今天讲一讲分布式系统中必不可少的选举算法. leader 就是一堆服务器中的协调者,某一个时刻只能有一个leader且所有服务器都承认这个leader. leader election就是在一组进程中,选举一个leader且让该组的进程都同意这个leader. 假设有N个process, 每个process都有个可以比较的ID,可以提出选举. leader election算法要满足两点: safety: 每一个进程要么不知道结果,要么知道正确的结果(不会选错leader). liveness:…

服务器状态 在QuorumPeer中有定义,这个类是一个线程. LOOKING:寻找Leader状态.处于该状态时,它会认为当前集群中没有Leader,进入选举流程. FOLLOWING: LEADING OBSERVING 选票数据结构 public class Vote { // final private int version; //被选举leader的服务器ID final private long id; //被选举leader的事务ID final private long zxi…

leader选举算法 zookeeper server内部原理 zookeeper client…

第一章.zookeeper概述 一.zookeeper 简介 zookeeper 是一个开源的分布式应用程序协调服务器,是 Hadoop 的重要组件. zooKeeper 是一个分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务器,是 Google 的Chubby 一个开源的实现,是 Hadoop 和 Hbase 的重要组件.它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件,提供的功能包括:配置维护.域名服务.分布式同步.集群管理等.ZooKeeper的目标就是封装复杂易出错的关键服务,将简单易用的接口和性能高…

Paxos是分布式应用中解决同步问题的核心.作为应用研发工程师,我们总是倾向于使用一种相对简洁的方式实现复杂的算法.ZooKeeper leader election实现就是一个非常好的参考. 其实现比标准Paxos算法简单,基本过程是: 1                                                                                           收票-> 2 判断是否是本轮投票->如是本轮开始查票:如是新一轮投票,清空…

提到zookeeper选举算法,就不得不提Paxos算法,因为zookeeper选举算法是Paxos算法的一个变种: Paxos要解决的问题是:在一个分布式网络环境中有众多的参与者,但是每个参与者都不可靠,可能随时掉线等,这时这些参与者如何针对某个看法达成一致: 类似的问题现实生活中有很多,比如一个团队要组织团建,团队中有10个人,每个人都有自己想去的地方,如何就团建的目的地达成一致? 最简单的方式是把团队全体叫到会议室开会,很快就可以根据少数服从多数的原则,确定一个大多数人都满意的目的地: 如…

ZK介绍 ZK = zookeeper ZK是微服务解决方案中拥有服务注册发现最为核心的环境,是微服务的基石.作为服务注册发现模块,并不是只有ZK一种产品,目前得到行业认可的还有:Eureka.Consul. 这里我们只聊ZK,这个工具本身很小zip包就几兆,安装非常傻瓜,能够支持集群部署. 官网地址:https://zookeeper.apache.org/ 背景 在集群环境下ZK的leader&follower的概念,已经节点异常ZK面临的问题以及如何解决.ZK本身是java语言开发,也开源…

MGR 的新主选举算法,在节点版本一致的情况下,其实也挺简单的. 首先比较权重,权重越高,选为新主的优先级越高. 如果权重一致,则会进一步比较节点的 server_uuid.server_uuid 越小,选为新主的优先级越高. 所以,在节点版本一致的情况下,会选择权重最高,server_uuid 最小的节点作为新的主节点. 节点的权重由 group_replication_member_weight 决定,该参数是 MySQL 5.7.20 引入的,可设置 0 到 100 之间的任意整数值,默认…

分布式系统中经常采用Master/Slave架构.(截止到目前为止我还没有碰到过其他架构...)这种架构中如果Master发生故障就会导致整个集群停止服务,为了提高系统的高可用性通常采用选举算法来选出Master.这样Master如果出现故障,Slave经过选举算法重新选择Master.通过Zookeeper可以非常容易实现这个功能,关键代码如下:(完整代码见文章最后的GitHub地址) //申请做 leaderString prefix = "/ticket-";String myV…

zookeeper当配置为群集模式,在启动或异常情况将被选举为的例子Leader.默认选择算法FastLeaderElection. 不知道zookeeper够考虑这样一个问题:某个服务能够配置为多个实例共同构成一个集群对外提供服务.其每个实例本地都存有冗余数据,每个实例都能够直接对外提供读写服务.在这个集群中为了保证数据的一致性,须要有一个Leader来协调一些事务.那么问题来了:怎样确定哪一个实例是Leader呢? 问题的难点在于: 没有一个仲裁者来选定Leader 每个实例本地可能已经存在…

