paxos 实现

本文涉及的产品
云原生网关 MSE Higress,422元/月
注册配置 MSE Nacos/ZooKeeper,118元/月
服务治理 MSE Sentinel/OpenSergo,Agent数量 不受限
简介: 原文地址:http://rdc.taobao.com/blog/cs/?p=162本文主要介绍zookeeper中zookeeper Server leader的选举,zookeeper在选举leader的时候采用了paxos算法(主要是fast paxos),这里主要介绍其中两种:LeaderElection 和FastLeaderElection.

原文地址:http://rdc.taobao.com/blog/cs/?p=162

本文主要介绍zookeeper中zookeeper Server leader的选举,zookeeper在选举leader的时候采用了paxos算法(主要是fast paxos),这里主要介绍其中两种:LeaderElection 和FastLeaderElection.

我们先要清楚以下几点

  • 一个Server是如何知道其它的Server


在zookeeper中,一个zookeeper集群有多少个Server是固定,每个Server用于选举的IP和PORT都在配置文件中

  • 除了IP和PORT能标识一个Server外,还有没有别的方法

每一个Server都有一个数字编号,而且是唯一的,我们根据配置文件中的配置来对每一个Server进行编号,这一步在部署时需要人工去做,需要在存储数据文件的目录中创建一个文件叫myid的文件,并写入自己的编号,这个编号在处理我提交的value相同很有用

  • 成为Leader的必要条件

获得n/2 + 1个Server同意(这里意思是n/2 + 1个Server要同意拥有zxid是所有Server最大的哪个Server)

  • zookeeper中选举采用UDP还是TCP

zookeeper中选举主要是采用UDP,也一种实现是采用TCP,在这里介绍的两种实现采用的是UDP

  • zookeeper中有哪几种状态

LOOKING 初始化状态

LEADING  领导者状态

FOLLOWING  跟随者状态

  • 如果所有zxid都相同(例如: 刚初始化时),此时有可能不能形成n/2+1个Server,怎么办

zookeeper中每一个Server都有一个ID,这个ID是不重复的,而且按大小排序,如果遇到这样的情况时,zookeeper就推荐ID最大的哪个Server作为Leader

  • zookeeper中Leader怎么知道Fllower还存活,Fllower怎么知道Leader还存活

Leader定时向Fllower发ping消息,Fllower定时向Leader发ping消息,当发现Leader无法ping通时,就改变自己的状态(LOOKING),发起新的一轮选举

名词解释

zookeeer Server: zookeeper中一个Server,以下简称Server

zxid(zookeeper transtion id): zookeeper 事务id,他是选举过程中能否成为leader的关键因素,它决定当前Server要将自己这一票投给谁(也就是我在选举过程中的value,这只是其中一个,还有id)

myid/id(zookeeper server id): zookeeper server id ,他也是能否成为leader的一个因素

epoch/logicalclock:他主要用于描述leader是否已经改变,每一个Server中启动都会有一个epoch,初始值为0,当 开始新的一次选举时epoch加1,选举完成时 epoch加1。

tag/sequencer:消息编号

xid:随机生成的一个数字,跟epoch功能相同

Fast Paxos消息流向图与Basic Paxos的对比

消息流向图

  • basic paxos 消息流向图
Client   Proposer      Acceptor     Learner
   |         |          |  |  |       |  |
   X-------->|          |  |  |       |  |  Request
   |         X--------->|->|->|       |  |  Prepare(N)//向所有Server提议
   |         |<---------X--X--X       |  |  Promise(N,{Va,Vb,Vc})//向提议人回复是否接受提议(如果不接受回到上一步)
   |         X--------->|->|->|       |  |  Accept!(N,Vn)//向所有人发送接受提议消息
   |         |<---------X--X--X------>|->|  Accepted(N,Vn)//向提议人回复自己已经接受提议)
   |<---------------------------------X--X  Response
   |         |          |  |  |       |  |
  • fast paxos消息流向图

