zookeeper全解析归纳总结

左手的ㄟ右手 2022-05-12 04:18 137阅读 0赞

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那么ZK Server最基础的东西是什么呢？我想应该是Paxos了。所以本文会介绍Paxos以及它在ZK Server中对应的实现。  
  
先说Paxos，它是一个基于消息传递的一致性算法，Leslie Lamport在1990年提出，近几年被广泛应用于分布式计算中，Google的Chubby，Apache的Zookeeper都是基于它的理论来实现的，Paxos还被认为是到目前为止唯一的分布式一致性算法，其它的算法都是Paxos的改进或简化。有个问题要提一下，Paxos有一个前提：没有拜占庭将军问题。就是说Paxos只有在一个可信的计算环境中才能成立，这个环境是不会被入侵所破坏的。  
  
关于Paxos的具体描述可以在Wiki中找到：[http://zh.wikipedia.org/zh-cn/Paxos][http_zh.wikipedia.org_zh-cn_Paxos]算法。网上关于Paxos分析的文章也很多。这里希望用最简单的方式加以描述并建立起Paxos和ZK Server的对应关系。  
  
Paxos描述了这样一个场景，有一个叫做Paxos的小岛(Island)上面住了一批居民，岛上面所有的事情由一些特殊的人决定，他们叫做议员(Senator)。议员的总数(Senator Count)是确定的，不能更改。岛上每次环境事务的变更都需要通过一个提议(Proposal)，每个提议都有一个编号(PID)，这个编号是一直增长的，不能倒退。每个提议都需要超过半数((Senator Count)/2 +1)的议员同意才能生效。每个议员只会同意大于当前编号的提议，包括已生效的和未生效的。如果议员收到小于等于当前编号的提议，他会拒绝，并告知对方：你的提议已经有人提过了。这里的当前编号是每个议员在自己记事本上面记录的编号，他不断更新这个编号。整个议会不能保证所有议员记事本上的编号总是相同的。现在议会有一个目标：保证所有的议员对于提议都能达成一致的看法。  
  
好，现在议会开始运作，所有议员一开始记事本上面记录的编号都是0。有一个议员发了一个提议：将电费设定为1元/度。他首先看了一下记事本，嗯，当前提议编号是0，那么我的这个提议的编号就是1，于是他给所有议员发消息：1号提议，设定电费1元/度。其他议员收到消息以后查了一下记事本，哦，当前提议编号是0，这个提议可接受，于是他记录下这个提议并回复：我接受你的1号提议，同时他在记事本上记录：当前提议编号为1。发起提议的议员收到了超过半数的回复，立即给所有人发通知：1号提议生效！收到的议员会修改他的记事本，将1好提议由记录改成正式的法令，当有人问他电费为多少时，他会查看法令并告诉对方：1元/度。  
  
现在看冲突的解决：假设总共有三个议员S1-S3，S1和S2同时发起了一个提议:1号提议，设定电费。S1想设为1元/度, S2想设为2元/度。结果S3先收到了S1的提议，于是他做了和前面同样的操作。紧接着他又收到了S2的提议，结果他一查记事本，咦，这个提议的编号小于等于我的当前编号1，于是他拒绝了这个提议：对不起，这个提议先前提过了。于是S2的提议被拒绝，S1正式发布了提议: 1号提议生效。S2向S1或者S3打听并更新了1号法令的内容，然后他可以选择继续发起2号提议。  
  
好，我觉得Paxos的精华就这么多内容。现在让我们来对号入座，看看在ZK Server里面Paxos是如何得以贯彻实施的。  
  
小岛(Island)——ZK Server Cluster  
  
议员(Senator)——ZK Server  
  
提议(Proposal)——ZNode Change(Create/Delete/SetData…)  
  
提议编号(PID)——Zxid(ZooKeeper Transaction Id)  
  
正式法令——所有ZNode及其数据  
  
貌似关键的概念都能一一对应上，但是等一下，Paxos岛上的议员应该是人人平等的吧，而ZK Server好像有一个Leader的概念。没错，其实Leader的概念也应该属于Paxos范畴的。如果议员人人平等，在某种情况下会由于提议的冲突而产生一个“活锁”（所谓活锁我的理解是大家都没有死，都在动，但是一直解决不了冲突问题）。Paxos的作者Lamport在他的文章”The Part-Time Parliament“中阐述了这个问题并给出了解决方案——在所有议员中设立一个总统，只有总统有权发出提议，如果议员有自己的提议，必须发给总统并由总统来提出。好，我们又多了一个角色：总统。  
  
