前言
ZooKeeper对Zab协议的实现有自己的主备模型,即Leader和learner(Observer + Follower),有如下几种情况需要进行领导者的选举工作
- 情形1: 集群在启动的过程中,需要选举Leader
- 情形2: 集群正常启动后,leader因故障挂掉了,需要选举Leader
- 情形3: 集群中的Follower数量不足以通过半数检验,Leader会挂掉自己,选举新leader
- 情景4: 集群正常运行,新增加1个Follower
本篇博文,从这四个方面进行源码的追踪阅读
程序入口
QuorumPeer.java相当于集群中的每一个节点server,在它的start()方法中,完成当前节点的启动工作,源码如下:
// todo 进入了 QuorumPeer（意为仲裁人数）类中，可以把这个类理解成集群中的某一个点
@Override
public synchronized void start() {
// todo 从磁盘中加载数据到内存中
loadDataBase();
// todo 启动上下文的这个工厂，他是个线程类, 接受客户端的请求
cnxnFactory.start();
// todo 开启leader的选举工作
startLeaderElection();
// todo 确定服务器的角色, 启动的就是当前类的run方法在900行
super.start();
}
第一个loadDataBase();目的是将数据从集群中恢复到内存中
第二个cnxnFactory.start();是当前的节点可以接受来自客户端(java代码,或者控制台)发送过来的连接请求
第三个 startLeaderElection();开启leader的选举工作, 但是其实他是初始化了一系列的辅助类,用来辅助leader的选举,并非真正在选举
当前类,quorumPeer继承了ZKThread,它本身就是一个线程类, super.start();就是启动它的run方法,在他的Run方法中有一个while循环,一开始在程序启动的阶段,所有的节点的默认值都是Looking,于是会进入这个分支中,在这个分之中会进行真正的leader选举工作
小结
从程序的入口介绍中,可以看出本篇文章在会着重看下startLeaderElection();做了哪些工作? 以及在looking分支中如何选举leader
情形1:集群在启动的过程中,选举新Leader
进入 startLeaderElection();方法,源码如下, 他主要做了两件事
- 对本类
QuorumPeer.java维护的变量(volatile private Vote currentVote;)初始化 -
createElectionAlgorithm()创建一个leader选举的方法
其实到现在,就剩下一个算法没过期了,就是
fastLeaderElection
// TODO 开启投票选举Leader的工作
synchronized public void startLeaderElection() {
try {
// todo 创建了一个封装了投票结果对象 包含myid 最大的zxid 第几轮Leader
// todo 先投票给自己
// todo 跟进它的构造函数
currentVote = new Vote(myid, getLastLoggedZxid(), getCurrentEpoch());
} catch(IOException e) {
RuntimeException re = new RuntimeException(e.getMessage());
re.setStackTrace(e.getStackTrace());
throw re;
}
for (QuorumServer p : getView().values()) {
if (p.id == myid) {
myQuorumAddr = p.addr;
break;
}
}
if (myQuorumAddr == null) {
throw new RuntimeException("My id " + myid + " not in the peer list");
}
if (electionType == 0) {
try {
udpSocket = new DatagramSocket(myQuorumAddr.getPort());
responder = new ResponderThread();
responder.start();
} catch (SocketException e) {
throw new RuntimeException(e);
}
}
// todo 创建一个领导者选举的算法,这个算法还剩下一个唯一的实现 快速选举
this.electionAlg = createElectionAlgorithm(electionType);
}
继续跟进 createElectionAlgorithm(electionType), 在这个方法中做了如下三件大事
- 创建了
QuorumCnxnManager - 创建
Listenner - 创建
FastLeaderElection
protected Election createElectionAlgorithm(int electionAlgorithm){
Election le=null;
//TODO: use a factory rather than a switch
switch (electionAlgorithm) {
case 0:
le = new LeaderElection(this);
break;
case 1:
le = new AuthFastLeaderElection(this);
break;
case 2:
le = new AuthFastLeaderElection(this, true);
break;
case 3:
// todo 创建CnxnManager 上下文的管理器
qcm = createCnxnManager();
QuorumCnxManager.Listener listener = qcm.listener;
if(listener != null){
// todo 在这里将listener 开启
listener.start();
// todo 实例化领导者选举的算法
