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CM喂饭指南 CF网站 Github地址 Cloudflare Worker 2 Vless & Sub 这是一个基于 Cloudflare Worker 平台的脚本，在原版的基础上修改了显示 VLESS 配置信息转换为订阅内容。使用该脚本，你可以方便地将 VLESS 配置信息使用在线配置转换到 Clash 或 Singbox 等工具中。 可以选择自行部署 WorkerVless2sub 订阅生成服务 Workers 部署方法 部署 Cloudflare Worker： 在 Cloudflare Worker 控制台中创建一个新的 Worker。 将 worker.js 的内容粘贴到 Worker 编辑器中。 将第 7 行 userID 修改成你自己的 UUID 。 访问订阅内容： 访问 https://[YOUR-WORKERS-URL]/[UUID] 即可获取订阅内容。 例如 https://vless.google.workers.dev/90cd4a77-141a-43c9-991b-08263cfe9c10 就是你的订阅地址。 给 workers绑 ...

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概述 通过 git 从这个 repo 拉下代码（如果你没有权限，请找作者加），切换到 main 分支，就可以在 src/raft/raft.go 中补充你的实现了。 1git clone https://github.com/storage-courses/raft-course.git raft.go 中已经有一些框架代码和英文注释。所有测试代码在 src/raft/test_test.go 中，一共有 PartA~D 四个 Part，每个 Part 做完后测试通过之后再去做下一个 Part。Raft 部分所有样例实现在 raft 分支中，如果有遇到调试不过去的地方，可以切换过去参考。 举个例子，如果想切换到 PartA 的第二部分实现：心跳逻辑[06.Raft PartA 心跳逻辑]，可以通过 git log 看对应 commit id，然后 checkout 过去即可。 123456789101112131415161718192021222324252627➜ raft git:(raft) git logcommit 0fd60c1082deb9fb6d808254410d ...

从零实现 KV 和分布式 KV 有什么区别？ 在学习本节之前，最好先自己看一遍 Raft Paper。如果英语不好，可以在网上搜翻译版来看。 使用场景 Raft 本质上是一种共识算法（consensus algorithm）。为什么要使用共识算法呢？什么场景下要使用共识算法呢？为什么共识算法逐渐成为了分布式系统的基石呢？ 让我们来试着理一下内在逻辑：随着数字化的发展，当数据集（比如数据库中的一个 table）随着业务的增长，膨胀到一定地步之后，单机不再能存得下。因此需要将该数据集以某种方式切分成多个分片（Shard，也有地方称为 Partition、Region 等等）。分片之后，就可以将单个数据集分散到多个机器上。但是随着集群使用的机器数增多，整个集群范围内，单个机器的故障（各种软硬件、运维故障）概率就会增大。为了容忍机器故障、保证每个分片时时可用（可用性），我们通常会将分片冗余多份存在多个机器上，每个冗余称为一个副本（replication）。但如果分片持续有写入进来，从属于该分片的多个副本，由于机器故障、网络问题，就可能会出现数据不一致的问题。为了保证多副本间的数据一致性，我们引 ...

实现概要 该实验虽然功能最简单，但作为第一个实验，需要熟悉环境上手、构建整体代码框架(Raft 代码总览)、掌握用锁技巧(附录1)、掌握打日志方法和调试技术(附录2)，因此需要花费的精力却可能最多。 本节主要实现不带日志的选主逻辑。对于两个主要逻辑来说： AppendEntries RPC 请求只负责通过心跳压制其他 Peer 发起选举，心跳中不包含日志数据。 RequestVote RPC 请求中只会比较 term，会跳过谁的日志更 up-to-date 的比较。 在学习完代码框架(02.Raft 代码总览)一章感受了基本代码框架之后，我们可以将 PartA 的实现分为三部分： 状态转换：角色定义和三个状态转换函数 选举逻辑：定义选举 RPC 相关结构体，构造周期性发送请求的 Loop 心跳逻辑：定义心跳 RPC 相关结构体（只有心跳，因此不涉及日志），当选 Leader 后发送心跳 在开始实现逻辑之前，要根据[论文图 2]定义 Raft 用到的基本数据结构，如前所述，PartA 暂时不用管日志相关字段和逻辑。下面代码中，上面部分是代码框架为了测试默认给的，加粗部分是本部分新 ...

