zookeeper的选主过程
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。
- 服务器初始化启动。
- 服务器运行期间无法和Leader保持连接。
下面就两种情况进行分析讲解。
1. 服务器启动时期的Leader选举
在集群初始化阶段，当有一台服务器Server1启动时，该Server1处于Looking状态，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。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(集群范围内，全局单调唯一递增；)。ZXID比较大的服务器优先作为Leader。
ZXID是一个64位的数字，低32代表一个单调递增的计数器，高32位代表Leader周期。 
ZXID变化:当有新的Leader产生时，Leader周期epoch加1，计数器从0开始；每处理一个事务请求，计数器加1；
epoch：可以理解为当前集群所处的年代或者周期，每个leader就像皇帝，都有自己的年号，所以每次改朝换代，leader变更之后，都会在前一个年代的基础上加1。这样就算旧的leader崩溃恢复之后，也没有人听他的了，因为follower只听从当前年代的leader的命令。
可以用cat currentEpoch命令查看epoch
查看当前的epoch：
当前epoch是8。现在将leader stop，剩余两台机器会重新选举一个leader：
此时epoch是9，即与ZAB协议一致。
- 4:如果ZXID相同，那么就比较myid。myid较大的服务器作为Leader服务器。
- 5: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。
- 6: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server2是Leader。
- 7: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。
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
- 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。
- 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。
- 接收来自各个服务器的投票。与启动时过程相同。
- 处理投票。与启动时过程相同，此时，Server1将会成为Leader。
- 统计投票。与启动时过程相同。
- 改变服务器的状态。与启动时过程相同。
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 myid）和ZXID（事务ID），(SID(myid), 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。
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。
state：当前服务器的状态。
3. QuorumCnxManager：网络I/O
每台服务器在启动的过程中，会启动一个QuorumPeerManager，负责各台服务器之间的底层Leader选举过程中的网络通信。
(1) 消息队列。QuorumCnxManager内部维护了一系列的队列，用来保存接收到的、待发送的消息以及消息的发送器，除接收队列以外，其他队列都按照SID分组形成队列集合，如一个集群中除了自身还有3台机器，那么就会为这3台机器分别创建一个发送队列，互不干扰。
- recvQueue：消息接收队列，用于存放那些从其他服务器接收到的消息(接收队列不会按照sid(myid)进行分组)。
- queueSendMap：消息发送队列，用于保存那些待发送的消息，按照SID进行分组。
- senderWorkerMap：发送器集合，每个SenderWorker消息发送器，都对应一台远程Zookeeper服务器，负责消息的发送，也按照SID进行分组。
- lastMessageSent：最近发送过的消息，为每个SID保留最近发送过的一个消息。
(2) 建立连接。为了能够相互投票，Zookeeper集群中的所有机器都需要两两建立起网络连接。QuorumCnxManager在启动时会创建一个ServerSocket来监听Leader选举的通信端口(默认为3888)。开启监听后，Zookeeper能够不断地接收到来自其他服务器的创建连接请求，在接收到其他服务器的TCP连接请求时，会进行处理。为了避免两台机器之间重复地创建TCP连接，Zookeeper只允许SID大的服务器主动和其他机器建立连接，否则断开连接。在接收到创建连接请求后，服务器通过对比自己和远程服务器的SID值来判断是否接收连接请求，如果当前服务器发现自己的SID更大，那么会断开当前连接，然后自己主动和远程服务器建立连接。一旦连接建立，就会根据远程服务器的SID来创建相应的消息发送器SendWorker和消息接收器RecvWorker，并启动。
(3) 消息接收与发送。
- 消息接收：由消息接收器RecvWorker负责，由于Zookeeper为每个远程服务器都分配一个单独的RecvWorker，因此，每个RecvWorker只需要不断地从这个TCP连接中读取消息，并将其保存到recvQueue队列中。
- 消息发送：由于Zookeeper为每个远程服务器都分配一个单独的SendWorker，因此，每个SendWorker只需要不断地从对应的消息发送队列中获取出一个消息发送即可，同时将这个消息放入lastMessageSent中。在SendWorker中，一旦Zookeeper发现针对当前服务器的消息发送队列为空，那么此时需要从lastMessageSent中取出一个最近发送过的消息来进行再次发送，这是为了解决接收方在消息接收前或者接收到消息后服务器挂了，导致消息尚未被正确处理。同时，Zookeeper能够保证接收方在处理消息时，会对重复消息进行正确的处理。