le = new FastLeaderElection(this, qcm);
} else {
LOG.error("Null listener when initializing cnx manager");
}
break;
准备选举环境
QuorumManager
上图是QuorumCnxManager的类图,看一下,它有6个内部类, 其中的除了Message外其他都是可以单独运行的线程类
这个类有着举足轻重的作用,它是集群中全体节点共享辅助类, 那到底有什么作用呢? 我不卖关子直接说,因为leader的选举是通过投票决议出来的,既然要相互投票,那集群中的各个点就得两两之间建立连接,这个QuorumCnxManager就负责维护集群中的各个点的通信
它维护了两种队列,源码在下面,第一个队列被存入了ConcurrentHashMap中 key就是节点的myid(或者说是serverId),值可以理解成存储它往其他服务器发送投票的队列
第二个队列是收到的其他服务器发送过来的msg
// todo key=serverId(myid) value = 保存着当前服务器向其他服务器发送消息的队列
final ConcurrentHashMap<Long, ArrayBlockingQueue<ByteBuffer>> queueSendMap;
// todo 接收到的所有数据都在这个队列中
public final ArrayBlockingQueue<Message> recvQueue;
如上图是手绘的QuorumCnxManager.java的体系图,最直观的可以看到它内部的三条线程类,那三条线程类的run()方法又分别做了什么呢?
SendWorker的run(), 可以看到它根据sid取出了当前节点对应的队列,然后将队列中的数据往外发送
public void run() {
threadCnt.incrementAndGet();
try {
ArrayBlockingQueue<ByteBuffer> bq = queueSendMap.get(sid);
if (bq == null || isSendQueueEmpty(bq)) {
ByteBuffer b = lastMessageSent.get(sid);
if (b != null) {
LOG.debug("Attempting to send lastMessage to sid=" + sid);
send(b);
}
}
} catch (IOException e) {
LOG.error("Failed to send last message. Shutting down thread.", e);
this.finish();
}
try {
while (running && !shutdown && sock != null) {
ByteBuffer b = null;
try {
// todo 取出任务所在的队列
ArrayBlockingQueue<ByteBuffer> bq = queueSendMap.get(sid);
if (bq != null) {
// todo 将bq,添加进sendQueue
b = pollSendQueue(bq, 1000, TimeUnit.MILLISECONDS);
} else {
LOG.error("No queue of incoming messages for " +
"server " + sid);
break;
}
if(b != null){
lastMessageSent.put(sid, b);
// todo
send(b);
}
} catch (InterruptedException e) {
LOG.warn("Interrupted while waiting for message on queue",
e);
}
}
RecvWorker的run方法,接受到了msg,然后将msg存入了recvQueue队列中
public void run() {
threadCnt.incrementAndGet();
try {
while (running && !shutdown && sock != null) {
/**
* Reads the first int to determine the length of the
* message
*/
int length = din.readInt();
if (length <= 0 || length > PACKETMAXSIZE) {
throw new IOException(
"Received packet with invalid packet: "
+ length);
}
/**
* Allocates a new ByteBuffer to receive the message
*/
// todo 从数组中把数据读取到数组中
byte[] msgArray = new byte[length];
din.readFully(msgArray, 0, length);
// todo 将数组包装成ByteBuf
ByteBuffer message = ByteBuffer.wrap(msgArray);
// todo 添加到RecvQueue中
addToRecvQueue(new Message(message.duplicate(), sid));
}
]
Listenner的run(),它会使用我们在配置文件中配置的集群键通信使用的端口(如上图的3888)建立彼此之间的连接
还能发现,集群中各个点之间的通信使用的传统socket通信
InetSocketAddress addr;
while((!shutdown) && (numRetries < 3)){
try {
// todo 创建serversocket
ss = new ServerSocket();
ss.setReuseAddress(true);
if (listenOnAllIPs) {
int port = view.get(QuorumCnxManager.this.mySid)
.electionAddr.getPort();
//todo 它取出来的地址就是address就是我们在配置文件中配置集群时添加进去的 port 3888...
