1.FREE SOLO - 自己动手实现Raft - 13 - libuv源码分析与调试-4
2.万字长文解析raft算法原理
3.FREE SOLO - 自己动手实现Raft - 16 - leveldb源码分析与调试-2
4.FREE SOLO - 自己动手实现Raft - 10 - libuv源码分析与调试-1
5.FREE SOLO - 自己动手实现Raft - 开篇
6.Raft 论文导读：探索一种可理解的设计设计共识算法
FREE SOLO - 自己动手实现Raft - 13 - libuv源码分析与调试-4
深入分析libuv库中的Timer事件处理流程，主要包括初始化、源码启动、设计设计停止以及重启等关键步骤。源码
初始化Timer事件，设计设计使用uv_timer_init函数，源码海口乳制品防伪溯源码查询该函数仅调用uv__handle_init，设计设计将Timer handle添加至loop的源码handle_queue。
启动Timer事件，设计设计通过uv_timer_start函数实现，源码计算过期时间后将Timer插入loop内部的设计设计堆结构中，同时使用timer_less_than比较函数进行排序。源码
停止Timer事件，设计设计执行uv_timer_stop，源码从堆中移除Timer，设计设计uv__handle_stop递减handle引用计数，当loop内无active handle时退出循环。
重启Timer事件，在uv_timer_again函数中判断是否设置repeat参数。若设置，则连续调用uv_timer_stop和uv_timer_start，重启Timer。
Timer事件的回调触发，在loop的uv__run_timers阶段执行，从堆顶取出过期节点，并调用对应的回调函数，同时根据需要重启Timer。
至此，对libuv库中的Timer事件处理有了全面的了解，下期将深入探讨async事件的处理机制。
万字长文解析raft算法原理
万字详析raft算法原理：从理论到实践的深入探索
在接下来的两周里，我们将深入探讨分布式一致性算法raft的奥秘，分为理论阐述和实践应用两部分。首先，我们进入第一篇章，深入了解raft协议的jdbc源码编译核心概念和工作原理。 1. 分布式挑战与共识解决 在扩展系统时，纵向增长受限，横向扩展通过增加节点实现负载均衡，但网络环境对集群规模的影响不容忽视。分布式系统的优势在于数据备份和负载均衡，但一致性保证和秩序维护是关键挑战。CAP理论揭示了系统在一致性、可用性和分区容错性之间常常需要取舍。 2. 理解CAP理论 C代表数据正确性，追求像单机一样确保原子性；A强调服务可用性，快速响应；P是分区容错，是分布式系统的核心考量。在CP与AP之间，raft协议寻求在保证系统稳定性的前提下，提高服务的可用性。 3. 一致性难题与解决方案 即时一致性要求快速响应，但C问题的挑战在于确保数据在更新后的立即一致性。raft通过一主多从模式，主节点负责事务处理，保证写入的顺序性，从而提升系统的即时一致性。 4. raft协议的核心机制 raft协议的核心是leader、follower和candidate的角色以及预写日志、状态机等。多数派原则是关键，通过分散决策降低对单点的依赖，确保在多数节点存活时的可用性和一致性。 5. 协议运作细节一主多从：leader发起事务，follower参与决策，形成多数决定。
读写分离：简化操作，可能导致数据一致性风险，需通过日志同步和两阶段提交策略来解决。
6. 选举与状态同步 raft通过心跳和心跳超时机制进行选举，leader负责事务的springboot入口源码提交和同步，保证数据最终一致性。同时，处理如 leader 滞后或 follower 落后等情况，以维持系统的稳定。 7. 实际应用中的挑战 网络分区、心跳问题和配置变更时的同步策略，都需要精心设计，如通过提前试探机制避免无意义选举，确保数据一致性。 8. etcd实践 我们将结合etcd源码，将理论与实践相结合，通过实际案例展示raft算法在现代分布式系统中的应用，包括状态机同步、写请求处理等。 9. 后续更新与资源 关注公众号“小徐先生的编程世界”，获取更多原创编程技术内容，特别是关于Go语言的raft工程化案例。FREE SOLO - 自己动手实现Raft - - leveldb源码分析与调试-2
本文聚焦于leveldb的写入机制，包括log的写入与memtable的写入过程。在深入分析之前，让我们回顾leveldb的核心数据结构，这将为后续的探讨提供直观的参考。
数据写入流程主要包括两个阶段：首先，将数据写入log，紧接着将数据写入memtable以供查询。
