zookeeper选举过程详解（结合源码）

选举的意义

我们知道分布式系统CAP原则，即Consistency(一致性)、 Availability(可用性)、Partition tolerance(分区容错性),三者不可得兼，最多同时满足两者，即CP、AP或者CA。

CA - 单点集群，满足一致性，可用性的系统，通常在可扩展性上不太强大。从数据库上参考为传统关系型数据库，例Oracle、Mysql
CP - 满足一致性，分区容忍性的系统，通常性能不是特别高。
AP - 满足可用性，分区容忍性的系统，通常可能对一致性要求低一些。

需要清楚的是一个系统的CAP性不是一成不变的，也是可以在不同场景下保证不同的要求，比如在双十一、六一八这种活动期间，系统就非常需要AP而少考虑一致性原则

说了这么多就是想表明，zookeeper是一个保证CP的中间件，而Leader选举是保证分布式数据一致性的关键所在。

选举涉及到的相关概念和变量
角色：

　　1.LOOKING：竞选

　　2.OBSERVING：观察

　　3.FOLLOWING：跟随者

　　4.LEADER：领导者

投票信息：

　　1.logicalclock（electionEpoch）：本地选举周期，每次投票都会自增

　　2.epoch（peerEpoch）：选举届数，每次选举最终确定完leader结束选举流程时会自增(真正zxid的前32位)

　　3.zxid：数据ID，每次数据变动都会自增（真正zxid的后32位，zxid一共64位）

　　4.sid：该投票信息所属的serverId

　　5.leader：提议的leader（被提议的server的serverId，即sid）

投票比较规则：

　　1.epoch（辈分说明稳定）大的胜出，否则进行步骤2

　　2.zxid大的胜出，否则进行步骤3

　　3.sid大的胜出

选举的流程
当Zookeeper集群中的一台服务器出现以下两种情况之一时，需要进入Leader选举。

　　(1) 服务器初始化启动。

　　(2) 服务器运行期间无法和Leader保持连接。

选举过程：

首先说明，如果是一台新服务器加入到已经稳定运行、有leader的集群中，是不会产生选举流程的，直接将自己作为FOLLOWING的一员，这个也很容易理解，打个比方，在一个军队有元帅的情况下，不可能在元帅无过、并且正在领兵打仗的情况下，直接空降新的领头者。

初始化启动的选举：

每个Server发出一个选票，在一开始情况下一般都是投自己。
接受其他服务器的选票并比较选票
重复2过程统计投票数直至有过半机器接受到相同的投票信息，此时选出leader
改变服务器状态，除了此时选出leader其他都为FOLLOWING

重点讲解第二种情况的选举，根据FastLeaderElection类中的lookForLeader方法进行详解：

首先更新logicalclock（本地选举周期）并提议自己为leader并广播出去，头一轮都是提议自己
进入本轮投票的循环
从接收队列中获取一个投票信息，如果为空则检查是否要重发自己的投票或者重连，否则进入步骤4
判断投票信息中的选举状态：

　　　　LOOKING状态：

　　　　　　1. 如果对方的logicalclock大于本地的logicalclock，则更新本地的logicalclock并清空本地投票信息统计箱recvset，并将自己作为候选和投票中的leader进行比较，选择大的作为新的投票，然后广播出去，否则进入步骤2

　　　　　　2. 如果对方的logicalclock小于本地的logicalclock，则忽略对方的投票，重新进入下一轮选举流程，否则进入步骤3

　　　　　　3. 如果两方的logicalclock相等，则比较当前本地被推选的leader和投票中的leader，选择大的作为新的投票，然后广播出去

　　　　　　4. 把对方的投票信息保存到本地投票统计箱recvset中，判断当前被选举的leader是否在投票中占了大多数（大于一半的server数量），如果是则需再等待finalizeWait时间（从recvqueue继续poll投票消息）看是否有人修改了leader的候选，如果有则再将该投票信息再放回recvqueue中并重新开始下一轮循环，否则确定角色，结束选举

　　　　OBSERVING状态：没有投票权，无视直接进入下一轮选举

　　　　FOLLOWING/LEADING：这部分主要考虑两者情况，逻辑有些复杂，网上大多博客也未说清楚，笔者参考源码完善了理清了这个过程
　　　　　　

                    case FOLLOWING:
                    case LEADING:
                        /*
                         * Consider all notifications from the same epoch
                         * together.
                         */
                        if(n.electionEpoch == logicalclock.get()){
                            recvset.put(n.sid, new Vote(n.leader,
                                                          n.zxid,
                                                          n.electionEpoch,
                                                          n.peerEpoch));
                           
                            if(ooePredicate(recvset, outofelection, n)) {
                                self.setPeerState((n.leader == self.getId()) ?
                                        ServerState.LEADING: learningState());

                                Vote endVote = new Vote(n.leader, 
                                        n.zxid, 
                                        n.electionEpoch, 
                                        n.peerEpoch);
                                leaveInstance(endVote);
                                return endVote;
                            }
                        }

                        /*
                         * Before joining an established ensemble, verify
                         * a majority is following the same leader.
                         */
                        outofelection.put(n.sid, new Vote(n.version,
                                                            n.leader,
                                                            n.zxid,
                                                            n.electionEpoch,
                                                            n.peerEpoch,
                                                            n.state));
           
                        if(ooePredicate(outofelection, outofelection, n)) {
                            synchronized(this){
                                logicalclock.set(n.electionEpoch);
                                self.setPeerState((n.leader == self.getId()) ?
                                        ServerState.LEADING: learningState());
                            }
                            Vote endVote = new Vote(n.leader,
                                                    n.zxid,
                                                    n.electionEpoch,
                                                    n.peerEpoch);
                            leaveInstance(endVote);
                            return endVote;
                        }
                        break;

　　　　　　1.判断对方的logicalclock是否等于本地的logicalclock。不等于说明在另一个选举过程中已经有了选举结果，此时进入步骤3；等于则说明此时这个server已经投票选出结果，并且同处一个选举过程。进入步骤2

　　　　　　2.把对方的投票信息保存到本地投票统计箱recvset中，判断对方的投票信息是否在recvset中占大多数。不是说明对方的统计有问题，进入步骤3；是则进一步确认自己是否为leader，如果是改变自身为leader，不是则为FOLLOWING，然后结束选举

　　　　　　3.将对方的投票信息放入本地统计不参与投票信息箱outofelection中，判断对方的投票信息是否在outofelection中占大多数，不是进入下一轮选举；是则更新logicalclock，确认自己角色为leader还是FOLLOWING，结束选举

大多数的概念为超过1/2的参选者票数

参数文章：

理解zookeeper选举机制————https://www.cnblogs.com/shuaiandjun/p/9383655.html

zookeeper的选举机制（比较清晰）————https://blog.csdn.net/wyqwilliam/article/details/83537139

Zookeeper快速选举流程详解————https://blog.csdn.net/long290046464/article/details/81408624

CAP原则的一些思考————https://zhuanlan.zhihu.com/p/144946139?from_voters_page=true

posted on 2020-08-31 18:32 牧羊人李七夜阅读(628) 评论(0) 编辑收藏举报

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