《Elasticsearch 源码解析与优化实战》第5章:选主流程

《Elasticsearch 源码解析与优化实战》第5章:选主流程 - 墨天轮

一、简介

Discovery 模块负责发现集群中的节点,以及选择主节点。ES 支持多种不同 Discovery 类型选择,内置的实现称为Zen Discovery
,其他的包括公有云平台亚马逊的EC2、谷歌的GCE等。

本章讨论内置的 Zen Discovery 实现。Zen Discovery 封装了节点发现(Ping)、选主等实现过程,现在我们先讨论选主流程,在后面的章节中整体性介绍Discovery模块。

二、设计思想

所有分布式系统都需要以某种方式处理一致性问题。一般情况下,可以将策略分为两组

  • 试图避免不一致

  • 及定义发生不一致之后如何协调它们。后者在适用场景下非常强大,但对数据模型有比较严格的限制。因此这里研究前者,以及如何应对网络故障。

三、为什么使用主从模式

除主从(Leader/Follower) 模式外,另一种选择是分布式哈希表(DHT),可以支持每小时数千个节点的离开和加入,其可以在不了解底层网络拓扑的异构网络中工作,查询响应时间大约为4到10跳(中转次数),例如,Cassandra 就使用这种方案。但是在相对稳定的对等网络中,主从模式会更好。

ES的典型场景中的另一个简化是集群中没有那么多节点。通常,节点的数量远远小于单个节点能够维护的连接数,并且网络环境不必经常处理节点的加入和离开。这就是为什么主从模式更合适ES。

四、选举算法

在主节点选举算法的选择上,基本原则是不重复造轮子。最好实现一个众所周知的算法,这样的好处是其中的优点和缺陷是已知的。ES的选举算法的选择上主要考虑下面两种。

4.1、Bully算法

Leader 选举的基本算法之一。它假定所有节点都有一个唯一的 ID,使用该ID对节点进行排序。任何时候的当前Leader都是参与集群的最高ID节点。 该算法的优点是易于实现。但是,当拥有最大ID的节点处于不稳定状态的场景下会有问题。例如,Master 负载过重而假死,集群拥有第二大ID的节点被选为新主,这时原来的Master恢复,再次被选为新主,然后又假死......

ES通过推迟选举,直到当前的Master 失效来解决上述问题,只要当前主节点不挂掉,就不重新选主。但是容易产生脑裂(双主),为此,再通过“法定得票人数过半”解决脑裂问题。

4.2、Paxos算法

Paxos非常强大,尤其在什么时机,以及如何进行选举方面的灵活性比简单的Bully算法有很大的优势,因为在现实生活中,存在比网络连接异常更多的故障模式。但Paxos实现起来非常复杂。

五、相关配置

与选主过程相关的重要配置有下列几个,并非全部配置。

discovery.zen.minimum_master_nodes
:最小主节点数,这是防止脑裂、防止数据丢失的极其重要的参数。这个参数的实际作用早已超越了其表面的含义。除了在选主时用于决定“多数”,还用于多处重要的判断,至少包含以下时机:

  • 触发选主: 进入选主的流程之前,参选的节点数需要达到法定人数。

  • 决定Master: 选出临时的Master之后,这个临时Master需要判断加入它的节点达到法定人数,才确认选主成功。

  • gateway选举元信息: 向有 Master 资格的节点发起请求,获取元数据,获取的响应数量必须达到法定人数,也就是参与元信息选举的节点数。

  • Master发布集群状态: 发布成功数量为多数。

为了避免脑裂,它的值应该是半数以上(quorum):(master_eligible_nodes 2)+1

例如:如果有3个具备Master资格的节点,则这个值至少应该设置为(3/2) + 1=2。

该参数可以动态设置:
PUT _cluster/settings
{
    "persistent" : {
        "discovery.zen.minimum master_nodes" : 2
    }
}

discovery.zen.ping.unicast.hosts
:**集群的种子节点列表,构建集群时本节点会尝试连接这个节点列表,那么列表中的主机会看到整个集群中都有哪些主机。**可以配置为部分或全部集群节点。可以像下面这样指定:

discovery.zen.ping.unicast.hosts:
    -192.168.1.10:9300
    -192.168.1.11
    -seeds.mydomain.com

