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3 月，跳不动了？>>> Leader选举 是保证数据分布式一致性的关键所在。当zookeeper集群中的一台服务器出现下列两种情况之一时，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。 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，这里选取3台机器组成的服务器集群为例。在集群初始化阶段，当有一台服务器Server1启动时，其无法单独进行和完成Leader的选举，当第二台服务器Server2启动时，此时两台机器可以相互通信，每台机器都试图找到Leader，于是进入Leader选举过程。选举过程如下： （1） 每个Server发出一个选票。 由于是初始情况，Server1和Server2都会将自己作为Leader服务器来进行投票，每次投票会包含所推举的服务器的myid和ZXID,使用(myid, ZXID)来表示，此时Server1的投票为(1,0),Server2的投票为(2,0),然后各自将这个投票发给集群中其它机器。 （2） 接受来自各个服务器的投票。 集群中每个服务器收到投票后，首先 判断该投票的有效性 ，如检查是否为本轮投票，是否来自Looking状态的服务器。 （3） 处理投票。 针对每一个投票，服务器都需要将别人的投票和自己的投票进行PK，PK规则如下： 优先检查ZXID。

集群启动： QuorumPeerMain. runFromConfig() quorumPeer.start(); loadDataBase(); cnxnFactory.start(); //网络通信交互 startLeaderElection();//启动选举类 super.start(); quorumPeer.run() case LOOKING: 　　 new ReadOnlyZooKeeperServer() 　　//选举期间启用只读服务器， FastLeaderElection.start()　　//设置启动投票的后台线程 setCurrentVote(makeLEStrategy().lookForLeader()); while循环 case LEADING: new LeaderZooKeeperServer().lead(); case LOOKING:快速选举 FastLeaderElection.start() sendqueue = new LinkedBlockingQueue<ToSend>();//发出的投票队列 recvqueue = new LinkedBlockingQueue<Notification>();//收到的投票对列 this.messenger = new Messenger(manager);//投票消息后台服务线程 new

1. 前言 在Zookeeper集群环境中，不同机器中的数据一致性是很重要的一环，要保证数据的一致性，Leader选举必不可少。 ①. 在哪些情况下会触发Leader选举 服务器启动的时候 在运行期间，Leader挂掉的时候。 2. 服务器启动期间的选举 Leader选举的时候，必须要在两台服务器以上，我们以三台为例，分别是server1，server2，server3。 这时先启动server1，由于只有一台服务器启动，不能满足选举，所以不会进行Leader的选举。接着启动server2，这两台服务器之间就开始通信，于是就开始了Leader的选举。 ①. 每个server都会发出投票 初始情况下，server1，server2都会将自己作为Leader来进行选举，并向其他服务器发送自己的投票，每次投票都会包含自己投票机器的myid和zxid，[myid，zxid]，假设server1此时的投票信息为[1,123]，server2此时的投票信息为[2,123]。然后他们各自将自己的投票信息发送给其他服务器。 ②. 接收来自其他服务器的投票，并检查 接收到来自其他服务器的投票后，先判断投票的有效性，检查zxid，判断是否是本轮投票，判断是否来自looking服务器的投票（looking是正在试图选举出一个leader的状态）。 ③. 处理投票，与自己投票进行pk 集群中

作者 | 陈洁、高相林 业界要闻 CNCF TOC 2020 年选举结果公布 2020 年 2 月 3 日，CNCF 进行了 TOC（技术监督委员会）选举，确定了 5 名新增的 TOC 成员，其中 3 名的提名者和投票者来自于 Governing Board，1 名的提名者和投票者来自于维护者，1 名的提名者和投票者来自于最终用户社区。 CNCF 发布 2019 年度报告 2019 年 CNCF 新增 173 家成员，增长 50% 以上； KubeCon Shanghai、Barcelona、San Diego 参会人数分别达到了 3500、7700、12000 人； 6 个项目（CoreDNS、containerd、Jaeger、Vitness、TUF）进入毕业阶段，3 个项目（CloudEvents、Falco、OPA）进入孵化阶段，另外还有 12 个项目加入到 Sandbox。 Tekton 发布 2020 年展望 Tekton 是谷歌开源的云原生 CI/CD 系统，2019 年 Tekton 共发布 9 个版本（0.1.0 至 0.9.2），2020 年 Tekton Pipeline 将发布 Beta 版本。 上游重要进展 Support server-side dry-run in cli-runtime REST Helper server 端的 dry-run