addr = new InetSocketAddress(port);
} else {
addr = view.get(QuorumCnxManager.this.mySid)
.electionAddr;
}
LOG.info("My election bind port: " + addr.toString());
setName(view.get(QuorumCnxManager.this.mySid)
.electionAddr.toString());
// todo 绑定端口
ss.bind(addr);
while (!shutdown) {
// todo 阻塞接受其他的服务器发起连接
Socket client = ss.accept();
setSockOpts(client);
LOG.info("Received connection request "
+ client.getRemoteSocketAddress());
// todo 如果启用了仲裁SASL身份验证，则异步接收和处理连接请求
// todo 这是必需的，因为sasl服务器身份验证过程可能需要几秒钟才能完成,这可能会延迟下一个对等连接请求。
if (quorumSaslAuthEnabled) {
// todo 异步接受一个连接
receiveConnectionAsync(client);
} else {
// todo 跟进这个方法
receiveConnection(client);
}
numRetries = 0;
}
继续跟进源码,回到QuorumPeer.java的createElectionAlgorithm()方法中,重新截取源码如下,完成了QuorumCnxManager的创建,后进行Listener的启动, Listenner的启动标记着集群中的各个节点之间有了两两之间建立通信能力, 同时Listenner是个线程类,它的Run()方法就在上面的代码中
FastLeaderElection
启动Listenner之后, 开始实例化领导者选举的算法对象new FastLeaderElection(this, qcm)
...
break;
case 3:
// todo 创建CnxnManager 上下文的管理器
qcm = createCnxnManager();
QuorumCnxManager.Listener listener = qcm.listener;
if(listener != null){
// todo 在这里将listener 开启
listener.start();
// todo 实例化领导者选举的算法
le = new FastLeaderElection(this, qcm);
} else {
LOG.error("Null listener when initializing cnx manager");
}
如下图是FasterElection的类图
直观的看到它三个直接内部类
- Messager(它又有两个内部线程类)
- WorkerRecriver
- 负责将
- WorkerSender
- WorkerRecriver
- Notification
- 一般是当新节点启动时状态为looking,然后发起投票决议,其他节点收到后会用
Notification告诉它自己信任的leader
- 一般是当新节点启动时状态为looking,然后发起投票决议,其他节点收到后会用
- ToSend
- 给对方发送,或者来自其他节点的消息。这些消息既可以是通知，也可以是接收通知的ack
对应着QuorumCnxManager维护的两种队列,FasterElection同样维护下面两个队列与之照应,一个是sendqueue另一个是recvqueue
LinkedBlockingQueue<ToSend> sendqueue;
LinkedBlockingQueue<Notification> recvqueue;
具体怎么玩呢? 如下图
就是当节点启动过程中对外的投票会存入FasterElection的sendqueue,然后经过QuorumCnxManager的sendWorker通过NIO发送出去, 与之相反的过程,收到的其他节点的投票会被QuorumCnxManager的recvWorker收到,然后存入QuorumCnxManager的recvQueue中,这个队列中的msg会继续被FasterElection的内部线程类workerRecviver取出存放到FasterElection的recvqueue中
通过追踪代码,可以发现,Message的两个内部线程都被作为守护线程的方式开启
Messenger(QuorumCnxManager manager) {
// todo WorderSender 作为一条新的线程
this.ws = new WorkerSender(manager);
Thread t = new Thread(this.ws,
