zookeeper選舉機制
理解zookeeper選舉機制
zookeeper集羣
配置多個實例共同構成一個集羣對外提供服務以達到水平擴展的目的，每一個服務器上的數據是相同的，每個服務器都可以對外提供讀和寫的服務，這點和redis是相同的，即對客戶端來說每一個服務器都是平等的。html
這篇主要分析leader的選擇機制，zookeeper提供了三種方式：redis
- LeaderElection
- AuthFastLeaderElection
- FastLeaderElection
默認的算法是FastLeaderElection，因此這篇主要分析它的選舉機制。算法
選擇機制中的概念
服務器ID
好比有三臺服務器，編號分別是1,2,3。服務器
編號越大在選擇算法中的權重越大。源碼分析
數據ID
服務器中存放的最大數據ID.大數據
值越大說明數據越新，在選舉算法中數據越新權重越大。this
邏輯時鐘
或者叫投票的次數，同一輪投票過程當中的邏輯時鐘值是相同的。每投完一次票這個數據就會增長，而後與接收到的其它服務器返回的投票信息中的數值相比，根據不一樣的值作出不一樣的判斷。spa
選舉狀態
- LOOKING，競選狀態。
- FOLLOWING，隨從狀態，同步leader狀態，參與投票。
- OBSERVING，觀察狀態,同步leader狀態，不參與投票。
- LEADING，領導者狀態。
選舉消息內容
在投票完成後，須要將投票信息發送給集羣中的全部服務器，它包含以下內容。htm
- 服務器ID
- 數據ID
- 邏輯時鐘
- 選舉狀態
選舉流程圖
由於每一個服務器都是獨立的，在啓動時均從初始狀態開始參與選舉，下面是簡易流程圖。blog
選舉狀態圖
描述Leader選擇過程當中的狀態變化，這是假設所有實例中均沒有數據，假設服務器啓動順序分別爲：A,B,C。
源碼分析
QuorumPeer
主要看這個類，只有LOOKING狀態纔會去執行選舉算法。每一個服務器在啓動時都會選擇本身作爲領導，而後將投票信息發送出去，循環一直到選舉出領導爲止。
public void run() {
//.......
try {
while (running) {
switch (getPeerState()) {
case LOOKING:
if (Boolean.getBoolean("readonlymode.enabled")) {
//...
try {
//投票給本身...
setCurrentVote(makeLEStrategy().lookForLeader());
} catch (Exception e) {
//...
} finally {
//...
}
} else {
try {
//...
setCurrentVote(makeLEStrategy().lookForLeader());
} catch (Exception e) {
//...
}
}
break;
case OBSERVING:
//...
break;
case FOLLOWING:
//...
break;
case LEADING:
//...
break;
}
}
} finally {
//...
}
}
FastLeaderElection
它是zookeeper默認提供的選舉算法，核心方法以下：具體的能夠與本文上面的流程圖對照。
public Vote lookForLeader() throws InterruptedException {
//...
try {
HashMap<Long, Vote> recvset = new HashMap<Long, Vote>();
HashMap<Long, Vote> outofelection = new HashMap<Long, Vote>();
int notTimeout = finalizeWait;
synchronized(this){
//給本身投票
logicalclock.incrementAndGet();
updateProposal(getInitId(), getInitLastLoggedZxid(), getPeerEpoch());
}
//將投票信息發送給集羣中的每一個服務器
sendNotifications();
//循環，若是是競選狀態一直到選舉出結果
while ((self.getPeerState() == ServerState.LOOKING) &&
(!stop)){
Notification n = recvqueue.poll(notTimeout,
TimeUnit.MILLISECONDS);
//沒有收到投票信息
if(n == null){
if(manager.haveDelivered()){
sendNotifications();
} else {
manager.connectAll();
}
//...
