• zookeeper源码分析之leader选举


    zookeeper提供顺序一致性、原子性、统一视图、可靠性保证服务
    zookeeper使用的是zab(atomic broadcast protocol)协议而非paxos协议
    zookeeper能处理并发地处理多个客户端的写请求,并且以FIFO顺序commit这些写操作,zab采用了一个事务ID来实现事务的全局有序性,
    在Zab协议的实现时,分为三个阶段:
    1、 Leader Election
    2、 Recovery Phase
    3、 Broadcast Phase

    今天就先分析选举算法的源码实现

    zookeeper默认选举算法为FastLeaderElection.java。其主要方法为FastLeaderElection.lookForLeader,该接口是一个同步接口,直到选举结束才会返回。选举的结果保存在类Vote中


    选举整体过程主要流程可概括为下图:

    来看源码实现

    1.//首先logicalclock自增, 在这里logicalclock表示本次选举的id,逻辑时钟的值,这个值从0开始递增,每次选举对应一个值,如果在同一次选举中,这个值是一样的,逻辑时钟值越大,说明该节点上的这一次选举leader的进程更加新

    1. synchronized(this){  
    2.    logicalclock++;  
    3.     //如果自己不是OBSERVER,则投给自己    
    4.    updateProposal(getInitId(), getInitLastLoggedZxid(), getPeerEpoch());  
    5. }  

    2.sendNotifications();向所有的node发送notification消息,其主方法:

    1. ToSend notmsg = new ToSend(ToSend.mType.notification,proposedLeader, proposedZxid,logicalclock,QuorumPeer.ServerState.LOOKING,sid,proposedEpoch);  
    2. 消息格式:  
    3. mType  type     消息类型  
    4. long   leader     推荐的leader的id,就是配置文件中写好的每个服务器的id  
    5. long   zxid         推荐的leader的zxid,zookeeper中的每份数据,都有一个对应的zxid值,越新的数据,zxid值就越大  
    6. long   epoch,     logicalclock  
    7. ServerState state,  本节点的状态  
    8. long    sid         本节点的 id,即myid  
    发送完添加到到发送队列中

    3.当该节点的状态为LOOKING且没有stop时,就一直loop到选出leader为止

    1. //从消息队列中接收消息  
    2. Notification n = recvqueue.poll(notTimeout, TimeUnit.MILLISECONDS);  
    3. //如没有接收到消息,则检查manager.haveDelivered(),如果已经全部发送出去了,就继续发送,一直到选出leader为止。否则就重新连接。  
    4. if(manager.haveDelivered()){  
    5.         sendNotifications();  
    6.     } else {  
    7.         manager.connectAll();  
    8.     }  
    9.     int tmpTimeOut = notTimeout*2;//延长超时时间    
    10.     notTimeout = (tmpTimeOut < maxNotificationInterval? tmpTimeOut : maxNotificationInterval);  

    4.如果收到回应消息,则检查回应应状态,回应状态有以下四种:LOOKING、OBSERVING、FOLLOWING、LEADING
    5.下面分析最核心的LOOKING状态:
    1. case LOOKING:  
    2. // If notification > current, replace and send messages out  
    3. if (n.electionEpoch > logicalclock) {//该节点的epoch大于 logicalclock,表示当前新一轮的选举  
    4.    logicalclock = n.electionEpoch;//更新本地的logicalclock  
    5.    recvset.clear();//清空接收队列recvset  
    6. //调用totalOrderPredicate决定是否更新自己的投票,依次比较选举轮数epoch,事务zxid,服务器编号server id(myid)    
    7.    if(totalOrderPredicate(n.leader, n.zxid, n.peerEpoch,getInitId(), getInitLastLoggedZxid(), getPeerEpoch())) {  
    8.        updateProposal(n.leader, n.zxid, n.peerEpoch);//把投票修改为对方的  
    9.    } else {  
    10.        updateProposal(getInitId(),getInitLastLoggedZxid(), getPeerEpoch());  
    11.    }  
    12.    sendNotifications();//广播消息  
    13. else if (n.electionEpoch < logicalclock) {//如果该节点的epoch小于logicalclock,则忽略  
    14.    break;  
    15. else if (totalOrderPredicate(n.leader, n.zxid, n.peerEpoch,proposedLeader, proposedZxid, proposedEpoch)) {  
    16.    updateProposal(n.leader, n.zxid, n.peerEpoch);  
    17.    sendNotifications();  
    18. }  
    19. recvset.put(n.sid, new Vote(n.leader, n.zxid, n.electionEpoch, n.peerEpoch));//把从该节点的信息发到recvset中,表明已经收到该节点的回应  
    20. //通过termPredicate函数判断recvset是否已经达到法定quorum,默认超过半数就通过  
    21. if (termPredicate(recvset, new Vote(proposedLeader, proposedZxid, logicalclock, proposedEpoch))) {  
    22. // Verify if there is any change in the proposed leader  
    23.    while((n = recvqueue.poll(finalizeWait, TimeUnit.MILLISECONDS)) != null){//循环,一直等新的notification到达,直到超时  
    24.        if(totalOrderPredicate(n.leader, n.zxid, n.peerEpoch, proposedLeader, proposedZxid, proposedEpoch)){  
    25.            recvqueue.put(n);  
    26.            break;  
    27.        }  
    28.    }  
    29.   if (n == null) {//确定leader  
    30.        self.setPeerState((proposedLeader == self.getId()) ?ServerState.LEADING: learningState());  
    31.        Vote endVote = new Vote(proposedLeader, proposedZxid, proposedEpoch);  
    32.        leaveInstance(endVote);//清空接收队列  
    33.        return endVote;  
    34.    }  
    35. }   
    36.   
    37.   
    38.    /* 
    39.      *  
    40.      *  返回true说明需要更新数据 
    41.      * We return true if one of the following three cases hold: 
    42.      * 1- New epoch is higher 
    43.      * 2- New epoch is the same as current epoch, but new zxid is higher 
    44.      * 3- New epoch is the same as current epoch, new zxid is the same 
    45.      *  as current zxid, but server id is higher. 
    46.      */  
    47. protected boolean totalOrderPredicate(long newId, long newZxid, long newEpoch, long curId, long curZxid, long curEpoch) {  
    48. ...   
    49.    return ((newEpoch > curEpoch) || ((newEpoch == curEpoch) && ((newZxid > curZxid) || ((newZxid == curZxid) && (newId > curId)))));  
    50. }  


    zookeeper的leader算法类似于公民选举,每一个节点(选民),他们都有自己的推荐人(自己)。谁更适合成为leader有一个简单的规则,例如zxid(数据新)、sid/myid(服务编号大)。每个选民都告诉其他选民自己目前的推荐人是谁,当选民发现有比自己更适合的人时就转而推荐这个更适合的人。最后,过半数人意见一致时,就可以结束选举。当然,如果大多数人已经选举出了leader,那剩下的选民(无论是否参与投票)就只能接受已经选出的leader。


    watch注意事项
    1.Zookeeper客户端可以在znode上设置Watch。znode发生的变化会触发watch然后清除watch。当一个watch被触发,Zookeeper给客户端发送一个通知,当ZooKeeper客户端断开和服务器的连接,直到重新连接上这段时间你都收不到任何通知。如果你正在监视znode是否存在,那么你在断开连接期间收不到它创建和销毁的通知。

    2.Zookeeper的客户端和服务会检查确保每个znode上的数据小于1M,因为Zookeeper为了提供高吞吐量,保存到内存里的数据量不宜过多


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