大数据之Zookeeper：Zookeeper选举机制（面试重点）

Posted 2021-06-27 浊酒南街

目录

• 1.概述
• 2.简单举例
• 3.非全新集群选举

1.概述

1）半数机制：集群中半数以上机器存活，集群可用。所以Zookeeper适合安装奇数台服务器。
2）Zookeeper虽然在配置文件中并没有指定Master和Slave。但是，Zookeeper工作时，是有一个节点为Leader，其他则为Follower，Leader是通过内部的选举机制临时产生的。

2.简单举例

假设有五台服务器组成的Zookeeper集群，它们的id从1-5，同时它们都是最新启动的，也就是没有历史数据，在存放数据量这一点上，都是一样的。假设这些服务器依序启动，来看看会发生什么，如图5-8所示。

（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，服务器1状态保持为LOOKING；
（2）服务器2启动，再发起一次选举。服务器1和2分别投自己一票并交换选票信息：此时服务器1发现服务器2的ID比自己目前投票推举的（服务器1）大，更改选票为推举服务器2。此时服务器1票数0票，服务器2票数2票，没有半数以上结果，选举无法完成，服务器1，2状态保持LOOKING
（3）服务器3启动，发起一次选举。此时服务器1和2都会更改选票为服务器3。此次投票结果：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，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，并更改状态为FOLLOWING；
（5）服务器5启动，同4一样当小弟。

3.非全新集群选举

非全新集群选举：对于运行正常的zookeeper集群，中途有机器down掉，需要重新选举时，选举过程就需要加入数据ID、服务器ID、和逻辑时钟。
这样选举就变成：
1.逻辑时钟：这个值从0开始，每次选举必须一致。小的选举结果被忽略，重新投票；（除去选举次数不完整的服务器）
2.数据id：数据新的version大，数据每次更新都会更新version。数据id大的胜出；（选出数据最新的服务器）
3.服务器id：即myid。数据id相同的情况下，服务器id大的胜出。（数据相同的情况下， 选择服务器id最大，即权重最大的服务器）