在分布式计算中，leader election是很重要的一个功能，这个选举过程是这样子的：指派一个进程作为组织者，将任务分发给各节点。在任务开始前，哪个节点都不知道谁是leader或者coordinator。当选举算法开始执行后，每个节点最终会得到一个唯一的节点作为任务leader。 除此之外，选举还经常会发生在leader意外宕机的情况下，新的leader要被选举出来。 Curator有两种选举recipe，你可以根据你的需求选择合适的。 1.Leader Latch 1. LeaderLatch 的简单介绍 首先我们看一个使用LeaderLatch类来选举的例子。 它的常用方法如下： // 构造方法public LeaderLatch(CuratorFramework client, String latchPath)public LeaderLatch(CuratorFramework client, String latchPath, String id)public LeaderLatch(CuratorFramework client, String latchPath, String id, CloseMode closeMode)// 查看当前LeaderLatch实例是否是leaderpublic boolean hasLeadership()//

1、选举相关概念： 选票：（myid，zxid，当前节点选取轮次，被推举服务器选举轮次，状态（looking））。 选举发生情况：启动时选举，运行时选举。 外部投票：其他服务器发送来的投票。 内部投票：服务器自身当前的投票。 选举轮次：epoch--leader选举周期。 pk：比较内部选票和外部选票，确定是否变更内部选票，主要是比较zxid和myid。 2、选举过程： （1）每个服务器节点先初始化自己的选票，即（myid，zxid，当前节点选取轮次，被推举服务器选举轮次，状态（looking））。 （2）发送初始化选票到所有集群中的节点。 （3）接收外部选票 （4）判断选举轮次，内部选票选举轮次要是大于外部选票，就继续接收外部选票，如果小于等于外部的选举轮次，就进行选票pk，即判断自己是否要变更内部选票。 （5）变更内部选票，将选票发送至集群中。 （6）归档。每个节点将收到的所有外部选票进行归档。 （7）统计。判断是否有过半的服务器认可当前内部选票，如果是，那就选举结束，即超过一半选票同意新leader，那就成功。 来源： https://www.cnblogs.com/guoyu1/p/11992233.html

ZooKeeper选举机制 zookeeper默认的算法是FastLeaderElection，采用投票数大于半数则胜出的逻辑。 概念 服务器ID 比如有三台服务器，编号分别是1,2,3。 编号越大在选择算法中的权重越大。 选举状态 LOOKING，竞选状态。 FOLLOWING，随从状态，同步leader状态，参与投票。 OBSERVING，观察状态,同步leader状态，不参与投票。 LEADING，领导者状态。 数据ID 服务器中存放的最新数据version。 值越大说明数据越新，在选举算法中数据越新权重越大。 逻辑时钟 也叫投票的次数，同一轮投票过程中的逻辑时钟值是相同的。每投完一次票这个数据就会增加，然后与接收到的其它服务器返回的投票信息中的数值相比，根据不同的值做出不同的判断。 全新集群选举 假设目前有5台服务器，每台服务器均没有数据，它们的编号分别是1,2,3,4,5,按编号依次启动，它们的选择举过程如下： 服务器1启动，给自己投票，然后发投票信息，由于其它机器还没有启动所以它收不到反馈信息，服务器1的状态一直属于Looking 服务器2启动，给自己投票，同时与之前启动的服务器1交换结果，由于服务器2的编号大所以服务器2胜出，但此时投票数没有大于半数，所以两个服务器的状态依然是LOOKING 服务器3启动，给自己投票，同时与之前启动的服务器1,2交换信息