总统——ZK Server Leader  
  
又一个问题产生了，总统怎么选出来的？oh, my god! It’s a long story. 在淘宝核心系统团队的Blog上面有一篇文章是介绍如何选出总统的，有兴趣的可以去看看：[http://rdc.taobao.com/blog/cs/?p=162][http_rdc.taobao.com_blog_cs_p_162]  
  
现在我们假设总统已经选好了，下面看看ZK Server是怎么实施的。  
  
情况一：  
  
屁民甲(Client)到某个议员(ZK Server)那里询问(Get)某条法令的情况(ZNode的数据)，议员毫不犹豫的拿出他的记事本(local storage)，查阅法令并告诉他结果，同时声明：我的数据不一定是最新的。你想要最新的数据？没问题，等着，等我找总统Sync一下再告诉你。  
  
情况二：  
  
屁民乙(Client)到某个议员(ZK Server)那里要求政府归还欠他的一万元钱，议员让他在办公室等着，自己将问题反映给了总统，总统询问所有议员的意见，多数议员表示欠屁民的钱一定要还，于是总统发表声明，从国库中拿出一万元还债，国库总资产由100万变成99万。屁民乙拿到钱回去了(Client函数返回)。  
  
情况三：  
  
总统突然挂了，议员接二连三的发现联系不上总统，于是各自发表声明，推选新的总统，总统大选期间政府停业，拒绝屁民的请求。  
  
呵呵，到此为止吧，当然还有很多其他的情况，但这些情况总是能在Paxos的算法中找到原型并加以解决。这也正是我们认为Paxos是Zookeeper的灵魂的原因。当然ZK Server还有很多属于自己特性的东西：Session, Watcher，Version等等等等，需要我们花更多的时间去研究和学习。

**1、Zookeeper的角色**

» 领导者（leader），负责进行投票的发起和决议，更新系统状态  
　　» 学习者（learner），包括跟随者（follower）和观察者（observer），follower用于接受客户端请求并想客户端返回结果，在选主过程中参与投票  
　　» Observer可以接受客户端连接，将写请求转发给leader，但observer不参加投票过程，只同步leader的状态，observer的目的是为了扩展系统，提高读取速度  
　　» 客户端（client），请求发起方

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• Zookeeper的核心是原子广播，这个机制保证了各个Server之间的同步。实现这个机制的协议叫做Zab协  
　　   议。Zab协议有两种模式，它们分别是恢复模式（选主）和广播模式（同步）。当服务启动或者在领导者  
　　　崩溃后，Zab就进入了恢复模式，当领导者被选举出来，且大多数Server完成了和leader的状态同步以后  
　　  ，恢复模式就结束了。状态同步保证了leader和Server具有相同的系统状态。

• 为了保证事务的顺序一致性，zookeeper采用了递增的事务id号（zxid）来标识事务。所有的提议（  
　　　proposal）都在被提出的时候加上了zxid。实现中zxid是一个64位的数字，它高32位是epoch用来标识  
　　   leader关系是否改变，每次一个leader被选出来，它都会有一个新的epoch，标识当前属于那个leader的  
　　　统治时期。低32位用于递增计数。  
　　• 每个Server在工作过程中有三种状态：  
　　　　LOOKING：当前Server不知道leader是谁，正在搜寻  
　　　　LEADING：当前Server即为选举出来的leader  
　　　　FOLLOWING：leader已经选举出来，当前Server与之同步

其他文档：http://www.cnblogs.com/lpshou/archive/2013/06/14/3136738.html

**2、Zookeeper 的读写机制**

» Zookeeper是一个由多个server组成的集群  
　　» 一个leader，多个follower  
　　» 每个server保存一份数据副本  
　　» 全局数据一致  
　　» 分布式读写  
　　» 更新请求转发，由leader实施

**3、Zookeeper 的保证　**

» 更新请求顺序进行，来自同一个client的更新请求按其发送顺序依次执行  
　　» 数据更新原子性，一次数据更新要么成功，要么失败  
　　» 全局唯一数据视图，client无论连接到哪个server，数据视图都是一致的  
　　» 实时性，在一定事件范围内，client能读到最新数据

