Zookeeper选举算法原理

Zookeeper选举算法原理

Leader选举

Leader选举是保证分布式数据一致性的关键所在。当Zookeeper集群中的一台服务器出现以下两种情况之一时，需要进入Leader选举。

　(1) 服务器初始化启动。（集群的每个节点都没有数据 → 以SID的大小为准）

　(2) 服务器运行期间无法和Leader保持连接。（集群的每个节点都有数据 ,或者Leader 宕机→ 以ZXID 和 SID 的最大值为准）

 

1. 服务器启动时期的Leader选举

　　若进行Leader选举，则至少需要2台机器，两台的高可用性会差一些，如果Leader 宕机，就剩下一台，自己没办法选举。这里选取3台机器组成的服务器集群为例。

　　在集群初始化阶段，当有一台服务器Server1启动时，其单独无法进行和完成Leader选举，当第二台服务器Server2启动时，此时两台机器可以相互通信，每台机器都试图找到Leader，于是进入Leader选举过程。选举过程如下

(1) 每个Server发出一个投票。由于是初始情况，Server1和Server2都会将自己作为Leader服务器来进行投票，每次投票会包含所推举的服务器的myid和ZXID，使用(myid, ZXID)来表示，此时Server1的投票为(1, 0)，Server2的投票为(2, 0)，然后各自将这个投票发给集群中其他机器。

(2) 接受来自各个服务器的投票。集群的每个服务器收到投票后，首先判断该投票的有效性，如检查是否是本轮投票、是否来自LOOKING状态的服务器。

(3) 处理投票。针对每一个投票，服务器都需要将别人的投票和自己的投票进行PK，PK规则如下：

· 优先检查ZXID。ZXID比较大的服务器优先作为Leader。（这个很重要：是数据最新原则，保证数据的完整性）

· 如果ZXID相同，那么就比较myid。myid较大的服务器作为Leader服务器。（集群的节点标识）

　　对于Server1而言，它的投票是(1, 0)，接收Server2的投票为(2, 0)，首先会比较两者的ZXID，均为0。再比较myid，此时Server2的myid最大，于是更新自己的投票为(2, 0)，然后重新投票，对于Server2而言，其无须更新自己的投票，只是再次向集群中所有机器发出上一次投票信息即可。

(4) 统计投票。每次投票后，服务器都会统计投票信息，判断是否已经有过半机器接受到相同的投票信息，对于Server1、Server2而言，都统计出集群中已经有两台机器接受了(2, 0)的投票信息，此时便认为已经选出了Leader。

(5) 改变服务器状态。一旦确定了Leader，每个服务器就会更新自己的状态，如果是Follower，那么就变更为FOLLOWING，如果是Leader，就变更为LEADING。

 

2. 服务器运行时期的Leader选举

　　在Zookeeper运行期间，Leader与非Leader服务器各司其职，即便当有非Leader服务器宕机或新加入，此时也不会影响Leader，但是一旦Leader服务器挂了，那么整个集群将暂停对外服务，进入新一轮Leader选举，其过程和启动时期的Leader选举过程基本一致。

假设正在运行的有Server1、Server2、Server3三台服务器，当前Leader是Server2，若某一时刻Leader挂了，此时便开始Leader选举。

　　选举过程如下：

(1) 变更状态。Leader挂后，余下的非Observer服务器都会讲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会发出一个投票。在运行期间，每个服务器上的ZXID可能不同，此时假定Server1的ZXID为123，Server3的ZXID为122；在第一轮投票中，Server1和Server3都会投自己，产生投票(1, 123)，(3, 122)，然后各自将投票发送给集群中所有机器。

(3) 接收来自各个服务器的投票。与启动时过程相同。

(4) 处理投票。与启动时过程相同，此时，Server1将会成为Leader。

(5) 统计投票。与启动时过程相同。

(6) 改变服务器的状态。与启动时过程相同。

2.2 Leader选举算法分析

在3.4.0后的Zookeeper的版本只保留了TCP版本的FastLeaderElection选举算法。当一台机器进入Leader选举时，当前集群可能会处于以下两种状态

　　　　· 集群中已经存在Leader。

　　　　· 集群中不存在Leader。

　　对于集群中已经存在Leader而言，此种情况一般都是某台机器启动得较晚，在其启动之前，集群已经在正常工作，对这种情况，该机器试图去选举Leader时，会被告知当前服务器的Leader信息，对于该机器而言，仅仅需要和Leader机器建立起连接，并进行状态同步即可。而在集群中不存在Leader情况下则会相对复杂，其步骤如下

