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最新评论
选举算法
常用的选举算法有比较简单的Bully算法和复杂而强大的Paxos算法。
Bully算法
每个节点有一个唯一ID,然后对集群中所有的节点ID进行排序,选取其中最小的ID所属的节点作为Master。
Bully算法的问题: 假设当前Master因为负载过重而假死,然后ID第二大的被选举为新的Master,这时旧的Master恢复然后又被选举为Master然后又会因为负载过重而假死......
https://zhuanlan.zhihu.com/p/237710254
在集群开始启动的时候,或者主挂了之后会发起选举,节点间通过发消息来进行选举,消息分为三种:
Election Message: 选举消息 A->B 发送选举消息,表示 A 支持 B 当 Leader。
Alive Message: 响应选举消息,刚才 A->B 选举 B,B 给 A 回复 Answer Messge。
Victory Message: 宣布胜利消息,如果 B 最终当选为 Leader,则 B 向其他节点发送 Victory Message。
Paxos算法
Paxos实现起来非常复杂,但非常强大,尤其在什么时机,以及如何进行选举方面的灵活性比简单的Bully算法有很大的优势,因为在现实生活中,存在比网络链接异常更多的故障模式。
某个周的议员通过开会决定电费价格,议会有一个目标:保证所有的议员对于提议都能达成一致的看法。
现在议会开始运作,所有议员开始记事本上面记录的编号都是0。有一个议员发了一个提议:将电费设定为1元/度。他首先看了一下记事本,当前提议编号是0,那么我的这个提议的编号就是1,于是他给所有议员发消息:1号提议,设定电费1元/度。其他议员收到消息以后查了一下记事本:当前提议编号是0,这个提议可接受,于是他记录下这个提议并回复:我接受你的1号提议,同时他在记事本上记录:当前提议编号为1。发起提议的议员收到了超过半数的回复,立即给所有人发通知:1号提议生效!收到的议员会修改他的记事本,将1号提议由记录改成正式的法令,当有人问他电费为多少时,他会查看法令并告诉对方:1元/度。
现在看冲突的解决:假设总共有三个议员S1-S3,S1和S2同时发起了一个提议:1号提议,设定电费。S1想设为1元/度,S2想设为2元/度。结果S3先收到了S1的提议,于是他做了和前面同样的操作。紧接着他又收到了S2的提议,结果他一查记事本,咦,这个提议的编号小于等于我的当前编号1,于是他拒绝了这个提议:对不起,这个提议先前提过了。于是S2的提议被拒绝,S1正式发布了提议:1号提议生效。S2向S1或者S3打听并更新了1号法令的内容,然后他可以选择继续发起2号提议。
————————————————
版权声明:本文为CSDN博主「宇泽希」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_49149614/article/details/123177812
第一次启动集群(此时无版本,无历史数据)
服务器1启 动,发起一次选举。服务器1投自己一票。此时服务器1票数一票,不够半数以上(3票),选举无法完成,服务器1状态保持为LOOKING;
服务器2启动,再发起一次选举。服务器1和2分别投自己一票并交换选票信息:此时服务器1发现服务器2的myid比自己目前投票推举的(服务器1) 大,更改选票为推举服务器2。此时服务器1票数0票,服务器2票数2票,没有半数以上结果,选举无法完成,服务器1,2状态保持LOOKING
服务器3启动,发起一次选举。此时服务器1和2都会更改选票为服务器3。此次投票结果:服务器1为0票,服务器2为0票,服务器3为3票。此时服务器3的票数已经超过半数,服务器3当选Leader。服务器1,2更改状态为FOLLOWING,服务器3更改状态为LEADING;
服务器4启动,发起一次选举。此时服务器1,2,3已经不是LOOKING状态,不会更改选票信息。交换选票信息结果:服务器3为3票,服务器4为1票。此时服务器4服从多数,更改选票信息为服务器3,并更改状态为FOLLOWING;
首次启动集群的leader选举很好理解,即选择超过半数时myid最大的节点作为leader
————————————————
版权声明:本文为CSDN博主「宇泽希」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_49149614/article/details/123177812
zab协议