**4、Zookeeper节点数据操作流程**

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注：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Leader，然后commit;

6.Follwer把请求结果返回给Client

• Follower主要有四个功能：  
　　　　• 1. 向Leader发送请求（PING消息、REQUEST消息、ACK消息、REVALIDATE消息）；  
　　　　• 2 .接收Leader消息并进行处理；  
　　　　• 3 .接收Client的请求，如果为写请求，发送给Leader进行投票；  
　　　　• 4 .返回Client结果。  
　　　　• Follower的消息循环处理如下几种来自Leader的消息：  
　　　　• 1 .PING消息： 心跳消息；  
　　　　• 2 .PROPOSAL消息：Leader发起的提案，要求Follower投票；  
　　　　• 3 .COMMIT消息：服务器端最新一次提案的信息；  
　　　　• 4 .UPTODATE消息：表明同步完成；  
　　　　• 5 .REVALIDATE消息：根据Leader的REVALIDATE结果，关闭待revalidate的session还是允许其接受消息；  
　　　　• 6 .SYNC消息：返回SYNC结果到客户端，这个消息最初由客户端发起，用来强制得到最新的更新。

**5、Zookeeper leader 选举　**

• 半数通过  
　　　　– 3台机器 挂一台 2>3/2  
　　　　– 4台机器 挂2台 2！>4/2

• A提案说，我要选自己，B你同意吗？C你同意吗？B说，我同意选A；C说，我同意选A。(注意，这里超过半数了，其实在现实世界选举已经成功了。

但是计算机世界是很严格，另外要理解算法，要继续模拟下去。)  
　　• 接着B提案说，我要选自己，A你同意吗；A说，我已经超半数同意当选，你的提案无效；C说，A已经超半数同意当选，B提案无效。  
　　• 接着C提案说，我要选自己，A你同意吗；A说，我已经超半数同意当选，你的提案无效；B说，A已经超半数同意当选，C的提案无效。  
　　• 选举已经产生了Leader，后面的都是follower，只能服从Leader的命令。而且这里还有个小细节，就是其实谁先启动谁当头。

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**6、zxid**

• znode节点的状态信息中包含czxid, 那么什么是zxid呢?  
　　• ZooKeeper状态的每一次改变, 都对应着一个递增的Transaction id, 该id称为zxid. 由于zxid的递增性质, 如果zxid1小于zxid2, 那么zxid1肯定先于zxid2发生.

创建任意节点, 或者更新任意节点的数据, 或者删除任意节点, 都会导致Zookeeper状态发生改变, 从而导致zxid的值增加.

**7、Zookeeper工作原理**

» Zookeeper的核心是原子广播，这个机制保证了各个server之间的同步。实现这个机制的协议叫做Zab协议。Zab协议有两种模式，它们分别是恢复模式和广播模式。

当服务启动或者在领导者崩溃后，Zab就进入了恢复模式，当领导者被选举出来，且大多数server的完成了和leader的状态同步以后，恢复模式就结束了。

状态同步保证了leader和server具有相同的系统状态

» 一旦leader已经和多数的follower进行了状态同步后，他就可以开始广播消息了，即进入广播状态。这时候当一个server加入zookeeper服务中，它会在恢复模式下启动，

发现leader，并和leader进行状态同步。待到同步结束，它也参与消息广播。Zookeeper服务一直维持在Broadcast状态，直到leader崩溃了或者leader失去了大部分

的followers支持。

» 广播模式需要保证proposal被按顺序处理，因此zk采用了递增的事务id号(zxid)来保证。所有的提议(proposal)都在被提出的时候加上了zxid。

实现中zxid是一个64为的数字，它高32位是epoch用来标识leader关系是否改变，每次一个leader被选出来，它都会有一个新的epoch。低32位是个递增计数。

» 当leader崩溃或者leader失去大多数的follower，这时候zk进入恢复模式，恢复模式需要重新选举出一个新的leader，让所有的server都恢复到一个正确的状态。

» 每个Server启动以后都询问其它的Server它要投票给谁。  
　　» 对于其他server的询问，server每次根据自己的状态都回复自己推荐的leader的id和上一次处理事务的zxid（系统启动时每个server都会推荐自己）  
　　» 收到所有Server回复以后，就计算出zxid最大的哪个Server，并将这个Server相关信息设置成下一次要投票的Server。  
　　» 计算这过程中获得票数最多的的sever为获胜者，如果获胜者的票数超过半数，则改server被选为leader。否则，继续这个过程，直到leader被选举出来

