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我有兴趣为存储在 consul 中的数据创建备份（快照）。我将它用作我的服务的后端存储。我发现很少有像 consulate、consul-backup 这样的工具为 consul 存储在磁盘上的数据拍摄快照。想象一下，我有一个 5 节点设置，其中 consul 在所有 5 台主机上运行，​​我们的法定人数为 3。其中一个将成为领导者。实施了不同的备份策略，即备份每台主机上的数据，只备份领导者是否更有意义？预计领导者将保持最新的数据状态。那么为什么我们需要备份每一个主机呢？如果我们决定只备份领导者，那么如果在备份数据时领导层发生变化，这会导致任何问题吗？

这就是我想要达到的目标。

该代码对我来说似乎是正确的，但无论我尝试什么，它总是卡在 while 循环中。对于运行时的少数节点，它会在一段时间后返回分段错误。

在牛皮纸第 5.4.2 节

如果领导者在提交条目之前崩溃，未来的领导者将尝试完成复制条目。但是，领导者不能立即断定上一任期的条目一旦存储在大多数服务器上就已提交。可能存在这样一种情况，即旧的日志条目存储在大多数服务器上，但仍可能被未来的领导者覆盖。

作者提到为了避免上述情况

为了消除图 8 中的问题，Raft 永远不会通过计算副本来提交先前条款的日志条目。只有来自领导者当前任期的日志条目通过计算副本来提交；一旦以这种方式提交了当前术语中的条目，则由于日志匹配属性，所有先前的条目都将间接提交。

但是不会还是会出现同样的问题吗？

鉴于作者提供的以下情况

当S5被选为领导者时，它只查看其当前提交的日志，(term3, index1)这将覆盖term2所有追随者中的条目。

让领导者查看自己的提交日志如何解决问题？

环境：

行动：

结果：

问题：

有人可以帮我为什么马拉松下来？以及如何解决它！

日志：

我在看木筏纸。

到 requestvote rpc，

接收者实现： 1. 如果 term < currentTerm (§5.1) 则回复 false 2. 如果 votedFor 为 null 或 CandidateId，并且候选人的日志至少与接收者的日志一样最新，则授予投票权 (§5.2, §5.4)

在某些情况下，候选人的任期等于领导者的currentTerm，那么领导者如何响应候选人的RequestVote rpc？

在筏子上，领导者

• 收据请求，
• 转义日志条目，
• 发送 RPC，
• 应用于状态机
• 最后回应客户。

这个过程需要一些时间，那么，如何处理下一个请求？拒绝它们？

我想在两个数据中心部署一个 Kafka 集群，每个 DC 上的节点数量相同。第一个 DC 用于主动模式，而第二个 DC 用于被动模式。

例如，假设两个数据中心都有 3 个节点，第一个 DC 上有 2 个同步副本 (ISR)，第二个 DC 上有一个 ISR。

是否有可能拥有一个包含仲裁者/见证者/观察者节点的第三个 DC，以便在一个 DC 失败的情况下，领导者选举可以在一致性方面以正确的结果成功？mongoDB 有一个名为Replica set Arbiter的特性。

在三个数据中心部署 ZooKeeper 怎么样？据我了解，ZooKeeper 不保存 Kafka 数据，不应为 Kafka 主题中的每条新记录联系它，即您无需为每条新记录向第三个 DC 支付延迟。

最近看了一篇关于 Raft 共识算法的论文。新领导者不知道当前提交索引是多少。

无操作如何 解决这个问题？

在 raft 中，如果日志复制到多数，则认为它已在领导者中提交。然后leader发送msg给follower，告诉follower一个entry变为commit。如果没有，follower如何以及何时知道一个entry变为commit？

Another question,if an out of date can win an election in the following case? 5个节点集群，节点A是当前leader。

答： 0 1 2 3 4

乙： 0 1 2 3 4

C: 0 1 2 3 4

D： 0 1 2 3

E: 0 1

当节点 A（当前领导者）收到请求（条目 4）时，将其记录并复制到节点 B 和节点 C。然后节点 A 在状态机中应用条目 4 并回复客户端（此时条目被认为已由节点提交B 和节点 C 与否？）。Then node A and node B crash, node D start new election vote itself and get vote by node E, then win the election . 这种情况会发生吗？

我们有一个 50 节点的 redshift 集群，我们会定期运行 Vacuum。目前我们正在运行一个管道，我们正在将一些数据移动到 S3 并将其从 redshift 中删除。

经过大约 2 周的处理。我们在 49 个节点（领导者除外）上的磁盘使用率从 95% 下降到 80%。但是领导者的磁盘使用率上升了，现在是 100%。

我尝试重新启动集群以查看是否存在占用空间的临时文件。但这没有帮助。

在这一点上，任何建议都会有很大帮助。

谢谢！