一、分布式系统中事务协调的问题

在分布式系统中，常常有多个节点（应用）共同处理不同的事务和资源。前文

【分布式理论9】分布式协同：分布式系统进程互斥与互斥算法
【分布式理论10】分布式协同：分布式互斥算法最佳实现：分布式锁的原理与实现
【分布式理论11】分布式协同之分布式事务

中介绍了分布式互斥与分布式事务两类常见问题。分布式互斥问题解决了多个应用访问同一资源的问题，而分布式事务问题则解决了多个应用访问不同资源时的一致性问题。解决这些问题的过程中，事务协调者的角色非常重要。事务协调者作为资源访问的中介，能协调不同节点之间的操作。然而，事务协调者本身的可用性成为了一个不可忽视的问题。

为了增强事务协调者的可用性，通常会使用集群模式，通过主从互备机制来保障事务协调者的持续在线。主节点负责信息的更新，所有从节点负责信息的读取。若主节点出现故障，系统会通过选举机制从从节点中选举出新的主节点，保证系统的正常运行。

 

二、分布式选举算法

分布式选举问题的核心在于从一组节点中选举出一个领导者节点（主节点）。这个过程通常称为“领导者选举”。在分布式系统中，确保系统中只有一个领导者是至关重要的，因为只有领导者能够进行协调和决策。下面将介绍几种常见的分布式选举算法。

1. Bully算法

Bully算法的核心思想是从存活的节点中选举出ID最大（或最小）的节点作为主节点。Bully算法适用于含主从节点的分布式系统，主要通过三种消息类型进行节点间的通信：

• Election消息：发起选举请求。
• Alive消息：对Election消息的响应。
• Victory消息：竞选成功的主节点发送给其他节点，声明自己为主节点。

在Bully算法中，选举过程分为以下几个步骤：
5. 每个节点检查自己的ID是否为存活节点中最大的，如果是，发送Victory消息宣布自己为主节点。
6. 否则，向比自己ID大的节点发送Election消息，并等待响应。
7. 如果在超时内没有收到Alive消息，节点认为自己是主节点（会导致脑裂？？？），发送Victory消息。
8. 如果收到比自己ID大的节点的Alive消息，则放弃竞选，等待Victory消息。

这个算法之所以叫"Bully"（欺负人），是因为ID最大的节点通过“欺负”其他节点、强行让其接受自己为主节点，最终赢得选举。

举个例子：假设有4个节点，ID分别为1、2、3、4。如果节点4突然掉线，节点1发现自己没有收到其他节点的心跳包，就会发起选举。节点2和节点3的ID都比节点1大，所以节点1会向它们发送选举消息。节点2和节点3会发出“活跃消息”，让节点1知道它们不可能成为主节点。最终，节点3会成为新的主节点。

 

2. Raft算法

Raft算法是一种投票选举算法，遵循“少数服从多数”的原则，规定在一个选举周期内获得票数最多的节点为主节点。Raft算法将节点分为三种角色：

• Leader：领导者节点，负责管理和协调其他节点。
• Candidate：候选者节点，具有被选举为领导者的资格。
• Follower：跟随者节点，接受领导者的指令，不发起选举。

Raft算法的选举过程包括以下步骤：

1. 节点角色转换：在Raft中，所有节点在没有领导者的情况下，都会是“跟随者”（Follower）。如果在一定时间内（超时）没有收到领导者的心跳包，跟随者会自愿变为“候选者”（Candidate），开始发起选举。
2. 选举过程：当一个节点变为候选者时，它会向其他所有节点发起选举请求。如果一个节点的选举请求得到了大多数节点的投票支持，它就会成为领导者（Leader）。此时，其他节点会变回“跟随者”角色，开始接受领导者的指挥。
3. 选举的胜者：如果有多个候选者同时发起选举，系统会出现“选举超时”，导致选举周期重复进行，直到某一个候选者最终获得超过半数节点的投票支持，成为领导者。
4. 选举超时与心跳机制：选举是基于超时控制的。在Raft中，选举超时是随机的，防止多个节点同时发起选举。选举超时到达后，节点会开始投票，直到某个候选者得到过半数支持。
5. 领导者的责任：当一个节点成为领导者时，它需要定期向所有跟随者发送“心跳包”（Heartbeat）。如果在选举超时内，跟随者没有收到领导者的心跳包，它们会再次发起选举。这是为了确保领导者一直在系统中活动，保证整个系统的稳定性。
6. 领导者失败后的恢复：如果领导者失败，系统会重新启动选举过程，选举新的领导者，确保系统始终能继续工作。

