分布式学习笔记（三）-分布式选举

为什么要有分布式选举

     在一个分布式集群中负责对其他节点的协调和管理，其他节点都必须听从主节点的安排。主节点的存在，就可以保证其他节点的有序运行，以及数据库集群中的写入数据在每个节点上的一致性。这里的一致性是指，数据在每个集群节点中都是一样的，不存在不同的情况。选举的作用就是选出一个主节点，由它来协调和管理其他节点，以保证集群有序运行和节点间数据的一致性。

 

分布式选举的算法

• 长者为大：Bully算法

    节点的角色有两种:普通节点和主节点。初始化时，所有节点都是平等 的，都是普通节点，并且都有成为主的权利。但是，当选主成功后，有且仅有一个节点成为主节点，其他所有节点都是普通节点。当且仅当主节点故障或与其他节点失去联系后，才会重新选主。

• • 选举过程　　
    • 3种消息　　
      • Election消息，用于发起选举　　
      • Alive消息，对Election消息的应答　　
      • Victory消息，竞选成功的主节点向其他节点发送的宣誓主权的消息　　
  • 原则：“长者为大”，意味着它的假设条件是，集群中每个节点均知道其 他节点的 ID

• • • 集群中每个节点判断自己的 ID 是否为当前活着的节点中 ID 最大的，如果是，则直接 向其他节点发送 Victory 消息，宣誓自己的主权;
    • 如果自己不是当前活着的节点中 ID 最大的，则向比自己 ID 大的所有节点发送 Election 消息，并等待其他节点的回复;
    • 若在给定的时间范围内，本节点没有收到其他节点回复的 Alive 消息，则认为自己成为主节点，并向其他节点发送 Victory 消息，宣誓自己成为主节点;若接收到来自比自己 ID 大的节点的 Alive 消息，则等待其他节点发送 Victory 消息;
    • 若本节点收到比自己 ID 小的节点发送的 Election 消息，则回复一个 Alive 消息，告知 其他节点，我比你大，重新选举。

　　　　　　　　

• 优点：举速度快、算法复杂度低、简单易实现。
• 缺点：
• 需要每个节点有全局的节点信息，因此额外信息存储较多
• 任意一个比当前主节点 ID 大的新节点或节点故障后恢复加入集群的时候，都可能会触发重新选举，成为新的主节点，如果该节点频繁退出、加入集群，就会导致频繁切主。 

• 民主投票：Raft算法

     Raft 算法是典型的多数派投票选举算法，其选举机制与我们日常生活中的民主投票机制类似，核心思想是“少数服从多数”。也就是说，Raft 算法中，获 得投票最多的节点成为主。

• • 集群节点的3种角色　　
    • Leader:主节点，同一个时刻只有一个Leader，负责协调和管理其他节点　　
    • Canidate：候选者，每一个节点都可以成为Candidate，节点在该角色下才可以被选为新Leader;　　
    • Follower：Leader的跟随者，不可以发起选举　　
  • 选举流程　　

1. 1. 初始化时，所有节点均为 Follower 状态。
   2. 开始选主时，所有节点的状态由 Follower 转化为 Candidate，并向其他节点发送选举请求。
   3. 其他节点根据接收到的选举请求的先后顺序，回复是否同意成为主。这里需要注意的是，在每一轮选举中，一个节点只能投出一张票。若发起选举请求的节点获得超过一半的投票，则成为主节点，其状态转化为 Leader，
   4. 其他节点的状态则由 Candidate 降为 Follower。Leader 节点与 Follower 节点之间会 定期发送心跳包，以检测主节点是否活着。
   5. 当 Leader 节点的任期到了，即发现其他服务器开始下一轮选主周期时，Leader 节点的状态由 Leader 降级为 Follower，进入新一轮选主。

　　　　　　　　

• 优点：具有选举速度快、算法复杂度低、易于实现的优点
• 缺点：要求系统内每个节点都可以相互通信，且需要获得过半的投票数才能选主成功，因此通信量大。 该算法选举稳定性比 Bully 算法好，这是因为当有新节点加入或节点故障恢复后，会触发选主，但不一定会真正切主，除非新节点或故障后恢复的节点获得投票数过半，才会导致切主。

