脑裂是什么?Zookeeper是如何解决的?
什么是脑裂
脑裂(split-brain)就是“大脑分裂”,也就是本来一个“大脑”被拆分了两个或多个“大脑”,我们都知道,如果一个人有多个大脑,并且相互独立的话,那么会导致人体“手舞足蹈”,“不听使唤”。
脑裂通常会出现在集群环境中,比如ElasticSearch、Zookeeper集群,而这些集群环境有一个统一的特点,就是它们有一个大脑,比如ElasticSearch集群中有Master节点,Zookeeper集群中有Leader节点。
本篇文章着重来给大家讲一下Zookeeper中的脑裂问题,以及是如果解决脑裂问题的。
Zookeeper集群中的脑裂场景
对于一个集群,想要提高这个集群的可用性,通常会采用多机房部署,比如现在有一个由6台zkServer所组成的一个集群,部署在了两个机房:
正常情况下,此集群只会有一个Leader,那么如果机房之间的网络断了之后,两个机房内的zkServer还是可以相互通信的,如果不考虑过半机制,那么就会出现每个机房内部都将选出一个Leader。
这就相当于原本一个集群,被分成了两个集群,出现了两个“大脑”,这就是脑裂。
对于这种情况,我们也可以看出来,原本应该是统一的一个集群对外提供服务的,现在变成了两个集群同时对外提供服务,如果过了一会,断了的网络突然联通了,那么此时就会出现问题了,两个集群刚刚都对外提供服务了,数据该怎么合并,数据冲突怎么解决等等问题。
刚刚在说明脑裂场景时,有一个前提条件就是没有考虑过半机制,所以实际上Zookeeper集群中是不会出现脑裂问题的,而不会出现的原因就跟过半机制有关。
过半机制
在领导者选举的过程中,如果某台zkServer获得了超过半数的选票,则此zkServer就可以成为Leader了。
过半机制的源码实现其实非常简单:
public class QuorumMaj implements QuorumVerifier {
private static final Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(QuorumMaj.class);
int half;
// n表示集群中zkServer的个数(准确的说是参与者的个数,参与者不包括观察者节点)
public QuorumMaj(int n){
this.half = n/2;
}
// 验证是否符合过半机制
public boolean containsQuorum(Set<Long> set){
// half是在构造方法里赋值的
// set.size()表示某台zkServer获得的票数
return (set.size() > half);
}
}
大家仔细看一下上面方法中的注释,核心代码就是下面两行:
this.half = n/2;
return (set.size() > half);
举个简单的例子:
如果现在集群中有5台zkServer,那么half=5/2=2,那么也就是说,领导者选举的过程中至少要有三台zkServer投了同一个zkServer,才会符合过半机制,才能选出来一个Leader。
那么有一个问题我们想一下,选举的过程中为什么一定要有一个过半机制验证?
因为这样不需要等待所有zkServer都投了同一个zkServer就可以选举出来一个Leader了,这样比较快,所以叫快速领导者选举算法呗。
那么再来想一个问题,过半机制中为什么是大于,而不是大于等于呢?
这就是更脑裂问题有关系了,比如回到上文出现脑裂问题的场景:
当机房中间的网络断掉之后,机房1内的三台服务器会进行领导者选举,但是此时过半机制的条件是set.size() > 3,也就是说至少要4台zkServer才能选出来一个Leader,所以对于机房1来说它不能选出一个Leader,同样机房2也不能选出一个Leader,这种情况下整个集群当机房间的网络断掉后,整个集群将没有Leader。
而如果过半机制的条件是set.size() >= 3,那么机房1和机房2都会选出一个Leader,这样就出现了脑裂。所以我们就知道了,为什么过半机制中是大于,而不是大于等于。就是为了防止脑裂。
如果假设我们现在只有5台机器,也部署在两个机房:
此时过半机制的条件是set.size() > 2,也就是至少要3台服务器才能选出一个Leader,此时机房件的网络断开了,对于机房1来说是没有影响的,Leader依然还是Leader,对于机房2来说是选不出来Leader的,此时整个集群中只有一个Leader。
所以,我们可以总结得出,有了过半机制,对于一个Zookeeper集群,要么没有Leader,要没只有1个Leader,这样就避免了脑裂问题。
有痛点才有创新,一个技术肯定都是为了解决某个痛点才出现的。
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