» leader就会开始等待server连接  
　　» Follower连接leader，将最大的zxid发送给leader  
　　» Leader根据follower的zxid确定同步点  
　　» 完成同步后通知follower 已经成为uptodate状态  
　　» Follower收到uptodate消息后，又可以重新接受client的请求进行服务了

**8、数据一致性与paxos 算法**

• 据说Paxos算法的难理解与算法的知名度一样令人敬仰，所以我们先看如何保持数据的一致性，这里有个原则就是：  
　　• 在一个分布式数据库系统中，如果各节点的初始状态一致，每个节点都执行相同的操作序列，那么他们最后能得到一个一致的状态。  
　　• Paxos算法解决的什么问题呢，解决的就是保证每个节点执行相同的操作序列。好吧，这还不简单，master维护一个  
　　   全局写队列，所有写操作都必须 放入这个队列编号，那么无论我们写多少个节点，只要写操作是按编号来的，就能保证一  
　　　致性。没错，就是这样，可是如果master挂了呢。  
　　• Paxos算法通过投票来对写操作进行全局编号，同一时刻，只有一个写操作被批准，同时并发的写操作要去争取选票，  
　　　只有获得过半数选票的写操作才会被 批准（所以永远只会有一个写操作得到批准），其他的写操作竞争失败只好再发起一  
　　　轮投票，就这样，在日复一日年复一年的投票中，所有写操作都被严格编号排 序。编号严格递增，当一个节点接受了一个  
　　　编号为100的写操作，之后又接受到编号为99的写操作（因为网络延迟等很多不可预见原因），它马上能意识到自己 数据  
　　　不一致了，自动停止对外服务并重启同步过程。任何一个节点挂掉都不会影响整个集群的数据一致性（总2n+1台，除非挂掉大于n台）。  
　 总结  
　　• Zookeeper 作为 Hadoop 项目中的一个子项目，是 Hadoop 集群管理的一个必不可少的模块，它主要用来控制集群中的数据，

如它管理 Hadoop 集群中的 NameNode，还有 Hbase 中 Master Election、Server 之间状态同步等。\\

关于Paxos算法可以查看文章 [Zookeeper全解析——Paxos作为灵魂][Zookeeper_Paxos]

推荐书籍：《从Paxos到Zookeeper分布式一致性原理与实践》

**9、Observer　**

• Zookeeper需保证高可用和强一致性；  
　　• 为了支持更多的客户端，需要增加更多Server；  
　　• Server增多，投票阶段延迟增大，影响性能；  
　　• 权衡伸缩性和高吞吐率，引入Observer  
　　• Observer不参与投票；  
　　• Observers接受客户端的连接，并将写请求转发给leader节点；  
　　• 加入更多Observer节点，提高伸缩性，同时不影响吞吐率

**10、 为什么zookeeper集群的数目，一般为奇数个？**

•Leader选举算法采用了Paxos协议；  
　　•Paxos核心思想：当多数Server写成功，则任务数据写成功如果有3个Server，则两个写成功即可；如果有4或5个Server，则三个写成功即可。  
　　•Server数目一般为奇数（3、5、7）如果有3个Server，则最多允许1个Server挂掉；如果有4个Server，则同样最多允许1个Server挂掉由此，

我们看出3台服务器和4台服务器的的容灾能力是一样的，所以为了节省服务器资源，一般我们采用奇数个数，作为服务器部署个数。

**11、Zookeeper 的数据模型　**

» 层次化的目录结构，命名符合常规文件系统规范  
　　» 每个节点在zookeeper中叫做znode,并且其有一个唯一的路径标识  
　　» 节点Znode可以包含数据和子节点，但是EPHEMERAL类型的节点不能有子节点  
　　» Znode中的数据可以有多个版本，比如某一个路径下存有多个数据版本，那么查询这个路径下的数据就需要带上版本  
　　» 客户端应用可以在节点上设置监视器  
　　» 节点不支持部分读写，而是一次性完整读写