"WorkerSender[myid=" + self.getId() + "]");
t.setDaemon(true);
t.start();
//todo------------------------------------
// todo WorkerReceiver 作为一条新的线程
this.wr = new WorkerReceiver(manager);
t = new Thread(this.wr,
"WorkerReceiver[myid=" + self.getId() + "]");
t.setDaemon(true);
t.start();
}
小结
代码看到这里,其实选举leader的准备工作已经完成了,也就是说quorumPeer.java的start()方法中的startLeaderElection();已经准备领导选举的环境,就是上图
真正开始选举
下面就去看一下quorumPeer.java的这个线程类的启动,部分run()方法的截取,我们关心它的lookForLeader()方法
while (running) {
switch (getPeerState()) {
/**
* todo 四种可能的状态, 经过了leader选举之后, 不同的服务器就有不同的角色
* todo 也就是说,不同的服务器会会走动下面不同的分支中
* LOOKING 正在进行领导者选举
* Observing
* Following
* Leading
*/
case LOOKING:
// todo 当为Looking状态时,会进入领导者选举的阶段
LOG.info("LOOKING");
if (Boolean.getBoolean("readonlymode.enabled")) {
LOG.info("Attempting to start ReadOnlyZooKeeperServer");
// Create read-only server but don't start it immediately
// todo 创建了一个 只读的server但是不着急立即启动它
final ReadOnlyZooKeeperServer roZk = new ReadOnlyZooKeeperServer(
logFactory, this,
new ZooKeeperServer.BasicDataTreeBuilder(),
this.zkDb);
// Instead of starting roZk immediately, wait some grace（优雅） period(期间) before we decide we're partitioned.
// todo 为了立即启动roZK ，在我们决定分区之前先等一会
// Thread is used here because otherwise it would require changes in each of election strategy classes which is
// unnecessary code coupling.
//todo 这里新开启一条线程,避免每一个选举策略类上有不同的改变 而造成的代码的耦合
Thread roZkMgr = new Thread() {
public void run() {
try {
// lower-bound grace period to 2 secs
sleep(Math.max(2000, tickTime));
if (ServerState.LOOKING.equals(getPeerState())) {
// todo 启动上面那个只读的Server
roZk.startup();
}
} catch (InterruptedException e) {
LOG.info("Interrupted while attempting to start ReadOnlyZooKeeperServer, not started");
} catch (Exception e) {
LOG.error("FAILED to start ReadOnlyZooKeeperServer", e);
}
}
};
try {
roZkMgr.start();
setBCVote(null);
// todo 上面的代码都不关系,直接看它的 lookForLeader()方法
// todo 直接点进去,进入的是接口,我们看它的实现类
setCurrentVote(makeLEStrategy().lookForLeader());
} catch (Exception e) {
LOG.warn("Unexpected exception",e);
setPeerState(ServerState.LOOKING);
} finally {
// If the thread is in the the grace period, interrupt
// to come out of waiting.
