一文带读懂zookeeper的选举机制-创新互联

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这篇文章运用简单易懂的例子给大家介绍一文带读懂zookeeper的选举机制，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。

zookeeper集群

配置多个实例共同构成一个集群对外提供服务以达到水平扩展的目的，每个服务器上的数据是相同的，每一个服务器均可以对外提供读和写的服务，这点和redis是相同的，即对客户端来讲每个服务器都是平等的。

这篇主要分析leader的选择机制，zookeeper提供了三种方式：

• LeaderElection
• AuthFastLeaderElection
• FastLeaderElection

默认的算法是FastLeaderElection，所以这篇主要分析它的选举机制。

选择机制中的概念

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。

数据ID

服务器中存放的大数据ID.

值越大说明数据越新，在选举算法中数据越新权重越大。

逻辑时钟

或者叫投票的次数，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，然后与接收到的其它服务器返回的投票信息中的数值相比，根据不同的值做出不同的判断。

选举状态

• LOOKING，竞选状态。
• FOLLOWING，随从状态，同步leader状态，参与投票。
• OBSERVING，观察状态,同步leader状态，不参与投票。
• LEADING，领导者状态。

选举消息内容

在投票完成后，需要将投票信息发送给集群中的所有服务器，它包含如下内容。

• 服务器ID
• 数据ID
• 逻辑时钟
• 选举状态

选举流程图

因为每个服务器都是独立的，在启动时均从初始状态开始参与选举，下面是简易流程图。

选举状态图

描述Leader选择过程中的状态变化，这是假设全部实例中均没有数据，假设服务器启动顺序分别为：A,B,C。

源码分析

QuorumPeer

主要看这个类，只有LOOKING状态才会去执行选举算法。每个服务器在启动时都会选择自己做为领导，然后将投票信息发送出去，循环一直到选举出领导为止。

public void run() {
  //.......
  try {
   while (running) {
    switch (getPeerState()) {
    case LOOKING:
     if (Boolean.getBoolean("readonlymode.enabled")) {
      //...
      try {
       //投票给自己...
       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 {
   //...
  }
 }

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