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Specialized techniques for ensuring read consistency in distributed systems without incurring the overhead of full log writes.
Distinct from Read Performance Optimizations: Distinct from general read performance optimizations by focusing specifically on maintaining consistency (linearizability) without log entries.
Explore 2 awesome GitHub repositories matching data & databases · Consistent Read Optimizations. Refine with filters or upvote what's useful.
Dragonboat est une implémentation Go du protocole de consensus Raft conçue pour maintenir un état cohérent à travers un cluster distribué de nœuds. Il fournit une bibliothèque pour construire des machines à états distribuées qui assurent l'intégrité des données et la tolérance aux pannes lors des défaillances système. Le projet se distingue par une implémentation Raft multi-groupes, qui partitionne les données à travers des groupes de consensus indépendants pour distribuer les charges de travail et augmenter la capacité de traitement globale du système. Il intègre également le TLS mutuel pour chiffrer la communication inter-nœuds et vérifier l'identité des membres du cluster. Le système inclut des capacités pour des machines à états haute performance avec prise en charge de la persistance en mémoire et sur disque. Il dispose d'optimisations du chemin de lecture pour assurer la cohérence sans générer de nouvelles entrées de journal, une interface de stockage enfichable pour des backends de journal personnalisés, et des outils administratifs pour la récupération de quorum afin de restaurer la disponibilité après une perte permanente de la majorité des nœuds. La stabilité opérationnelle est soutenue par l'exportation de métriques de santé du cluster.
Implements read-path optimizations that verify the latest committed index to ensure consistency without generating new log entries.
sofa-jraft is a Java implementation of the Raft consensus algorithm. It serves as a distributed consensus engine and linearizable state machine designed to ensure high availability and data consistency across a cluster of nodes. The project provides a replicated key-value store and a coordination engine for managing distributed state. It distinguishes itself through support for multi-group consensus sharding to distribute traffic and a service provider interface that allows for custom log storage and entry encoding implementations. The system covers a wide range of distributed capabilities,
Provides optimized read indices to guarantee linearizable reads without the overhead of full log writes.