栈长面试经常会遇到面试官问 Zookeeper 的选举原理，我心想，问这些有啥用吗？又不要我造火箭！
每次面试也只知道个大概，并没有深究具体的流程，所以在面试的时候总是不能打动面试官，总是特别吃亏，所以这篇就总结一下其中的要点，也希望能帮助大家搞定面试。
有一说一， Zookeeper 这些工作原理、选举流程，也许大多数人在工作中不会用到，但了解多一点也是自己的优势，避免求职面试被面试官打压工资。Zookeeper 也是现在后端主流的分布式协调框架，很多热门框架都有直接或者间接依赖它，比如：Dubbo、Elastic Job、Kafka 等，所以掌握 ZK 选举流程也是非常有必要的。
本文会以通俗易懂的方式进行， ZK 小白也能看懂。另外，我也将 Zookeeper 系列主流面试题和参考答案都整理好了，关注公众号Java技术栈回复关键字 "面试" 进行刷题。
基本概念
了解选举前你得了解一些 Zookeeper 的基本概念。
集群机器 ID
集群机器 ID 是指 myid，它是每一个集群机器中的编号文件，代表 ZooKeeper 集群服务器的标识，手动生成，全局全一。
事务 ID
事务 ID 是指 zxid，Zookeeper 会给每个更新请求分配一个事务 ID，它是一个 64 位的数字，由 Leader 统一进行分配，全局唯一，不断递增，在一个节点的状态信息中可以查看到最新的事务 ID 信息。
集群服务器角色
Zookeeper 集群服务器有以下 3 种角色：
1、Leader（主）
2、Follower（从，参与投票）
3、Observer（观察者，不参与投票）
集群服务器状态
Zookeeper 集群服务器有以下 4 种状态：
1、LOOKING
寻找 Leader 状态，当服务器处于该状态时，表示当前集群没有 Leader，因此会进入 Leader 选举状态。
2、FOLLOWING
跟随者状态，表示当前服务器角色是 Follower。
3、LEADING
领导者状态，表示当前服务器角色是 Leader。
4、OBSERVING
观察者状态，表示当前服务器角色是 Observer。
选举方式
Zookeeper 提供了 3 种选举方式：
- LeaderElection
- AuthFastLeaderElection
- FastLeaderElection （最新默认）
选举场景
Zookeeper 会在以下场景进行选举：
1、Zookeeper 集群启动初始化时进行选举
2、Zookeeper 集群 Leader 失联时重新选举
选举前提条件
1、Zookeeper 服务器处于 LOOKING 竞选状态
此时说明 Zookeeper 服务器集群处于群龙无首状态，另外，观察者状态不能参与竞选投票。
2、Zookeeper 集群规模至少要 3 台机器或以上
集群规则为：2N + 1台，N > 0，即最少需要 3 台，因为 ZK 集群的机制是只要超过半数的节点正常，集群就能正常提供服务。只有在 ZK 节点挂得太多，只剩一半或不到一半节点能工作时，集群才会失效。
如以下分析所示：
3 个节点的 Cluster 可以挂掉 1 个节点（Leader 可以得到 2 票 > 1.5)
2 个节点的 Cluster 就不能挂掉任何 1 个节点了（Leader 可以得到 1 票 <= 1)
所以你知道 ZK 集群为什么至少要 3 台了吧？
3、Zookeeper 集群要 2 台及以上机器可以互相通信
只要达到 2 台服务器通信了才能进行选举，只有一台服务器启动时无法进行选举，因为服务器之间通信了才可以互相同步投票结果。
选举流程
1、集群初始选举
Zookeeper 在集群启动时会进行选举，这里拿 3 台服务器进行举例：
| server | myid | zxid |
|---|---|---|
| zk1 | 1 | 0 |
| zk2 | 2 | 0 |
| zk3 | 3 | 0 |
依次启动 3 台服务器 zk1, zk2, zk3，初始情况下事务 ID 都为 0。
选举大致流程：
1、初始投票
服务器启动后，每个 Server 都会给自己投上一票，每次投票会包含所投票服务器的 myid 和 zxid，这里使用 Server（myid, zxid）的方式表示，此时的投票结果为：zk1（1, 0），zk2（2, 0），zk3（3, 0）
2、同步投票结果
集群中的服务器在投票后，会将各自的投票结果同步给集群中其他服务器。
3、检查投票有效性
