四种常见的选举机制

我们探讨这几个集群的选举机制，其实就是探讨它们的高可用性。如果集群中的某些节点挂了，如何保证可用性？这个问题是分布式系统面临的三大问题之一。

Zookeeper的leader选举机制，是这四种集群中最复杂的选举机制，同时也是这四种集群中最接近paxos算法的实现。相比于Zookeeper的选举机制，kafka集群、redis集群、Eureka集群的选举机制简单了许多。

一，Zookeeper集群的leader选举

Zookeeper的leader选举是Zookeeper实现数据一致性的关键，同时也存在一些问题。认清Zookeeper的优点与缺陷，对于我们使用好它还是很有必要的。

Zookeeper的选举机制有2个触发条件：集群启动阶段和集群运行阶段leader挂机。这2种场景下选举的流程基本一致，我们以集群运行阶段leader挂机为例来进行说明。leader挂机以后，重新选举leader，选举的流程如下：

1，Zookeeper集群中的follower检测到leader挂机，然后把自己的状态置为LOOKING，开始进行leader选举。

2，每台服务器选举自己为leader，然后把自己的选票通过广播通知其他服务器。

3，每台服务器接收来自其他服务器的选票，并进行合法性校验，主要有两点校验，选举轮次校验和服务器的状态的校验。

4，处理选票。每台服务器都会将自己的选票与其他服务器的选票进行PK，PK的规则如下：

第一个规则：首先进行ZXID的PK，大者获胜。

第二条规则：如果ZXID相等，则进行myid的PK，大者获胜。

经过PK以后，如果当前服务器PK失败，则会把自己的选票重新投给胜者，然后把更新后的选票通过广播通知其他服务器。

5，统计选票。根据超过半数的原则，每台服务器都会统计leader的选票，如果超过半数，则结束选举。

6，更新服务器状态。follower把自己的状态更新为FOLLOWING，leader把自己的状态更新为LEADING。

OK，这就是Zookeeper的leader选举机制。经过若干轮选举以后，Zookeeper集群继续对外提供服务。由于选票PK首先比较的是ZXID，所以Zookeeper能够保证leader的数据是最新的。

二，kafka集群的controller选举

kafka集群是如何保证高可用性的呢？

kafka通过Zookeeper管理集群配置、选举leader、consumer group发生变化时进行rebalance。

那么我要问了，kafka是如何选举leader的呢？

概括来说，Kafka选举leader的过程是这样的：kafka的所有broker，在Zookeeper的/controller路径下创建临时节点，成功创建的那个broker就会成为leader，其他的broker就会成为follower。

当leader挂机时，临时节点会被删除，这是其他节点通过Zookeeper的watch机制，会监听到leader的变化，然后所有的follower会再次进行leader选举。

kafka的选举其实就是创建临时节点，这和Zookeeper分布式锁的实现原理基本相同。

三，redis集群的主从切换

redis主从切换和redis集群的理解。

要注意，主从切换默认只有一个master，但是对于多个master的集群，没有主从切换的说法。

redis没有类似Zookeeper的选举机制。redis的master挂掉以后，redis集群是通过主从切换来保证高可用性的。

redis主从切换有2种方式：手动切换和自动切换。

这里我们讨论自动切换，redis主从自动切换需要哨兵模式的支持，哨兵模式简单来说就是：监控master和slave，在master出现故障的时候，自动将slave切换成master，master恢复以后，作为新master的slave对外提供服务。

四，Eureka集群的相互复制

准确的来说，Eureka集群中的各节点之间不存在主从关系。Eureka集群中的节点的关系是对等的，其他3种集群则都存在主从关系，这是Eureka集群的一个特色。

Eureka集群的各个server之间通过相互注册的方式来实现集群的高可用性。数据同步的方式是增量备份，这样可以保证每个server都是最新最全的数据。从而保证集群的高可用性。这样即使某个server挂了，集群还可以对外提供服务。

Eureka有一个配置项：eureka.client.fetch-register，是否从Eureka server获取注册信息。如果我们是Eureka集群，那么该项配置为true。这样Eureka server直接就可以相互注册。