Zookeeper 3.3.3 LeaderElection算法总结

本文详细介绍了ZooKeeper中两种领导者选举算法:LeaderElection与FastLeaderElection。前者通过等待所有服务器响应并统计投票来确定领导者,后者则在每次收到响应时即时更新投票结果,提高了选举效率。

转自 http://blog.163.com/wm_at163/blog/static/13217349020124734036682/

LeaderElection. lookForLeader():

1.        生成一个随机数xid

2.        对每一个PARTICIPANT依次执行如下步骤:

a) 发送xid,等待消息该PARTICIPANT返回。

b)        响应返回responseBuffer,读取第一个字段xid1,对比返回的xid1是否与xid相同,不同则认为是错误的消息,continue;

c)        读取返回的PARTICIPANT的服务器id,放入heardFrom列表。

d)        读取返回的PARTICIPANT的服务器推荐的投票的服务器id和zxid,放入votes中。

3.        countVotes统计以上返回的投票情况

a)        去掉votes中没有在heardFrom中的服务器列表,(就是说所有被推举的服务器本身也必须要有响应返回才行)。

b)        将votes中所有相同的服务器id的zxid设置成他们中最大的zxid.

c)        统计每个服务器id被推举的次数count,并记录count最大的服务器id和count为winner.

d)        统计zxid最大的服务器id出现的次数count,记录该服务器的id和count为vote.

4.        设置vote为当前投票结果。

5.        如果winner的winningcount大于1/2 PARTICIPANT 数,那么就要设置当前结果为winner.(注:有可能最后选择的不是zxid最大的服务器…??),更改本地服务器状态,为leading或者following.

6.        如果以上方式没有选择出leader,则继续从第2步循环执行。

PS:

  LeaderElection与FastLeaderElection的算法区别还是比较大的,LeaderElection相对比较简单,它需要等待所有服务器返回后再统计投票结果,并且最后选择的leader有可能不是zxid最大的服务器。FastLeaderElection是每次收到回复都会计算投票结果,相对来说选择leader的效率上应当会高些,当然这个只是我从这个算法上的看法。

另外:采用这种选举算法不需要设置electionaddr. 即host:port1:port2 中,port2是不需要的。

内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
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