如果某个broker挂了,leader副本在该broker上的分区就要重新进行leader选举.来简要描述下leader选举的过程 1.4.1 KafkaController会监听ZooKeeper的/brokers/ids节点路径,一旦发现有broker挂了,执行下面的逻辑.这里暂时先不考虑KafkaController所在broker挂了的情况,KafkaController挂了,各个broker会重新leader选举出新的KafkaController 1.4.2 leader副本在该br…

消费端出现offset重置为latest, earliest现象,类似log: (org.apache.kafka.clients.consumer.internals.Fetcher.handleFetchResponse:) - Fetch offset is out of range, resetting offset 原因:该consumer消费的topic的leader和followers的状态不一致时,发生leader切换,会发生offset out of range,此时consu…

转自:http://codemacro.com/2014/10/19/zk-fastleaderelection/ zookeeper配置为集群模式时,在启动或异常情况时会选举出一个实例作为Leader.其默认选举算法为FastLeaderElection. 不知道zookeeper的可以考虑这样一个问题:某个服务可以配置为多个实例共同构成一个集群对外提供服务.其每一个实例本地都存有冗余数据,每一个实例都可以直接对外提供读写服务.在这个集群中为了保证数据的一致性,需要有一个Leader来协调一些…

Zookeeper选举算法原理 Leader选举 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.(集群的每个节点都没有数据 → 以SID的大小为准) (2) 服务器运行期间无法和Leader保持连接.(集群的每个节点都有数据 ,或者Leader 宕机→ 以ZXID 和 SID 的最大值为准) 1. 服务器启动时期的Leader选举 若进行Leader选举,则至少需要2台机器,两…

Leader Election Zookeeper的基本操作 Zookeeper虽然是分布式系统,但它并不是为文件存储而设计的,Zookeeper里存储的一般是配置信息和源信息.实际上,Zookeeper在每个节点上存储大小都在1M一下(通常是远小于1M) 基于Zookeeper的Leader Election 抢注Leader节点——非公平模式 1.创建Leader父节点,如/chroot,并将其设置为persist节点 2.各客户端通过在/chroot下创建Leader节点,如/chroot…

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…

Zookeeper是一个开源的分布式应用协调项目, 当中为了保证各节点的协同工作,Zookeeper在工作时须要有一个Leader. 而Leader是怎样被选举出来的?Zookeep中使用的缺省算法称为FastLeaderElection. Zookeeper的基本前提是多个节点都具备全局其他全部节点的基本信息(IP/port/SID),而SID是节点的唯一编号. 正常工作时"从节点"会从"主节点"(Leader)同步版本号信息,称为zxid. 一旦整个系统重新启动…

1. Zookeeper的基本操作 zookeeper中的节点可以持久化/有序的两个维度分为四种类型: PERSIST:持久化无序(保存在磁盘中) PERSIST_SEQUENTIAL:持久化有序递增 EPHEMERAL:非持久化的无序的,保存在内存中,当客户端关闭后消失. EPHEMERAL_SEQUENTIAL:非持久有序递增,保存在内存中,当客户端关闭后消失 每个节点都可以注册Watch操作,用于监听节点的变化,有四种事件类型如下: Created event: Enabled with…

在做HIS研发工作的时候一直想完善其数据组件,想做一个分布式的数据库支持系统.但一直以来都不清楚这个选举算法应怎么做,原来有一个叫raft的算法https://www.cnblogs.com/justinli/p/raft.html 摘抄结尾处的数据安全的说明 四.安全性 下面通过分析一种情行来看Raft是如何保证日志复制的安全性的. 在a这个时间点,S1为Leader,进入b时间点后,复制日志索引2位置日志到S2,这时如果S1挂了,S5被选举为Leader(通过S3,S4,S5的选票).从客户…

keepalived可以将多个无状态的单点通过虚拟IP(以下称为VIP)漂移的方式搭建成一个高可用服务,常用组合比如 keepalived+nginx,lvs,haproxy和memcached等.它的实现基础是VRRP协议,包括核心的MASTER竞选机制都是在VRRP协议所约定的. 一.配置说明: keepalived的配置位于/etc/keepalived/keepalived.conf,配置文件格式包含多个必填/可选的配置段,部分重要配置含义如下: global_defs: 全局定义块,定…

ZooKeeper四种节点类型: Persist Persist_Sequential Ephemeral Ephemeral_Sequential 在节点上可注册的Watch,客户端先得到通知再得到数据,Watch被fire后,不会再Watch到后续的变化. 基于ZooKeeper做Leader Election 非公平模式 - 客户端会在Persist父节点下创建Ephemeral的Leader节点,只不过是大家抢占式注册,先到先得.即使第一次排在前面,对第二次竞选也不会有影响,所以称为非公…