没有冲突的选举过程

Client    Leader         Acceptor      Learner
   |         |          |  |  |  |       |  |
   |         X--------->|->|->|->|       |  |  Any(N,I,Recovery)
   |         |          |  |  |  |       |  |
   X------------------->|->|->|->|       |  |  Accept!(N,I,W)//向所有Server提议,所有Server收到消息后,接受提议
   |         |<---------X--X--X--X------>|->|  Accepted(N,I,W)//向提议人发送接受提议的消息
   |<------------------------------------X--X  Response(W)
   |         |          |  |  |  |       |  |

第一种实现: LeaderElection

LeaderElection是Fast paxos最简单的一种实现,每个Server启动以后都询问其它的Server它要投票给谁,收到所有Server回复以后,就计算出zxid最大的哪个Server,并将这个Server相关信息设置成下一次要投票的Server


每个Server都有一个response线程和选举线程,我们先看一下每个线程是做一些什么事情

response线程

它主要功能是被动的接受对方法的请求,并根据当前自己的状态作出相应的回复,每次回复都有自己的Id,以及xid,我们根据他的状态来看一看他都回复了哪些内容

LOOKING状态:

自己要推荐的Server相关信息(id,zxid)

LEADING状态

myid,上一次推荐的Server的id

FLLOWING状态:

当前Leader的id,以及上一次处理的事务ID(zxid)

选举线程

选举线程由当前Server发起选举的线程担任,他主要的功能对投票结果进行统计,并选出推荐的Server。选举线程首先向所有Server发起一次询问(包括自己),被询问方,根据自己当前的状态作相应的回复,选举线程收到回复后,验证是否是自己发起的询问(验证 xid是否一致),然后获取对方的id(myid),并存储到当前询问对象列表中,最后获取对方提议的leader相关信息(id,zxid),并将这些 信息存储到当次选举的投票记录表中,当向所有Server都询问完以后,对统计结果进行筛选并进行统计,计算出当次询问后获胜的是哪一个 Server,并将当前zxid最大的Server设置为当前Server要推荐的Server(有可能是自己,也有可以是其它的Server,根据投票 结果而定,但是每一个Server在第一次投票时都会投自己),如果此时获胜的Server获得n/2 + 1的Server票数, 设置当前推荐的leader为获胜的Server,将根据获胜的Server相关信息设置自己的状态。每一个Server都重复以上流程,直到选出 leader

了解每个线程的功能以后,我们来看一看选举过程

  • 选举过程中,Server的加入

当一个Server启动时它都会发起一次选举,此时由选举线程发起相关流程,那么每个Server都会获得当前zxid最大的哪个Server是谁,如果当次最大的Server没有获得n/2+1个票数,那么下一次投票时,他将向zxid最大的Server投票,重复以上流程,最后一定能选举出一个Leader

  • 选举过程中,Server的退出

只要保证n/2+1个Server存活就没有任何问题,如果少于n/2+1个Server存活就没办法选出Leader

  • 选举过程中,Leader死亡

当选举出Leader以后,此时每个Server应该是什么状态(FLLOWING)都已经确定,此时由于Leader已经死亡我们就不管它,其它的Fllower按正常的流程继续下去,当完成这个流程以后,所有的Fllower都会向Leader发送Ping消息,如果无法ping通,就改变自己的状态为(FLLOWING ==> LOOKING),发起新的一轮选举

  • 选举完成以后,Leader死亡

这个过程的处理跟选举过程中Leader死亡处理方式一样,这里就不再描述

第二种实现: FastLeaderElection

fastLeaderElection是标准的fast paxos的实现,它首先向所有Server提议自己要成为leader,当其它Server收到提议以后,解决epoch和zxid的冲突,并接受对方的提议,然后向对方发送接受提议完成的消息

数据结构

本地消息结构:

static public class Notification {
long leader;  //所推荐的Server id

long zxid;      //所推荐的Server的zxid(zookeeper transtion id)

long epoch;   //描述leader是否变化(每一个Server启动时都有一个logicalclock,初始值为0)

QuorumPeer.ServerState state;   //发送者当前的状态
InetSocketAddress addr;            //发送者的ip地址
}

