1.深度分析 | MGR相同GTID产生不同transaction故障分析
2.Raft 论文导读：探索一种可理解的共识共识共识算法
3.tezos是什么

深度分析 | MGR相同GTID产生不同transaction故障分析

       在MGR高可用方案的使用中，我们经常会遇到因网络抖动导致集群故障的算法算法情况。最近，源码源码某客户遇到了一个具体问题，共识共识即在生产环境中的算法算法一组MGR集群中，虽然在相同的源码源码幻灵游侠源码GTIDafbf-1b8c-e8-f-a4:下执行了相同的事务，但binlog日志显示了不同的共识共识事务信息。具体现象是算法算法，primary节点执行了对world.IC_WB_RELEASE表的源码源码insert操作，但这一操作没有同步到secondary节点，共识共识导致secondary节点的算法算法数据与primary节点不一致。当表IC_WB_RELEASE发生delete操作时，源码源码这一数据不一致引发故障，共识共识使从节点脱离集群。算法算法

       为深入分析此问题，源码源码我们首先考察了主从实例在GTID相同但事务不同的原因。这一问题可能与特定的radio源码笔记bug相关联，重点在于MGR同步事务的时序。MGR全组同步数据的Xcom组件基于paxos算法实现，每次提交新生事务时，主实例会将新生事务发送给从实例进行协商。在组内协商通过后，全组成员一起提交事务。每个节点以相同的顺序接收相同的事务日志，从而保持一致的状态。

       在paxos算法中，有两个关键角色：提议者和接受者。算法的达成共识过程分为两个阶段。针对本文案例，我们需关注以下几个关键点：primary节点执行insert操作，向组内发送准备请求并收到大多数成员的确认，然后发送接受请求。同时，iapp做源码其他从节点由于网络原因未能接收到主实例的accept请求。其中一台从实例开始新的prepare请求，请求的值为no_op（空操作），并使用一个较大的ballot值（节点编号）。其他从实例由于收到过主节点的值，因此将主节点的提案作为新的提案，覆盖了主实例的提案，导致主实例的提案未被接受。

       结合源码中的handle_ack_prepare逻辑，我们分析了这一过程。在accept阶段，主节点收到组内大多数成员的确认并接收到自己的learn_op信息，因此提交了自己的提案（binlog中的insert操作）。而其他实例的提案为no_op，因此没有进行任何事务提交。此时，html 查看源码主实例的GTID大于其他从实例的GTID，导致主从binlog中GTID相同但事务不同的现象。

       当业务执行到对表world.IC_WB_RELEASE的delete操作时，主实例能够执行操作，而其他实例由于没有执行过插入操作，无法进行删除，从而导致集群分裂。这一过程总结了故障的根本原因。

       为解决此问题，我们向官方提交了SR，并得到了反馈，修复将应用于社区版MySQL 5.7.和MySQL 8.0.中。对于使用企业版的客户，可申请最新的hotfix版本。在升级MySQL版本之前，如果再次遇到此类故障，octotree插件源码需人工检查切换时binlog中的GTID信息与新主节点对应GTID的信息是否一致。如果不一致，需要人工修复至一致状态，确保原主节点能够安全加回集群。

       对于使用MGR 5.7.之前社区版的DBA，需注意避免此类故障。爱可生开源社区提供了丰富的资源和指导，包括DBLE系列公开课、技术分享、使用指南和深度分析文章等。同时，开源分布式中间件DBLE和数据传输中间件DTLE的社区官网和GitHub主页提供了进一步的技术支持和交流。

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。

tezos是什么

       Tezos是一种区块链技术平台。

       Tezos是一种基于区块链技术的开放源代码平台，旨在实现去中心化的应用和服务。该平台提供了一种智能合约的执行环境，允许开发者在其上建立和部署去中心化应用。与传统的区块链平台相比，Tezos有一些独特的特点和优势。

       首先，Tezos具有自我升级和自适应性。它的协议规则可以根据社区的需求和反馈进行自我演化和发展，这有助于解决随着技术进步出现的新问题和挑战。这意味着Tezos平台能够适应未来技术的发展和变化，保持其竞争力和适用性。

       其次，Tezos采用了一种名为“液化贝兹共识算法”的共识机制。这种算法旨在提高区块链的安全性和效率，确保交易能够快速且安全地得到验证和执行。这种共识机制也促进了节点间的协作和共识形成，使得Tezos网络更加稳定和可靠。

       此外，Tezos平台支持智能合约的执行，这为开发者提供了广泛的开发空间和灵活性。开发者可以创建各种去中心化应用，包括数字身份验证、资产管理、分布式存储等，从而为用户提供更加安全和便捷的服务。

       总的来说，Tezos是一种具有自我升级和自适应性特点的区块链技术平台。它采用先进的共识机制和智能合约执行环境，为开发者提供了强大的工具和资源，以实现各种去中心化应用和服务。这种技术的出现有助于推动区块链技术的发展和应用，为各行各业带来创新和变革。