一、分布式系統中事務協調的問題

在分布式系統中，常常有多個節點（應用）共同處理不同的事務和資源。前文

【分布式理論9】分布式協同：分布式系統進程互斥與互斥算法
【分布式理論10】分布式協同：分布式互斥算法最佳實現：分布式鎖的原理與實現
【分布式理論11】分布式協同之分布式事務

中介紹了分布式互斥與分布式事務兩類常見問題。分布式互斥問題解決了多個應用訪問同一資源的問題，而分布式事務問題則解決了多個應用訪問不同資源時的一致性問題。解決這些問題的過程中，事務協調者的角色非常重要。事務協調者作為資源訪問的中介，能協調不同節點之間的操作。然而，事務協調者本身的可用性成為了一個不可忽視的問題。

為了增強事務協調者的可用性，通常會使用集群模式，通過主從互備機制來保障事務協調者的持續在線。主節點負責信息的更新，所有從節點負責信息的讀取。若主節點出現故障，系統會通過選舉機制從從節點中選舉出新的主節點，保證系統的正常運行。

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二、分布式選舉算法

分布式選舉問題的核心在于從一組節點中選舉出一個領導者節點（主節點）。這個過程通常稱為“領導者選舉”。在分布式系統中，確保系統中只有一個領導者是至關重要的，因為只有領導者能夠進行協調和決策。下面將介紹幾種常見的分布式選舉算法。

1. Bully算法

Bully算法的核心思想是從存活的節點中選舉出ID最大（或最小）的節點作為主節點。Bully算法適用于含主從節點的分布式系統，主要通過三種消息類型進行節點間的通信：

• Election消息：發起選舉請求。
• Alive消息：對Election消息的響應。
• Victory消息：競選成功的主節點發送給其他節點，聲明自己為主節點。

在Bully算法中，選舉過程分為以下幾個步驟：
5. 每個節點檢查自己的ID是否為存活節點中最大的，如果是，發送Victory消息宣布自己為主節點。
6. 否則，向比自己ID大的節點發送Election消息，并等待響應。
7. 如果在超時內沒有收到Alive消息，節點認為自己是主節點（會導致腦裂？？？），發送Victory消息。
8. 如果收到比自己ID大的節點的Alive消息，則放棄競選，等待Victory消息。

這個算法之所以叫"Bully"（欺負人），是因為ID最大的節點通過“欺負”其他節點、強行讓其接受自己為主節點，最終贏得選舉。

舉個例子：假設有4個節點，ID分別為1、2、3、4。如果節點4突然掉線，節點1發現自己沒有收到其他節點的心跳包，就會發起選舉。節點2和節點3的ID都比節點1大，所以節點1會向它們發送選舉消息。節點2和節點3會發出“活躍消息”，讓節點1知道它們不可能成為主節點。最終，節點3會成為新的主節點。

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2. Raft算法

Raft算法是一種投票選舉算法，遵循“少數服從多數”的原則，規定在一個選舉周期內獲得票數最多的節點為主節點。Raft算法將節點分為三種角色：

• Leader：領導者節點，負責管理和協調其他節點。
• Candidate：候選者節點，具有被選舉為領導者的資格。
• Follower：跟隨者節點，接受領導者的指令，不發起選舉。

Raft算法的選舉過程包括以下步驟：

1. 節點角色轉換：在Raft中，所有節點在沒有領導者的情況下，都會是“跟隨者”（Follower）。如果在一定時間內（超時）沒有收到領導者的心跳包，跟隨者會自愿變為“候選者”（Candidate），開始發起選舉。
2. 選舉過程：當一個節點變為候選者時，它會向其他所有節點發起選舉請求。如果一個節點的選舉請求得到了大多數節點的投票支持，它就會成為領導者（Leader）。此時，其他節點會變回“跟隨者”角色，開始接受領導者的指揮。
3. 選舉的勝者：如果有多個候選者同時發起選舉，系統會出現“選舉超時”，導致選舉周期重復進行，直到某一個候選者最終獲得超過半數節點的投票支持，成為領導者。
4. 選舉超時與心跳機制：選舉是基于超時控制的。在Raft中，選舉超時是隨機的，防止多個節點同時發起選舉。選舉超時到達后，節點會開始投票，直到某個候選者得到過半數支持。
5. 領導者的責任：當一個節點成為領導者時，它需要定期向所有跟隨者發送“心跳包”（Heartbeat）。如果在選舉超時內，跟隨者沒有收到領導者的心跳包，它們會再次發起選舉。這是為了確保領導者一直在系統中活動，保證整個系統的穩定性。
6. 領導者失敗后的恢復：如果領導者失敗，系統會重新啟動選舉過程，選舉新的領導者，確保系統始終能繼續工作。

