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timestamp_oracle is a 200-line timestamp service on EzRaft. A background task reserves ranges through Raft; next_timestamp allocates from memory. Leader leases and term-scoped caches keep the sequence strictly increasing across failovers, with no Raft write on the request path.
EzRaft builds on OpenRaft and hides the storage, networking, and service layers. Define just four things—Request, Response, apply, and read—and you have a fault-tolerant, three-node distributed KV store.
raf is an experimental Raft variant that does not persist currentTerm as a separate field. Instead, each election reserves a log index, and that index becomes the leader term.
Analyzes a replication session isolation bug in Raft implementations. When a node rejoins the cluster within the same term, delayed AppendEntries responses can corrupt progress tracking, causing infinite retry loops. While data safety remains intact, it creates operational issues like resource exhaustion. Uses raft-rs as a case study to examine trigger conditions and solutions.
深入分析 Raft 实现中 IO 重排序导致数据丢失的问题。问题不在 Raft 的设计，而在于实现中内存状态与持久化状态的区分导致的陷阱
Is the single-log-entry approach to Raft configuration change simpler than the standard Joint Consensus?
I got it wrong in my previous article. The IO ordering bug in Raft isn’t about the protocol design—it’s about the subtle trap that emerges when implementations split state into in-memory and persisted state. Here’s what actually happens.
Writing logs before persisting term in Raft can silently destroy committed data. Here’s why production systems like TiKV and HashiCorp Raft carefully control IO order—and three battle-tested solutions.
单条日志实现Raft配置变更的方法，对比标准的Joint Consensus更简洁吗？
本文探讨 Paxos 协议中 Ballot number 的重用机制，分析何时可重复使用，以及为何只能使用系统中已存在的值而非提议新值
提供一个直观的视角，帮助读者更好地理解 Calvin 的架构设计与工作原理
分布式系统中,Linearizable事务的实现需要解决事务间先后顺序的判断问题,本文深入探讨了这一难题,分析了其中的时间一致性挑战,并提出了几种解决方案和设计思路。
Openraft 中对 linearizable read 流程的优化
从古至今, 武林中有两招绝学, paxos 和 raft, 三十天了, 我用了整整三十天的时间, 将两招绝学并成了一整招, 看好了: abstract-paxos
小孩子才选master, 成年人只用multi-master
用200行代码实现一个基于paxos的kv存储, 以最简洁的形式展示paxos如何运行, 作为 paxos的直观解释 这篇教程中的代码示例部分
通过减少多数派读写中参与者的数量, 可以实现分布式系统某些特定场景的优化, 以及介绍这些优化对系统可用性产生的影响, 根据什么标准来选择和调整这些参数.
没有paxos的一堆机器, 只能叫做分布式; 有paxos协同才叫分布式系统. 咱得把paxos聊开了聊透了
没有人比我更懂EC(特辣脯口气): 从指令集和算法两个方向对擦除码实现深度优化, 硬核但不烧脑
本文介绍了如何在计算机有限的数字精度内实现高效的擦除码算法，并通过引入伽罗华域及模运算，详细阐述了从GF(2)扩展到GF(2⁸)并实现EC编码、解码的过程，最后还讨论了不同矩阵的适用性
擦除码(EC)通过增加校验块来保证分布式存储的可靠性，允许一定数量的数据块丢失也能恢复。文章以RAID-5、RAID-6为例，解释了k+1、k+2校验策略，并推广到更通用的k+m策略，将其类比为用k个系数定义曲线，并通过曲线上点坐标实现数据冗余
SlimTrie的代码级实现详解：通过Trie裁剪去除单分支节点将空间从O(n*k)降至O(n)，再用compacted array压缩存储，最终每条索引仅需约6字节（加4字节value共10字节）。实测内存开销约为B-Tree的13%，查询速度约为其2.6倍。
单机100TB存储如何索引百亿小文件？经典的hash map和B-Tree索引的内存开销为O(k*n)，无法全部放入内存。SlimTrie基于Trie裁剪和压缩，将空间复杂度降至O(n)，实现每条索引仅约10字节，在1GB内存中即可建立100TB数据量的索引。