默认使用9300端口,如果需要更改端口号,则可以在IP后手工指定端口。也可以设置一个域名,让该域名解析到多个IP地址,ES会尝试连接这个IP列表中的全部地址。

  • discovery.zen.ping.unicast.hosts.resolve_timeout: DNS
    解析超时时间,默认为5秒。

  • discovery.zen.join_timeout
    : 节点加入现有集群时的超时时间,默认为ping_ timeout的20倍。

  • discovery.zen.join_retry_attemptsjoin_timeout
    :超时之后的重试次数,默认为3次。

  • discovery.zen.join_retry_delayjoin_timeout
    :超时之后,重试前的延迟时间,默认为100毫秒。

  • discovery.zen.master_election.ignore_non_master_ pings
    :设置为true时,选主阶段将忽略来自不具备Master资格节点(node.master: false)的ping请求,默认为false。

  • discovery.zen.fd.ping_interval
    :故障检测间隔周期,默认为1秒。

  • discovery.zen.fd.ping_timeout
    :故障检测请求超时时间,默认为30秒。

  • discovery.zen.fd.ping_retries
    :故障检测超时后的重试次数,默认为3次。

六、流程分析

6.0、流程概述

6.0.1、ZenDiscovery的选主过程如下:

  • 每个节点计算最小的已知节点 ID,该节点为临时Master。向该节点发送领导投票

  • 如果一个节点收到足够多的票数,并且该节点也为自己投票,那么它将扮演领导者的角色,开始发布集群状态

  • 所有节点都会参与选举,并参与投票,但是,只有有资格成为Master的节点(node.maste为true)的投票才有效。

获得多少选票可以赢得选举胜利,就是所谓的法定人数。在ES中,法定大小是一个可配置的参数。配置项: discovery.zen.minimum master_ nodes
。为了避免脑裂,最小值应该是有Maste资格的节点数n/2+1

6.0.2、整体流程可以概括为:

  • 选举临时Master;

  • 投票-确认Master,如果本节点当选,则等待确立Master,如果其他节点当选,则尝试加入集群,然后启动节点失效探测器;

  • 失效节点探测;

具体如下图所示。

《Elasticsearch 源码解析与优化实战》第5章:选主流程_第1张图片

执行本流程的线程池: generic。

下面我们具体分析每个步骤的实现。

6.1、选举临时Master

选举过程的实现位于ZenDiscovery#findMaster
。该函数查找当前集群的活跃Master,或者从候选者中选择新的Master。如果选 主成功,则返回选定的Master,否则返回空。

为什么是临时Master?因为还需要等待下一个步骤,该节点的得票数足够时,才确立为真正的Master。

临时Master的选举过程如下:

  • "ping"所有节点,获取节点列表 fullPingResponses, ping结果不包含本节点,把本节点单独添加到fullPingResponses中。

  • 构建两个列表。

    • activeMasters列表: 存储集群当前活跃Master列表。

    • masterCandidates列表: 存储master候选者列表

activeMasters列表:存储集群当前活跃Master列表。 遍历第一步 获取的所有节点,将每个节点所认为的当前Master节点加入activeMasters 列表中(不包括本节点)。在遍历过程中,如果配置了discovery.zen.master_election.ignore_non_master_pings
为true ( 默认为false),而节点又不具备Master资格,则跳过该节点。

具体流程如下图所示。

《Elasticsearch 源码解析与优化实战》第5章:选主流程_第2张图片

在这里插入图片描述

这个过程是将集群当前已存在的Master加入activeMasters列表,正常情况下只有一个。如果集群已存在Master,则每个节点都记录了当前Master是哪个,考虑到异常情况下,可能各个节点看到的当前Master不同。在构建activeMasters列表过程中,如果节点不具备Master资格,则可以通过ignore_non_master_pings
选项忽略它认为的那个Master。

masterCandidates列表:存储master候选者列表。 遍历第一步获取列表,去掉不具备Maste资格的节点,添加到这个列表中。如果activeMasters为空,则从masterCandidates中选举,结果可能选举成功,也可能选举失败。如果不为空,则从activeMasters中选择最合适的作为Master。