网络消息结构:

static public class ToSend {

int type;        //消息类型
long leader;  //Server id
long zxid;     //Server的zxid
long epoch;  //Server的epoch
QuorumPeer.ServerState state; //Server的state
long tag;      //消息编号

InetSocketAddress addr;

}

Server具体的实现

每个Server都一个接收线程池(3个线程)和一个发送线程池 (3个线程),在没有发起选举时,这两个线程池处于阻塞状态,直到有消息到来时才解除阻塞并处理消息,同时每个Server都有一个选举线程(可以发起 选举的线程担任);我们先看一下每个线程所做的事情,如下:

被动接收消息端(接收线程池)的处理:

notification: 首先检测当前Server上所被推荐的zxid,epoch是否合法(currentServer.epoch <= currentMsg.epoch && (currentMsg.zxid > currentServer.zxid || (currentMsg.zxid == currentServer.zxid && currentMsg.id > currentServer.id))) 如果不合法就用消息中的zxid,epoch,id更新当前Server所被推荐的值,此时将收到的消息转换成Notification消息放入接收队列中,将向对方发送ack消息

ack:   将消息编号放入ack队列中,检测对方的状态是否是LOOKING状态,如果不是说明此时已经有Leader已经被选出来,将接收到的消息转发成Notification消息放入接收对队列

主动发送消息端(发送线程池)的处理:

notification: 将要发送的消息由Notification消息转换成ToSend消息,然后发送对方,并等待对方的回复,如果在等待结束没有收到对方法回复,重做三次,如果重做次还是没有收到对方的回复时检测当前的选举(epoch)是否已经改变,如果没有改变,将消息再次放入发送队列中,一直重复直到有Leader选出或者收到对方回复为止

ack: 主要将自己相关信息发送给对方

主动发起选举端(选举线程)的处理:

首先自己的epoch 加1,然后生成notification消息,并将消息放入发送队列中,系统中配置有几个Server就生成几条消息,保证每个Server都能收到此消息,如果当前Server的状态是LOOKING就一直循环检查接收队列是否有消息,如果有消息,根据消息中对方的状态进行相应的处理。

LOOKING状态:

首先检测消息中epoch是否合法,是否比当前Server的大,如果比较当前Server的epoch大时,更新epoch,检测是消息中的zxid,id是否比当前推荐的Server大,如果是更新相关值,并新生成notification消息放入发关队列,清空投票统计表; 如果消息小的epoch则什么也不做; 如果相同检测消息中zxid,id是否合法,如果消息中的zxid,id大,那么更新当前Server相关信息,并新生成notification消息放入发送队列,将收到的消息的IP和投票结果放入统计表中,并计算统计结果,根据结果设置自己相应的状态

LEADING状态:

将收到的消息的IP和投票结果放入统计表中(这里的统计表是独立的),并计算统计结果,根据结果设置自己相应的状态

FOLLOWING状态:

将收到的消息的IP和投票结果放入统计表中(这里的统计表是独立的),并计算统计结果,根据结果设置自己相应的状态

了解每个线程的功能以后,我们来看一看选举过程,选举过程跟第一程一样

  • 选举过程中,Server的加入

当一个Server启动时它都会发起一次选举,此时由选举线程发起相关流程,通过将自己的zxid和epoch告诉其它Server,最后每个Server都会得zxid值最大的哪个Server的相关信息,并且在下一次投票时就投zxid值最大的哪个Server,重复以上流程,最后一定能选举出一个Leader

  • 选举过程中,Server的退出

只要保证n/2+1个Server存活就没有任何问题,如果少于n/2+1个Server存活就没办法选出Leader

  • 选举过程中,Leader死亡

当选举出Leader以后,此时每个Server应该是什么状态 (FLLOWING)都已经确定,此时由于Leader已经死亡我们就不管它,其它的Fllower按正常的流程继续下去,当完成这个流程以后,所有的 Fllower都会向Leader发送Ping消息,如果无法ping通,就改变自己的状态为(FLLOWING ==> LOOKING),发起新的一轮选举

