zookeeper源码 — 二、集群启动—leader选举

上一篇介绍了zookeeper的单机启动，集群模式下启动和单机启动有相似的地方，但是也有各自的特点。集群模式的配置方式和单机模式也是不一样的，这一篇主要包含以下内容：

概念介绍：角色，服务器状态
服务器组件启动
leader选举

概念介绍：角色，服务器状态

集群模式会有多台server，每台server根据不同的角色会有不同的状态，server状态的定义如下

public enum ServerState {
    LOOKING, FOLLOWING, LEADING, OBSERVING;
}

LOOKING：表示服务器处于选举状态，说明集群正在进行投票选举，选出leader

FOLLOWING：表示服务器处于following状态，表示当前server的角色是follower

LEADING：表示服务器处于leading状态，当前server角色是leader

OBSERVING：表示服务器处于OBSERVING状态，当前server角色是OBSERVER

对应server的角色有:

leader

投票选出的leader，可以处理读写请求。处理写请求的时候收集各个参与投票者的选票，来决出投票结果

follower

作用：

参与leader选举，可能被选为leader
接收处理读请求
接收写请求，转发给leader，并参与投票决定写操作是否提交

observer

为了支持zk集群可扩展性，如果直接增加follower的数量，会导致投票的性能下降。也就是防止参与投票的server太多，导致leader选举收敛速度较慢，选举所需时间过长。

observer和follower类似，但是不参与选举和投票，

接收处理读请求
接收写请求，转发给leader，但是不参与投票，接收leader的投票结果，同步数据

这样在支持集群可扩展性的同时又不会影响投票的性能

服务器组件启动

集群模式下服务器启动的组件一部分和单机模式下类似，只是启动的流程和时机有所差别

FileTxnSnapLog
NIOServerCnxnFactory
Jetty

也是会启动上面三个组件，但是因为集群模式还有其他组件需要启动，所以具体启动的逻辑不太一样。

除了上面这些组件外，集群模式下还有一些用来支撑集群模式的组件

QuorumPeer：用来启动各个组件，是选举过程的mainloop，在loop中判断当前server状态来决定做不同的处理
FastLeaderElection：默认选举算法
QuorumCnxManager：选举过程中的网络通信组件

QuorumPeer

解除出来的QuorumPeerConfig配置都设置到QuorumPeer对应的属性中，主线程启动完QuorumPeer后，调用该线程的join方法等待该线程退出。

QuorumCnxManager

负责各个server之间的通信，维护了和各个server之间的连接，下面的线程负责与其他server建立连接

org.apache.zookeeper.server.quorum.QuorumCnxManager.Listener

还维护了与其他每个server连接对应的发送队列，SendWorker线程负责发送packet给其他server

final ConcurrentHashMap<Long, ArrayBlockingQueue<ByteBuffer>> queueSendMap;

这个map的key是建立网络连接的server的myid，value是对应的发送队列。

还有接收队列，RecvWorker是用来接收其他server发来的Message的线程，将收到的Message放入队列中

org.apache.zookeeper.server.quorum.QuorumCnxManager#recvQueue

leader选举

选举入口在下面的方法中

org.apache.zookeeper.server.quorum.FastLeaderElection#lookForLeader

判断投票结果的策略

上面这个是其中的一种选举算法，选举过程中，各个server收到投票后需要进行投票结果抉择，判断投票结果的策略有两种

// 按照分组权重
org.apache.zookeeper.server.quorum.flexible.QuorumHierarchical

// 简单按照是否是大多数，超过参与投票数的一半
org.apache.zookeeper.server.quorum.flexible.QuorumMaj

选票的网络传输

zookeeper中选举使用的端口和正常处理client请求的端口是不一样的，而且由于投票的数据和处理请求的数据不一样，数据传输的方法也不一样。选举使用的网络传输相关的类和数据结构如下

选举过程

各自初始化选票
- proposedLeader：一开始都是选举自己，myid
  - proposedZxid：最后一次处理成功的事务的zxid
  - proposedEpoch：上一次选举成功的leader的epoch，从currentEpoch 文件中读取
发送自己的选票给其他参选者
接收其他参选者的选票
- 收到其他参选者的选票后会放入recvqueue，这个是阻塞队列，从里面超时获取
  - 如果超时没有获取到选票vote则采用退避算法，下次使用更长的超时时间
  - 校验选票的有效性，并且当前机器处于looking状态，开始判断是否接受
  - - 如果收到的选票的electionEpoch大于当前机器选票的logicalclock
      - 进行选票pk，收到的选票和本机初始选票pk，如果收到的选票胜出则更新本地的选票为收到的选票
        
        pk的算法
        
        org.apache.zookeeper.server.quorum.FastLeaderElection#totalOrderPredicate
        
        选取epoch较大的
        
        如果epoch相等则取zxid较大的
        
        如果zxid相等则取myid较大的
        
        如果本机初始选票胜出则更新为当前机器的选票
        
        更新完选票之后重新发出自己的选票
  - - 如果n.electionEpoch < logicalclock.get()则丢弃选票，继续准备接收其他选票
  - - 如果n.electionEpoch == logicalclock.get()并且收到的选票pk（pk算法totalOrderPredicate）之后胜出
      - 更新本机选票并且，发送新的选票给其他参选者
      - 执行到这里，说明收到的这个选票有效，将选票记录下来，recvset
      - 统计选票
      - org.apache.zookeeper.server.quorum.FastLeaderElection#getVoteTracker
        
        看看已经收到的投票中，和当前机器选票一致的票数
      - 判断投票结果
      - org.apache.zookeeper.server.quorum.SyncedLearnerTracker#hasAllQuorums
        
        根据具体的策略判断
        
        QuorumHierarchical
        
        QuorumMaj，默认是这个
        
        判断投该票的主机数目是否占参与投票主机数的大部分，也就是大于1/2
        
        如果本轮选举成功
        
        如果等finalizeWait时间后还没有其他选票的时候，就认为当前选举结束
        
        设置当前主机状态
        
        退出本轮选举

选举的整个流程为

总结

集群启动过程其实就是在单机启动的部分基础上，增加了关于集群的一些组件，而且有leader的选举。