分布式选举的原因
分布式系统中需要一个主节点，该节点用于负责对其他节点进行协调和管理。同时主节点的存在能够保证分布式集群数据的一致性。
分布式选举算法
1. Bully算法
选举原则：偏向于让ID更大的节点作为集群的leader
前提条件：假设集群中所有节点都知道其他节点的id
消息类型/节点状态：
election消息,用于发起选举
alive消息，用于对election消息的应答
victory消息，竞选成功的主节点向其他节点发送宣誓主权的消息
选举过程：
触发条件: ID比当前主节点大的节点加入集群，主节点故障
具体过程:
(1) 每个节点判断自己的ID是否最大，最大则直接发送victory消息
(2) 如果ID不是最大的，则向比自己id大的节点发送election消息
(3) 在给定时间范围内，本节点没有收到其他节点回复的alive消息，则认为自己是主节点，并向其他节点发送victory消息；若收到alive消息，则等待其他节点的victory消息
(4) 收到比本节点id小的节点发送的election消息则回复一个alive消息
优缺点：
优点： 选举速度快，算法复杂度低，简单易实现
缺点：每个节点额外存储信息较多，任意一个ID比前主节点大的节点加入时都会触发重新选举过程
软件举例： MongoDB
2. Raft算法
选举原则：获得多数投票的集群节点成为leader
前提条件：假设集群中所有节点之间都能相互通信
消息类型/节点状态：
leader: 主节点
candidate：候选者，每个节点都可以成功候选者
follower：leader的跟随者
选举过程：
触发条件: leader任期到了，新节点加入集群或者主节点故障
具体过程:
(1) 初始化所有节点为follower，开始选举时有follower转化为candidate，并向其他节点发送选举消息
(2) 收到消息的节点进行投票，票数超过一半的节点成为主节点，其他节点由candidate降为follower
优缺点：
优点： 选举速度快，算法复杂度低，简单易实现，当有新节点加入或者节点故障恢复时不会触发真正的切主
缺点：每个节点之间都需要相互通信，所以通信量较大
软件举例： ETCD
3. ZAB(Zookeeper Atomic Broadcast)选举算法
选举原则：少数服从多数，节点id大的或者数据最新的优先成为主节点
消息类型/节点状态：
投票信息 <epoch, vote_id, vote_zxID>
leader: 主节点
follower：leader的跟随者
observer: 观察者，无投票权
Looking，Following，Leading，Observing
优缺点：
优点： 稳定性较好，性能较好
缺点：容易出现广播风暴，投票时间较长，复杂度较高
软件举例：zookeeper
总结图
说明:
本文是极客时间付费课程《分布式技术原理与算法解析》笔记