实现要求 实现 Raft 选举和心跳逻辑（即不带日志条目的 AppendEntries）。本部分仅要求实现： 选出唯一的领导者，领导者选出后会持续进行心跳避免其他人发起选举 旧的领导者宕机或者网络故障无法触达时，选出新的领导者 PartA 并不需要实现日志同步逻辑，连带着在收到选举请求时，也都先忽略比较日志新旧的逻辑。 写完后在 src/raft 文件夹，使用 go test -run PartA -race 来测试代码逻辑是否正确、是否有数据竞态。 实现要点 下面罗列下实现概要： 遵照论文图 2 进行实现，但当前只需要关心收发 RequestVote 请求、选举相关的规则和状态转换 选举逻辑：填充 RequestVoteArgs 和 RequestVoteReply 结构体。修改 Make() 函数，在创建 Raft Peer 的时候，创建超时检测、发起选举的后台 goroutine。实现 RequestVote() 回调函数，以在 Leader 要票时进行投票。 心跳逻辑：为了保证 Leader 当选后压制其他 Peer 再次发起选举，你需要定义 AppendEntriesA ...

PartA 只需要实现不带日志的心跳。 需要说明的是：在论文中心跳（不带日志）和日志复制是用的一个 RPC，毕竟他们在逻辑上唯一的区别就是带不带日志。但在工程实践中，为了提升性能，有的 Raft 实现会将其进行分开。我们的课程里，为了保持简洁，也就实现到一块了。因为对于初学者来说，简洁比性能重要。 和选举逻辑相对，我们也分三个层次来实现 RPC 发送方： 心跳 Loop：在当选 Leader 后起一个后台线程，等间隔的发送心跳/复制日志，称为 replicationTicker 单轮心跳：对除自己外的所有 Peer 发送一个心跳 RPC，称为 startReplication 单次 RPC：对某个 Peer 来发送心跳，并且处理 RPC 返回值，称为 replicateToPeer 当然，还有 RPC 接收方回调函数的逻辑。 心跳（日志复制）逻辑和选举逻辑实现层次一致、命名风格一致的好处在于，可以减少心智负担，方便调试和维护。 心跳 Loop 由于不用构造随机超时间隔，心跳 Loop 会比选举 Loop 简单很多： 12345678910func (rf *Raft) replic ...

我们以三个层次组织 RPC 发送方（也就是 Candidate）要票逻辑： 选举 loop：但按框架默认的命名方式，我们称之为 electionTicketor 单轮选举：超时成为 Candidate 之后，针对所有 Peer（除自己外）发起一次要票过程，我们称之为 startElection。 单次 RPC：针对每个 Peer 的 RequestVote 的请求和响应处理，由于要进行计票，需要用到一个局部变量 votes，因此我们使用一个startElection 中的嵌套函数来实现，称为 askVoteFromPeer。 还剩一块，就是 RPC 接受方（其他 Peer）的投票逻辑。 选举 Loop 基本逻辑是每次在循环时，要进行两项检查： 超时检查：看选举 Timer 是否已经超时，只有超时后才会真正发起选举。这里有个问题，就是为什么检查间隔（也就是循环中的 time.Sleep(time.Duration(ms) * time.Millisecond) ）间隔也是随机的？因为只有检查间隔也随机才不会造成：超时间隔随机，但由于“等距”检查，造成同样检查间隔时，一同发起选举。 ...

实现要求 在 PartA 的基础上，加入日志。即： 在进行领导者选举时，要加入日志的比较。 领导者收到应用层发来日志后（raft.Start），要通过心跳同步给所有 Follower。 在收到多数 Follower 同步成功的请求后，Leader 要推进 CommitIndex，并让所有 Peer Apply。 写完后在 src/raft 文件夹，使用 go test -run PartB -race 来测试代码逻辑是否正确、是否有数据竞态。 实现要点 由于实现细节很多，在第一步要保证 TestBasicAgreePartB() 测试能够过。该测试用到的代码流程是，先实现 Start()，然后通过 AppendEntries RPC 发送给所有 Follower，最后在每个 Peer 上再将所有已提交日志按顺序发送到 applyCh 中。 实现领导者选举时的限制，具体可以参考论文中 5.4.1 节。 一种常见的错误现象是，已经有 Leader 当选，但还是不断的有 Peer 发起选举。可以检查下选举超时和心跳间隔的配置是否正确、候选人当选 Leader 后是否立即发起心跳、发起选 ...