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Raft 共识算法动画讲解（2014）
Raft Consensus Animated (2014)
2014 — 2024，它一次次回到首页
黑点是上首页（≥ 50 分）的那次投稿，空心点是没冲上去的投稿，点越大分数越高。
导读
这是一个用交互动画分步讲解 Raft 共识算法的页面，演示节点如何达成一致、数据如何随时间流动。作者在评论中回忆，制作时用 D3.js 写了大量代码，甚至不得不实现一个简易版 Raft 才能生成动画。它多年来被 Hacker News 反复推荐，是理解分布式共识的经典入门材料。
为什么经久不衰：它把抽象的共识过程变成可跟随的动画，让新手也能直观理解，因此十多年后仍被反复推荐。
HN 评论精选
作者回顾：制作成本很高，为动画甚至写了简易 Raft 实现，如今在探索 Remotion。
作者本人。这个可视化是我十多年前做的，很高兴它现在仍然有用！有问题可以问我。我也断断续续尝试过别的可视化制作方式，因为想多做这类作品；目前在看 Remotion。当年为 Raft 写的 JavaScript 版本非常耗时，最后甚至不得不写了一个（很糟糕的）完整 Raft 实现才能跑起来。
benbjohnson查看英文原文
Author here. I made this visualization over a decade ago and I'm glad it's still useful for folks! Let me know if you have any questions. I've also been trying on-and-off again some different techniques for doing the visualization as I'd like to do more of these. I'm currently looking at trying to make it work with Remotion[1]. The JavaScript version I did for Raft was time intensive and I ended up having to write an entire (albeit terrible) implementation of Raft to even get it to work. lol. [1] https://www.remotion.dev/
新手表示页面把分布式共识和 Raft 讲清楚了，并激发了对该领域的兴趣。
我只在几个 GitHub 仓库和 HN 评论里见过 Raft 共识算法，从没机会真正了解它。这个网页澄清了我长期以来的疑问：分布式计算是什么意思、什么是共识算法、Raft 又是什么。感谢开发者，你让一个新手对这个领域产生了兴趣！
kretaceous查看英文原文
I've only heard about Raft Consensus algorithm thrown around in a few GitHub repos/HN comments but never got a chance to really know it. This webpage cleared some long-standing doubts about what distributed computing means, what a consensus algorithm is and what his Raft thing is. Kudos to the developer. You got a newbie interested in the field!
认可动画，但追问 Raft 是否唯一，以及大规模节点和 N:1 通信瓶颈如何解决。
这是我第一次听说 Raft，但很喜欢这些动画和其中的思路。我从事农业自动化中的多节点无线电通信，看完有两个问题：Raft 在这个领域是唯一的吗，还有哪些流行算法/库填补同样位置？节点数超过几个、甚至数百上千个时怎么办？尤其是所有节点（几乎）同时响应一个广播节点那部分——在无线电频谱世界里会是灾难，N:1 通信时隙是及时通信的瓶颈。
travisgriggs查看英文原文
This is the first I have heard of Raft, but enjoyed the animations and ideas. I work on multi-node radio communications for ag automation. I had two questions after watching this: - Is Raft alone in this space, or are there other popular algorithms/libraries that fill the same space? - What happens when the node count gets larger than a handful? What happens when you hit hundreds or even thousands of nodes, that are trying to achieve consensus? In particular, the part where all of the nodes respond (semi) simultaneously to a broadcast node. In a radio spectrum world, that would be a disaster. N:1 communication slots are choke points for timely communication.
推荐 MIT 分布式系统课程中关于 Raft 的讲座及完整播放列表。
MIT 在线课程有一个很棒的分布式系统 YouTube 播放列表，其中一讲就是 RAFT [1,2,3]。不过整个播放列表 [4] 可能也值得你花时间。
taude查看英文原文
MIT online trainig has this great YouTube playlist on distributed systems, with one of the lectures being on RAFT [1,2,3]. The entire playlist [4] is probably worth your time, though. [1] Intro https://www.youtube.com/watch?v=UzzcUS2OHqo [2] Part I: https://www.youtube.com/watch?v=64Zp3tzNbpE [3] Part II https://www.youtube.com/watch?v=4r8Mz3MMivY [4] Playlist for the course: https://www.youtube.com/watch?v=cQP8WApzIQQ&list=PLrw6a1wE39_tb2fErI4-WkMbsvGQk9_UB
历次讨论
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