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  • 分布式基础-谁来当老大(1)

    前言

    分布式系统中有的各个节点的地位是均等的,有的是有 leader 和 flower。这种区分 leader 的集群更好管理些。这样在写操作的时候都交给 Leader 去处理,然后由 leader 再将数据同步给各个 flower 上的副本。如果同时对多个分布式节点写数据,势必不好进行数据同步。读的时候可以从 flower 上读取,也可以从 leader 上读取,分散下系统压力。有些分布式系统,Leader 还负责一些元数据的管理。所以对于这种分布式系统来说 leader 选举很重要。

    这就涉及到如何在集群初始化或者主挂掉之后,或有新节点加入到集群中,会重新选主的问题。有的算法根据 ID 的大小来选举 leader,有的算法采用多数派投票算法,谁的票数多谁当老大。本篇主要聊下简单的 Bully 算法,即根据 ID 来选举 leader 的算法。

    一 Bully 选主算法

    Bully 算法基本思想就是谁的 ID 最大或最小谁来当老大(一般选择 ID 大的)。节点的角色分为两种主节点和普通节点。在集群开始启动的时候,或者主挂了之后会发起选举,节点间通过发消息来进行选举,消息分为三种:

    • Election Message: 选举消息 A->B 发送选举消息,表示 A 支持 B 当 Leader。
    • Alive Message: 响应选举消息,刚才 A->B 选举 B,B 给 A 回复 Answer Messge。
    • Victory Message: 宣布胜利消息,如果 B 最终当选为 Leader,则 B 向其他节点发送 Victory Message。

    拿现实生活举例,比如你们部门的领导不在了,调走了,然后大家都彼此相互了解(节点保存集群中所有节点的信息),每个人都对其他资历比自己老的(id 比自己 id 大的)发起选举消息,意思是我选你当 leader;如果自己资历最老对其他人说,我当老大(发起 victory 消息);如果不是,当它发送选举消息有返回后,就知道有比自己资历还老的存在,那么自己选举就失败了;如果过一段时间,没有收到选举消息的回复,那说明我最大,我就可以对其他节点发送 victory 消息,宣告我当 leader 了。

    以集群中 leader 节点挂掉来说明具体过程:

    图1 集群中Leader 节点5挂掉
    图1 集群中Leader 节点5挂掉

    1) Leader 挂掉后,1 节点通过心跳探测消息发现,将发起新的选举,节点 1 向比它大的所有节点发起选举消息,也需要向节点 5 发送选举消息,因为节点 5 这时候可能已经活了,所以再发一次。 节点 2,3,4 回复 Alive 给 1 节点,5 节点由于网络故障回复 Alive 消息丢失。 1 有收到 Alive 的回复后,说明有比它资格老的还活着,老老实实等待选举完成的 Victory 消息吧。

    图2节点2发送选举消息
    图2节点2发送选举消息

    2)节点 2 也通过心跳探测发现 leader 5 挂了,这时候,通过向所有节点 ID 比它大的 3,4,5 发送选举消息,这时候,3 和 4 都回复 Alive 消息给 2,2 就知道自己不能当 leader,老老实实等待吧;同样道理节点 3 也会向节点 4 和节点 5 发送选举消息,同样收到节点 4 回复的 Alive 消息后就进入等待状态。

    节点4发起选举消息
    节点4发起选举消息

    3)节点 4 也探测到超时后,发起选举消息给节点 5,接收选举回复消息超时,这时候由于节点 4 没有收到任何选举消息的恢复消息,那就认为自己是 leader,向其他所有节点发送 victory 消息,宣布主权,从而完成这轮选举。 发送victory消息给其他节点

    二 Bully 算法特点

    早期的 mangodb 采用 bully 算法,Bully 算法又叫欺负算法,是因为直接粗暴的选择最大 id(这个 id 也可以用时间戳,谁的大说明谁新)作为 leader。 Bully 算法优点:算法实现比较简单,直接通过比较 id 就可以抉择出谁是 leader,由于简单,所以性能比较好,实现起来也比较容易; Bully 算法缺点: 每个节点都要保存全部其他节点的信息,保存的元数据量大了点,我觉得这个不是缺点,就算成千台机器,保存的数据也不会很多;还有个缺点就是如果集群的最大 id 机器不稳定,那么频繁掉线上线,可能会造成频繁选举,选举的时候没有 leader 就没有办法进行一些写操作,从而造成集群不稳定。

    三 Bully 算法实现

    算法虽然简单,实践中还需要考虑不少问题。

    3.1 如何防止过期消息干扰

    比如说我们如何决定一轮选举,像上文那种,如果选举结束了,那么节点 5 回复给节点 3 的消息现在才过来,那么节点 3 如何处理这个消息,我的理解是可以设置逻辑时钟,标识每一轮的选举,选举成功后,逻辑时钟加 1,这种延迟到来的消息,由于是上一轮选举的所以可以扔掉。

    这里还有问题要考虑,这个逻辑时钟要保障每个节点都同步的,发起选举的节点要判断是自己判断出来 leader 有问题选举的吗,如果是那么就它在老时钟上加一,如果其他节点同时也发现 leader 挂掉了,也会加 1 那岂不是就乱了,可能性比较小存在这种可能,我还没考虑好这种问题怎么解决?