整体流程如下图所示。

《Elasticsearch 源码解析与优化实战》第5章:选主流程_第3张图片

在这里插入图片描述

6.1.1、从masterCandidates
中选主

与选主的具体细节实现封装在 ElectMasterService 类中,例如,判断候选者是否足够,选择具体的节点作为Master等。

从 masterCandidates 中选主时,首先需要判断当前候选者人数是否达到法定人数,否则选主失败。

public boolean hasEnoughCandidates (Collection candidates) {
    //候选者为空,返回失败
    if (candidates.isEmpty()) {
        returnfalse;
    }
    //默认值为-1, 确保单节点的集群可以正常选主
    if (minimumMasterNodes < 1) {
        returntrue;
    }
    return candidates .size () >= minimumMasterNodes;
}

当候选者人数达到法定人数后,从候选者中选一个出来做Master:

public MasterCandidate electMaster (Collection candidates) {
    List sortedCandidates = new ArrayList<> (candidates);
    //通过自定义的比较函数对候选者节点从小到大排序
    sortedCandidates.sort (MasterCandidate :: compare);
    //返回最新的作为Master
    return sortedCandidates.get(0);
}

可以看出这里只是将节点排序后选择最小的节点作为Master。但是排序时使用自定义的比较函数MasterCandidate::compare,早期的版本中只是对节点ID进行排序,现在会优先把集群状态版本号高的节点放在前面。

使用默认比较函数的情况下,sort结果为从小到大排序。参考Long类型的比较函数的实现:

public static int compare (1ong X,long y) {
    return(x

节点比较函数compareNodes的实现: 对于排序效果来说

  • 如果传入的两个节点中,有一个节点具备Master资格,而另一个不具备,则把有Master资格的节点排在前面。

  • 如果都不具备Master资格,或者都具备Master资格,则比较节点ID。

但是,masterCandidates 列表中的节点都是具备Master资格的。compareNodes 比较函数的两个if判断是因为在别的函数调用中会存在节点列表中可能存在不具备Master资格节点的情况。因此此处只会比较节点ID。

private static int compareNodes (DiscoveryNode o1, DiscoveryNode o2) {
    //两个if处理两节点中一个具备Master资格而另一个不具备的情况
    if (o1.isMasterNode() && !o2.isMasterNode () ) {
        return -1;
    }
    if (!o1.isMasterNode() && o2.isMasterNode()) {
        return1;
    }
    //通过节点ID排序
    return o1.getId().compareTo(o2.getId());
}

从 activeMasters 列表中选择列表存储着集群当前存在活跃的Master,从这些已知的Master节点中选择一个作为选举结果。选择过程非常简单,取列表中的最小值,比较函数仍然通过compareNodes实现,activeMasters 列表中的节点理论情况下都是具备Master资格的。

public DiscoveryNode tieBreakActiveMasters (Collection activeMasters)
    return activeMasters.stream().min(ElectMasterService ::compareNodes).get();
}

6.1.2、投票与得票的实现

在ES中,发送投票就是发送加入集群(JoinRequest)请求。得票就是申请加入该节点的请求的数量。收集投票,进行统计的实现在ZenDiscovery#handleJoinRequest
方法中,收到的连接被存储到ElectionContext#joinRequestAccumulator
中。当节点检查收到的投票是否足够时,就是检查加入它的连接数是否足够,其中会去掉没有Master资格节点的投票。

public synchronized int getPendingMasterJoinsCount() {
    int pendingMasterJoins = 0;
    //遍历当前收到的join请求
    for (DiscoveryNode node : joinReques tAccumulator .keySet()) {
        //过滤不具备master资格的节点
        if (node. isMasterNode()) {
            pendingMasterJoins++;
        }
    }
    return pendingMasterJoins;
}

6.1.3、确立Master或加入集群

选举出的临时Master 有两种情况:该临时Master是本节点或非本节点。为此单独处理。现在准备向其发送投票。

6.1.3.1、如果临时Master是本节点:

