关于zookeeper:Zookeeper-的选举机制也不过如此

Zookeeper 是一个分布式服务框架，次要是用来解决分布式应用中遇到的一些数据管理问题如：对立命名服务 、 状态同步服务 、 集群治理 、 分布式应用配置项的治理 等。

咱们能够简略把 Zookeeper 了解为分布式家庭的大管家，那么管家团队是如何选出 Leader 的呢？好奇吗，接下来率领大家一探到底。

人类选举的基本原理

解说 Zookeeper 选举过程前先来介绍一下人类的选举。
咱们每个人或多或少都经验过几次选举，在投票的过程中可能会遇到这样几种状况：

状况 1：本人和候选人熟，将票投给你认为能力强的那个人；

状况 2：本人也是候选人，会想着拉票，然而发现他人能力比你强，就将本人的票投给别的候选人。

所有人投票完后，统计投票箱中票数最多的候选人，入选领导。

在整个投票过程中咱们能够提炼出四个最外围的概念：

候选人能力: 投票的根本准则是选最强的人。

遇强改投: 如果前面发现更强的人能够改投票。

投票箱: 所有人的票都会放在投票箱。

领导者: 得票最多的人即为领导者。

从人类选举的原理咱们来简略推导一下 Zookeeper 的选举原理。

Zookeeper 选举的基本原理

如果 zookeeper 是单机部署，不是集群模式，那么不存在选举的问题。

zookeeper 的选举和人类选举根本一样，借用下面说的 4 个外围概念，来说说选举的基本原理。

• 候选人能力

zookeeper 通过 sid 和 zxid (事物 ID) 来证实本人的能力强弱。

zxid 的全称是 ZooKeeper Transaction Id，即 Zookeeper 事务 id。数据的最新版本号，数据越大阐明能力越强。

sid , 咱们自定义的服务器编号 ID，值越大证实能力越大。

• 遇强改投

在选举的时候，每台 zookeeper 节点都会认为本人是最强的，会先投票给本人（选票上蕴含 sid、zxid）。

而后将选票传递给集群中的每个节点，同时本人也会接管其余节点发过的选票。节点接管到选票后，会判断选票上节点的能力强弱，如果发现比本人强，那么就进行改票，把本人的选票投给能力强的。而后在传递给集群中的每个节点。

• 投票箱

与人类选举不同，zookeeper 集群中，每个节点都会保护一份投票箱。因为每个节点的选票都会同步给每个集群中的节点，所以投票箱的后果都是统一的。

• 领导者

投票的过程中，只有发现票数有超过一半的节点，领导就抉择胜利，投票也就宣告完结。

什么场景下 Zookeeper 须要选举？

当 zookeeper 集群中有一台机器产生以下场景，就会进行选举。

• 机器启动
• 机器运行期间 leader 宕机

机器启动选举

假如 5 台 zookeeper 顺次启动，sid 的编号顺次为 1 -5。

1. 服务器 1

   先投本人 1 票，投票箱票数不过半，选举无奈实现。此时服务器 - 1 的状态为looking

2. 服务器 2

先投本人 1 票，将本人的选票后果同步给服务器 1。服务器 1 发现服务器 2 的 sid 编号比本人大，于是进行改票，把本人的选票投给了服务器 2，并同步给服务器 2。

此时单方的投票箱后果为：

服务器 1，获 0 票；服务器 2，获 2 票；

并没有超过票数过半的机器。选举仍然无奈实现，此时服务器 2 的状态仍为looking

1. 服务器 3

先投本人 1 票，将本人的选票后果同步给服务器 1、服务器 2。服务器 1 和服务器 2，发现服务器 3 的 sid 编号比本人还大，所以连忙进行改票，都投给了服务器 3。

此时投票箱的后果为：

服务器 1，获 0 票；服务器 2，获 2 票；服务器 3，获 3 票；

发现有票数过半的机器，于是服务器 3，当仁不让成了 leader。此时更改服务器 1、2 的状态为 following，服务器 3 为leading

1. 服务器 4

先投本人 1 票，同步本人选票时，发现服务器 1、2、3 曾经不是 looking 状态了，于是获得投票箱后果，将本人的选票改投给服务器 3，本人的状态更改为following

1. 服务 5

同服务器 4 统一。

最终的后果是：服务器 3 是 leader，其余全是 follow。

机器运行期间 leader 宕机选举

zookeeper 运行期间，当 leader 宕机，整体会对外暂停服务提供，触发新的一轮选举。触发新选举的时候，每台 txid 可能都不一样的。还是以方才下面的案例进行剖析，假如服务器 3 leader 宕机，txid 为别离为，服务器 1（99），服务器 2（102），服务器 4（100），服务器 5（101）。

投票的过程和初始化的根本相似，次要为以下几个步骤：

1）状态变更，除 Obsever 状态的其余服务器全副变更为 looking，而后进行 leader 的选举过程

2）每个服务器先投本人一票，而后同步选票

3）每个服务器都会收到各个服务器的投票，如果发现有 txid 比本人大的，会进行改票

4）解决和统计投票，每一轮投票完结后都会统计投票，超过半数即可入选。

5）扭转服务器的状态，发表入选

间接看图：

很显然，最初服务器 2 被入选为新的 leader。

选举机制中波及到的外围概念

• sid（服务器 ID、serverId）

服务器编号，编号越大，在选举 leader 时权重越大。

• zxid (事物 ID)

数据的版本号，数值越大数据越新，在选举 leader 算法中，越大权重越大咯

• Epoch（逻辑时钟）

也叫投票的次数，同一轮投票过程中的逻辑时钟值是雷同的，每投完一次票这个数据就会减少。

• Server 状态（选举状态）

  looking： 竞选状态。

following： 随从状态，同步 leader 状态，参加投票。

observing: 察看状态, 同步 leader 状态，不参加投票。

leading: 领导者状态。

总结

（1）Zookeeper 选举会产生在服务器初始状态和运行状态下。

（2）初始状态下会依据服务器 sid 的编号比照，编号越大权值越大，投票过半数即可选出 Leader。

（3）Leader 故障会触发新一轮选举，zxid 代表数据越新，权值也就越大。

（4）在运行期选举还可能会遇到脑裂的状况，大家能够自行学习。

起源：https://4m.cn/zmR0u