(1) 第一次投票。无论哪种导致进行Leader选举，集群的所有机器都处于试图选举出一个Leader的状态，即LOOKING状态，LOOKING机器会向所有其他机器发送消息，该消息称为投票。投票中包含了SID（服务器的唯一标识）和ZXID（事务ID），(SID, ZXID)形式来标识一次投票信息。假定Zookeeper由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机器，某一时刻，1、2所在机器出现故障，因此集群开始进行Leader选举。在第一次投票时，每台机器都会将自己作为投票对象，于是SID为3、4、5的机器投票情况分别为(3, 9)，(4, 8)， (5, 8)。

(2) 变更投票。每台机器发出投票后，也会收到其他机器的投票，每台机器会根据一定规则来处理收到的其他机器的投票，并以此来决定是否需要变更自己的投票，这个规则也是整个Leader选举算法的核心所在，其中术语描述如下

· vote_sid：接收到的投票中所推举Leader服务器的SID。

· vote_zxid：接收到的投票中所推举Leader服务器的ZXID。

· self_sid：当前服务器自己的SID。

· self_zxid：当前服务器自己的ZXID。

　　每次对收到的投票的处理，都是对(vote_sid, vote_zxid)和(self_sid, self_zxid)对比的过程。

　　　　规则一：如果vote_zxid大于self_zxid，就认可当前收到的投票，并再次将该投票发送出去。

　　　　规则二：如果vote_zxid小于self_zxid，那么坚持自己的投票，不做任何变更。

　　　　规则三：如果vote_zxid等于self_zxid，那么就对比两者的SID，如果vote_sid大于self_sid，那么就认可当前收到的投票，并再次将该投票发送出去。

　　　　规则四：如果vote_zxid等于self_zxid，并且vote_sid小于self_sid，那么坚持自己的投票，不做任何变更。

　　结合上面规则，给出下面的集群变更过程。

 

(3) 确定Leader。经过第二轮投票后，集群中的每台机器都会再次接收到其他机器的投票，然后开始统计投票，如果一台机器收到了超过半数的相同投票，那么这个投票对应的SID机器即为Leader。此时Server3将成为Leader。

　　由上面规则可知，通常那台服务器上的数据越新（ZXID会越大），其成为Leader的可能性越大，也就越能够保证数据的恢复。如果ZXID相同，则SID越大机会越大。

2.3 Leader选举实现细节

1. 服务器状态

　　服务器具有四种状态，分别是LOOKING、FOLLOWING、LEADING、OBSERVING。

LOOKING：寻找Leader状态。当服务器处于该状态时，它会认为当前集群中没有Leader，因此需要进入Leader选举状态。

FOLLOWING：跟随者状态。表明当前服务器角色是Follower。

LEADING：领导者状态。表明当前服务器角色是Leader。

OBSERVING：观察者状态。表明当前服务器角色是Observer。

　2. 投票数据结构

　　每个投票中包含了两个最基本的信息，所推举服务器的SID和ZXID，投票（Vote）在Zookeeper中包含字段如下

id：被推举的Leader的SID。

zxid：被推举的Leader事务ID。

electionEpoch：逻辑时钟，用来判断多个投票是否在同一轮选举周期中，该值在服务端是一个自增序列，每次进入新一轮的投票后，都会对该值进行加1操作。

peerEpoch：被推举的Leader的epoch。

state：当前服务器的状态。

 

 

为什么zookeeper集群是单数？

1、容错

由于在增删改操作中需要半数以上服务器通过，来分析以下情况。

2台服务器，至少2台正常运行才行（2的半数为1，半数以上最少为2），正常运行1台服务器都不允许挂掉

3台服务器，至少2台正常运行才行（3的半数为1.5，半数以上最少为2），正常运行可以允许1台服务器挂掉

4台服务器，至少3台正常运行才行（4的半数为2，半数以上最少为3），正常运行可以允许1台服务器挂掉

5台服务器，至少3台正常运行才行（5的半数为2.5，半数以上最少为3），正常运行可以允许2台服务器挂掉

6台服务器，至少3台正常运行才行（6的半数为3，半数以上最少为4），正常运行可以允许2台服务器挂掉

 

