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申请/专利权人：电子科技大学

摘要：本发明涉及分布式集群技术领域，公开了一种不可靠网络条件下集群机器人的实时一致性方法，包括设计Learner状态节点，通过向可联系的Follower节点发送数据请求，适应非完全连通的网络拓扑结构；优化日志组织结构，通过时间戳和Leader节点ID唯一标识日志；设计节点两级优先级，第一优先级根据节点日志大小以及近期日志时间戳新旧程度动态更新，第二优先级在集群启动时配置并全局唯一；分区合并流程，设计分区之间合并以及分区间日志同步的流程；联合共识方法，通过联合Leader的共识方法解决在分区合并期间集群对外服务的问题。本发明同现有的技术相比，主要针对并解决了在网络分区、闪断情况下，集群分区内的选主、数据一致性问题。

主权项：1.一种不可靠网络条件下集群机器人的实时一致性方法，方法具体如下：S1.将集群中所有节点状态分为Leader、Follower、Candidate和Learner；节点状态动态变化以适应网络拓扑情况以及各节点日志更新情况；S2.Leader状态节点通过定时向其余节点发送心跳数据包维持对集群的管理；Follower节点回应来自Leader的心跳包以接受Leader节点的管理，同时将来自Leader的数据同步至Learner节点；Candidate状态为选举出Leader节点的中间过程；Learner为只能获得Follower转发数据的状态；S3.设置两级优先级，其中第一优先级根据集群运行时的日志数量以及日志新旧程度动态更新；第二优先级在集群启动时提前配置，全局唯一且不在变动；集群选举Leader过程中将会依次比较两级优先级，两级优先级最高的节点当选集群Leader；S4.当集群组网波动导致发生网络分区时，缺失Leader的分区内节点将会发生心跳超时，并进入选举阶段，选举阶段保证分区内产生唯一的Leader节点；S5.当集群网络拓扑结构发生变化，出现非完全连通的网络拓扑状态，无法与Leader节点直接通信的节点转为Learner状态，通过向Follower节点发送数据请求完成数据同步；S6.Leader节点动态维护其所管理的所有节点Peers表，当其管理的某节点在经过三轮心跳均未回复时，将该节点踢出Peers表；S7.Leader管理Peers表内成员日志，Leader通过心跳机制将待同步的日志同步至所管理的Peers表内成员，以达到集群节点的实时数据及状态一致；S8.当集群分区合并时，分区双方的Leader节点通过四阶段的分区合并流程，完成双方分区的合并，分区合并进行过程中，通过联合Leader的共识方法对外提供集群服务，保证分区合并时集群的可用性。

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