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【6h】

基于Raft的优化日志复制的分布式一致性算法OLR-Raft的设计

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声明

1 绪论

1.1 研究背景与意义

1.2 国内外研究现状

1.3 论文的主要研究内容

1.4 本文组织结构

2 分布式协议研究

2.1 概述

2.2 一致性相关理论

2.3 一致性协议

2.4 基于领导人的一致性协议

2.5 Raft协议

2.6 本章小结

3 Raft实现

3.1 概述

3.2 Raft体系结构

3.3 选举流程

3.4 故障恢复机制

3.5 角色转换

3.6 数据同步

3.7 日志压缩

3.8 本章小结

4 OLR-RAFT设计

4.1 概述

4.2 落后日志寻址优化

4.3 缓存日志设计

4.4 并行附加日志

4.5 本章小结

5 性能测试与分析

5.1 测试环境

5.2 测试内容

5.3 本章小结

6 总结与展望

6.1 全文工作总结

6.2 未来工作展望

致谢

参考文献

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摘要

随着近些年互联网的迅猛发展,尽管单机系统存储能力每年都在提升,但是随着摩尔定律走向极致,传统的单机系统应对指数增长的海量存储也越来越捉襟见肘。分布式系统能解决存储问题,但是以分布式集群的超大规模,每天都会产生各式各样的问题,如断电,硬盘故障,网络分区等。为了能解决分布式系统由于出错而导致的服务暂停,多副本是解决这一问题的唯一有效手段。而解决多副本的一致性的问题就是分布式情况下最重要的课题。现存的分布式一致性协议大都难以理解,不易实现。Raft协议是一种易于理解和实现的分布式一致性协议,但是在性能上较其他分布式协议并没有太大的提升,在实际工程应用时性能有待提升。
  OLR-Raft以Raft协议为基础,并针对Raft协议性能不足的缺点进行了改进。主要对Raft中的日志复制进行了优化改进。OLR-Raft设计实现了选举流程、故障恢复、角色转换、数据同步和日志压缩等Raft协议重要功能,并对Raft中的日志复制功能进行了落后日志寻址优化、缓存日志设计及并行附加日志的设计。实现了一种容易理解、易于实现、高性能的分布式一致性算法。
  通过一个五个副本的键值存储系统来进行测试,结果表明应用OLR-Raft的系统较应用Raft的系统具备更高的读取速度和写入速度、基本一致的写入延迟、更低的读取延迟、更少的故障恢复时间,具备了更高的性能。

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