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作为分布式服务框架,我用大白话给你解释Zookeeper的选举机制!
   

作为分布式服务框架,我用大白话给你解释Zookeeper的选举机制!

(2)服务器运行期间 Leader 故障。

启动时期的 Leader 选举

假设一个 Zookeeper 集群中有5台服务器,id从1到5编号,并且它们都是最新启动的,没有历史数据。

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假设服务器依次启动,我们来分析一下选举过程:

(1)服务器1启动

发起一次选举,服务器1投自己一票,此时服务器1票数一票,不够半数以上(3票),选举无法完成。

投票结果:服务器1为1票。

服务器1状态保持为LOOKING。

(2)服务器2启动

发起一次选举,服务器1和2分别投自己一票,此时服务器1发现服务器2的id比自己大,更改选票投给服务器2。

投票结果:服务器1为0票,服务器2为2票。

服务器1,2状态保持LOOKING

(3)服务器3启动

发起一次选举,服务器1、2、3先投自己一票,然后因为服务器3的id最大,两者更改选票投给为服务器3;

投票结果:服务器1为0票,服务器2为0票,服务器3为3票。 此时服务器3的票数已经超过半数(3票),服务器3当选Leader。

服务器1,2更改状态为FOLLOWING,服务器3更改状态为LEADING。

(4)服务器4启动

发起一次选举,此时服务器1,2,3已经不是LOOKING 状态,不会更改选票信息。交换选票信息结果:服务器3为3票,服务器4为1票。此时服务器4服从多数,更改选票信息为服务器3。

服务器4并更改状态为FOLLOWING。

(5)服务器5启动

与服务器4一样投票给3,此时服务器3一共5票,服务器5为0票。

服务器5并更改状态为FOLLOWING。

最终的结果:

服务器3是 Leader,状态为 LEADING;其余服务器是 Follower,状态为 FOLLOWING。

运行时期的Leader选举

在 Zookeeper运行期间 Leader 和 非 Leader 各司其职,当有非 Leader 服务器宕机或加入不会影响 Leader,但是一旦 Leader 服务器挂了,那么整个 Zookeeper 集群将暂停对外服务,会触发新一轮的选举。

初始状态下服务器3当选为Leader,假设现在服务器3故障宕机了,此时每个服务器上zxid可能都不一样,server1为99,server2为102,server4为100,server5为101

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运行期选举与初始状态投票过程基本类似,大致可以分为以下几个步骤:

(1)状态变更。Leader 故障后,余下的非 Observer 服务器都会将自己的服务器状态变更为LOOKING,然后开始进入Leader选举过程。

(2)每个Server会发出投票。

(3)接收来自各个服务器的投票,如果其他服务器的数据比自己的新会改投票。

(4)处理和统计投票,没一轮投票结束后都会统计投票,超过半数即可当选。

(5)改变服务器的状态,宣布当选。

话不多说先来一张图:

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(1)第一次投票,每台机器都会将票投给自己。

(2)接着每台机器都会将自己的投票发给其他机器,如果发现其他机器的zxid比自己大,那么就需要改投票重新投一次。比如server1 收到了三张票,发现server2的xzid为102,pk一下发现自己输了,后面果断改投票选server2为老大。

选举机制中涉及到的核心概念

敲黑板了,这些概念是面试必考的。

(1)Server id(或sid):服务器ID

比如有三台服务器,编号分别是1,2,3。编号越大在选择算法中的权重越大,比如初始化启动时就是根据服务器ID进行比较。

(2)Zxid:事务ID

服务器中存放的数据的事务ID,值越大说明数据越新,在选举算法中数据越新权重越大。

(3)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相同的,每投完一次票这个数据就会增加。

(4)Server状态:选举状态

小编13年上海交大毕业,曾经在小公司待过,也去过华为、OPPO等大厂,18年进入阿里一直到现在。

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  • 第七部分 Spring AOP源码深度剖析

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        Spring MVC

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