roZkMgr.interrupt();
roZk.shutdown();
}
下面是lookForLeader()的源码解读
说实话这个方法还真的是挺长的,但是吧这个方法真的很重要,因为我们可以从这个方法中找到网络上大家针对Leader的选举总结的点点滴滴
第一点: 每次的投票都会先投自己一票,说白了new Vote(myid, getLastLoggedZxid(), getCurrentEpoch());将自己的myid,最大的zxid,以及第几届封装起来,但是还有一个细节,就是在投自己的同时,还是会将存有自己信息的这一票通过socket发送给其他的节点
接受别人的投票是通过QuorumManager的recvWorker线程类将投票添加进recvQueue队列中,投票给自己时,就不走这条路线了,而是选择直接将票添加进recvQueue队列中
在下面代码中存在一行 HashMap<Long, Vote> recvset = new HashMap<Long, Vote>(); 这个map可以理解成一个小信箱,每一个节点都会维护一个信箱,这里面可能存放着自己投给自己的票,或者别人投给自己的票,或者别人投给别人的票,或者自己投给别人的票,通过统计这个信箱中的票数可以决定某一个节点是否可以成为leader,源码如下, 使用信箱中的信息,
// todo 根据别人的投票,以及自己的投票判断,本轮得到投票的集群能不能成为leader
if (termPredicate(recvset,
new Vote(proposedLeader, proposedZxid,
logicalclock.get(), proposedEpoch))) {
// todo 到这里说明接收到投票的机器已经是准leader了
// Verify if there is any change in the proposed leader
// todo 校验一下, leader有没有变动
while ((n = recvqueue.poll(finalizeWait,
TimeUnit.MILLISECONDS)) != null) {
if (totalOrderPredicate(n.leader, n.zxid, n.peerEpoch,
proposedLeader, proposedZxid, proposedEpoch)) {
recvqueue.put(n);
break;
}
}
if (n == null) {
// todo 判断自己是不是leader, 如果是,更改自己的状态未leading , 否则根据配置文件确定状态是 Observer 还是Follower
// todo leader选举出来后, QuorumPeer中的run方法中的while再循环,不同角色的服务器就会进入到 不同的分支
self.setPeerState((proposedLeader == self.getId()) ?
ServerState.LEADING : learningState());
Vote endVote = new Vote(proposedLeader,
proposedZxid,
logicalclock.get(),
proposedEpoch);
leaveInstance(endVote);
return endVote;
}
}
在termPredicate()函数中有如下的逻辑,self.getQuorumVerifier().containsQuorum(set);它的实现如下,实际上就是在进行过半机制的检验,结论就是当某个节点拥有了集群中一半以上的节点的投票时,它就会把自己的状态修改成leading, 其他的节点根据自己的需求将状态该变成following或者observing
public boolean containsQuorum(Set<Long> set){
return (set.size() > half);
}
维护着一个时钟,标记这是第几次投票了logicalclock他是AutomicLong类型的变量,他有什么用呢? 通过下面的代码可以看到如下的逻辑,就是当自己的时钟比当前接收到投票的时钟小时,说明自己可能因为其他原因错过了某次投票,所以更新自己的时钟,重新判断投自己还是投别人, 同理,如果接收到的投票的时钟小于自己当前的时钟,说明这个票是没有意义的,直接丢弃不理会
if (n.electionEpoch > logicalclock.get()) {
// todo 将自己的时钟调整为更新的时间
logicalclock.set(n.electionEpoch);
// todo 清空自己的投票箱
recvset.clear();
那么根据什么判断是投给自己还是投给别人呢? 通过解析出票的封装类中封装的节点的信息,什么信息呢?zxid,myid,epoch 通常情况是epoch大的优先成为leader,一般来说epoch都会相同,所以zxid大的优先成为leader,如果zxid再相同,则myid大的优先成为leader
检查到别的节点比自己更适合当leader,会重新投票,选举更适合的节点
完整的源码
// todo 当前进入的是FastLeaderElection.java的实现类
public Vote lookForLeader() throws InterruptedException {
try {
// todo 创建用来选举Leader的Bean
self.jmxLeaderElectionBean = new LeaderElectionBean();
MBeanRegistry.getInstance().register(
self.jmxLeaderElectionBean, self.jmxLocalPeerBean);
} catch (Exception e) {
LOG.warn("Failed to register with JMX", e);
self.jmxLeaderElectionBean = null;
}
if (self.start_fle == 0) {
self.start_fle = Time.currentElapsedTime();
}
try {
// todo 每台服务器独有的投票箱 , 存放其他服务器投过来的票的map
// todo long类型的key (sid)标记谁给当前的server投的票 Vote类型的value 投的票
HashMap<Long, Vote> recvset = new HashMap<Long, Vote>();
HashMap<Long, Vote> outofelection = new HashMap<Long, Vote>();
int notTimeout = finalizeWait;
synchronized (this) {
//todo Automic 类型的时钟
logicalclock.incrementAndGet();
//todo 一开始启动时,入参位置的值都取自己的,相当于投票给自己
updateProposal(getInitId(), getInitLastLoggedZxid(), getPeerEpoch());
}
LOG.info("New election. My id = " + self.getId() +
", proposed zxid=0x" + Long.toHexString(proposedZxid));
// todo 发送出去,投票自己
sendNotifications();
/*
* Loop in which we exchange notifications until we find a leader
*/
// todo 如果自己一直处于LOOKING的状态,一直循环
while ((self.getPeerState() == ServerState.LOOKING) && (!stop)) {
/*
* Remove next notification from queue, times out after 2 times
* the termination time
*/
//todo 尝试获取其他服务器的投票的信息
// todo 从接受消息的队列中取出一个msg(这个队列中的数据就是它投票给自己的票)
// todo 在QuorumCxnManager.java中 发送的投票的逻辑中,如果是发送给自己的,就直接加到recvQueue,而不经过socket
// todo 所以它在这里是取出了自己的投票
Notification n = recvqueue.poll(notTimeout, TimeUnit.MILLISECONDS);
/*
* Sends more notifications if haven't received enough.
