모래성 말고 철옹성

분산 시스템에서 여로 노드가 마치 하나의 물리 노드처럼 일관된 상태를 유지하는 것은 어렵다. 네트워크 장애, 노드 실패, 패킷 손실 등등 다양한 문제들이 발생할 수 있고, 민감한 시스템의 경우 이는 큰 장애로 이어질 수도 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 개념이 합의 알고리즘(Consensus Algorithm) 이다. 그 중에서도 Raft 알고리즘이 가장 대표적이어 Raft를 한번 톺아보기로 했다.Raft의 탄생 배경Raft 이전의 대표적인 합의 알고리즘은 Paxos였다. 하지만 Paxos 알고리즘은 구현의 난이도가 높다는 단점이 있었다. 2013년 스탠포드에서 "Understandability"를 최 우선으로 하는 Raft 알고리즘을 개발했다.Raft의 핵심 개념서버 상태 (Server St..

DP유형의 알고리즘 문제를 풀다 모범 답안으로 @lru_cache 데코레이터를 쓴 파이썬 함수가 있어 궁금해서 찾아봤다. 라떼는 이런거 없었는데....LRU Cache란 무엇인가?LRU(Least Recently Used) Cache는 가장 최근에 사용되지 않은 항목을 제거하는 캐싱 전략이다. 메모리가 제한된 환경에서 효율적인 데이터 관리를 위해 사용되며, 프로그램의 성능을 크게 향상시킬 수 있다. LRU Cache의 핵심 개념캐시 히트(Cache Hit): 요청된 데이터가 캐시에 있는 경우캐시 미스(Cache Miss): 요청된 데이터가 캐시에 없어서 새로 계산해야 하는 경우용량 제한: 메모리 사용량 제어를 위한 최대 항목 수 설정교체 정책: 캐시가 가득 찼을 때 어떤 항목을 제거할지 결정Python ..

개요회사에서 Elasticsearch, Tomcat 등의 클러스터를 구축하고, 혼자 Kubernetes를 공부해보다가 "물리적으로 분산된 서버들이 어떻게 하나의 서버처럼 동작할 수 있을까?" 라는 궁금증이 생겼다. 누군가도 나와 같은 생각을 했을 것 같아서 분산 시스템을 공부해보고, 실제로 분산 시스템을 구축해보는 사이드 프로젝트를 해 공유해보기로 했다.목차1편. 분산 합의란 무엇인가? - Raft의 기본 개념 (TBD)2편. 클러스터의 심장, 리더 선출 구현기 (TBD)3편. 데이터 복제와 최종 일관성 보장하기 (TBD)