Broker Instance 上面启动三个 Broker 实例，每个 Broker 实例会在 三个 Broker Instance 之间形成一个基于 Raft 的高可用 dledger 集群，如果其中一个 Broker 实例因故障无法提供服务，Raft 协议会自动在另外两个 Instance 中选择一个作 为 Master 继续提供服务从而达到高可用的效果，下图是部署完的一个架构实例图 Page Management (IAM) 实例⻆⾊，具有细化控制的 权限， 用于访问部署过程所需的 AMAZON WEB SERVICES 服务。 • (*) 安全组，用于在 VPC 内实现通信，且仅允许访问必需的协议和端⼝（如 果您选 择的是启动在已有 VPC 中，您需要提前创建此安全组或者使用已有 的安全组）。 • 在私有⼦网中，一个可自定义单独运⾏或者在副本集中运⾏的 Apache RocketMQ

Consistency/Availability/Partition在跨区域多活的场景下如何取舍？ 显然P(网络分区)是首要考虑因素。 其次，跨区域部署就是为了提高可用性，而且对于常见的一致性协议，不管是2PC、Paxos还是raft，在 此场景下都要做跨区域同步更新，不仅会降低用户体验，在网络分区的时候还会影响可用性，因此C必 定被排在最后。那是不是C无法被满足了呢？ Conflict-free Replicated

· · · · · · · · · · · · · · · 394 7.6.3 TiFlash_raft_read_index_duration · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 395 7.6.4 TiFlash_raft_wait_index_duration · · · · · · · · · · · · · · Data Centers in One City Deployment · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 702 10.1.1 Raft protocol · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 2995 15.5.1 Region/peer/Raft group · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 2995 15.5.2

· · · · · · · · · · · · · · · 363 7.6.3 TiFlash_raft_read_index_duration · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 363 7.6.4 TiFlash_raft_wait_index_duration · · · · · · · · · · · · · · Data Centers in One City Deployment · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 652 10.1.1 Raft protocol · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 2744 15.5.1 Region/peer/Raft group · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 2744 15.5.2

· · · · · · · · · · · · · · · 378 7.6.3 TiFlash_raft_read_index_duration · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 378 7.6.4 TiFlash_raft_wait_index_duration · · · · · · · · · · · · · · Data Centers in One City Deployment · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 676 10.1.1 Raft protocol · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 2847 15.5.1 Region/peer/Raft group · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 2847 15.5.2

implementations. The first is based on the etcd library [https://coreos.com/etcd/] of the Raft protocol [https://raft.github.io/raft.pdf]. The other is Kafka [https://kafka.apache.org/] (which uses Zookeeper [https://zookeeper patch release. Raft ordering service Introduced in v1.4.1, Raft [https://raft.github.io/raft.pdf] is a crash fault tolerant (CFT) ordering service based on an implementation of Raft protocol in etcd [https://coreos.com/etcd/]. Raft follows a “leader and follower” model, where a leader node is elected (per channel) and its decisions are replicated to the followers. Raft ordering services should be

implementations. The first is based on the etcd library [https://coreos.com/etcd/] of the Raft protocol [https://raft.github.io/raft.pdf]. The other is Kafka [https://kafka.apache.org/] (which uses Zookeeper [https://zookeeper patch release. Raft ordering service Introduced in v1.4.1, Raft [https://raft.github.io/raft.pdf] is a crash fault tolerant (CFT) ordering service based on an implementation of Raft protocol in etcd [https://coreos.com/etcd/]. Raft follows a “leader and follower” model, where a leader node is elected (per channel) and its decisions are replicated to the followers. Raft ordering services should be

implementations. The first is based on the etcd library [https://coreos.com/etcd/] of the Raft protocol [https://raft.github.io/raft.pdf]. The other is Kafka [https://kafka.apache.org/] (which uses Zookeeper [https://zookeeper patch release. Raft ordering service Introduced in v1.4.1, Raft [https://raft.github.io/raft.pdf] is a crash fault tolerant (CFT) ordering service based on an implementation of Raft protocol in etcd [https://coreos.com/etcd/]. Raft follows a “leader and follower” model, where a leader node is elected (per channel) and its decisions are replicated to the followers. Raft ordering services should be

currently offers two CFT ordering service implementations. The first is based on the etcd library of the Raft protocol. The other is Kafka (which uses Zookeeper internally). For information about currently available the patch release. 2.2 Raft ordering service Introduced in v1.4.1, Raft is a crash fault tolerant (CFT) ordering service based on an implementation of Raft protocol in etcd. Raft follows a “leader and model, where a leader node is elected (per channel) and its decisions are replicated to the followers. Raft ordering services should be easier to set up and manage than Kafka-based ordering services, and their

currently offers two CFT ordering service implementations. The first is based on the etcd library of the Raft protocol. The other is Kafka (which uses Zookeeper internally). For information about currently available the patch release. 2.2 Raft ordering service Introduced in v1.4.1, Raft is a crash fault tolerant (CFT) ordering service based on an implementation of Raft protocol in etcd. Raft follows a “leader and model, where a leader node is elected (per channel) and its decisions are replicated to the followers. Raft ordering services should be easier to set up and manage than Kafka-based ordering services, and their