**12、Zookeeper 的节点**

» Znode有两种类型，短暂的（ephemeral）和持久的（persistent）  
　　» Znode的类型在创建时确定并且之后不能再修改  
　　» 短暂znode的客户端会话结束时，zookeeper会将该短暂znode删除，短暂znode不可以有子节点  
　　» 持久znode不依赖于客户端会话，只有当客户端明确要删除该持久znode时才会被删除  
　　» Znode有四种形式的目录节点  
　　» PERSISTENT（持久的）  
　　» EPHEMERAL(暂时的)  
　　» PERSISTENT\_SEQUENTIAL（持久化顺序编号目录节点）  
　　» EPHEMERAL\_SEQUENTIAL（暂时化顺序编号目录节点）

**http://www.cnblogs.com/leesf456/p/6107600.html**

**一、前言**

前面学习了Zookeeper服务端的相关细节，其中对于集群启动而言，很重要的一部分就是Leader选举，接着就开始深入学习Leader选举。

**二、Leader选举**

2.1 Leader选举概述

Leader选举是保证分布式数据一致性的关键所在。当Zookeeper集群中的一台服务器出现以下两种情况之一时，需要进入Leader选举。

(1) 服务器初始化启动。

(2) 服务器运行期间无法和Leader保持连接。

下面就两种情况进行分析讲解。

1. 服务器启动时期的Leader选举

若进行Leader选举，则至少需要两台机器，这里选取3台机器组成的服务器集群为例。在集群初始化阶段，当有一台服务器Server1启动时，其单独无法进行和完成Leader选举，当第二台服务器Server2启动时，此时两台机器可以相互通信，每台机器都试图找到Leader，于是进入Leader选举过程。选举过程如下

**(1) 每个Server发出一个投票**。由于是初始情况，Server1和Server2都会将自己作为Leader服务器来进行投票，每次投票会包含所推举的服务器的myid和ZXID，使用(myid, ZXID)来表示，此时Server1的投票为(1, 0)，Server2的投票为(2, 0)，然后各自将这个投票发给集群中其他机器。

**(2) 接受来自各个服务器的投票**。集群的每个服务器收到投票后，首先判断该投票的有效性，如检查是否是本轮投票、是否来自LOOKING状态的服务器。

**(3) 处理投票**。针对每一个投票，服务器都需要将别人的投票和自己的投票进行PK，PK规则如下

**· 优先检查ZXID**。ZXID比较大的服务器优先作为Leader。

**· 如果ZXID相同，那么就比较myid**。myid较大的服务器作为Leader服务器。

对于Server1而言，它的投票是(1, 0)，接收Server2的投票为(2, 0)，首先会比较两者的ZXID，均为0，再比较myid，此时Server2的myid最大，于是更新自己的投票为(2, 0)，然后重新投票，对于Server2而言，其无须更新自己的投票，只是再次向集群中所有机器发出上一次投票信息即可。

**(4) 统计投票**。每次投票后，服务器都会统计投票信息，判断是否已经有过半机器接受到相同的投票信息，对于Server1、Server2而言，都统计出集群中已经有两台机器接受了(2, 0)的投票信息，此时便认为已经选出了Leader。

**(5) 改变服务器状态**。一旦确定了Leader，每个服务器就会更新自己的状态，如果是Follower，那么就变更为FOLLOWING，如果是Leader，就变更为LEADING。

2. 服务器运行时期的Leader选举

在Zookeeper运行期间，Leader与非Leader服务器各司其职，即便当有非Leader服务器宕机或新加入，此时也不会影响Leader，但是一旦Leader服务器挂了，那么整个集群将暂停对外服务，进入新一轮Leader选举，其过程和启动时期的Leader选举过程基本一致。假设正在运行的有Server1、Server2、Server3三台服务器，当前Leader是Server2，若某一时刻Leader挂了，此时便开始Leader选举。选举过程如下

(1)** 变更状态**。Leader挂后，余下的非Observer服务器都会讲自己的服务器状态变更为LOOKING，然后开始进入Leader选举过程。

(2)** 每个Server会发出一个投票**。在运行期间，每个服务器上的ZXID可能不同，此时假定Server1的ZXID为123，Server3的ZXID为122；在第一轮投票中，Server1和Server3都会投自己，产生投票(1, 123)，(3, 122)，然后各自将投票发送给集群中所有机器。

(3)** 接收来自各个服务器的投票**。与启动时过程相同。

(4)** 处理投票**。与启动时过程相同，此时，Server1将会成为Leader。

(5)** 统计投票**。与启动时过程相同。

(6)** 改变服务器的状态**。与启动时过程相同。

2.2 Leader选举算法分析

在3.4.0后的Zookeeper的版本只保留了TCP版本的FastLeaderElection选举算法。当一台机器进入Leader选举时，当前集群可能会处于以下两种状态