* Otherwise processes new notification.
*/
// todo 第一轮投票这里不为空
if (n == null) {
// todo 第二轮就没有投票了,为null, 进入这个分支
// todo 进行判断 ,如果集群中有三台服务器,现在仅仅启动一台服务器,还剩下两台服务器没启动
// todo 那就会有3票, 其中1票直接放到 recvQueue ， 另外两票需要发送给其他两台机器的逻辑就在这里判断
// todo 验证是通不过的,因为queueSendMap中的两条队列都不为空
if (manager.haveDelivered()) {
sendNotifications();
} else {
// todo 进入这个逻辑
manager.connectAll();
}
/*
* Exponential backoff
*/
int tmpTimeOut = notTimeout * 2;
notTimeout = (tmpTimeOut < maxNotificationInterval ?
tmpTimeOut : maxNotificationInterval);
LOG.info("Notification time out: " + notTimeout);
} else if (validVoter(n.sid) && validVoter(n.leader)) {
// todo 收到了其他服务器的投票信息后,来到下面的分支中处理
/*
* Only proceed if the vote comes from a replica in the
* voting view for a replica in the voting view.
* todo 仅当投票来自投票视图中的副本时，才能继续进行投票。
*/
switch (n.state) {
case LOOKING:
// todo 表示获取到投票的服务器的状态也是looking
// If notification > current, replace and send messages out
// todo 对比接收到的头片的 epoch和当前时钟先后
// todo 接收到的投票 > 当前服务器的时钟
// todo 表示当前server在投票过程中可能以为故障比其他机器少投了几次,需要重新投票
if (n.electionEpoch > logicalclock.get()) {
// todo 将自己的时钟调整为更新的时间
logicalclock.set(n.electionEpoch);
// todo 清空自己的投票箱
recvset.clear();
// todo 用别人的信息和自己的信息对比,选出一个更适合当leader的,如果还是自己适合,不作为, 对方适合,修改投票,投 对方
if (totalOrderPredicate(n.leader, n.zxid, n.peerEpoch,
getInitId(), getInitLastLoggedZxid(), getPeerEpoch())) {
updateProposal(n.leader, n.zxid, n.peerEpoch);
} else {
updateProposal(getInitId(),
getInitLastLoggedZxid(),
getPeerEpoch());
}
sendNotifications();
// todo 接收到的投票 < 当前服务器的时钟
// todo 说明这个投票已经不能再用了
} else if (n.electionEpoch < logicalclock.get()) {
if (LOG.isDebugEnabled()) {
LOG.debug("Notification election epoch is smaller than logicalclock. n.electionEpoch = 0x"
+ Long.toHexString(n.electionEpoch)
+ ", logicalclock=0x" + Long.toHexString(logicalclock.get()));
}
break;
// todo 别人的投票时钟和我的时钟是相同的
// todo 满足 totalOrderPredicate 后,会更改当前的投票,重新投票
/**
* 在 totalOrderPredicate 比较两者之间谁更满足条件
* ((newEpoch > curEpoch) ||
* ((newEpoch == curEpoch) &&
* ((newZxid > curZxid) ||
* ((newZxid == curZxid) &&
* (newId > curId)))));
*/
// todo 返回true说明 对方更适合当leader
} else if (totalOrderPredicate(n.leader, n.zxid, n.peerEpoch,
proposedLeader, proposedZxid, proposedEpoch)) {
updateProposal(n.leader, n.zxid, n.peerEpoch);
