zookeeper选举流程源码分析

选举的代码主要是在QuorumPeer.java这个类中。

它有一个内部枚举类，用来表示当前节点的状态。

   public enum ServerState {LOOKING, FOLLOWING, LEADING, OBSERVING;}

LOOKING: 当前节点在选举过程中

FOLLOWING：当前节点是从节点

LEADING： 当前节点是主节点

OBSERVING： 当前节点是观察者状态，这种状态的节点不参与选举的投票。

QuorumPeer有个run方法，就是用来根据当前节点不同的状态，进行不同的处理。

下面看下这段代码主要的框架

   @Overridepublic void run() {updateThreadName();LOG.debug("Starting quorum peer");// 这里是注册jmx消息，不用关注//下面就是选举的框架代码了try {//running 表示当前节点的状态，只要在运行过程中，就会一直根据当前节点的状态进行不同的处理while (running) {//getPeerState()用来获取当前节点的状态，就是上面提到的枚举类。//下面就会根据不同的状态进行不同的处理switch (getPeerState()) {case LOOKING:LOG.info("LOOKING");......//选举就是调用下面的这行代码来完成的。//后面我们也就单独就这个代码来进行分析setCurrentVote(makeLEStrategy().lookForLeader());......break;case OBSERVING:......//按照观察者的逻辑进行处理  break;case FOLLOWING:......//按照从节点的逻辑进行处理break;case LEADING:......//按照主节点的逻辑进行处理break;}start_fle = Time.currentElapsedTime();}} finally {......}}

上面代码的逻辑还是比较清楚的，就是一直在这几种状态之间处理。

每种状态的处理逻辑基本都是如下

                    try {//处理业务逻辑，正常情况下，会一直在这里。//除非当前的状态逻辑已经处理完毕，如LOOKING，或者抛出了异常，这时就需要重置状态} catch (Exception e) {LOG.warn("Unexpected exception",e);} finally {//重置状态updateServerState();}

下面我们看看上面选举的这行代码 setCurrentVote(makeLEStrategy().lookForLeader());。这行代码会调用具体执行选举的类执行具体的选举操作，并返回对应的投票信息，并设置成当前的投票信息。

默认的选举的是FastLeaderElection，对应的选举逻辑就在lookForLeader方法中。下面我们就直接去看看FastLeaderElection的lookForLeader方法吧。

选举的主要逻辑就是告诉其他节点。我是谁，我选谁做为主节点。

public Vote lookForLeader() throws InterruptedException {......try {//recvset用来保存投票信息，//key表示选民身份，也就是这个票是谁投的(注意：每个节点只会有一个有效的投票，后面的投票会覆盖掉之前的投票)//value用来表示具体投票的内容HashMap<Long, Vote> recvset = new HashMap<Long, Vote>();HashMap<Long, Vote> outofelection = new HashMap<Long, Vote>();int notTimeout = finalizeWait;synchronized(this){//每次投票前，会先更新这个logicalclock逻辑时钟，这个用来表示当前是第几次选举了，对比投票信息的时候会用到，这个很关键logicalclock.incrementAndGet();//首先给自己投一票updateProposal(getInitId(), getInitLastLoggedZxid(), getPeerEpoch());}LOG.info("New election. My id =  " + self.getId() +", proposed zxid=0x" + Long.toHexString(proposedZxid));//发送投票信息sendNotifications();

在上面的代码，首先会把logicalclock+1,表示当前是启动后的第几轮选取，这个参数是保存在内存中的，也就是每次启动都会从0开始。

那会不会出现节点之间logicalclock不同的情况呢，这个情况是有可能会出现的。不过后面选举过程中，相互发送消息也就会发送logicalclock,会和自己的logicalclock比较，进行修正。

在开始选举的时候，首先会给自己投一票。

会调用sendNotifications方法将投票者(自己)的信息和投票信息发出去。

会发送这些信息：

• proposedLeader : 选举的主节点
• proposedZxid: 选举的节点zxid,这个字段是long类型，前面32 bit表示epoch,后面32bit表示事务id
• logicalclock：投票者的逻辑时钟
• QuorumPeer.ServerState.LOOKING：投票者的状态(投票的状态肯定是looking)
• sid: 投票者的id
• proposedEpoch :选举节点的epoch,也就是proposedZxid的前面32 bit

