算法-zookeeper选主流程的疑问

问题描述

zookeeper选主流程的疑问

2.1 选主流程
当leader崩溃或者leader失去大多数的follower,这时候zk进入恢复模式,恢复模式需要重新选举出一个新的leader,让所有的Server都恢复到一个正确的状态。Zk的选举算法有两种:一种是基于basic paxos实现的,另外一种是基于fast paxos算法实现的。系统默认的选举算法为fast paxos。先介绍basic paxos流程:

1 .选举线程由当前Server发起选举的线程担任,其主要功能是对投票结果进行统计,并选出推荐的Server;

2 .选举线程首先向所有Server发起一次询问(包括自己);

3 .选举线程收到回复后,验证是否是自己发起的询问(验证zxid是否一致),然后获取对方的id(myid),并存储到当前询问对象列表中,最后获取对方提议的leader相关信息(id,zxid),并将这些信息存储到当次选举的投票记录表中;

  1. 收到所有Server回复以后,就计算出zxid最大的那个Server,并将这个Server相关信息设置成下一次要投票的Server;
  2. 线程将当前zxid最大的Server设置为当前Server要推荐的Leader,如果此时获胜的Server获得n/2 + 1的Server票数, 设置当前推荐的leader为获胜的Server,将根据获胜的Server相关信息设置自己的状态,否则,继续这个过程,直到leader被选举出来。

通过流程分析我们可以得出:要使Leader获得多数Server的支持,则Server总数必须是奇数2n+1,且存活的Server的数目不得少于n+1.

每个Server启动后都会重复以上流程。在恢复模式下,如果是刚从崩溃状态恢复的或者刚启动的server还会从磁盘快照中恢复数据和会话信息,zk会记录事务日志并定期进行快照,方便在恢复时进行状态恢复。选主的具体流程图如下所示:

问题如下:
1、"当前Server发起选举的线程担任",当前Server是哪一个?还是所有的
2、”获取对方提议的leader相关信息(id,zxid)“ 对方是怎么提议的?此时每个机器只认识自己id,难道都是提自己?因为不是选村长,大家都认识对方能力

实在不明白,求教

时间: 2024-11-02 07:11:05

算法-zookeeper选主流程的疑问的相关文章

og-关于SIFT算法提取特征点的疑问

问题描述 关于SIFT算法提取特征点的疑问 在生成高斯金字塔的第一张图像的时候,为了图像反走样的需要,通常假设输入图像是经过高斯平滑处理的,其值为σ =0.5,即半个像元.这里图像反走样的需要是什么意思,为什么这样做就能反走样呢,如果走样了会怎么样呢? SIFT提取特征点的时候用了DoG来近似LoG,而据我所知LoG是用来检测斑点的,而DoG可以检测角点,SIFT的特征点是斑点还是角点呢,斑点与角点有什么区别吗 ? 解决方案 SIFT算法实现物体识别主要有三大工序, 1.提取关键点: 2.对关键

答读者问(15):一位在校大二学生有关算法和英语学习的疑问

        一位在校的大二学生朋友给我发邮件,内容如下:         您好,我是名在校的大二学生,我已经很认真地看完您写的文章,心有感触,我有些问题想请教您!         1.从事软件开发对需要具备怎样的编程技能?现在我总觉得算法是比较难,有些算法一点都不理解,感觉在这方面很困难,因为暑假一直想自学算法的,但学了几天,实在是学不下去了.您能给我点建议如何学习算法吗?         2.在软件开发的过程中,算法是自己写的还是网上有源代码???那如果是网上抄代码,还需要理解得多透彻??

