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 zxid 和 nodeId 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