4. FastLeaderElection：选举算法核心
- 外部投票：特指其他服务器发来的投票。
- 内部投票：服务器自身当前的投票。
- 选举轮次：Zookeeper服务器Leader选举的轮次，即logicalclock。
- PK：对内部投票和外部投票进行对比来确定是否需要变更内部投票。
(1) 选票管理
- sendqueue：选票发送队列，用于保存待发送的选票。
- recvqueue：选票接收队列，用于保存接收到的外部投票。
- WorkerReceiver：选票接收器。其会不断地从QuorumCnxManager中获取其他服务器发来的选举消息，并将其转换成一个选票，然后保存到recvqueue中，在选票接收过程中，如果发现该外部选票的选举轮次小于当前服务器的，那么忽略该外部投票，同时立即发送自己的内部投票。
- WorkerSender：选票发送器，不断地从sendqueue中获取待发送的选票，并将其传递到底层QuorumCnxManager中。
(2) 算法核心
上图展示了FastLeaderElection模块是如何与底层网络I/O进行交互的。Leader选举的基本流程如下
1. 自增选举轮次。Zookeeper规定所有有效的投票都必须在同一轮次中，在开始新一轮投票时，会首先对logicalclock进行自增操作。
2. 初始化选票。在开始进行新一轮投票之前，每个服务器都会初始化自身的选票，并且在初始化阶段，每台服务器都会将自己推举为Leader。如上面例子中的: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)，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。
3. 发送初始化选票。完成选票的初始化后，服务器就会发起第一次投票。Zookeeper会将刚刚初始化好的选票放入sendqueue中，由发送器WorkerSender负责发送出去。如:Server1 发送投票(2, 0)给Server2，Server2再次 发送投票(2, 0)给Server1
4. 接收外部投票。每台服务器会不断地从recvqueue队列中获取外部选票。如果服务器发现无法获取到任何外部投票，那么就会立即确认自己是否和集群中其他服务器保持着有效的连接，如果没有连接，则马上建立连接，如果已经建立了连接，则再次发送自己当前的内部投票。如:Server2 接收Server1的投票(2, 0)，Server1 接收Server2的投票(2, 0)
5. 判断选举轮次。在发送完初始化选票之后，接着开始处理外部投票。在处理外部投票时，会根据选举轮次来进行不同的处理。如:Server1 Server2 的epoch(选举轮次)都是1,即相同,处理投票结果
· 外部投票的选举轮次大于内部投票。若服务器自身的选举轮次落后于该外部投票对应服务器的选举轮次，那么就会立即更新自己的选举轮次(logicalclock(选举轮次epoch))，并且清空所有已经收到的投票，然后使用初始化的投票来进行PK以确定是否变更内部投票。最终再将内部投票发送出去。
· 外部投票的选举轮次小于内部投票。若服务器接收的外选票的选举轮次落后于自身的选举轮次，那么Zookeeper就会直接忽略该外部投票，不做任何处理，并返回步骤4。
· 外部投票的选举轮次等于内部投票。此时可以开始进行选票PK。
6. 选票PK。
· 若选举轮次一致，那么就对比两者的ZXID，若外部投票的ZXID大，那么需要变更投票。
· 若两者的ZXID一致，那么就对比两者的SID，若外部投票的SID大，那么就需要变更投票。
7. 变更投票。经过PK后，若确定了外部投票优于内部投票，那么就变更投票，即使用外部投票的选票信息来覆盖内部投票，变更完成后，再次将这个变更后的内部投票发送出去。
8. 选票归档。无论是否变更了投票，都会将刚刚收到的那份外部投票放入选票集合recvset中进行归档。recvset用于记录当前服务器在本轮次的Leader选举中收到的所有外部投票（按照服务队的SID区别，如{Server1(1, 0), Server2(2, 0)...等等}）。
9. 统计投票。统计集群中是否已经有过半的服务器认可了当前的内部投票，如果确定已经有过半服务器认可了该投票，则终止投票。否则返回步骤4。
10. 更新服务器状态。若已经确定可以终止投票，那么就开始更新服务器状态，服务器首选判断当前被过半服务器认可的投票所对应的Leader服务器是否是自己，若是自己，则将自己的服务器状态更新为LEADING，若不是，则根据具体情况来确定自己是FOLLOWING或是OBSERVING。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server2是Leader。
以上10个步骤就是FastLeaderElection的核心，其中步骤4-9会经过几轮循环，直到有Leader选举产生。
三、总结
选举轮次，也就是逻辑时钟，即logicalclock。这个值，不会频繁变化，一次选举，自增一次。一次选举过程中，可能包括多次投票，投票不涉及逻辑时钟的自增。
举例，初始情况下5台机器，sid分别为1、2、3、4、5，逻辑时钟都是0。依次启动后，开始选举，所有的机器逻辑时钟自增为1。经过多次投票，假设第三台机器为leader，其他4台机器为follower，此时5台机器的逻辑时钟都为1。
一般情况下，逻辑时钟应该都是相同的。但是，由于一些机器崩溃的问题，是可能出现逻辑时钟不一致的情况的。例如，上例中，sid=3的机器为leader。之后某一刻，sid为1、3的机器崩溃，zookeeper仍然可以正常对外提供服务。但需要重新选主，剩下的2、4、5重新投票选主，假设sid=5成为新的leader，逻辑时钟自增，由1变成2。之后某一刻，sid为5的机器奔溃，sid为1的机器复活，仍然有3台机器运行，zookeeper可以对外提供服务，但需要重新选主。重新选主，逻辑时钟自增，这时sid为2、4的机器的逻辑时钟是由2自增为3，而sid为1的机器的逻辑时钟是由1自增为2。这种情况下，就出现了逻辑时钟不一致的情况。这时，需要清楚sid为1的机器内部的投票数据，因为这些投票数据都是过时的数据。