sendNotifications();
}
if (LOG.isDebugEnabled()) {
LOG.debug("Adding vote: from=" + n.sid +
", proposed leader=" + n.leader +
", proposed zxid=0x" + Long.toHexString(n.zxid) +
", proposed election epoch=0x" + Long.toHexString(n.electionEpoch));
}
// todo 将自己的投票存放到投票箱子中
recvset.put(n.sid, new Vote(n.leader, n.zxid, n.electionEpoch, n.peerEpoch));
// todo 根据别人的投票,以及自己的投票判断,本轮得到投票的集群能不能成为leader
if (termPredicate(recvset,
new Vote(proposedLeader, proposedZxid,
logicalclock.get(), proposedEpoch))) {
// todo 到这里说明接收到投票的机器已经是准leader了
// Verify if there is any change in the proposed leader
// todo 校验一下, leader有没有变动
while ((n = recvqueue.poll(finalizeWait,
TimeUnit.MILLISECONDS)) != null) {
if (totalOrderPredicate(n.leader, n.zxid, n.peerEpoch,
proposedLeader, proposedZxid, proposedEpoch)) {
recvqueue.put(n);
break;
}
}
/*
* This predicate is true once we don't read any new
* relevant message from the reception queue
*/
if (n == null) {
// todo 判断自己是不是leader, 如果是,更改自己的状态未leading , 否则根据配置文件确定状态是 Observer 还是Follower
// todo leader选举出来后, QuorumPeer中的run方法中的while再循环,不同角色的服务器就会进入到 不同的分支
self.setPeerState((proposedLeader == self.getId()) ?
ServerState.LEADING : learningState());
Vote endVote = new Vote(proposedLeader,
proposedZxid,
logicalclock.get(),
proposedEpoch);
leaveInstance(endVote);
return endVote;
}
}
break;
case OBSERVING:
// todo 禁止Observer参加投票
LOG.debug("Notification from observer: " + n.sid);
break;
case FOLLOWING:
case LEADING:
/*
* Consider all notifications from the same epoch
* together.
*/
if (n.electionEpoch == logicalclock.get()) {
recvset.put(n.sid, new Vote(n.leader,
n.zxid,
n.electionEpoch,
n.peerEpoch));
if (ooePredicate(recvset, outofelection, n)) {
self.setPeerState((n.leader == self.getId()) ?
ServerState.LEADING : learningState());
Vote endVote = new Vote(n.leader,
n.zxid,
n.electionEpoch,
n.peerEpoch);
leaveInstance(endVote);
return endVote;
}
}
/*
* Before joining an established ensemble, verify
* a majority is following the same leader.
*/
outofelection.put(n.sid, new Vote(n.version,
n.leader,
n.zxid,
n.electionEpoch,
n.peerEpoch,
n.state));
if (ooePredicate(outofelection, outofelection, n)) {
synchronized (this) {
logicalclock.set(n.electionEpoch);
self.setPeerState((n.leader == self.getId()) ?