· 集群中已经存在Leader。

· 集群中不存在Leader。

对于集群中已经存在Leader而言，此种情况一般都是某台机器启动得较晚，在其启动之前，集群已经在正常工作，对这种情况，该机器试图去选举Leader时，会被告知当前服务器的Leader信息，对于该机器而言，仅仅需要和Leader机器建立起连接，并进行状态同步即可。而在集群中不存在Leader情况下则会相对复杂，其步骤如下

(1) **第一次投票**。无论哪种导致进行Leader选举，集群的所有机器都处于试图选举出一个Leader的状态，即LOOKING状态，LOOKING机器会向所有其他机器发送消息，该消息称为投票。投票中包含了SID（服务器的唯一标识）和ZXID（事务ID），(SID, ZXID)形式来标识一次投票信息。假定Zookeeper由5台机器组成，SID分别为1、2、3、4、5，ZXID分别为9、9、9、8、8，并且此时SID为2的机器是Leader机器，某一时刻，1、2所在机器出现故障，因此集群开始进行Leader选举。在第一次投票时，每台机器都会将自己作为投票对象，于是SID为3、4、5的机器投票情况分别为(3, 9)，(4, 8)， (5, 8)。

(2) **变更投票**。每台机器发出投票后，也会收到其他机器的投票，每台机器会根据一定规则来处理收到的其他机器的投票，并以此来决定是否需要变更自己的投票，这个规则也是整个Leader选举算法的核心所在，其中术语描述如下

**· vote\_sid**：接收到的投票中所推举Leader服务器的SID。

**· vote\_zxid**：接收到的投票中所推举Leader服务器的ZXID。

**· self\_sid**：当前服务器自己的SID。

**· self\_zxid**：当前服务器自己的ZXID。

每次对收到的投票的处理，都是对(vote\_sid, vote\_zxid)和(self\_sid, self\_zxid)对比的过程。

规则一：如果vote\_zxid大于self\_zxid，就认可当前收到的投票，并再次将该投票发送出去。

规则二：如果vote\_zxid小于self\_zxid，那么坚持自己的投票，不做任何变更。

规则三：如果vote\_zxid等于self\_zxid，那么就对比两者的SID，如果vote\_sid大于self\_sid，那么就认可当前收到的投票，并再次将该投票发送出去。

规则四：如果vote\_zxid等于self\_zxid，并且vote\_sid小于self\_sid，那么坚持自己的投票，不做任何变更。

结合上面规则，给出下面的集群变更过程。

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(3)** 确定Leader**。经过第二轮投票后，集群中的每台机器都会再次接收到其他机器的投票，然后开始统计投票，如果一台机器收到了超过半数的相同投票，那么这个投票对应的SID机器即为Leader。此时Server3将成为Leader。

由上面规则可知，通常那台服务器上的数据越新（ZXID会越大），其成为Leader的可能性越大，也就越能够保证数据的恢复。如果ZXID相同，则SID越大机会越大。

2.3 Leader选举实现细节

1. 服务器状态

服务器具有四种状态，分别是LOOKING、FOLLOWING、LEADING、OBSERVING。

**LOOKING**：寻找Leader状态。当服务器处于该状态时，它会认为当前集群中没有Leader，因此需要进入Leader选举状态。

**FOLLOWING**：跟随者状态。表明当前服务器角色是Follower。

**LEADING**：领导者状态。表明当前服务器角色是Leader。

**OBSERVING**：观察者状态。表明当前服务器角色是Observer。

2. 投票数据结构

每个投票中包含了两个最基本的信息，所推举服务器的SID和ZXID，投票（Vote）在Zookeeper中包含字段如下

**id**：被推举的Leader的SID。

**zxid**：被推举的Leader事务ID。

**　electionEpoch**：逻辑时钟，用来判断多个投票是否在同一轮选举周期中，该值在服务端是一个自增序列，每次进入新一轮的投票后，都会对该值进行加1操作。

**peerEpoch**：被推举的Leader的epoch。

**state**：当前服务器的状态。

3. QuorumCnxManager：网络I/O

每台服务器在启动的过程中，会启动一个QuorumPeerManager，负责各台服务器之间的底层Leader选举过程中的网络通信。

(1) **消息队列**。QuorumCnxManager内部维护了一系列的队列，用来保存接收到的、待发送的消息以及消息的发送器，除接收队列以外，其他队列都按照SID分组形成队列集合，如一个集群中除了自身还有3台机器，那么就会为这3台机器分别创建一个发送队列，互不干扰。