    3.2 Leader 假死

    我们知道 Leader 节点 5 本身需要处理的事情比较多,自然压力比较大,那么如果一个节点 4 判断它死掉了发起了选举,结果节点 5 又活过来了,这又要发起一次选举,来回折腾,也许是节点 4 本身的网络有问题那?

    对于这个问题 es 中是这样解决的,当节点 4 判断节点 5 死掉后,不立刻发起选举,而是询问节点 1,2,3,如果他们判断也死掉了,才发起选举;如果它们判断没节点 5 没死掉,则不能发起选举。

    突然想到可以在这个判断的时候广播新一轮的可能序列号,如果 1,2,3 判断节点 5 死掉了,就用节点 4 的序列号作为选举的时钟,选举的时钟只有一个。 如果 4 和 3 同时判断 5 死掉了,同时先 2 发起询问,则 2 回复,无论用谁的序列号都是一样的,似乎可行。

    3.3 如何防止脑裂

    还有个问题,就是如何防止脑裂,比如还是刚才的例子,对于节点 5 来说,它收到别人的选举消息后,也会发起选举,由于它的 id 最大,那么它自己会发送选举成功消息给 1,2,3,4 节点,由于网络问题,其他节点并没有收到这个消息,4 节点法给它的选举成功消息也可能没有收到,那么它也自认为自己是老大,这样整个集群中就有二个 leader 了,如果有客户端连接 5 节点,发起写操作,它当自己为 leader 话就自己先处理了,不会转发。

    对于这个问题,我的解决思路是集合集群中的存活节点数要包含集群中节点量一半,如果集群中的存活的节点数量没有达到一半,则把自己变成 dead 状态。比如上面描述的节点 5,当客户端发送请求给节点 5 的时候,直接回复节点死掉,客户端可以重试其他节点,从而把写请求发到真正的 leader 节点 4 上,从而防止了脑裂。

    网上分布式Bully算法选举实现:[https://github.com/Justin02180218/distribute-election-bully](https://github.com/Justin02180218/distribute-election-bully)

    我大概看了下,它的代码,发现大概实现了这个算法,使用起来可能还有些问题,比如:

     private void electLeader() throws Exception {
            logger.info("[" + metadata + "] cluster leader: " + cluster.getLeader());
            if (cluster.getNodes().size() > 1) {
                Metadata leader = cluster.getLeader();
                if ((leader == null) || (leader.getNodeStatus() != NodeStatus.ALIVE)) {
                    logger.info("Starting election ...");
                    epoch.getAndIncrement();
                    metadata.setEpoch(epoch.get());

                    List<Metadata> largerNodes = cluster.largerNodes(metadata);
                    if (largerNodes.isEmpty()) {

                        if (metadata.getNodeStatus() != NodeStatus.ALIVE) {
                            logger.warn("Node is not alive: " + metadata);
                        }else {
                            // 如果比它大的节点为空,设置自己为leader
                            cluster.getNodes().get(metadata.getNodeId().toString()).setEpoch(epoch.get());
                            cluster.setLeader(metadata);
                            // 直接向其他节点发送宣布主权消息,
                            List<Metadata> otherNodes = cluster.otherNodes(metadata);
                            for (Metadata otherNode : otherNodes) {
                                client.invokeOneway(otherNode.getNodeAddress(), VictoryMessage.getInstance().request(metadata), 3*1000);
                            }
                        }
                    }else {
                        // 向比它大的节点发送选举消息
                        for (Metadata largerNode : largerNodes) {
                            RemotingMessage response = client.invokeSync(largerNode.getNodeAddress(), ElectionMessage.getInstance().request(metadata), 3*1000);
                            String res = new String(response.getMessageBody(), Charset.forName("UTF-8"));
                            logger.info("Election response: " + res);
                        }
                    }
                }
            }
        }

    大概说明了选举的流程,当时,没有说如果发送给比它大的选举消息超时后如何处理,我上述描述的情况就无法选举出四节点作为 leader 了,或者再发送比它大的节点的时候判断节点是否存活,如果不存活,则不算入集群,不过这又会造成误判的情况,他代码里面并没有这么做:

        public List<Metadata> largerNodes(final Metadata metadata) {
            final List<Metadata> largerNodes = new ArrayList<Metadata>();
            for (Metadata node : nodes.values()) {
                if (metadata.compareTo(node) < 0) {
                    largerNodes.add(node);
                }
            }
            return largerNodes;
        }

    总体来说,还是很有参考价值的,有空自己实现一个应该挺有意思的。

    四 诗词欣赏

    临江仙 寒柳

    [清] [纳兰性德]

    飞絮飞花何处是

    层冰积雪摧残

    疏疏一树五更寒

    爱他明月好

    憔悴也相关

    最是繁丝摇落后

    转教人忆春山

    湔裙梦断续应难

    西风多少恨

    吹不散眉弯

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