本篇內(nèi)容介紹了“web選舉、多數(shù)派和租約是什么”的有關(guān)知識,在實際案例的操作過程中,不少人都會遇到這樣的困境,接下來就讓小編帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧!希望大家仔細閱讀,能夠?qū)W有所成!
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一致性問題(consistency)是獨立的節(jié)點間如何達成決議的問題,選出大家都認可的leader本質(zhì)上也是一致性問題,因而如何應(yīng)對宕機恢復(fù)、網(wǎng)絡(luò)分化等在leader選舉中也需要考量。
Bully算法[1]是最常見的選舉算法,其要求每個節(jié)點對應(yīng)一個序號,序號最高的節(jié)點為leader。leader宕機后次高序號的節(jié)點被重選為leader,過程如下:
(a). 節(jié)點4發(fā)現(xiàn)leader不可達,向序號比自己高的節(jié)點發(fā)起重新選舉,重新選舉消息中帶上自己的序號
(b)(c). 節(jié)點5、6接收到重選信息后進行序號比較,發(fā)現(xiàn)自身的序號更大,向節(jié)點4返回OK消息并各自向更高序號節(jié)點發(fā)起重新選舉
(d). 節(jié)點5收到節(jié)點6的OK消息,而節(jié)點6經(jīng)過超時時間后收不到更高序號節(jié)點的OK消息,則認為自己是leader
(e). 節(jié)點6把自己成為leader的信息廣播到所有節(jié)點
回顧 《分布式系統(tǒng)理論基礎(chǔ) - 一致性、2PC和3PC》就可以看到,Bully算法中有2PC的身影,都具有提議(propose)和收集反饋(vote)的過程。
在一致性算法 Paxos、ZAB[2]、Raft[3]中,為提升決議效率均有節(jié)點充當(dāng)leader的角色。ZAB、Raft中描述了具體的leader選舉實現(xiàn),與Bully算法類似ZAB中使用zxid標(biāo)識節(jié)點,具有大zxid的節(jié)點表示其所具備的事務(wù)(transaction)最新、被選為leader。
多數(shù)派(quorum)
在網(wǎng)絡(luò)分化的場景下以上Bully算法會遇到一個問題,被分隔的節(jié)點都認為自己具有大的序號、將產(chǎn)生多個leader,這時候就需要引入多數(shù)派(quorum)[4]。多數(shù)派的思路在分布式系統(tǒng)中很常見,其確保網(wǎng)絡(luò)分化情況下決議唯一。
多數(shù)派的原理說起來很簡單,假如節(jié)點總數(shù)為2f+1,則一項決議得到多于 f 節(jié)點贊成則獲得通過。leader選舉中,網(wǎng)絡(luò)分化場景下只有具備多數(shù)派節(jié)點的部分才可能選出leader,這避免了多l(xiāng)eader的產(chǎn)生。
多數(shù)派的思路還被應(yīng)用于副本(replica)管理,根據(jù)業(yè)務(wù)實際讀寫比例調(diào)整寫副本數(shù)Vw、讀副本數(shù)Vr,用以在可靠性和性能方面取得平衡[5]。
租約(lease)
選舉中很重要的一個問題,以上尚未提到:怎么判斷l(xiāng)eader不可用、什么時候應(yīng)該發(fā)起重新選舉?最先可能想到會通過心跳(heart beat)判別leader狀態(tài)是否正常,但在網(wǎng)絡(luò)擁塞或瞬斷的情況下,這容易導(dǎo)致出現(xiàn)雙主。
租約(lease)是解決該問題的常用方法,其最初提出時用于解決分布式緩存一致性問題[6],后面在分布式鎖[7]等很多方面都有應(yīng)用。
租約的原理同樣不復(fù)雜,中心思想是每次租約時長內(nèi)只有一個節(jié)點獲得租約、到期后必須重新頒發(fā)租約。假設(shè)我們有租約頒發(fā)節(jié)點Z,節(jié)點0、1和2競選leader,租約過程如下:
(a). 節(jié)點0、1、2在Z上注冊自己,Z根據(jù)一定的規(guī)則(例如先到先得)頒發(fā)租約給節(jié)點,該租約同時對應(yīng)一個有效時長;這里假設(shè)節(jié)點0獲得租約、成為leader
(b). leader宕機時,只有租約到期(timeout)后才重新發(fā)起選舉,這里節(jié)點1獲得租約、成為leader
租約機制確保了一個時刻最多只有一個leader,避免只使用心跳機制產(chǎn)生雙主的問題。在實踐應(yīng)用中,zookeeper、ectd可用于租約頒發(fā)。
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