  • 等待足够多的具备Master资格的节点加入本节点(投票达到法定人数),以完成选举。超时(默认为30秒,可配置)后还没有满足数量的join请求,则选举失败,需要进行新一轮选举。

  • 成功后发布新的clusterState。

6.1.3.2、如果其他节点被选为Master:

  • 不再接受其他节点的join请求。

  • 向Master发送加入请求,并等待回复。超时时间默认为1分钟(可配置),如果遇到异常,则默认重试了3次(可配置)。这个步骤在joinElectedMaster方法中实现。

  • 最终当选的Master会先发布集群状态,才确认客户的join请求,因此, joinElectedMaster返回代表收到了join请求的确认,并且已经收到了集群状态。本步骤检查收到的集群状态中的Master节点如果为空,或者当选的Master不是之前选择的节点,则重新选举。

6.2、节点失效检测

到此为止,选主流程已执行完毕,Master 身份已确认,非Master节点已加入集群。节点失效检测会监控节点是否离线,然后处理其中的异常。失效检测是选主流程之后不可或缺的步骤,不执行失效检测可能会产生脑裂(双主或多主)。在此我们需要启动两种失效探测器:

  • 在Master节点,   启动 NodesFaultDetection
    ,简称NodesFD。定期探测加入集群的节点是否活跃。

  • 在非Master节点,启动MasterFaultDetection
    ,简称MasterFD。定期探测Master节点是否活跃。

NodesFaultDetection和MasterFaultDetection都是通过定期(默认为1秒)发送的ping请求探测节点是否正常的,当失败达到一定次数(默认为3次),或者收到来自底层连接模块的节点离线通知时,开始处理节点离开事件。

6.2.1、NodesFaultDetection 事件处理

检查一下当前集群总节点数是否达到法定节点数(过半),如果不足,则会放弃Master身份,重新加入集群。 为什么要这么做?设想下面的场景,如下图所示。

《Elasticsearch 源码解析与优化实战》第5章:选主流程_第4张图片

在这里插入图片描述

假设有5台机器组成的集群产生网络分区,2台组成一组,另外3台组成一组,产生分区前,原Master为Node1。此时3台一组的节点会重新选举并成功选取Noded3作为Master,会不会产生双主? NodesFaultDetection
就是为了避免上述场景下产生双主。

对应事件处理主要实现如下:在ZenDiscovery#handleNodeFailure
中执行NodeRemoval-ClusterStateTaskExecutor#execute

public ClusterTasksResult execute (final ClusterState currentState, final List tasks) throws Exception {
    //判断剩余节 点是否达到法定人数
    if (electMasterService.hasEnoughMasterNodes (remainingNodesClusterState.nodes()) == false) {
        finalint masterNodes = electMas terService.countMasterNodes(remainingNodesClusterState.nodes());
        rejoin.accept(LoggerMessageFormat.format("not enough master nodes(has \[{}\], but needed \[{}\])", masterNodes, electMasterService.minimumMasterNodes()));
        return resultBuilder .build (currentState) ;
    } else {
        return resultBuilder.build (allocationService.deassociateDeadNodes(remainingNodesClusterState, true, describeTasks(tasks)));
    }
}

主节点在探测到节点离线的事件处理中,如果发现当前集群节点数量不足法定人数,则放弃Master身份,从而避免产生双主。

6.2.2、MasterFaultDetection事件处理


**探测Master离线的处理很简单,重新加入集群。**本质上就是该节点重新执行一遍选主的流程。对应事件处理主要实现如下: ZenDiscovery#handleMasterGone

private void handleMasterGone (final DiscoveryNode masterNode, final Throwable cause, final String reason) {
    synchronized(stateMutex) {
        if (localNodeMaster() == false && masterNode.equals (committedState.get().nodes ().getMasterNode())) {
            pendingStatesQueue.failAllStatesAndClear (new ElasticsearchException("master left\[\[)\]", reason));
            //重新加入集群
            rejoin ("master left (reason = " + reason + ")");
        }
    }
}

小结

选主流程在集群中启动,从无主状态到产生新主时执行,同时集群在正常运行过程中,Master探测到节点离开,非Master节点探测到Master离开时都会执行。

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