zab协议是基于paxos进行的简化
Zab协议有两种模式,它们分别是恢复模式(选主)和广播模式(同步)。
在 ZAB ( ZooKeeper Atomic Broadcast , ZooKeeper 原子消息广播协议)
https://blog.csdn.net/weixin_46369022/article/details/122831151
Paxos、Raft分布式一致性算法应用场景
https://zhuanlan.zhihu.com/p/31780743 (试图用通俗易懂的语言讲述Paxos算法。)
Multi-Paxos算法
原始的Paxos算法(Basic Paxos)只能对一个值形成决议,决议的形成至少需要两次网络来回,在高并发情况下可能需要更多的网络来回,极端情况下甚至可能形成活锁。如果想连续确定多个值,
Basic Paxos搞不定了。因此Basic Paxos几乎只是用来做理论研究,并不直接应用在实际工程中。
Chubby和Boxwood均使用Multi-Paxos。ZooKeeper使用的Zab也是Multi-Paxos的变形。
从 ZooKeeper 一致性,Leader选举讲到 ZAB 协议与 PAXOS 算法(下)
https://blog.csdn.net/weixin_43798841/article/details/125117475
ZAB协议和Paxos算法
在ZooKeeper在处理事务型请求的时候有提到一个协议,就是ZAB协议,然后在Leader选举时,ZooKeeper也是基于这个协议来进行实现的。所以实际上在整个ZooKeeper集群模式里面,这个ZAB协议是非常重要的。
ZAB 协议全称:Zookeeper Atomic Broadcast(Zookeeper 原子广播协议)。ZAB协议是为分布式协调服务 ZooKeeper 专门设计的一种支持 崩溃恢复和原子广播协议,
基于这个协议,ZooKeeper 实现了各个副本之间数据一致性,并且集群初始化的时候,或者主节点发生故障的话,需要通过这个协议来选举Leader节点,这里我们来看一下这个问题:
对于zookeeper来说,它实现了A可用性、P分区容错性、C中的写入强一致性,丧失的是C中的读取一致性。
常用的选举算法有比较简单的Bully算法和复杂而强大的Paxos算法。
Bully算法
每个节点有一个唯一ID,然后对集群中所有的节点ID进行排序,选取其中最小的ID所属的节点作为Master。
Bully算法的问题: 假设当前Master因为负载过重而假死,然后ID第二大的被选举为新的Master,这时旧的Master恢复然后又被选举为Master然后又会因为负载过重而假死......
https://zhuanlan.zhihu.com/p/237710254
在集群开始启动的时候,或者主挂了之后会发起选举,节点间通过发消息来进行选举,消息分为三种:
Election Message: 选举消息 A->B 发送选举消息,表示 A 支持 B 当 Leader。
Alive Message: 响应选举消息,刚才 A->B 选举 B,B 给 A 回复 Answer Messge。
Victory Message: 宣布胜利消息,如果 B 最终当选为 Leader,则 B 向其他节点发送 Victory Message。
Paxos算法
Paxos实现起来非常复杂,但非常强大,尤其在什么时机,以及如何进行选举方面的灵活性比简单的Bully算法有很大的优势,因为在现实生活中,存在比网络链接异常更多的故障模式。
某个周的议员通过开会决定电费价格,议会有一个目标:保证所有的议员对于提议都能达成一致的看法。
现在议会开始运作,所有议员开始记事本上面记录的编号都是0。有一个议员发了一个提议:将电费设定为1元/度。他首先看了一下记事本,当前提议编号是0,那么我的这个提议的编号就是1,于是他给所有议员发消息:1号提议,设定电费1元/度。其他议员收到消息以后查了一下记事本:当前提议编号是0,这个提议可接受,于是他记录下这个提议并回复:我接受你的1号提议,同时他在记事本上记录:当前提议编号为1。发起提议的议员收到了超过半数的回复,立即给所有人发通知:1号提议生效!收到的议员会修改他的记事本,将1号提议由记录改成正式的法令,当有人问他电费为多少时,他会查看法令并告诉对方:1元/度。