ZooKeeper选举机制 zookeeper默认的算法是FastLeaderElection，采用 投票数大于半数则胜出 的逻辑。 概念 服务器ID 比如有三台服务器，编号分别是1,2,3。 编号越大在选择算法中的权重越大。 选举状态 LOOKING，竞选状态。 FOLLOWING，随从状态，同步leader状态，参与投票。 OBSERVING，观察状态,同步leader状态，不参与投票。 LEADING，领导者状态。 数据ID 服务器中存放的最新数据version。 值越大说明数据越新，在选举算法中数据越新权重越大。 逻辑时钟 也叫投票的次数，同一轮投票过程中的逻辑时钟值是相同的。每投完一次票这个数据就会增加，然后与接收到的其它服务器返回的投票信息中的数值相比，根据不同的值做出不同的判断。 全新集群选举 假设目前有5台服务器，每台服务器均没有数据，它们的编号分别是1,2,3,4,5,按编号依次启动，它们的选择举过程如下： 服务器1启动，给自己投票，然后发投票信息，由于其它机器还没有启动所以它收不到反馈信息，服务器1的状态一直属于Looking。 服务器2启动，给自己投票，同时与之前启动的服务器1交换结果，由于服务器2的编号大所以服务器2胜出，但此时投票数没有大于半数，所以两个服务器的状态依然是LOOKING。 服务器3启动，给自己投票，同时与之前启动的服务器1,2交换信息

1.Zookeeper选举机制 什么时候需要进行选举？ ​ 当Zookeeper集群中的一台服务器出现以下两种情况之一时，需要进行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 怎样进行选举？ ​ 1. 服务器初始化启动的Leader选举 ​ 前提：至少需要两台服务器，当只有一台服务器时，其单独无法进行Leader选举，当有两台服务器时，并且他们之间可以相互通信，此时才能进入选举状态 ​ 选举过程： ​ 1）每台服务器发出自己的投票。初始投票每台服务器都会投自己，投票内容为（ myid ， ZXID ， Epoch ） ​ 2）接收来自各个服务器的投票。每台服务器接收到其他服务器的投票后，首先判断该投票的有效性（根据Epoch判断是否为本轮投票，是否来自 LOOKING 状态的服务器） ​ 3）处理投票。针对接收到的每一个投票，都需要将该投票与自己的投票进行PK，规则如下： ​ 1）首先检查ZXID，ZXID大的服务器优先作为Leader ​ 2）ZXID相同，myid大的服务器作为Leader ​ 4）将投票的处理结果发送给其他服务器，进行重新投票。 ​ 5）统计投票结果。若超过半数的服务器接受到相同的投票信息，则便可以认为选出了Leader。 ​ 6）改变服务器状态。一旦确定了Leader，每台服务器根据选举结果

　　每个投票中包含了两个最基本的信息，所推举服务器的SID和ZXID，投票（Vote）在Zookeeper中包含字段如下 　　id：被推举的Leader的SID。 　　zxid：被推举的Leader事务ID。 　　electionEpoch：逻辑时钟，用来判断多个投票是否在同一轮选举周期中，该值在服务端是一个自增序列，每次进入新一轮的投票后，都会对该值进行加1操作。 　　peerEpoch：被推举的Leader的epoch。 　　state：当前服务器的状态。 　　・ 外部投票：特指其他服务器发来的投票。 　　・ 内部投票：服务器自身当前的投票。 　　・ 选举轮次：Zookeeper服务器Leader选举的轮次，即logicalclock。 　　・ PK：对内部投票和外部投票进行对比来确定是否需要变更内部投票。 　　 (1) 选票管理 　　・ sendqueue：选票发送队列，用于保存待发送的选票。 　　・ recvqueue：选票接收队列，用于保存接收到的外部投票。 　　・ WorkerReceiver：选票接收器。其会不断地从QuorumCnxManager中获取其他服务器发来的选举消息，并将其转换成一个选票，然后保存到recvqueue中，在选票接收过程中，如果发现该外部选票的选举轮次小于当前服务器的，那么忽略该外部投票，同时立即发送自己的内部投票。 　　・