分布式系统或组件一般都包含Leader选举的过程,比如ZooKeeper的Leader节点选举,Redis Sentinel的领头节点选举,Redis Cluster中主节点的选举等。
节点状态:所有节点具有3种状态:Leader, Follower, Candidate。
Leader选举根据是否按照节点状态/数据选举,分成等价选举和择优选举
对比多个分布式组件,发现他们都存在一个通用的算法模式(本质上是Raft算法):
Leader选举通用算法框架
当系统进入选举状态时,节点本身的状态是Candidate。
不同的组件的选举算法中,最大的差别就体现在投票这个环节
投票规则 先到先得:这个是最简单的规则,适合等价选举。比如Redis Sentinel, Redis Cluster。 ZooKeeper:对比事务ID和服务器ID的组合(zxid, sid),选择值最大的组合。简单地说,通常哪台服务器上的数据越新,那么越有可能成为Leader,也就能够保证数据的恢复。
注意:虽然Redis Cluster中从节点是有数据的,但是选择主节点并不考虑从节点的数据,所以这里是Redis Cluster数据不一致的原因之一。
有的算法会让各个节点随机等待一段时间后再进入投票阶段,比如Redis Sentinel选举领头的算法
Leader选举完成后,各个节点会更新自己的状态,Leader选举完成。
注意点:ZooKeeper Leader选举算法会在Leader选举后还会等待一小段时间(默认200ms),以防会有更优的Leader产生
两者在投票过程中存在部分差异
这个问题不存在,因为Leader选举完成,并不是形成多数节点选举结果就结束。还需要最后各个节点之间完成确认和状态切换,比如准Leader必须跟大多数节点建立心跳,而且这些节点也要进入Follower状态。
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