http://www.thinkyixia.com/2017/11/04/zookeeper-6/
在Zookeeper集群中,主要分为三者角色,而每一个节点同时只能扮演一种角色,这三种角色分别是:
(1). Leader 接受所有Follower的提案请求并统一协调发起提案的投票,负责与所有的Follower进行内部的数据交换(同步);
(2). Follower 直接为客户端服务并参与提案的投票,同时与Leader进行数据交换(同步);
(3). Observer 直接为客户端服务但并不参与提案的投票,同时也与Leader进行数据交换(同步);observer的作用是为了拓展系统,提高读取速度。
每个Server在工作过程中有四种状态:
LOOKING:竞选状态,当前Server不知道leader是谁,正在搜寻。
LEADING:领导者状态,表明当前服务器角色是leader。
FOLLOWING:随从状态,表明当前服务器角色是follower,同步leader状态,参与投票。
OBSERVING,观察状态,表明当前服务器角色是observer,同步leader状态,不参与投票。
选主机制
Zookeeper的核心是原子广播,这个机制保证了各个Server之间的同步。实现这个机制的协议叫做Zab协议。Zab协议有两种模式,它们分别是恢复模式(选主)和广播模式(同步)。当服务启动或者在领导者崩溃后,Zab就进入了恢复模式,当领导者被选举出来,且大多数Server完成了和leader的状态同步以后,恢复模式就结束了。状态同步保证了leader和Server具有相同的系统状态。leader选举是保证分布式数据一致性的关键。
当zk集群中的一台服务器出现以下两种情况之一时,就会开始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。
而当一台机器进入leader选举流程时,当前集群也可能处于以下两种状态。
(1)集群中本来就已经存在一个leader。
(2)集群中确实不存在leader。
首先第一种情况,通常是集群中某一台机器启动比较晚,在它启动之前,集群已经正常工作,即已经存在一台leader服务器。当该机器试图去选举leader时,会被告知当前服务器的leader信息,它仅仅需要和leader机器建立连接,并进行状态同步即可。
下面重点看第二种情况,即集群中leader不存在的情况下如何进行leader选举。
数据模型
投票信息中包含两个最基本的信息。
sid:即server id,用来标识该机器在集群中的机器序号。
zxid:即zookeeper事务id号。ZooKeeper状态的每一次改变, 都对应着一个递增的Transaction id, 该id称为zxid. 由于zxid的递增性质, 如果zxid1小于zxid2, 那么zxid1肯定先于zxid2发生. 创建任意节点, 或者更新任意节点的数据, 或者删除任意节点, 都会导致Zookeeper状态发生改变, 从而导致zxid的值增加.
以(sid,zxid)的形式来标识一次投票信息。例如,如果当前服务器要推举sid为1,zxid为8的服务器成为leader,那么投票信息可以表示为(1,8)
规则
集群中的每台机器发出自己的投票后,也会接受来自集群中其他机器的投票。每台机器都会根据一定的规则,来处理收到的其他机器的投票,以此来决定是否需要变更自己的投票。
规则如下:
(1)初始阶段,都会给自己投票。
(2)当接收到来自其他服务器的投票时,都需要将别人的投票和自己的投票进行pk,规则如下:
优先检查zxid。zxid比较大的服务器优先作为leader。
如果zxid相同的话,就比较sid,sid比较大的服务器作为leader。
举例
假设当前集群中有5台机器组成。sid分别为1,2,3,4,5。zxid分别为9,9,9,8,8,并且此时sid为2的机器是leader。某一时刻,1和2的服务器挂掉了,集群开始进行选主。
在第一次投票中,由于无法检测到集群中其他机器的状态信息,因此每台机器都将自己作为被推举的对象来进行投票。于是sid为3,4,5的机器,投票情况分别为(3,9),(4,8),(5,8)
每台机器把投票发出后,同时也会接收到来自另外两台机器的投票。
对于server3来说,接收到(4,8),(5,8)的投票,对比后由于自己的zxid要大于收到的另外两个投票,因此不需要做任何变更。
对于server4来说,接收到(3,9),(5,8)的投票,对比后由于(3,9)这个投票的zxid大于自己,因此需要变更投票为(3,9),然后继续将这个投票发送给另外两台机器。
对于server5来说,接收到(3,9),(4,8)的投票,对比后由于(3,9)这个投票的zxid大于自己,因此需要变更投票为(3,9),然后继续将这个投票发送给另外两台机器。
经过第二轮投票后,集群中的每台机器都会再次受到其他机器的投票,然后开始统计投票。判断是否有过半的机器收到相同的投票信息,如果有,那么该投票的sid会成为新的leader。
机器总数为5台,server3,4,5都收到投票(3,9)。因此server3成为leader。