如果领导者发生故障，或者网络出现分区，选举过程会重新启动，确保集群内总是有一个领导者。Raft算法中的“日志复制”机制可以保证数据的一致性，通过将客户端的操作记录到日志中，领导者向跟随者同步日志，并等待确认，直到达到多数节点的确认，领导者才会提交该操作。

 

举个例子：假设有5个节点（ID分别为A、B、C、D、E），初始时A是领导者。如果A节点由于故障未能发送心跳包，B、C、D、E会感知到没有收到心跳包，开始选举过程。B、C和D可能会同时成为候选者，最终一个候选者（比如B）会获得超过半数的选票，成为新的领导者。

 

3. ZAB算法

ZAB（ZooKeeper Atomic Broadcast）算法是专为ZooKeeper设计的一种协议，目的是保证集群中数据的一致性。ZAB算法通过将集群中的事务请求转化为提议，并通过广播方式同步到集群中的所有节点，来保证数据一致性。ZAB算法的选举过程类似于Raft算法，但有其独特的实现方式。ZAB算法的选举过程包括四种状态：

原理：

1. 角色划分：ZAB将节点分为四种角色：
   • 领导者（Leader）：负责处理所有客户端请求并将请求转换成提议（Proposal），然后广播给集群中的所有跟随者。
   • 跟随者（Follower）：接受领导者的提议，进行确认，并按照领导者的日志进行操作。
   • 观察者（Observer）：类似于跟随者，但不参与选举和日志同步，它只是观测集群的状态。
   • Looking状态：当集群中没有领导者时，所有节点都进入该状态，开始选举新领导者。
2. 选举过程：ZAB的选举是通过一个三元组（ServerID, ZXID, epoch）来确定领导者。每个节点都维护自己的事务ID（ZXID）和选举轮次（epoch）。ZAB算法的选举规则是：节点通过比较ZXID来决定谁是领导者。如果ZXID相同，则比较节点的ServerID，选择ID最大的节点作为领导者。
3. 数据一致性：ZAB通过广播机制来确保数据的一致性。每个事务请求被转化为提议，并由领导者广播给所有跟随者。只有当超过半数的跟随者确认提议时，领导者才会提交提议，确保所有节点的数据一致。

在选举过程中，ZAB算法使用三元组信息（ServerID, ZXID, epoch）来确定领导者。选举规则是：首先比较ZXID，选择ZXID最大的节点作为领导者；如果ZXID相同，则选择ServerID较大的节点。

 

三、小结与比较

Bully、Raft与ZAB算法各自具有不同的特点和适用场景：

• Bully算法：通过简单的ID比较选举出主节点，最大ID的节点最终成为主节点。适用于节点间连接良好的场景，但可能在节点数量多时效率较低。
• Raft算法：通过投票选举方式确保选举的公平性，候选者必须获得超过半数节点的支持才能成为领导者，适合高可用性和一致性要求高的系统。
• ZAB算法：针对ZooKeeper等高可用分布式系统设计，通过广播机制和事务提议确保数据一致性，适用于需要强一致性保证的系统。

这三种算法在解决分布式系统中选举问题的同时，也对提高系统的可用性与一致性起到了关键作用。通过选举机制，能够确保在事务协调者不可用时，系统能够迅速选举出新的协调者，保证系统的持续运行。

 

参考：《分布式架构原理与实践-崔皓》