在log的写入过程中，数据经由一系列封装，最终通过调用log::Writer::AddRecord实现写入。在这一过程中，数据通过DBImpl::Put和DB::Put进行封装，最终由DBImpl::Write调用实现。
对于memtable的写入，数据同样经历DBImpl::Put和DB::Put的封装，随后由DBImpl::Write和MemTableInserter::Put进行处理，最后调用MemTable::Add完成写入。wr实战源码这一系列操作确保了数据的高效存储与检索。
数据读取方面，主要依赖于DBImpl::Get调用，通过MemTable::Get和SkipList::FindGreaterOrEqual操作在SkipList中进行搜索，实现从memtable中读取数据。同时，数据也可从sorted table中获取。
总结整个流程，本文主要梳理了数据写入与读取的调用栈，以及memtable与log在leveldb中的角色。下一次，我们将深入探讨大量数据写入后，内存与磁盘中数据状态的变化，以进一步理解leveldb的高效与可靠。
期待下次的分享，敬请关注！
FREE SOLO - 自己动手实现Raft - - libuv源码分析与调试-1
了解EventLoop这一核心概念，就是“Reactor模型”的主体框架。Reactor模型是一种程序设计模式，其本质在于如何对外界各种刺激做出反应，利用单一或者多个线程，处理各类外部事件，如网络数据包接收、定时器超时等，根据不同事件注册相应的回调函数。
以“状态机思维”分析libuv源码，为后续开发奠定基础。状态机思想提供了一种简洁高效的方式来描述程序的工作流程。在libuv中，主要有两种核心数据结构：Handle与Request。Handle代表常驻内存提供服务的数据结构，如uv_tcp_s，表示TcpServer，不断对外提供服务，同样可以作为TcpClient。弓箭源码推荐Request则代表一次请求，如uv_req_s，其生命周期与请求处理过程相同，不会驻留在内存中。请求被处理后，该数据结构随即释放。
libuv能够处理多种不同事件，常见的几种包括：网络事件、文件系统事件、信号事件、异步操作完成事件等。未来，我们将深入解析这些核心事件的相关源代码。
FREE SOLO - 自己动手实现Raft - 开篇
欢迎来到我的 Raft 自动实现项目，旨在通过个人实践，加深对Raft协议的理解并分享经验。在大数据和AI时代，分布式系统变得至关重要，而Raft协议作为一致性保证的首选，更是不可或缺。我在业界有过多次Raft协议的开发经验，虽然过程充满挑战，但也收获颇丰。现在，我决定重新实现Raft，以MVP形式出发，目标是创建一个用户友好的开源项目，帮助初学者深入理解协议原理和源码工作原理。
项目难点主要体现在理解、测试和应用三个层面。首先，Raft的设计目标是易于理解，但在实际编程时可能会遇到困惑。解决这个问题的关键在于掌握状态机思维，即将分布式系统视为一系列状态转换，遵循明确的规则。状态机模型简单却深具启发，比如图灵机和状态机的区别，将在后续文章中详细介绍。
在测试上，Raft的复杂性导致难以构建精确的自动化测试，尤其是涉及多节点协调的场景。为解决这个问题，我设计了remu工具，它模拟分布式系统的暂停和恢复，以辅助测试。通过gdb扩展，remu允许编写自动化测试用例，并检查系统状态的一致性。
应用方面，我计划提供vmeta、vstore、vectordb、vgraph等多种功能，以适应不同的业务场景。这需要一个灵活的框架，通过插件化设计，如kv引擎、vector引擎等，以简化开发工作。
技术栈的选择上，C/C++是底层开发的首选，因其对硬件的适应性和功能强大的面向对象编程。我利用C++的智能指针和现代特性，同时避免过度复杂性。第三方库方面，我谨慎选择，并在项目中保持代码的可调试性。
SEDA架构被用于项目，它的分阶段事件驱动设计有助于扩展性。尽管不是最高效，但在分布式系统中，扩展性是首要考虑的。我正在探讨如何让开源更深入，鼓励更多人参与和学习。
未来，我将继续迭代和完善vraft项目，如果你对此感兴趣，可以通过邮件castermode@gmail.com或访问我的网站vectordb.io与我交流，共同进步。感谢你的关注与支持，让我们一起探索Raft的世界！
Raft 论文导读：探索一种可理解的共识算法
对于理解和实现一种可理解的共识算法，如 Raft，首先，它像跑步一样，虽然重要但难以入门。一个好的论文导读能帮你克服语言障碍，特别是对于 Raft 的小论文，虽然大论文提供了更多细节，但本文将主要聚焦于小篇幅但关键的页内容。
论文的核心是寻找一种易于理解的共识算法，以替代复杂且难以掌握的 Paxos。作者通过对比 Paxos的挑战，指出其难懂且对系统构建和教育的实用性不足，从而引出 Raft 的目标——提供更好的理解和实践基础。