**· recvQueue**：消息接收队列，用于存放那些从其他服务器接收到的消息。

**· queueSendMap**：消息发送队列，用于保存那些待发送的消息，按照SID进行分组。

**· senderWorkerMap**：发送器集合，每个SenderWorker消息发送器，都对应一台远程Zookeeper服务器，负责消息的发送，也按照SID进行分组。

**· lastMessageSent**：最近发送过的消息，为每个SID保留最近发送过的一个消息。

(2) **建立连接**。为了能够相互投票，Zookeeper集群中的所有机器都需要两两建立起网络连接。QuorumCnxManager在启动时会创建一个ServerSocket来监听Leader选举的通信端口(默认为3888)。开启监听后，Zookeeper能够不断地接收到来自其他服务器的创建连接请求，在接收到其他服务器的TCP连接请求时，会进行处理。为了避免两台机器之间重复地创建TCP连接，Zookeeper只允许SID大的服务器主动和其他机器建立连接，否则断开连接。在接收到创建连接请求后，服务器通过对比自己和远程服务器的SID值来判断是否接收连接请求，如果当前服务器发现自己的SID更大，那么会断开当前连接，然后自己主动和远程服务器建立连接。一旦连接建立，就会根据远程服务器的SID来创建相应的消息发送器SendWorker和消息接收器RecvWorker，并启动。

(3) **消息接收与发送**。**消息接收**：由消息接收器RecvWorker负责，由于Zookeeper为每个远程服务器都分配一个单独的RecvWorker，因此，每个RecvWorker只需要不断地从这个TCP连接中读取消息，并将其保存到recvQueue队列中。**消息发送**：由于Zookeeper为每个远程服务器都分配一个单独的SendWorker，因此，每个SendWorker只需要不断地从对应的消息发送队列中获取出一个消息发送即可，同时将这个消息放入lastMessageSent中。在SendWorker中，一旦Zookeeper发现针对当前服务器的消息发送队列为空，那么此时需要从lastMessageSent中取出一个最近发送过的消息来进行再次发送，这是为了解决接收方在消息接收前或者接收到消息后服务器挂了，导致消息尚未被正确处理。同时，Zookeeper能够保证接收方在处理消息时，会对重复消息进行正确的处理。

4. FastLeaderElection：选举算法核心

**· 外部投票**：特指其他服务器发来的投票。

**· 内部投票**：服务器自身当前的投票。

**· 选举轮次**：Zookeeper服务器Leader选举的轮次，即logicalclock。

**· PK**：对内部投票和外部投票进行对比来确定是否需要变更内部投票。

(1) 选票管理

**· sendqueue**：选票发送队列，用于保存待发送的选票。

**· recvqueue**：选票接收队列，用于保存接收到的外部投票。

**· WorkerReceiver**：选票接收器。其会不断地从QuorumCnxManager中获取其他服务器发来的选举消息，并将其转换成一个选票，然后保存到recvqueue中，在选票接收过程中，如果发现该外部选票的选举轮次小于当前服务器的，那么忽略该外部投票，同时立即发送自己的内部投票。

**　· WorkerSender**：选票发送器，不断地从sendqueue中获取待发送的选票，并将其传递到底层QuorumCnxManager中。

(2) 算法核心

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上图展示了FastLeaderElection模块是如何与底层网络I/O进行交互的。Leader选举的基本流程如下

1.** 自增选举轮次**。Zookeeper规定所有有效的投票都必须在同一轮次中，在开始新一轮投票时，会首先对logicalclock进行自增操作。

2.** 初始化选票**。在开始进行新一轮投票之前，每个服务器都会初始化自身的选票，并且在初始化阶段，每台服务器都会将自己推举为Leader。

3.** 发送初始化选票**。完成选票的初始化后，服务器就会发起第一次投票。Zookeeper会将刚刚初始化好的选票放入sendqueue中，由发送器WorkerSender负责发送出去。

