概述
首先,如果集群中的某些节点挂了,如何保证可用性?
选举新的节点作为leader呗(就是让你慢慢看文章)。
1.常见的集群选举机制:
1. 1. Zookeeper的选举机制,
1.2. kafka的选举机制、
1.3.redis的选举机制、
1.4.Eureka的选举机制
区别:
2.1
Zookeeper集群的leader选举:
Zookeeper的leader选举机制,是这四种集群中最复杂的选举机制,同时也是这四种集群中最接近paxos算法的实现.
Zookeeper的选举机制有2个触发条件:集群启动阶段和集群运行阶段leader挂机。这2种场景下选举的流程基本一致,我们以集群运行阶段leader挂机为例来进行说明。leader挂机以后,重新选举leader,选举的流程如下:
1,Zookeeper集群中的follower检测到leader挂机,然后把自己的状态置为LOOKING,开始进行leader选举。
2,每台服务器选举自己为leader,然后把自己的选票通过广播通知其他服务器。
3,每台服务器接收来自其他服务器的选票,并进行合法性校验,主要有两点校验,选举轮次校验和服务器的状态的校验。
4,处理选票。每台服务器都会将自己的选票与其他服务器的选票进行PK,PK的规则如下:
第一个规则:首先进行ZXID的PK,大者获胜。
第二条规则:如果ZXID相等,则进行myid的PK,大者获胜。
经过PK以后,如果当前服务器PK失败,则会把自己的选票重新投给胜者,然后把更新后的选票通过广播通知其他服务器。
5,统计选票。根据超过半数的原则,每台服务器都会统计leader的选票,如果超过半数,则结束选举。
6,更新服务器状态。follower把自己的状态更新为FOLLOWING,leader把自己的状态更新为LEADING。
2.2 kafka的选举机制
Kafka选举leader的过程是这样的:kafka的所有broker,在Zookeeper的/controller路径下创建临时节点,成功创建的那个broker就会成为leader,其他的broker就会成为follower。
当leader挂机时,临时节点会被删除,这是其他节点通过Zookeeper的watch机制,会监听到leader的变化,然后所有的follower会再次进行leader选举。
kafka的选举其实就是创建临时节点,这和Zookeeper分布式锁的实现原理基本相同。
2.3.redis的选举机制
redis的master挂掉以后,redis集群是通过主从切换来保证高可用性的。
redis主从切换有2种方式:手动切换和自动切换。
这里我们讨论自动切换,redis主从自动切换需要哨兵模式的支持,哨兵模式简单来说就是:监控master和slave,在master出现故障的时候,自动将slave切换成master,master恢复以后,作为新master的slave对外提供服务。
(来来来,我就知道你想问哨兵模式)
哨兵模式讲解:
哨兵有两个作用
- 通过发送命令,让Redis服务器返回监控其运行状态,包括主服务器和从服务器。
- 当哨兵监测到master宕机,会自动将slave切换成master,然后通过发布订阅模式通知其他的从服务器,修改配置文件,让它们切换主机。
然而一个哨兵进程对Redis服务器进行监控,可能会出现问题,为此,我们可以使用多个哨兵进行监控。各个哨兵之间还会进行监控,这样就形成了多哨兵模式。
用文字描述一下故障切换的过程。假设主服务器宕机,哨兵1先检测到这个结果,系统并不会马上进行failover过程,仅仅是哨兵1主观的认为主服务器不可用,这个现象成为主观下线。当后面的哨兵也检测到主服务器不可用,并且数量达到一定值时,那么哨兵之间就会进行一次投票,投票的结果由一个哨兵发起,进行failover操作。切换成功后,就会通过发布订阅模式,让各个哨兵把自己监控的从服务器实现切换主机,这个过程称为客观下线。这样对于客户端而言,一切都是透明的。
2.4 Eureka的选举机制
Eureka集群中的各节点之间不存在主从关系。Eureka集群中的节点的关系是对等的,其他3种集群则都存在主从关系,这是Eureka集群的一个特色。
Eureka集群的各个server之间通过相互注册的方式来实现集群的高可用性。数据同步的方式是增量备份,这样可以保证每个server都是最新最全的数据。从而保证集群的高可用性。这样即使某个server挂了,集群还可以对外提供服务。
Eureka有一个配置项:eureka.client.fetch-register,是否从Eureka server获取注册信息。如果我们是Eureka集群,那么该项配置为true。这样Eureka server直接就可以相互注册。
以上就是集群中选举机制。
记录学习,每天进步一点点的橘子大王。
最后
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