elasticsearch的灵魂唯一master选举机制原理分析-亚博电竞手机版

master作为cluster的灵魂必须要有，还必须要唯一，否则集群就出大问题了。因此master选举在cluster分析中尤为重要。对于这个问题我将分两篇来分析。第一篇也就是本篇，首先会简单说一说mater选举的一些算法，及elasticsearch的选举原理。第二篇也就是下一篇，会结合zendiscovery代码为仔细分析elasticsearch的master选举的实现。

简单来说master的作用跟单个jvm中的同步关键字synchronized相同，集群中多节点协调工作必须要保证数据的一致性，但是不同节点分布在不同的jvm中，不可能用jvm的同步机制。所以需要一个“锁”，节点操作集群中的资源时都通过它来解决一致性问题，这就是master。关于分布式系统的master选举算jmealpwq法有很多，最有名的当然要数paxos算法，在它的基础上出现了非常多的变体算法。关于这个算法请参考相关网页和资料，不是一两句话能说清楚的，这里不再祥述。但是paxos的功能远远超出了master选举，一致性向才是它的目标，任何需要实现一致性的问题都可以使用该算法，因此zookeeper功能远远不止master选举。

还有一种比较简单的算法就是bully，它通过一定的直接给每个节点赋予一唯一的id，这些id是可以排序的，每次master选举都会选举id最大的节点。这种实现非常简单。但是会存在一些问题，在master负载过重时它会假死，于是第二大节点就成为了master节点。因此假死master节点因负载减轻又活了过来，于是他又被选为master，然后又假死……，这种情况可能一直存在导致系统不稳定。

集群还有一个问题就是brain split：一个集群因为网络问题导致多个master选举出来而分裂。这也是master选举必须要解决的问题。elasticsearch的master选举原理jmealpwq我觉得是在bully的基础上做了改进。相比于paxos实现的zookeeper它完美的解决了master选举问题，但不如zookeeper强大，因为zookeeper功能远远超出了master选举，它的master选举却不需要这么多功能。它原理如下：

• 对所有可以成为master的节点根据nodeid排序，每次选举每个节点都把自己所知道节点排一次序，然后选出第一个（第0位）节点，暂且认为它是master节点。
• 如果对某个节点的投票数达到一定的值（可以成为master节点数n/2 1）并且该节点自己也选举自己，那这个节点就是master。否则重新选举。
• 对于brain split问题，需要把候选master节点最小值设置为可以成为master节点数n/2 1（quorum）

以上就是master选举的三条原则，其实第三天包含在第二条之中，为了说明brain split问题这里单独拿出来说一下。下面看一下electmasterservice的相关代码，来补充说明一下一上的文字描述：

public discoverynode electmaster(iterable nodes) { lwww.cppcns.comist sortednodes = sortedmasternodes(nodes); if (sortednodes == null || sortednodes.isempty()) { return null; } return sortednodes.get(0); }

上面就是选举master的方法，可以看到，它的做法就是对候选节点排序然后直接将第一个返回。当然这只是上面所说的第一条。其实只有这个是不能够保证maser选举顺利的，之前也看到一些文章分析elasticsearch的master选举，只提到了这个点和这一部分代码，应该是作者没有仔细研究discovery代码而导致的疏忽。如果每个节点都只是选举自己排序后的节点的第一个肯定会导致brain split和选举不一致。master比较的方法也比较简单如下所示：

private static class nodecomparator implements comparator { @override public int compare(discoverynode o1, discoverynode o2) { if (o1.masternode() && !o2.masternode()) { return -1; } if (!o1.masternjmealpwqode() && o2.masternode()) { return 1; } return o1.id().compareto(o2.id()); } }

以上是节点排序比较器，可以看到它只是比较了nodeid，因此是按nodeid排序。从这两两段代码来看很像是bully算法的实现。为了解决brain split问题开发者加入了master候选数据量限制，代码如下：

public boolean hasenoughmasternodes(iterable nodes) { if (minimummasternodes < 1) { return true; } int count = 0; for (discoverynode node : nodes) { if (node.masternode()) { count ; } } return count >= minimummasternodes; }

通过比较节点能“看到”的候选master数量和配置的最小值来确定是否可以进行选举，如果数量不够会导致选举不能进行，这样就可以保证集群不会被分裂。下面以一个图(图片来自于elasticsearch亚博电竞手机版官网)来说明:

假设之前选举了a节点为master，两个switch之间突然断线了，这样就分词了两部分。cde和ab，因为 minimummasternodes的数目为3（集群中5个节点都可以成为master，3=5/2 1），因此cde会可以进行选举假设c成为master。ab两个节点因为少于3所以无法选举，只能一直寻求加入集群，要么线路连通加入到cde中要么就一直处于寻找集群状态，这样就保证了集群不分裂。

总结一下，本篇介绍了master选举的两种算法和elasticsearch的选举原理，并分析了它原理中的两条，第二条将在下一篇discovery中接下分析。

以上就是elasticsearch的灵魂唯一master选举机制原理分析的详细内容，更多关于elasticsearch唯一master选举机制的资料请关注亚博电竞手机版其它相关文章！