Zookeeper选举机制

前言

Zookeeper为了保证各节点的协同工作,在工作时需要一个Leader角色,而Zookeerper默认采用FastLeaderElection算法,且投票数大于半数则胜出的机制。

相关概念

  • 服务器ID
    这是在配置集群时设置的myid参数文件,且参数分别表示为服务器1、服务器2、服务器3,编号越大在FastLeaderElection算法的权重越大。
  • 选举状态
    在选举过程中,Zookeeper服务器有四种状态,它们分别为竞选状态(Looking)、随从状态(Following,同步leader状态,参与投票)、观察状态(Observing,同步不leader状态,不参与投票)、领导者状态(Leader)。
  • 数据id
    是服务器中存放的最新数据版本号,该值越大则说明数据越新,在选举过程中数据越新权重越大。
  • 逻辑时钟
    通俗的讲,逻辑时钟被称为投票次数,同一轮投票过程中的逻辑时钟值是相同的,逻辑时钟起始值为0,每投一次票,这个数据就会增加。如果某台机器宕机,那么这台机器不会参与投票,因此逻辑时钟会比其他的低。

选举机制类型

Zookeeper选举机制有两种类型,分别为全新集群选举和非全新集群选举,下面分别对两种类型进行详细讲解。

全新集群选举

全新集群选举是新建搭建起来的,没有数据ID和逻辑时钟的数据影响集群的选举。假设,目前有5台服务器,它们的编号分别是1-5,按编号依次启动Zoopeer服务,以下是全过程。

  • 步骤1:服务器1启动,首先,会给自己投票;其次,发投票信息。由于其他机器还没有启动所以它无法收到投票的反馈信息,因此服务器1的状态一直属于Looking状态。
  • 步骤2:服务器2的启动,首先,会给自己投票;其次在集群中启动的zookeeper服务的机器发起投票对比,这时它会与服务器1交换结果,由于服务器2的编号大,所以服务器2胜出,此时服务器1会将票投给服务器2,但此时服务器2的投票数并没有大于集群半数(2<5/2),所以两个服务器的状态依然是Looking状态。
  • 步骤3:服务器3启动,首先会给自己投票;其次,与之前启动的服务器1、2交换信息 ,由于服务器3的编号最大所以服务器3胜出,那么服务器1、2会将票投给服务器3,此时投票数正好大于半数(3>5/2),所以服务器3成为领导者状态,服务器1、2称为追随者状态。
  • 步骤4:服务器4启动,首先,给自己投票;其次,与之前启动的服务器1、2、3交换信息,尽管服务器4的编号大,但是服务器3已经胜出,所以服务器4只能成为追随者状态。
  • 步骤5:服务器5启动,同服务器4一样,均成为追随者状态。

非全新集群选举

对于正常运行的Zookeeper集群,-一旦中途有服务器宕机,则需耍重新选举时,选举的过程中就需要引入服务器ID、数据ID和逻辑时钟。这是由于Zookeeper集群已经运行过一-段时间,那么服务器中就会存在运行的数据。下面来讲解非全新集群选举的过程。

  • 步骤1:首先,统计逻辑时钟是否相同,逻辑时钟小,则说明途中可能存在宕机问题,因此数据不完整,那么该选举结果被忽略,重新投票选举;
  • 步骤2:步骤2:其次,统- -逻辑时钟后,对比数据ID值,数据ID反应数据的新旧程度,因此数据ID大的胜出:
  • 步骤3:步骤3:如果逻辑时钟和数据ID都相同的情况下,那么比较服务器以(编号),值大则胜出。

简单的讲,非全新集群选举时是优中选优,保证Leader是Zookeeper集群中数据最完整的

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 210,978评论 6 490
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 89,954评论 2 384
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 156,623评论 0 345
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 56,324评论 1 282
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 65,390评论 5 384
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 49,741评论 1 289
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,892评论 3 405
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 37,655评论 0 266
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 44,104评论 1 303
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 36,451评论 2 325
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 38,569评论 1 340
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 34,254评论 4 328
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 39,834评论 3 312
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 30,725评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,950评论 1 264
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 46,260评论 2 360
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 43,446评论 2 348