}
//收到投票信息
else if (self.getCurrentAndNextConfigVoters().contains(n.sid)) {
switch (n.state) {
case LOOKING:
// 判斷投票是否過期，若是過期就清除以前已經接收到的信息
if (n.electionEpoch > logicalclock.get()) {
logicalclock.set(n.electionEpoch);
recvset.clear();
//更新投票信息
if(totalOrderPredicate(n.leader, n.zxid, n.peerEpoch,
getInitId(), getInitLastLoggedZxid(), getPeerEpoch())) {
updateProposal(n.leader, n.zxid, n.peerEpoch);
} else {
updateProposal(getInitId(),
getInitLastLoggedZxid(),
getPeerEpoch());
}
//發送投票信息
sendNotifications();
} else if (n.electionEpoch < logicalclock.get()) {
//忽略
break;
} else if (totalOrderPredicate(n.leader, n.zxid, n.peerEpoch,
proposedLeader, proposedZxid, proposedEpoch)) {
//更新投票信息
updateProposal(n.leader, n.zxid, n.peerEpoch);
sendNotifications();
}
recvset.put(n.sid, new Vote(n.leader, n.zxid, n.electionEpoch, n.peerEpoch));
//判斷是否投票結束
if (termPredicate(recvset,
new Vote(proposedLeader, proposedZxid,
logicalclock.get(), proposedEpoch))) {
// Verify if there is any change in the proposed leader
while((n = recvqueue.poll(finalizeWait,
TimeUnit.MILLISECONDS)) != null){
if(totalOrderPredicate(n.leader, n.zxid, n.peerEpoch,
proposedLeader, proposedZxid, proposedEpoch)){
recvqueue.put(n);
break;
}
}
if (n == null) {
self.setPeerState((proposedLeader == self.getId()) ?
ServerState.LEADING: learningState());
Vote endVote = new Vote(proposedLeader,
proposedZxid, proposedEpoch);
leaveInstance(endVote);
return endVote;
}
}
break;
case OBSERVING:
//忽略
break;
case FOLLOWING:
case LEADING:
//若是是同一輪投票
if(n.electionEpoch == logicalclock.get()){
recvset.put(n.sid, new Vote(n.leader, n.zxid, n.electionEpoch, n.peerEpoch));
//判斷是否投票結束
if(termPredicate(recvset, new Vote(n.leader,
n.zxid, n.electionEpoch, n.peerEpoch, n.state))
&& checkLeader(outofelection, n.leader, n.electionEpoch)) {
self.setPeerState((n.leader == self.getId()) ?
ServerState.LEADING: learningState());
Vote endVote = new Vote(n.leader, n.zxid, n.peerEpoch);
leaveInstance(endVote);
return endVote;
}
}
//記錄投票已經完成
outofelection.put(n.sid, new Vote(n.leader,
IGNOREVALUE, IGNOREVALUE, n.peerEpoch, n.state));
if (termPredicate(outofelection, new Vote(n.leader,
IGNOREVALUE, IGNOREVALUE, n.peerEpoch, n.state))
&& checkLeader(outofelection, n.leader, IGNOREVALUE)) {
synchronized(this){
logicalclock.set(n.electionEpoch);
self.setPeerState((n.leader == self.getId()) ?
ServerState.LEADING: learningState());
}
Vote endVote = new Vote(n.leader, n.zxid, n.peerEpoch);
leaveInstance(endVote);
return endVote;
}
break;
default:
//忽略
break;
}
} else {
LOG.warn("Ignoring notification from non-cluster member " + n.sid);
}
}
return null;
} finally {
//...
}
}
判斷是否已經勝出
默認是採用投票數大於半數則勝出的邏輯。
選舉流程簡述
目前有5臺服務器，每臺服務器均沒有數據，它們的編號分別是1,2,3,4,5,按編號依次啓動，它們的選擇舉過程以下：
- 服務器1啓動，給本身投票，而後發投票信息，因爲其它機器尚未啓動因此它收不到反饋信息，服務器1的狀態一直屬於Looking。
- 服務器2啓動，給本身投票，同時與以前啓動的服務器1交換結果，因爲服務器2的編號大因此服務器2勝出，但此時投票數沒有大於半數，因此兩個服務器的狀態依然是LOOKING。
- 服務器3啓動，給本身投票，同時與以前啓動的服務器1,2交換信息，因爲服務器3的編號最大因此服務器3勝出，此時投票數正好大於半數，因此服務器3成爲領導者，服務器1,2成爲小弟。
- 服務器4啓動，給本身投票，同時與以前啓動的服務器1,2,3交換信息，儘管服務器4的編號大，但以前服務器3已經勝出，因此服務器4只能成爲小弟。
- 服務器5啓動，後面的邏輯同服務器4成爲小弟。
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