持平，在五百左右，这个价格仅供参考，每个期刊都有自己的价格，如果是化工类专业性强一点的，价格可能略贵。大家不说价格的原因是公开的地方不方便，每个人都有自己的渠道，高了低了难免有纠纷，估计你也能理解，此外，注意无论是找编辑部还是找代理，资金安全要注意。定金和真伪鉴定都是作者需要考察的东西。我是代理，前几天还遇到了《学问》这个期刊的假刊，差点上当。 问题九：医学论文在哪发表论文好？ 这个要看你的具体专业，以及对发表杂志有无要求。 比如你是传染病防治的，那最好还是发中国疾病控制之类的。 比如你要求中文核心期刊，那就选择专业对口的中文核心。 比如你要求SCI，那就选择SCI杂志。