如果領導者發生故障，或者網絡出現分區，選舉過程會重新啟動，確保集群內總是有一個領導者。Raft算法中的“日志復制”機制可以保證數據的一致性，通過將客戶端的操作記錄到日志中，領導者向跟隨者同步日志，并等待確認，直到達到多數節點的確認，領導者才會提交該操作。

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舉個例子：假設有5個節點（ID分別為A、B、C、D、E），初始時A是領導者。如果A節點由于故障未能發送心跳包，B、C、D、E會感知到沒有收到心跳包，開始選舉過程。B、C和D可能會同時成為候選者，最終一個候選者（比如B）會獲得超過半數的選票，成為新的領導者。

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3. ZAB算法

ZAB（ZooKeeper Atomic Broadcast）算法是專為ZooKeeper設計的一種協議，目的是保證集群中數據的一致性。ZAB算法通過將集群中的事務請求轉化為提議，并通過廣播方式同步到集群中的所有節點，來保證數據一致性。ZAB算法的選舉過程類似于Raft算法，但有其獨特的實現方式。ZAB算法的選舉過程包括四種狀態：

原理：

1. 角色劃分：ZAB將節點分為四種角色：
   • 領導者（Leader）：負責處理所有客戶端請求并將請求轉換成提議（Proposal），然后廣播給集群中的所有跟隨者。
   • 跟隨者（Follower）：接受領導者的提議，進行確認，并按照領導者的日志進行操作。
   • 觀察者（Observer）：類似于跟隨者，但不參與選舉和日志同步，它只是觀測集群的狀態。
   • Looking狀態：當集群中沒有領導者時，所有節點都進入該狀態，開始選舉新領導者。
2. 選舉過程：ZAB的選舉是通過一個三元組（ServerID, ZXID, epoch）來確定領導者。每個節點都維護自己的事務ID（ZXID）和選舉輪次（epoch）。ZAB算法的選舉規則是：節點通過比較ZXID來決定誰是領導者。如果ZXID相同，則比較節點的ServerID，選擇ID最大的節點作為領導者。
3. 數據一致性：ZAB通過廣播機制來確保數據的一致性。每個事務請求被轉化為提議，并由領導者廣播給所有跟隨者。只有當超過半數的跟隨者確認提議時，領導者才會提交提議，確保所有節點的數據一致。

在選舉過程中，ZAB算法使用三元組信息（ServerID, ZXID, epoch）來確定領導者。選舉規則是：首先比較ZXID，選擇ZXID最大的節點作為領導者；如果ZXID相同，則選擇ServerID較大的節點。

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三、小結與比較

Bully、Raft與ZAB算法各自具有不同的特點和適用場景：

• Bully算法：通過簡單的ID比較選舉出主節點，最大ID的節點最終成為主節點。適用于節點間連接良好的場景，但可能在節點數量多時效率較低。
• Raft算法：通過投票選舉方式確保選舉的公平性，候選者必須獲得超過半數節點的支持才能成為領導者，適合高可用性和一致性要求高的系統。
• ZAB算法：針對ZooKeeper等高可用分布式系統設計，通過廣播機制和事務提議確保數據一致性，適用于需要強一致性保證的系統。

這三種算法在解決分布式系統中選舉問題的同時，也對提高系統的可用性與一致性起到了關鍵作用。通過選舉機制，能夠確保在事務協調者不可用時，系統能夠迅速選舉出新的協調者，保證系統的持續運行。

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參考：《分布式架構原理與實踐-崔皓》