  • 选举完成以后,Leader死亡

这个过程的处理跟选举过 程中Leader死亡处理方式一样,这里就不再描述


相关实践学习
通过Ingress进行灰度发布
本场景您将运行一个简单的应用,部署一个新的应用用于新的发布,并通过Ingress能力实现灰度发布。
容器应用与集群管理
欢迎来到《容器应用与集群管理》课程,本课程是“云原生容器Clouder认证“系列中的第二阶段。课程将向您介绍与容器集群相关的概念和技术,这些概念和技术可以帮助您了解阿里云容器服务ACK/ACK Serverless的使用。同时,本课程也会向您介绍可以采取的工具、方法和可操作步骤,以帮助您了解如何基于容器服务ACK Serverless构建和管理企业级应用。 学习完本课程后,您将能够: 掌握容器集群、容器编排的基本概念 掌握Kubernetes的基础概念及核心思想 掌握阿里云容器服务ACK/ACK Serverless概念及使用方法 基于容器服务ACK Serverless搭建和管理企业级网站应用
目录
相关文章
|
前端开发
理解分布式一致性:Paxos协议之Multi-Paxos
理解分布式一致性:Paxos协议之Multi-Paxos
理解分布式一致性:Paxos协议之Multi-Paxos
|
缓存 移动开发
结合NWR,让Paxos拥有的动态的Quorum,以及在Klein中的实践
Quorum=3的条件,在原生的Paxos中是硬性条件,在一些场景中,我们需要对提案的收敛更快,也就是希望提案能尽快的达成共识,那么我们希望尽可能的减少Quorum要求的数量。
131 1
结合NWR,让Paxos拥有的动态的Quorum,以及在Klein中的实践
|
存储 算法 前端开发
如何实现一个 Paxos
Paxos 作为一个经典的分布式一致性算法(Consensus Algorithm),在各种教材中也被当做范例来讲解。但由于其抽象性,很少有人基于朴素 Paxos 开发一致性库,本文介绍的实现代码参考了 RAFT 中的概念以及 phxpaxos 的实现和架构设计,实现 multi-paxos 算法,主要针对线程安全和模块抽象进行强化,网络、成员管理、日志、快照、存储以接口形式接入,算法设计为事件驱动,仅包含头文件,便于移植和扩展。
19992 1
|
机器学习/深度学习 存储 前端开发
理解分布式一致性:Paxos协议之Basic Paxos
理解分布式一致性:Paxos协议之Basic Paxos
理解分布式一致性:Paxos协议之Basic Paxos
理解分布式一致性:Paxos协议之Generalized Paxos & Byzantine Paxos
理解分布式一致性:Paxos协议之Generalized Paxos & Byzantine Paxos
理解分布式一致性:Paxos协议之Generalized Paxos & Byzantine Paxos
|
存储 缓存 算法
【分布式】Chubby与Paxos
 在上一篇理解了Paxos算法的理论基础后,接下来看看Paxos算法在工程中的应用。
385 0
【分布式】Chubby与Paxos
|
安全 算法 数据安全/隐私保护
理解分布式一致性:Paxos协议之Cheap Paxos & Fast Paxos
理解分布式一致性:Paxos协议之Cheap Paxos & Fast Paxos
理解分布式一致性:Paxos协议之Cheap Paxos & Fast Paxos
|
算法 关系型数据库 MySQL
Egalitarian Paxos
Egalitarian Paxos
Egalitarian Paxos
|
存储 监控 算法
深入剖析一致性算法 Paxos
  这是一个有关Paxos算法非常形象的讲解与示范。Paxos是能够基于一大堆完全不可靠的网络条件下却能可靠确定地实现共识一致性的算法。也就是说:它允许一组不一定可靠的处理器(服务器)在某些条件得到满足情况下就能达成确定的安全的共识,如果条件不能满足也确保这组处理器(服务器)保持一致。   什么是共识?   具体来说是这样:分布式系统中由于网络之间通讯可能会中断,虽然概率很低,但是没有100%完美的网络因此,依靠网络通讯的计算机之间要达成共识就比较困难,假设有X, Y和Z三台计算机谋划在周一攻击人类世界,它们的攻击计划是只要所有计算机可用于战斗时就一起进行攻击,不落下任何一台机器,但是当他
257 0