为什么要有分布式选举?

主节点，在一个分布式集群中负责对其他节点的协调和管理，也就是说，其他节点都必须听 从主节点的安排。主节点的存在，就可以保证其他节点的有序运行。
选举的作用就是选出一个主节点，由它来协调和管理其他节点，以保证集群有序 运行和节点间数据的一致性。

Bully算法

概述：

在所有活着的节点中，选取 ID 最大的节点作为主节点。节点的角色有两种:普通节点和主节点。初始化时，所有节点都是平等的，都是普通节点，并且都有成为主的权利。但是，当选主成功后，有且仅有一个节点成为主节点，其他所有节点都是普通节点。当且仅当主节点故障或与其他节点失去联系后，才会重新选主。

过程：

三种消息：

  • Election 消息，用于发起选举
  • Alive 消息，对 Election 消息的应答
  • Victory 消息，竞选成功的主节点向其他节点发送的宣誓主权的消息

    选举流程：

    Bully算法有一个重要的前提条件：集群中每个节点均知道其他节点的 ID
  1. 集群中每个节点判断自己的 ID 是否为当前活着的节点中 ID 最大的，如果是，则直接向其他节点发送 Victory 消息，宣誓自己的主权;
  2. 如果自己不是当前活着的节点中 ID 最大的，则向比自己 ID 大的所有节点发送 Election 消息，并等待其他节点的回复;
  3. 若在给定的时间范围内，本节点没有收到其他节点回复的 Alive 消息，则认为自己成为 主节点，并向其他节点发送 Victory 消息，宣誓自己成为主节点;若接收到来自比自己 ID 大的节点的 Alive 消息，则等待其他节点发送 Victory 消息;
  4. 若本节点收到比自己 ID 小的节点发送的 Election 消息，则回复一个 Alive 消息，告知 其他节点，我比你大，重新选举。

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小结：

优点：

谁活着且谁的 ID 最大谁就是主节点，其他 节点必须无条件服从。这种算法的优点是，选举速度快、算法复杂度低、简单易实现。

缺点：

需要每个节点有全局的节点信息，因此额外信息存储较多;其次， 任意一个比当前主节点 ID 大的新节点或节点故障后恢复加入集群的时候，都可能会触发重新选举，成为新的主节点，如果该节点频繁退出、加入集群，就会导致频繁切主。

Raft算法

概述：

Raft 算法是典型的多数派投票选举算法，其选举机制与我们日常生活中的民主投票机制类似，核心思想是“少数服从多数”。也就是说，Raft 算法中，获得投票最多的节点成为主。

过程：

三个角色：

  • Leader，即主节点，同一时刻只有一个 Leader，负责协调和管理其他节点;
  • Candidate，即候选者，每一个节点都可以成为 Candidate，节点在该角色下才可以被 选为新的 Leader;
  • Follower，Leader 的跟随者，不可以发起选举。

    选举流程：

  1. 初始化时，所有节点均为 Follower 状态。
  2. 开始选主时，所有节点的状态由 Follower 转化为 Candidate，并向其他节点发送选举请求。
  3. 其他节点根据接收到的选举请求的先后顺序，回复是否同意成为主。这里需要注意的是，在每一轮选举中，一个节点只能投出一张票。

  4. 若发起选举请求的节点获得超过一半的投票，则成为主节点，其状态转化为 Leader，其他节点的状态则由 Candidate 降为 Follower。Leader 节点与 Follower 节点之间会定期发送心跳包，以检测主节点是否活着。

  5. 当 Leader 节点的任期到了，即发现其他服务器开始下一轮选主周期时，Leader 节点 的状态由 Leader 降级为 Follower，进入新一轮选主。
    Raft 算法中，选主是周期进行的，包括选主和任值两个时间段，选主阶段对应投票阶段，任值阶段对应节点成为主之后的任期。但也有例外的时候， 如果主节点故障，会立马发起选举，重新选出一个主节点。
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    小结：