 

• 具有优先的民主投票：ZAB（Zookeeper Atomic Broadcast）算法

    ZAB(ZooKeeper Atomic Broadcast)选举算法是为 ZooKeeper 实现分布式协调功能而 设计的。相较于 Raft 算法的投票机制，ZAB 算法增加了通过节点 ID 和数据 ID 作为参考 进行选主，节点 ID 和数据 ID 越大，表示数据越新，优先成为主。相比较于 Raft 算法， ZAB 算法尽可能保证数据的最新性。所以，ZAB 算法可以说是对 Raft 算法的改进。

• • 集群节点的3种角色　　
    • Leader:主节点　　
    • Follower：跟随者节点　　
    • Observer：观察者，无投票权　　
  • 集群中的节点4种状态　　
  • • Looking 状态，即选举状态。当节点处于该状态时，它会认为当前集群中没有 Leader， 因此自己进入选举状态。　　
    • Leading 状态，即领导者状态，表示已经选出主，且当前节点为 Leader。　　
    • Following 状态，即跟随者状态，集群中已经选出主后，其他非主节点状态更新为Following，表示对 Leader 的追随。　　
    • Observing 状态，即观察者状态，表示当前节点为 Observer，持观望态度，没有投票权和选举权。　　
  • 选举过程　　
  • • 投票过程中，每个节点都有一个唯一的三元组 (server_id, server_zxID, epoch)，其中 server_id 表示本节点的唯一 ID;server_zxID 表示本节点存放的数据 ID，数据 ID 越大表示数据越新，选举权重越大;epoch 表示当前选取轮数，一般用逻辑时钟表示。　　
    • ZAB 算法选主的原则:server_zxID 最大者 成为 Leader;若 server_zxID 相同，则 server_id 最大者成为 Leader。　　

      ZAB 选举算法的核心是“少数服从多数，ID 大的节点优先成为主”，因此选举过程中通过 (vote_id, vote_zxID) 来表明投票给哪个节点，其中 vote_id 表示被投票节点的 ID， vote_zxID 表示被投票节点的服务器 zxID　　

 

第一步:当系统刚启动时，3 个服务器当前投票均为第一轮投票，即 epoch=1，且 zxID 均为 0。此时每个服务器都推选自己，并将选票信息 <epoch, vote_id, vote_zxID> 广播出

第二步:根据判断规则，由于 3 个 Server 的 epoch、zxID 都相同，因此比较 server_id， 较大者即为推选对象，因此 Server 1 和 Server 2 将 vote_id 改为 3，更新自己的投票箱并重新广播自己的投票。

第三步:此时系统内所有服务器都推选了 Server 3，因此 Server 3 当选 Leader，处于 Leading 状态，向其他服务器发送心跳包并维护连接;Server1 和 Server2 处于 Following 状态。

                           

• • 缺点：采用广播方式发送信息，若节点中有 n 个节点，每个节点同时广播，则集群中信息量为 n*(n-1) 个消息，容易出现广播风暴;且除 了投票，还增加了对比节点 ID 和数据 ID，这就意 味着还需要知道所有节点的 ID 和数据 ID，所以选举时间相对较长
  • 优点：ZAB 算法性能高，对系统无特殊要求；选举稳定性比较好，当有新节点加入或节点故障恢复后，会触发选主，但不一定会真正切主，除非新节点或故障后恢复的节点数据 ID 和节点 ID 最大，且获得投票数过半，才会导致切主。

 

 

 

	Bully算法	Raft算法	ZAB算法
选举消息回复类型	alive消息	同意或不同意选举的消息	投票信息 <epoch,vote_id,vote_zxID>
Leader选举机制	偏向于让ID更大的节点作为Leader	收到过半数的投票，则当选为Leader	倾向于让数据最新或者ID值最大的节点作为Leader
选举过程
选举所需时间	短	较短	较长
新能	Bully<Raft<ZAB