摘要:本篇文章着重来给大家讲一下中的脑裂问题,以及是如果解决脑裂问题的。过半机制在领导者选举的过程中,如果某台获得了超过半数的选票,则此就可以成为了。就是为了防止脑裂。有痛点才有创新,一个技术肯定都是为了解决某个痛点才出现的。
什么是脑裂
脑裂(split-brain)就是“大脑分裂”,也就是本来一个“大脑”被拆分了两个或多个“大脑”,我们都知道,如果一个人有多个大脑,并且相互独立的话,那么会导致人体“手舞足蹈”,“不听使唤”。
脑裂通常会出现在集群环境中,比如ElasticSearch、Zookeeper集群,而这些集群环境有一个统一的特点,就是它们有一个大脑,比如ElasticSearch集群中有Master节点,Zookeeper集群中有Leader节点。
本篇文章着重来给大家讲一下Zookeeper中的脑裂问题,以及是如果解决脑裂问题的。
Zookeeper集群中的脑裂场景对于一个集群,想要提高这个集群的可用性,通常会采用多机房部署,比如现在有一个由6台zkServer所组成的一个集群,部署在了两个机房:
正常情况下,此集群只会有一个Leader,那么如果机房之间的网络断了之后,两个机房内的zkServer还是可以相互通信的,如果不考虑过半机制,那么就会出现每个机房内部都将选出一个Leader。
这就相当于原本一个集群,被分成了两个集群,出现了两个“大脑”,这就是脑裂。
对于这种情况,我们也可以看出来,原本应该是统一的一个集群对外提供服务的,现在变成了两个集群同时对外提供服务,如果过了一会,断了的网络突然联通了,那么此时就会出现问题了,两个集群刚刚都对外提供服务了,数据该怎么合并,数据冲突怎么解决等等问题。
刚刚在说明脑裂场景时,有一个前提条件就是没有考虑过半机制,所以实际上Zookeeper集群中是不会出现脑裂问题的,而不会出现的原因就跟过半机制有关。
过半机制在领导者选举的过程中,如果某台zkServer获得了超过半数的选票,则此zkServer就可以成为Leader了。
过半机制的源码实现其实非常简单:
public class QuorumMaj implements QuorumVerifier { private static final Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(QuorumMaj.class); int half; // n表示集群中zkServer的个数(准确的说是参与者的个数,参与者不包括观察者节点) public QuorumMaj(int n){ this.half = n/2; } // 验证是否符合过半机制 public boolean containsQuorum(Setset){ // half是在构造方法里赋值的 // set.size()表示某台zkServer获得的票数 return (set.size() > half); } }
大家仔细看一下上面方法中的注释,核心代码就是下面两行:
this.half = n/2; return (set.size() > half);
举个简单的例子:
如果现在集群中有5台zkServer,那么half=5/2=2,那么也就是说,领导者选举的过程中至少要有三台zkServer投了同一个zkServer,才会符合过半机制,才能选出来一个Leader。
那么有一个问题我们想一下,选举的过程中为什么一定要有一个过半机制验证?
因为这样不需要等待所有zkServer都投了同一个zkServer就可以选举出来一个Leader了,这样比较快,所以叫快速领导者选举算法呗。
那么再来想一个问题,过半机制中为什么是大于,而不是大于等于呢?
这就是更脑裂问题有关系了,比如回到上文出现脑裂问题的场景:
当机房中间的网络断掉之后,机房1内的三台服务器会进行领导者选举,但是此时过半机制的条件是set.size() > 3,也就是说至少要4台zkServer才能选出来一个Leader,所以对于机房1来说它不能选出一个Leader,同样机房2也不能选出一个Leader,这种情况下整个集群当机房间的网络断掉后,整个集群将没有Leader。
而如果过半机制的条件是set.size() >= 3,那么机房1和机房2都会选出一个Leader,这样就出现了脑裂。所以我们就知道了,为什么过半机制中是大于,而不是大于等于。就是为了防止脑裂。
如果假设我们现在只有5台机器,也部署在两个机房:
此时过半机制的条件是set.size() > 2,也就是至少要3台服务器才能选出一个Leader,此时机房件的网络断开了,对于机房1来说是没有影响的,Leader依然还是Leader,对于机房2来说是选不出来Leader的,此时整个集群中只有一个Leader。
所以,我们可以总结得出,有了过半机制,对于一个Zookeeper集群,要么没有Leader,要没只有1个Leader,这样就避免了脑裂问题。
有痛点才有创新,一个技术肯定都是为了解决某个痛点才出现的。
请帮忙转发一下,如果想第一时间学习更多的精彩的内容,请关注微信公众号:1点25
文章版权归作者所有,未经允许请勿转载,若此文章存在违规行为,您可以联系管理员删除。
转载请注明本文地址:https://www.ucloud.cn/yun/75570.html
摘要:摘要目前是最流行的开源分布式搜索引擎系统,其使用作为单机存储引擎并提供强大的搜索查询能力。前言分布式一致性原理剖析系列将会对的分布式一致性原理进行详细的剖析,介绍其实现方式原理以及其存在的问题等基于版本。相当于一次正常情况的新节点加入。 摘要: ES目前是最流行的开源分布式搜索引擎系统,其使用Lucene作为单机存储引擎并提供强大的搜索查询能力。学习其搜索原理,则必须了解Lucene,...
摘要:摘要目前是最流行的开源分布式搜索引擎系统,其使用作为单机存储引擎并提供强大的搜索查询能力。前言分布式一致性原理剖析系列将会对的分布式一致性原理进行详细的剖析,介绍其实现方式原理以及其存在的问题等基于版本。相当于一次正常情况的新节点加入。 摘要: ES目前是最流行的开源分布式搜索引擎系统,其使用Lucene作为单机存储引擎并提供强大的搜索查询能力。学习其搜索原理,则必须了解Lucene,...
摘要:是如何实现的我们前面说到,是如何判断是否健康,接下来当处于非健康状态时,是如何进行切换的呢在这个类中,实行了两个重要的函数,一个叫,另一个叫,顾名思义就是选举和健康检查用的回调函数,其中还有两个重要的组成部分,,总体的就如上图所示。 博客原文:hackershell 之前在准备中级课程PPT,整理了下HA的基本内容,并且感谢松哥为我们提供了HA不会切的问题,以至于之后刚好出现的Name...
阅读 2393·2021-11-23 10:04
阅读 1460·2021-09-02 15:21
阅读 834·2019-08-30 15:44
阅读 1033·2019-08-30 10:48
阅读 681·2019-08-29 17:21
阅读 3522·2019-08-29 13:13
阅读 1957·2019-08-23 17:17
阅读 1747·2019-08-23 17:04