如何检测分布式系统中的节点故障？
下图显示了 6 大心跳检测机制。
在分布式系统中，心跳机制对于监控各种组件的健康和状态至关重要。常见的几种心跳检测机制在实时监控系统中扮演着关键角色，确保系统的高可用性和稳定性。
最基本的心跳形式包括从一个节点向另一个节点或监控服务发送周期性信号。
如果心跳信号在指定时间间隔内停止到达，系统就会认为节点发生了故障。
这种方法实施起来很简单，但网络拥塞可能导致误报。
中央监控器可以定期从节点 “拉取 “状态信息，而不是节点主动发送心跳。
这可以减少网络流量，但可能会增加故障检测的延迟。
篇文章是针对git版本控制和工作流的总结，如果有些朋友之前还没使用过git，对git的基本概念和命令不是很熟悉，可以从以下基本教程入手： Git是分布式版本控制系统，与SVN类似的集中化版本控制系统相比，集中化版本控制系统虽然能够令多个团队成员一起协作开发，但有时如果中央服务器宕机的话，谁也无法在宕机期间提交更新和协同开发。甚至有时，中央服务器磁盘故障，恰巧又没有做备份或备份没及时，那就可能有丢失数据的风险。感兴趣的朋友可以过来看看
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心跳信号通过包含有关节点健康状况的诊断信息，可以提供有关CPU使用情况、内存使用情况或特定应用程序指标的重要数据。
这种方式提供了有关节点的更详细信息，允许做出更细致的决策。但是，它增加了复杂性和潜在的更大网络开销。
包含时间戳的心跳不仅能帮助接收节点或服务确定节点是否存活，还能确定是否存在影响通信的网络延迟。
在这种模式下，心跳消息的接收方必须发回确认。这不仅能确保发送方还活着，还能确保发送方和接收方之间的网络路径正常。
在一些分布式系统中，尤其是涉及 Paxos 或 Raft 等共识协议的系统中，使用了法定人数（大多数节点）的概念。
心跳可用于建立或维持法定人数，确保有足够数量的节点运行，以便系统做出决策。当节点加入或离开系统时，这会带来实施和管理法定人数变化的复杂性。
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