    优点：

    选举速度快、算法复杂度低、易于实现

    缺点：

    它要求系统内每个节点都可以相互通信，且需要获得过半的投票数才能选主成功，因此通信量大。 该算法选举稳定性比 Bully 算法好，这是因为当有新节点加入或节点故障恢复后，会触发选主，但不一定会真正切主，除非新节点或故障后恢复的节点获得投票数过半，才会导致切 主。

ZAB 算法

概述：

ZAB(ZooKeeper Atomic Broadcast)选举算法是为 ZooKeeper 实现分布式协调功能而设计的。相较于 Raft 算法的投票机制，ZAB 算法增加了通过节点 ID 和数据 ID 作为参考进行选主，节点 ID 和数据 ID 越大，表示数据越新，优先成为主。相比较于Raft算法，ZAB算法尽可能保证数据的最新性。所以，ZAB 算法可以说是对 Raft 算法的改进。

过程：

三个角色：

  • Leader，主节点;
  • Follower，跟随者节点;

  • Observer，观察者，无投票权。

    四种状态：

  • Looking 状态，即选举状态。当节点处于该状态时，它会认为当前集群中没有 Leader， 因此自己进入选举状态。

  • Leading 状态，即领导者状态，表示已经选出主，且当前节点为 Leader。 Following 状态，即跟随者状态，集群中已经选出主后，其他非主节点状态更新为
  • Following，表示对 Leader 的追随。
  • Observing 状态，即观察者状态，表示当前节点为 Observer，持观望态度，没有投票 权和选举权。

    选举流程：

    投票过程中，每个节点都有一个唯一的三元组 (server_id, server_zxID, epoch)，其中 server_id 表示本节点的唯一 ID;server_zxID 表示本节点存放的数据 ID，数据 ID 越大表 示数据越新，选举权重越大;epoch 表示当前选取轮数，一般用逻辑时钟表示。
    ZAB 选举算法的核心是“少数服从多数，**server_zxID** 大的节点优先成为主”，因此选举过程中通过
    选票信息(epoch,vote_id, vote_zxID) 来表明投票给哪个节点，其中 vote_id 表示被投票节点的 ID， vote_zxID 表示被投票节点的服务器 zxID。
    ZAB 算法选主的原则是:server_zxID 最大者 成为 Leader;若 server_zxID 相同，则 server_id 最大者成为 Leader。
    第一步:当系统刚启动时，3 个服务器当前投票均为第一轮投票，即 epoch=1，且 zxID 均为 0。此时每个服务器都推选自己，并将选票信息 广播 出去。
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    第二步:根据判断规则，由于 3 个 Server 的 epoch、zxID 都相同，因此比较 server_id， 较大者即为推选对象，因此 Server 1 和 Server 2 将 vote_id 改为 3，更新自己的投票箱并 重新广播自己的投票。
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    第三步:此时系统内所有服务器都推选了 Server 3，因此 Server 3 当选 Leader，处于 Leading 状态，向其他服务器发送心跳包并维护连接;Server1 和 Server2 处于 Following 状态。
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    小结：

    ZAB 算法性能高，对系统无特殊要求，采用广播方式发送信息，若节点中有 n 个节点，每个节点同时广播，则集群中信息量为 n*(n-1) 个消息，容易出现广播风暴;且除了投票，还增加了对比节点 ID 和数据 ID，这就意味着还需要知道所有节点的 ID 和数据 ID，所以选举时间相对较长。但该算法选举稳定性比较好，当有新节点加入或节点故障恢复后，会触发选主，但不一定会真正切主，除非新节点或故障后恢复的节点数据 ID 和节点ID最大，且获得投票数过半，才会导致切主。

总结：

1. 三种选举算法的比较

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2. 为什么“多数派”选主算法通常采用奇数节点，而不是偶数节点呢?

多数派选主算法的核心是少数服从多数，获得投票多的节点胜出。如果现在采用偶数节点集群，当两个节点均获得一半投票时，到底应该选谁为主呢?
答案是，在这种情况下，无法选出主，必须重新投票选举。但即使重新投票选举，两个节点 拥有相同投票数的概率也会很大。因此，多数派选主算法通常采用奇数节点。
通常ZooKeeper、 etcd、Kubernetes 等开源软件选主均采用奇数节点 的一个关键原因。