转自:http://www.cnblogs.com/mindwind/p/5231986.html Raft 协议的易理解性描述 虽然 Raft 的论文比 Paxos 简单版论文还容易读了,但论文依然发散的比较多,相对冗长.读完后掩卷沉思觉得还是整理一下才会更牢靠,变成真正属于自己的.这里我就借助前面黑白棋落子里第一种极简思维来描述和概念验证下 Raft 协议的工作方式. 在一个由 Raft 协议组织的集群中有三类角色: Leader(领袖) Follower(群众) Candidate(候选人…

读书笔记:<从Paxos到Zookeeper 分布式一致性原理与实践> 选举的前提约定 观察者不参与选举,只有跟随者才参与选举. 优先选事务ID(ZXID)大的,事务Id相同再优先选服务器编号大的(myid或称sid). 超过半数的相同投票,那这个投票对应的SID(myid)机器即为Leader.(>= n/2 + 1 ) 所有有效的投票都必须在同一个轮次中. 选举过程 术语 sid或者myid(服务器Id) sid和myid可以等同,都是用来唯一标识一台Zookeeper集群中的机器,…

如何在zookeeper集群中选举出一个leader,zookeeper使用了三种算法,具体使用哪种算法,在配置文件中是可以配置的,对应的配置项是"electionAlg",其中1对应的是LeaderElection算法,2对应的是AuthFastLeaderElection算法,3对应的是FastLeaderElection算法.默认使用FastLeaderElection算法.其他两种算法我没有研究过,就不多说了. 要理解这个算法,最好需要一些paxos算法的理论基础. 1) 数据…

目标:分布式集群中,选举Leader,保持数据一致性   集群中每个节点都有三种状态: Follower:纯小弟 Candidate:候选人.我原来是小弟,但我现在想当老大 Leader:老大 集群状态: 有明确的老大(稳定状态) 没有老大,选举中 有老大的状态: Follower内有倒计时(150ms~300ms).Leader定期(例如50ms)给follower发心跳消息(广播告诉小弟:老大还活着,所有人继续当小弟).小弟收到心跳后,重置倒计时器. 所有节点内,维持一个数据结构(Term2…

问题来来自于leetcode上的一道题目,https://leetcode.com/problems/majority-element/,大意是是找出一个数组中,出现次数超过一个半的数字,要求是O(n)的算法. 这道题的解法来自于  Boyer-Moore Majority Vote Algorithm   http://www.cs.utexas.edu/~moore/best-ideas/mjrty/. 算法原理 以下是论文原文的片段 翻译过来大致是: 假设有一群投票的人,每个人都会投票个某…

一.ZAB协议三阶段 – 发现(Discovery),即选举Leader过程– 同步(Synchronization),选举出新的Leader后,Follwer或者Observer从Leader同步最新的数据 – 广播,同步完成后,就可以接收客户端新的事务请求,并进行消息广播,实现数据在集群节点的副本存储 二.服务器状态 1.LOOKING寻找Leader状态,当服务器处于此状态时,表示当前没有Leader,需要进入选举流程2.FOLLOWING跟随者状态,表明当前服务器角色是Follower3…

一.选举的授权 每次一个哨兵要做主备切换,首先需要quorum数量的哨兵认为odown,然后选举出一个哨兵来做切换,这个哨兵还得得到majority哨兵的授权,才能正式执行切换 如果quorum < majority,比如5个哨兵,majority就是3,quorum设置为2,那么就3个哨兵授权就可以执行切换 但是如果quorum >= majority,那么必须quorum数量的哨兵都授权,比如5个哨兵,quorum是5,那么必须5个哨兵都同意授权,才能执行切换     二.选举的监控 哨兵…

<Cluster Concepts> http://linux-ha.org/wiki/Cluster_Concepts <Managing Computers with Automation> http://techthoughts.typepad.com/managing_computers/2007/10/split-brain-quo.html <clusters and quorums> http://docs.openstack.org/ha-guide/i…

http://xiaorui.cc/2016/07/08/%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%88%86%E4%BA%AB-%E3%80%8A%E5%88%86%E5%B8%83%E5%BC%8F%E4%B8%80%E8%87%B4%E6%80%A7%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%AE%9E%E7%8E%B0%E5%8E%9F%E7%90%86%E3%80%8B/…