各服务器在收到投票后会检查投票的有效性，如：是否本轮投票，是否来自 LOOKING 状态的服务器的投票等。
4、处理投票
服务器之间会进行投票比对，规则如下：
- 优先检查 zxid，较大的服务器优先作为 Leader
- 如果 zxid 相同，则 myid 较大的服务器作为 Leader
如：zk1 和 zk2 进行比对，此时 zk2 胜出，zk1 更新自己的投票为：zk1（2, 0）
5、统计投票结果
每轮投票比对之后都会统计投票结果，确认是否有超过半数的机器都得到相同的投票结果，如果是，则选出 Leader，否则继续投票。
本轮选举中，zk1 和 zk2 都得到了相同的投票结果（2, 0），2 指 zk2，并且超过了半数的机器（2 > 3 / 2），所以此时 zk2 就成为了本轮选举的 Leader。
所以，即使 zk3 启动了，因为集群已经有了 Leader，所以选举也结束了，zk3 不再参与选举，后面进来的都是小弟。
6、更改服务器状态
一旦选出 Leader，每个服务器就会各自更新自己的状态：
zk1 >>> FOLLOWING
zk2 >>> LEADING
Zk3 >>> FOLLOWING
2、集群重新选举
Zookeeper 集群运行期间无法和 Leader 保持正常连接时，即如果 Leader 挂了，或者 Leader 服务器故障都会进行新一轮的 Leader 选举。
这里还是拿 3 台服务器进行举例：
| server | myid | zxid |
|---|---|---|
| zk1（Follower） | 1 | 0 |
| zk2（Leader） | 2 | 0 |
| zk3（Follower） | 3 | 0 |
如果作为初始选举的 Leader zk2 挂了，集群就会暂停对外提供服务，从而进行新的 Leader 选举。
选举大致过程：
1、状态变更
既然过去的老大 Leader 不可用了，那所有的 Follower 服务器就需要从 FOLLOWING 状态变更为：LOOKING，开始新的一轮 Leader 选举。
2、开始投票
投票逻辑和启动初始时一致。
zk1, zk3 第一轮投票默认还是会先投给自己，zk2 挂了不能进行投票。
第一轮投票结果为：zk1（1, 66）、zk3（3, 28），zk1 和 zk3 各得一票，这里假设 zk1 事务 ID 比 zk3 更大一点。
3、同步投票结果
同步投票逻辑和启动初始时一致。
4、检查投票有效性
检查投票逻辑和启动初始时一致。
5、处理投票
处理投票逻辑和启动初始时一致。
此时 zk1 和 zk3 进行比对，根据规则，由于 zk1 的事务 ID 更大一点，所以 zk1 胜出，zk3 也更新自己的投票为：zk3（1, 28）
6、统计投票结果
统计投票逻辑和启动初始时一致。
本轮选举中，zk1 和 zk3 都得到了相同的投票结果 zk1，并且超过了半数的机器（2 > 3 / 2），所以此时 zk1 就成为了本轮选举的 Leader。
7、更改服务器状态
更改状态逻辑和启动初始时一致。
总结
所以，我们可以总结下，Zookeeper 集群按 myid 从小到大依次启动初始化时，在超过半数机器的投票的情况下，谁的 myid 最大，谁就是 Leader，知道这个定律，不同的集群规模我们都可以推算出谁是 Leader。
集群初始化时：
1）集群有 3 台机器，第 2 大的 myid 所在服务器就是 Leader；
2）集群有 4 台机器，第 3 大的 myid 所在服务器就是 Leader；
3）集群有 5 台机器，第 3 大的 myid 所在服务器就是 Leader；
3）集群有 6 台机器，第 4 大的 myid 所在服务器就是 Leader；
.....
集群重新选举时，根据 myid 和 zxid 的大小共同决断，zxid 更大的优先成为 Leader。
总之，谁得到半数以上的服务器支持，谁就是老大，Zookeeper 选举流程你看懂了吗？这只是粗略版的选举流程，实际选举过程要更复杂，有兴趣的可以深入研究下源码。
好了，今天的分享就到这里了，后面栈长会分享更多好玩的 Java 技术和最新的技术资讯，关注公众号Java技术栈第一时间推送，我也将主流 Zookeeper 面试题和参考答案都整理好了，在公众号后台回复关键字 "面试" 进行刷题。
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