Zookeeper的功能以及工作原理 (转自:http://www.cnblogs.com/felixzh/p/5869212.html)

1.ZooKeeper是什么?ZooKeeper是一个分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务,是Google的Chubby一个开源的实现,它是集群的管理者,监视着集群中各个节点的状态根据节点提交的反馈进行下一步合理操作.最终,将简单易用的接口和性能高效.功能稳定的系统提供给用户 2.ZooKeeper提供了什么? 1)文件系统 2)通知机制 3.Zookeeper文件系统 每个子目录项如 NameService 都被称作为znode,和文件系统一样,我们能够自由的增加.删除znode,在一个

Zookeeper笔记(二)Paxos算法与Zookeeper的工作原理

Zookeeper 分布式服务框架是 Apache Hadoop 的一个子项目, 它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题,如:统一命名服务.状态同步服务.集群管理.分布式应用配置项的管理等. paxos算法 Zookeeper 采用paxos一致性算法保证了数据的一致性,Paxos算法是一种基于消息传递且具有高度容错特性的一致性算法. 具体的算法不多作介绍,可以查看维基百科Paxos算法. 想要更好的理解Paxos算法,可以关注知乎的这个问题 如何浅显易懂地解说 Paxos 的算

zookeeper原理

ZooKeeper是一个分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务,它包含一个简单的原语集,分布式应用程序可以基于它实现同步服务,配置维护和命名服务等.Zookeeper是hadoop的一个子项目,其发展历程无需赘述.在分布式应用中,由于工程师不能很好地使用锁机制,以及基于消息的协调机制不适合在某些应用中使用,因此需要有一种可靠的.可扩展的.分布式的.可配置的协调机制来统一系统的状态.Zookeeper的目的就在于此.本文简单分析zookeeper的工作原理,对于如何使用zookeeper不是本

Zookeeper流程

原理概括 Zookeeper的核心是原子广播,这个机制保证了各个Server之间的同步.实现这个机制的协议叫做Zab协议.Zab协议有两种模式,它们分别是恢复模式(选主)和广播模式(同步).当服务启动或者在领导者崩溃后,Zab就进入了恢复模式,当领导者被选举出来,且大多数Server完成了和leader的状态同步以后,恢复模式就结束了.状态同步保证了leader和Server具有相同的系统状态. 为了保证事务的顺序一致性,zookeeper采用了递增的事务id号(zxid)来标识事务.所有的提议

C4.5算法

C4.5是一系列用在机器学习和数据挖掘的分类问题中的算法.它的目标是监督学习:给定一个数据集,其中的每一个元组都能用一组属性值来描述,每一个元组属于一个互斥的类别中的某一类.C4.5的目标是通过学习,找到一个从属性值到类别的映射关系,并且这个映射能用于对新的类别未知的实体进行分类. C4.5由J.Ross Quinlan在ID3的基础上提出的.ID3算法用来构造决策树.决策树是一种类似流程图的树结构,其中每个内部节点(非树叶节点)表示在一个属性上的测试,每个分枝代表一个测试输出,而每个树叶节点存

Dubbo与Zookeeper、SpringMVC整合和使用(负载均衡、容错)(转)

 互联网的发展,网站应用的规模不断扩大,常规的垂直应用架构已无法应对,分布式服务架构以及流动计算架构势在必行,Dubbo是一个分布式服务框架,在这种情况下诞生的.现在核心业务抽取出来,作为独立的服务,使前端应用能更快速和稳定的响应.   第一:介绍Dubbo背景              大规模服务化之前,应用可能只是通过RMI或Hessian等工具,简单的暴露和引用远程服务,通过配置服务的URL地址进行调用,通过F5等硬件进行负载均衡. (1) 当服务越来越多时,服务URL配置管理变得非常困难

Dubbo与Zookeeper、SpringMVC整合和使用(负载均衡、容错)(转)

互联网的发展,网站应用的规模不断扩大,常规的垂直应用架构已无法应对,分布式服务架构以及流动计算架构势在必行,Dubbo是一个分布式服务框架,在这种情况下诞生的.现在核心业务抽取出来,作为独立的服务,使前端应用能更快速和稳定的响应.   第一:介绍Dubbo背景              大规模服务化之前,应用可能只是通过RMI或Hessian等工具,简单的暴露和引用远程服务,通过配置服务的URL地址进行调用,通过F5等硬件进行负载均衡. (1) 当服务越来越多时,服务URL配置管理变得非常困难,