Raft 通过问题拆解，将共识算法简化为三个可理解的子问题，并提供了行的C++代码示例，方便理解和实现。它还通过实验验证了Raft在理解性上的优势，与Paxos形成了鲜明对比。
设计原则方面，Raft注重可理解性，例如通过减少状态数量和引入随机化来降低系统的不确定性。论文还介绍了复制状态机的概念，这是共识算法设计的基础，它确保在多副本系统中数据保持强一致性且高度可用。
实现中，Raft强调日志和数据的分离，算法独立于底层存储，以及算法的网络和存储抽象。此外，节点状态、任期和RPCs等概念在Raft中起着关键作用，特别是leader选举，它是共识达成的核心机制。
通过讲述leader选举的规则和过程，我们看到Raft如何通过规则和随机性来保证系统的稳定。日志复制是另一个重要环节，它与leader选举共享实现基础，但这里我们只给出了大致的图示和流程概述。
最后，虽然本文只介绍了论文的冰山一角，但希望能激发你进一步探索的兴趣。如果你想深入理解或实际应用，大论文和源码学习是必不可少的，同时也可以参考相关问题和专家的观点。
FREE SOLO - 自己动手实现Raft - - libuv源码分析与调试-2
本次内容将深入剖析libuv如何处理网络事件，具体流程如下：
首先，EventLoop通过创建epoll fd，在Linux系统中提前准备。
然后，利用uv_run函数启动EventLoop，调用epoll_wait处理网络事件。
服务端socket创建流程：通过uv_tcp_bind、uv__tcp_bind、maybe_new_socket和new_socket进入new_socket函数。在new_socket中，先创建socket fd，再利用uv__stream_open将fd赋值给uv_stream_t，代表TcpServer。listen fd设置为。
紧接着，调用系统bind函数。
紧接着，使用uv_tcp_listen执行listen操作。
通过io_watcher建立listen fd与回调函数uv__server_io之间的联系，将此io_watcher加入到loop的watcher_queue中。
当有连接请求时，io_watcher回调uv__server_io，执行accpt4系统调用，创建socket。接受fd设置为。
在uv__server_io中创建好socket fd后，通过stream->connection_cb调用用户提供的回调函数on_new_connection。
用户在on_new_connection中调用uv_accept，创建uv_tcp_t结构，表示TcpClient。
接着，通过uv_read_start和uv__io_start函数，将socket fd注册到loop的监听队列中，回调函数为uv__stream_io。
后续流程涉及客户端主动连接及数据读写。
总结本次内容，深入理解libuv在处理网络事件时的机制与流程，掌握其关键步骤。
FREE SOLO - 自己动手实现Raft - - leveldb源码分析与调试-1
leveldb 是由 Google 基础架构工程师 Jeff Dean 所设计的，是一种高效、可靠的键值对存储系统。它基于LSM（Log-Structured Merge）存储引擎，代码简洁精炼，非常适合深入学习与理解。leveldb 不仅可以作为一个简单的键值对引擎使用，而且内部组件如LRU Cache也具有独立的实用性，还能在此基础上封装出其他操作接口，例如vraft中的raftlog和metadata等。
通过理解leveldb，能够对后续学习如rocksdb等更高级的数据库引擎提供坚实基础。本文旨在从状态机的角度解析leveldb，帮助读者深入理解其内部工作原理。
在leveldb中，关键状态包括但不限于内存、磁盘状态以及LRU Cache状态。内存数据与磁盘数据的交互是leveldb的核心，用户的键值对数据通过日志写入到memtable，然后通过immutable memtable最终到达磁盘上的sorted table文件，这些文件按照级别（level）从0到6逐级存储。通过在关键时刻添加ToJson函数，可以记录这些状态的变化，便于分析。
LRU Cache在leveldb中的实现同样值得深入研究。它作为一种缓存机制，有助于优化数据访问效率。通过在LRU Cache中添加ToJson函数并打印状态，可以直观地观察其内部结构和状态的动态变化。
为了更好地理解leveldb，本文将重点分析关键数据结构，并通过观察不同动作导致的状态变化，来深入探究leveldb的内部机制。在后续文章中，将详细展示leveldb内部状态的转换过程，以帮助读者掌握其核心工作原理。
