分散式協調與同步之分散式選舉

来源:https://www.cnblogs.com/battlescars/archive/2020/02/10/distributed_system_voting.html

分散式選舉的原因 分散式系統中需要一個主節點,該節點用於負責對其他節點進行協調和管理。同時主節點的存在能夠保證分散式集群數據的一致性。 分散式選舉演算法 1. Bully演算法 選舉原則:偏向於讓ID更大的節點作為集群的leader 前提條件:假設集群中所有節點都知道其他節點的id 消息類型/節點狀態: ...


分散式選舉的原因

分散式系統中需要一個主節點,該節點用於負責對其他節點進行協調和管理。同時主節點的存在能夠保證分散式集群數據的一致性。

分散式選舉演算法

1. Bully演算法

選舉原則:偏向於讓ID更大的節點作為集群的leader

前提條件:假設集群中所有節點都知道其他節點的id

消息類型/節點狀態

  election消息,用於發起選舉

       alive消息,用於對election消息的應答

       victory消息,競選成功的主節點向其他節點發送宣誓主權的消息

選舉過程

  觸發條件: ID比當前主節點大的節點加入集群,主節點故障

       具體過程: 

       (1) 每個節點判斷自己的ID是否最大,最大則直接發送victory消息

       (2) 如果ID不是最大的,則向比自己id大的節點發送election消息

       (3) 在給定時間範圍內,本節點沒有收到其他節點回覆的alive消息,則認為自己是主節點,並向其他節點發送victory消息;若收到alive消息,則等待其他節點的victory消息

       (4) 收到比本節點id小的節點發送的election消息則回覆一個alive消息

優缺點

  優點: 選舉速度快,演算法複雜度低,簡單易實現

       缺點:每個節點額外存儲信息較多,任意一個ID比前主節點大的節點加入時都會觸發重新選舉過程

軟體舉例: MongoDB

2. Raft演算法

選舉原則:獲得多數投票的集群節點成為leader

前提條件:假設集群中所有節點之間都能相互通信

消息類型/節點狀態

  leader: 主節點

       candidate:候選者,每個節點都可以成功候選者

       follower:leader的跟隨者

選舉過程

  觸發條件: leader任期到了,新節點加入集群或者主節點故障

       具體過程: 

       (1) 初始化所有節點為follower,開始選舉時有follower轉化為candidate,並向其他節點發送選舉消息

       (2) 收到消息的節點進行投票,票數超過一半的節點成為主節點,其他節點由candidate降為follower

優缺點

  優點: 選舉速度快,演算法複雜度低,簡單易實現,當有新節點加入或者節點故障恢復時不會觸發真正的切主

       缺點:每個節點之間都需要相互通信,所以通信量較大

軟體舉例: ETCD

 3. ZAB(Zookeeper Atomic Broadcast)選舉演算法

選舉原則:少數服從多數,節點id大的或者數據最新的優先成為主節點

消息類型/節點狀態

       投票信息 <epoch, vote_id, vote_zxID>

  leader: 主節點

       follower:leader的跟隨者

       observer: 觀察者,無投票權

      Looking,Following,Leading,Observing

優缺點

  優點: 穩定性較好,性能較好

       缺點:容易出現廣播風暴,投票時間較長,複雜度較高

軟體舉例:zookeeper

總結圖

說明:

 本文是極客時間付費課程《分散式技術原理與演算法解析》筆記


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