现在看冲突的解决:假设总共有三个议员S1-S3,S1和S2同时发起了一个提议:1号提议,设定电费。S1想设为1元/度,S2想设为2元/度。结果S3先收到了S1的提议,于是他做了和前面同样的操作。紧接着他又收到了S2的提议,结果他一查记事本,咦,这个提议的编号小于等于我的当前编号1,于是他拒绝了这个提议:对不起,这个提议先前提过了。于是S2的提议被拒绝,S1正式发布了提议:1号提议生效。S2向S1或者S3打听并更新了1号法令的内容,然后他可以选择继续发起2号提议。
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版权声明:本文为CSDN博主「宇泽希」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_49149614/article/details/123177812
第一次启动集群(此时无版本,无历史数据)
服务器1启 动,发起一次选举。服务器1投自己一票。此时服务器1票数一票,不够半数以上(3票),选举无法完成,服务器1状态保持为LOOKING;
服务器2启动,再发起一次选举。服务器1和2分别投自己一票并交换选票信息:此时服务器1发现服务器2的myid比自己目前投票推举的(服务器1) 大,更改选票为推举服务器2。此时服务器1票数0票,服务器2票数2票,没有半数以上结果,选举无法完成,服务器1,2状态保持LOOKING
服务器3启动,发起一次选举。此时服务器1和2都会更改选票为服务器3。此次投票结果:服务器1为0票,服务器2为0票,服务器3为3票。此时服务器3的票数已经超过半数,服务器3当选Leader。服务器1,2更改状态为FOLLOWING,服务器3更改状态为LEADING;
服务器4启动,发起一次选举。此时服务器1,2,3已经不是LOOKING状态,不会更改选票信息。交换选票信息结果:服务器3为3票,服务器4为1票。此时服务器4服从多数,更改选票信息为服务器3,并更改状态为FOLLOWING;
首次启动集群的leader选举很好理解,即选择超过半数时myid最大的节点作为leader
————————————————
版权声明:本文为CSDN博主「宇泽希」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_49149614/article/details/123177812
zab协议
zab协议是基于paxos进行的简化
Zab协议有两种模式,它们分别是恢复模式(选主)和广播模式(同步)。
在 ZAB ( ZooKeeper Atomic Broadcast , ZooKeeper 原子消息广播协议)
https://blog.csdn.net/weixin_46369022/article/details/122831151
Paxos、Raft分布式一致性算法应用场景
https://zhuanlan.zhihu.com/p/31780743 (试图用通俗易懂的语言讲述Paxos算法。)
Multi-Paxos算法
原始的Paxos算法(Basic Paxos)只能对一个值形成决议,决议的形成至少需要两次网络来回,在高并发情况下可能需要更多的网络来回,极端情况下甚至可能形成活锁。如果想连续确定多个值,
Basic Paxos搞不定了。因此Basic Paxos几乎只是用来做理论研究,并不直接应用在实际工程中。
Chubby和Boxwood均使用Multi-Paxos。ZooKeeper使用的Zab也是Multi-Paxos的变形。
从 ZooKeeper 一致性,Leader选举讲到 ZAB 协议与 PAXOS 算法(下)
https://blog.csdn.net/weixin_43798841/article/details/125117475
ZAB协议和Paxos算法
在ZooKeeper在处理事务型请求的时候有提到一个协议,就是ZAB协议,然后在Leader选举时,ZooKeeper也是基于这个协议来进行实现的。所以实际上在整个ZooKeeper集群模式里面,这个ZAB协议是非常重要的。
ZAB 协议全称:Zookeeper Atomic Broadcast(Zookeeper 原子广播协议)。ZAB协议是为分布式协调服务 ZooKeeper 专门设计的一种支持 崩溃恢复和原子广播协议,
基于这个协议,ZooKeeper 实现了各个副本之间数据一致性,并且集群初始化的时候,或者主节点发生故障的话,需要通过这个协议来选举Leader节点,这里我们来看一下这个问题:
对于zookeeper来说,它实现了A可用性、P分区容错性、C中的写入强一致性,丧失的是C中的读取一致性。
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