下面看看具体的选举代码

					//如果当前节点一直是looking，且服务没有停止，就会一直进行选举流程while ((self.getPeerState() == ServerState.LOOKING) &&(!stop)){// 获取其他节点发送过来的消息Notification n = recvqueue.poll(notTimeout,TimeUnit.MILLISECONDS);//如果没有收到消息，就去检查下和其他节点的连接是否正常，尽力使消息能发送。if(n == null){......} // 验证收到消息的节点和它选举的主节点是否有效else if (validVoter(n.sid) && validVoter(n.leader)) {//这里就会根据收到消息的节点状态进行分别进行处理// 比如自己是后加入进来的，这时就已经有了leader节点，对应的也就有follow节点// 也有可能大家都刚启动，或者主节点挂掉了，这时大家都会又会是looking状态switch (n.state) {// 如果对方节点是投票状态case LOOKING:// If notification > current, replace and send messages out//首先比较logicalclock,如果对方的logicalclock比自己的大，就修正自己的`logicalclock`，同时清空自己的票箱，重新计票if (n.electionEpoch > logicalclock.get()) {logicalclock.set(n.electionEpoch);recvset.clear();// 这里会比较票的信息，如果对方选的leader节点的比自己大，就推举对方选的leader节点，否则还是将票投给自己if(totalOrderPredicate(n.leader, n.zxid, n.peerEpoch,getInitId(), getInitLastLoggedZxid(), getPeerEpoch())) {updateProposal(n.leader, n.zxid, n.peerEpoch);} else {updateProposal(getInitId(),getInitLastLoggedZxid(),getPeerEpoch());}sendNotifications();// 如果自己的logicalclock 比对方的大，直接忽略对方的票} else if (n.electionEpoch < logicalclock.get()) {......break;// 如果logicalclock相等，那就直接比较自己当前选出来的leader和对方选出来的leader进行比较，如果自己的大，就不做处理，如果对方的大，就更新自己的票，重新投票} else if (totalOrderPredicate(n.leader, n.zxid, n.peerEpoch,proposedLeader, proposedZxid, proposedEpoch)) {updateProposal(n.leader, n.zxid, n.peerEpoch);sendNotifications();}//在这里将对方的票扔进投票箱// don't care about the version if it's in LOOKING staterecvset.put(n.sid, new Vote(n.leader, n.zxid, n.electionEpoch, n.peerEpoch));//这里就对投票进行统计了，如果过半，就要设置leader了，不过在这之前，会再等一个时间，看看其他节点是否有选出更适合的leader。//如果没有，那就设置对方节点选出来的leader为主节点，对比下leader是不是自己，如果是自己，就将自己的状态修改为leader，否则就修改成follow。同时保存当前leader信息if (termPredicate(recvset,new Vote(proposedLeader, proposedZxid,logicalclock.get(), proposedEpoch))) {// Verify if there is any change in the proposed leaderwhile((n = recvqueue.poll(finalizeWait,TimeUnit.MILLISECONDS)) != null){if(totalOrderPredicate(n.leader, n.zxid, n.peerEpoch,proposedLeader, proposedZxid, proposedEpoch)){recvqueue.put(n);break;}}/** This predicate is true once we don't read any new* relevant message from the reception queue*/if (n == null) {self.setPeerState((proposedLeader == self.getId()) ?ServerState.LEADING: learningState());Vote endVote = new Vote(proposedLeader,proposedZxid, logicalclock.get(), proposedEpoch);leaveInstance(endVote);return endVote;}}break;case OBSERVING://这种状态的节点是不参与投票的，所以对它的发送的投票信息进行忽略。break;case FOLLOWING:case LEADING:
//如果对方是following或者leading,说明当前已经有主节点了，在这里就直接统计票数信息，并验证根据票数信息统计出来的leader节点和回应自己消息的自称leader节点 是不是同一个，如果是同一个，说明信息是吻合的，就会去设置自己的节点状态。需要注意的是，投票信息不但会发送给其他节点，也会给自己发送。所以这里会判断对方节点是否是当前节点。......break;default:......}} else {......}}return null;} finally {......}}

比较节点大小也比较简单。

((newEpoch > curEpoch) ||((newEpoch == curEpoch) &&((newZxid > curZxid) || ((newZxid == curZxid) && (newId > curId)))));

首先比较epoch，其次比较zxid，最后比较myid。

myid就是我们在zookeeper每个节点中设置myid文件中对应的值。

zxid是两部分，前32bit epoch，后32 bit 事务序号。在一个节点成为leader节点后，首先会将epoch的值+1，同时将事务序号设置成0。zxid是持久化写入文件的，所以重启也不会丢失。

logicalclock在内存中，所以每次启动都会从0开始。

给其他节点发送投票消息的时候，也会给自己发送，其他节点是通过网络发送，给自己是直接放到接收投票信息的队列。