ServerState.LEADING : learningState());
}
Vote endVote = new Vote(n.leader,
n.zxid,
n.electionEpoch,
n.peerEpoch);
leaveInstance(endVote);
return endVote;
}
break;
default:
LOG.warn("Notification state unrecognized: {} (n.state), {} (n.sid)",
n.state, n.sid);
break;
}
} else {
if (!validVoter(n.leader)) {
LOG.warn("Ignoring notification for non-cluster member sid {} from sid {}", n.leader, n.sid);
}
if (!validVoter(n.sid)) {
LOG.warn("Ignoring notification for sid {} from non-quorum member sid {}", n.leader, n.sid);
}
}
}
return null;
经过如上的判断各个节点的就可以选举出不同的角色,再次回到QuorumPeer.java的run()中进行循环时,不再会进入 case LOOKING:代码块了,而是按照自己不同的角色各司其职,完成不同的初始化启动
情形2: 集群正常启动后,leader因故障挂掉了,选举新Leader
第二种选举leader的情况,集群正常启动后,leader因故障挂掉了,选举新Leader
这部分的逻辑是怎样的呢?
leader虽然挂了,但是角色为Follower的server依然会去执行QuorumPeer.java的run()方法中的无限while循环,当它执行follower.followLeader();方法时找不到leader,就会出异常,最终执行finally代码块中的逻辑,可以看到它修改了自己的状态为looking,进而重新选举leader
break;
case FOLLOWING:
// todo server 当选follow角色
try {
LOG.info("FOLLOWING");
setFollower(makeFollower(logFactory));
follower.followLeader();
} catch (Exception e) {
LOG.warn("Unexpected exception",e);
} finally {
follower.shutdown();
setFollower(null);
setPeerState(ServerState.LOOKING);
}
break;
情形3: 集群中的Follower数量不足以通过半数检验,Leader会挂掉自己,然后选举新leader
情形3: 假设集群中2台Follower,1台leader,那么当挂掉一台Follower时,剩下1台Follower无法满足过半检查机制因此会重新选举leader
回到源码:leader每次都进入case LEADING:去执行leader.lead();
case LEADING:
// todo 服务器成功当选成leader
LOG.info("LEADING");
try {
setLeader(makeLeader(logFactory));
// todo 跟进lead
leader.lead();
setLeader(null);
} catch (Exception e) {
LOG.warn("Unexpected exception",e);
} finally {
if (leader != null) {
leader.shutdown("Forcing shutdown");
setLeader(null);
}
setPeerState(ServerState.LOOKING);
}
break;
但是在leader.lead();中每次执行都会进行如下的判断,很明显,当不满足半数检验时,leader直接挂掉自己,最终将集群中所有节点的状态改成LOOKING,重新选举
if (!tickSkip && !self.getQuorumVerifier().containsQuorum(syncedSet)) {
//if (!tickSkip && syncedCount < self.quorumPeers.size() / 2) {
// Lost quorum, shutdown
shutdown("Not sufficient followers synced, only synced with sids: [ "
+ getSidSetString(syncedSet) + " ]");
// make sure the order is the same!
// the leader goes to looking
return;
}
情景4: 集群正常运行,新增加1个Follower
新增加的进来的Follower在启动时它的状态是looking, 同样她也会去尝试选举leader,同样会把第一票投给自己,但是对于一个稳定的集群来说
集群中的各个角色已经确定下来了,在这种情况下,会进入FastLeaderElection.java的lookForLeader()方法的如下分支,使当前新添加进来的节点
直接认Leader
case OBSERVING:
// todo 禁止Observer参加投票
LOG.debug("Notification from observer: " + n.sid);
break;
case FOLLOWING:
case LEADING:
/*
* Consider all notifications from the same epoch
* together.
*/
if (n.electionEpoch == logicalclock.get()) {
recvset.put(n.sid, new Vote(n.leader,
n.zxid,
n.electionEpoch,
n.peerEpoch));
if (ooePredicate(recvset, outofelection, n)) {
self.setPeerState((n.leader == self.getId()) ?
ServerState.LEADING : learningState());
Vote endVote = new Vote(n.leader,
n.zxid,
n.electionEpoch,
n.peerEpoch);
leaveInstance(endVote);
return endVote;
}
}
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