Zookeeper 集群节点选举原理实现(二)

Zookeeper 集群节点选举原理实现(二)

#集群中每个 zookeeper 节点zxid 如何实现的?

ZXID(Zookeeper Transaction ID)

ZXID(Zookeeper Transaction ID)是 Zookeeper 中用于唯一标识每个事务的 ID。
它是一个 64 位的数字,表示事务的顺序。ZXID 在 Zookeeper 中有两个主要作用:

  1. 事务顺序性:ZXID 用于保证事务的顺序性,每个事务都有一个唯一的 ZXID,保证了事务的全局顺序。
  2. 领导节点选举:在领导节点选举过程中,ZXID 用于比较节点的最新事务,确保选出的领导节点拥有最新的数据。
ZXID 的实现

ZXID 是一个 64 位的长整型(long),它由两部分组成:

  • Epoch(32 位):表示领导节点的任期,每次选举新的领导节点时,Epoch 会递增。
  • Counter(32 位):表示领导节点在当前任期内处理的事务数量,每次新的事务提交时,Counter 会递增。

ZXID 的格式如下:

ZXID = (Epoch << 32) | Counter
  • Epoch 占据高 32 位。
  • Counter 占据低 32 位。

Majority 方法核心逻辑

isMajority() 方法用于判断一个投票是否获得了多数节点的支持。在 Zookeeper 集群中,多数节点的支
持意味着超过半数的节点。

核心逻辑

isMajority() 方法通过以下步骤来判断是否获得多数节点的支持:

  1. 统计支持该投票的节点数:遍历所有收到的投票,统计支持指定投票的节点数。
  2. 判断是否超过半数:如果支持该投票的节点数超过集群节点数的一半,则认为该投票获得了多数支持。
boolean isMajority(Vote vote) {int count = 0;for (Vote v : votes.values()) {if (v.zxid == vote.zxid && v.nodeId == vote.nodeId) {count++;}}return count > (votes.size() / 2);
}
详细解释
  1. 初始化计数器int count = 0;

    • 初始化计数器 count,用于统计支持指定投票的节点数。
  2. 遍历所有投票for (Vote v : votes.values())

    • 遍历存储在 votes 集合中的所有投票。
  3. 检查投票是否匹配if (v.zxid == vote.zxid && v.nodeId == vote.nodeId)

    • 检查当前遍历的投票 v 是否与指定的投票 vote 匹配。
    • 比较的条件是投票的 zxidnodeId 是否相同。
  4. 增加计数器count++;

    • 如果投票匹配,则增加计数器 count
  5. 判断是否超过半数return count > (votes.size() / 2);

    • 最后,判断计数器 count 是否超过节点总数的一半。
    • 如果超过,则返回 true,表示该投票获得了多数支持。
    • 否则返回 false

代码示例解释

以下是一个简化的领导节点选举过程的代码示例和解释:

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;class Vote {int nodeId;long zxid;Vote(int nodeId, long zxid) {this.nodeId = nodeId;this.zxid = zxid;}
}class QuorumPeer {int myId;long myZxid;Map<Integer, Vote> votes = new HashMap<>();QuorumPeer(int myId, long myZxid) {this.myId = myId;this.myZxid = myZxid;}Vote lookForLeader

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