通过以上可以发现，3台服务器和4台服务器都最多允许1台服务器挂掉，5台服务器和6台服务器都最多允许2台服务器挂掉

但是明显4台服务器成本高于3台服务器成本，6台服务器成本高于5服务器成本。这是由于半数以上投票通过决定的。

 

2、防脑裂

一个zookeeper集群中，可以有多个follower、observer服务器，但是必需只能有一个leader服务器。

如果leader服务器挂掉了，剩下的服务器集群会通过半数以上投票选出一个新的leader服务器。

集群互不通讯情况：

一个集群3台服务器，全部运行正常，但是其中1台裂开了，和另外2台无法通讯。3台机器里面2台正常运行过半票可以选出一个leader。

一个集群4台服务器，全部运行正常，但是其中2台裂开了，和另外2台无法通讯。4台机器里面2台正常工作没有过半票以上达到3，无法选出leader正常运行。

一个集群5台服务器，全部运行正常，但是其中2台裂开了，和另外3台无法通讯。5台机器里面3台正常运行过半票可以选出一个leader。

一个集群6台服务器，全部运行正常，但是其中3台裂开了，和另外3台无法通讯。6台机器里面3台正常工作没有过半票以上达到4，无法选出leader正常运行。

 

通可以上分析可以看出，为什么zookeeper集群数量总是单出现，主要原因还是在于第2点，防脑裂，对于第1点，无非是正常控制，但是不影响集群正常运行。但是出现第2种裂的情况，zookeeper集群就无法正常运行了。

 

ZooKeeper的脑裂的出现和解决方案

 

出现：

       在搭建hadoop的HA集群环境后，由于两个namenode的状态不一，当active的namenode由于网络等原因出现假死状态，standby接收不到active的心跳，因此判断active的namenode宕机，但实际上active并没有死亡。此时standby的namenode就会切换成active的状态，保证服务能够正常使用。若原来的namenode复活，此时在整个集群中就出现2个active状态的namenode，该状态成为脑裂。脑裂现象可能导致这2个namenode争抢资源，从节点不知道该连接哪一台namenode，导致节点的数据不统一，这在企业生产中是不可以容忍的。

解决方案：

      1、添加心跳线。

            原来两个namenode之间只有一条心跳线路，此时若断开，则接收不到心跳报告，判断对方已经死亡。此时若有2条心跳线路，一条断开，另一条仍然能够接收心跳报告，能保证集群服务正常运行。2条心跳线路同时断开的可能性比1条心跳线路断开的小得多。再有，心跳线路之间也可以HA（高可用），这两条心跳线路之间也可以互相检测，若一条断开，则另一条马上起作用。正常情况下，则不起作用，节约资源。

      2、启用磁盘锁。

            由于两个active会争抢资源，导致从节点不知道该连接哪一台namenode，可以使用磁盘锁的形式，保证集群中只能有一台namenode获取磁盘锁，对外提供服务，避免数据错乱的情况发生。但是，也会存在一个问题，若该namenode节点宕机，则不能主动释放锁，那么其他的namenode就永远获取不了共享资源。因此，在HA上使用"智能锁"就成为了必要措施。"智能锁"是指active的namenode检测到了心跳线全部断开时才启动磁盘锁，正常情况下不上锁。保证了假死状态下，仍然只有一台namenode的节点提供服务。

       3、设置仲裁机制

            脑裂导致的后果最主要的原因就是从节点不知道该连接哪一台namenode，此时如果有一方来决定谁留下，谁放弃就最好了。因此出现了仲裁机制，比如提供一个参考的IP地址，当出现脑裂现象时，双方接收不到对方的心跳机制，但是能同时ping参考IP，如果有一方ping不通，那么表示该节点网络已经出现问题，则该节点需要自行退出争抢资源的行列，或者更好的方法是直接强制重启，这样能更好的释放曾经占有的共享资源，将服务的提供功能让给功能更全面的namenode节点。

以上的3种方式可以同时使用，这样更能减少集群中脑裂情况的发生。但是还是不能保证完全不出现，如果仲裁机制中2台机器同时宕机，那么此时集群中没有namenode可以使用。此时需要运维人员人工的抢修，或者提供一台新的机器作为namenode，这个时间是不可避免的。希望未来能有更好的解决办法，能彻底杜绝这类情况的发生吧~

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