4.** 接收外部投票**。每台服务器会不断地从recvqueue队列中获取外部选票。如果服务器发现无法获取到任何外部投票，那么就会立即确认自己是否和集群中其他服务器保持着有效的连接，如果没有连接，则马上建立连接，如果已经建立了连接，则再次发送自己当前的内部投票。

**　**5.** 判断选举轮次**。在发送完初始化选票之后，接着开始处理外部投票。在处理外部投票时，会根据选举轮次来进行不同的处理。

**· 外部投票的选举轮次大于内部投票**。若服务器自身的选举轮次落后于该外部投票对应服务器的选举轮次，那么就会立即更新自己的选举轮次(logicalclock)，并且清空所有已经收到的投票，然后使用初始化的投票来进行PK以确定是否变更内部投票。最终再将内部投票发送出去。

**· 外部投票的选举轮次小于内部投****票**。若服务器接收的外选票的选举轮次落后于自身的选举轮次，那么Zookeeper就会直接忽略该外部投票，不做任何处理，并返回步骤4。

**· 外部投票的选举轮次等于内部投票**。此时可以开始进行选票PK。

6.** 选票PK**。在进行选票PK时，符合任意一个条件就需要变更投票。

· 若外部投票中推举的Leader服务器的选举轮次大于内部投票，那么需要变更投票。

· 若选举轮次一致，那么就对比两者的ZXID，若外部投票的ZXID大，那么需要变更投票。

· 若两者的ZXID一致，那么就对比两者的SID，若外部投票的SID大，那么就需要变更投票。

7.** 变更投票**。经过PK后，若确定了外部投票优于内部投票，那么就变更投票，即使用外部投票的选票信息来覆盖内部投票，变更完成后，再次将这个变更后的内部投票发送出去。

8. **选票归档**。无论是否变更了投票，都会将刚刚收到的那份外部投票放入选票集合recvset中进行归档。recvset用于记录当前服务器在本轮次的Leader选举中收到的所有外部投票（按照服务队的SID区别，如\{(1, vote1), (2, vote2)...\}）。

9. **统计投票**。完成选票归档后，就可以开始统计投票，统计投票是为了统计集群中是否已经有过半的服务器认可了当前的内部投票，如果确定已经有过半服务器认可了该投票，则终止投票。否则返回步骤4。

10.** 更新服务器状态**。若已经确定可以终止投票，那么就开始更新服务器状态，服务器首选判断当前被过半服务器认可的投票所对应的Leader服务器是否是自己，若是自己，则将自己的服务器状态更新为LEADING，若不是，则根据具体情况来确定自己是FOLLOWING或是OBSERVING。

以上10个步骤就是FastLeaderElection的核心，其中步骤4-9会经过几轮循环，直到有Leader选举产生。

**三、总结**

经过本篇博文的学习，了解了Leader选举的具体细节，这对于之后的代码分析会打下很好的基础。也谢谢各位园友的观看~

gaoshan个人解释，选举轮次，也就是逻辑时钟，即logicalclock。这个值，不会频繁变化，一次选举，自增一次。一次选举过程中，可能包括多次投票，投票不涉及逻辑时钟的自增。

举例，初始情况下5台机器，sid分别为1、2、3、4、5，逻辑时钟都是0。依次启动后，开始选举，所有的机器逻辑时钟自增为1。经过多次投票，假设第三台机器为leader，其他4台机器为follower，此时5台机器的逻辑时钟都为1。

一般情况下，逻辑时钟应该都是相同的。但是，由于一些机器崩溃的问题，是可能出现逻辑时钟不一致的情况的。例如，上例中，sid=3的机器为leader。之后某一刻，sid为1、3的机器崩溃，zookeeper仍然可以正常对外提供服务。但需要重新选主，剩下的2、4、5重新投票选主，假设sid=5成为新的leader，逻辑时钟自增，由1变成2。之后某一刻，sid为5的机器奔溃，sid为1的机器复活，仍然有3台机器运行，zookeeper可以对外提供服务，但需要重新选主。重新选主，逻辑时钟自增，这时sid为2、4的机器的逻辑时钟是由2自增为3，而sid为1的机器的逻辑时钟是由1自增为2。这种情况下，就出现了逻辑时钟不一致的情况。这时，需要清楚sid为1的机器内部的投票数据，因为这些投票数据都是过时的数据。

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[Zookeeper_Paxos]: https://www.douban.com/note/208430424/
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