zookeeper详解

一. zookeeper的角色

1.leader：领导者负责进行投票的发起和决议，更新系统状态；

2.learner：

       Fllower：跟随者用于接收客户请求并向客户端返回结果，在选举过程中参与投票。

       Observer：观察者可以接收客户端连接，将写请求转发给leader节点，不参与投票，只同步leader的状态。

3.客户端：发起请求。

二.操作数据的流程

操作流程：

1.在Client向Follwer发出一个写的请求

2.Follwer把请求发送给Leader

3.Leader接收到以后开始发起投票并通知Follwer进行投票

4.Follwer把投票结果发送给Leader

5.Leader将结果汇总后，如果需要写入则开始写入，同时把写入操作通知给follwer，然后commit;

6.Follwer把请求结果返回给Client

选举的四种状态：

LOOKING，竞选状态。

FOLLOWING，随从状态，同步leader状态，参与投票。

OBSERVING，观察状态,同步leader状态，不参与投票。

LEADING，领导者状态。

Paxos 算法是一种基于消息传递且具有高度容错特性的一致性算法。Paxos 算法解决的问题是在一个可能发生上述异常的分布式系统中如何就某个值达成一致，保证不论发生以上任何异常，都不会破坏决议一致性。

三.选举流程

选择机制中的概念
服务器ID
比如有三台服务器，编号分别是1,2,3。

编号越大在选择算法中的权重越大。
数据ID
服务器中存放的最大数据ID.

 值越大说明数据越新，在选举算法中数据越新权重越大。
逻辑时钟
或者叫投票的次数，同一轮投票过程中的逻辑时钟值是相同的。每投完一次票这个数据就会增加，然后与接收到的其它服务器返回的投票信息中的数值相比，根据不同的值做出不同的判断。

选举状态
LOOKING，竞选状态。
FOLLOWING，随从状态，同步leader状态，参与投票。
OBSERVING，观察状态,同步leader状态，不参与投票。
LEADING，领导者状态。
选举消息内容
在投票完成后，需要将投票信息发送给集群中的所有服务器，它包含如下内容。

服务器ID
数据ID
逻辑时钟
选举状态

ZooKeeper 的全新集群选主
　　以一个简单的例子来说明整个选举的过程：假设有五台服务器组成的 zookeeper 集群，它们 的 serverid 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

　　1、服务器 1 启动，此时只有它一台服务器启动了，它发出去的报没有任何响应，所以它的 选举状态一直是 LOOKING 状态

　　2、服务器 2 启动，它与最开始启动的服务器 1 进行通信，互相交换自己的选举结果，由于 两者都没有历史数据，所以 id 值较大的服务器 2 胜出，但是由于没有达到超过半数以上的服务器都同意选举它(这个例子中的半数以上是 3)，所以服务器 1、2 还是继续保持 LOOKING 状态

 　   3、服务器 3 启动，根据前面的理论分析，服务器 3 成为服务器 1,2,3 中的老大，而与上面不 同的是，此时有三台服务器(超过半数)选举了它，所以它成为了这次选举的 leader

　　4、服务器 4 启动，根据前面的分析，理论上服务器 4 应该是服务器 1,2,3,4 中最大的，但是 由于前面已经有半数以上的服务器选举了服务器 3，所以它只能接收当小弟的命了

　　5、服务器 5 启动，同 4 一样，当小弟
ZooKeeper 的非全新集群选主
　　那么，初始化的时候，是按照上述的说明进行选举的，但是当 zookeeper 运行了一段时间之 后，有机器 down 掉，重新选举时，选举过程就相对复杂了。

　　需要加入数据 version、serverid 和逻辑时钟。

　　数据 version：数据新的 version 就大，数据每次更新都会更新 version

　　server id：就是我们配置的 myid 中的值，每个机器一个

　　逻辑时钟：这个值从 0 开始递增，每次选举对应一个值，也就是说：如果在同一次选举中， 那么这个值应该是一致的；逻辑时钟值越大，说明这一次选举 leader 的进程更新，也就是 每次选举拥有一个 zxid，投票结果只取 zxid 最新的

　　选举的标准就变成：

　　　　1、逻辑时钟小的选举结果被忽略，重新投票

　　　　2、统一逻辑时钟后，数据 version 大的胜出

　　　　3、数据 version 相同的情况下，server id 大的胜出

 根据这个规则选出 leader。
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