elasticsearch的master选举机制

转自 elasticsearch的master选举机制

 

master作为cluster的灵魂必须要有，还必须要唯一，否则集群就出大问题了关于分布式系统的master选举算法有很多，最有名的当然要数paxos算法，在它的基础上出现了非常多的变体算法。但是paxos的功能远远超出了master选举，一致性向才是它的目标，任何需要实现一致性的问题都可以使用该算法。集群有一个问题就是brain split：一个集群因为网络问题导致多个master选举出来而分裂。这也是master选举必须要解决的问题。具体原理如下：

1. 对所有可以成为master的节点根据nodeId排序，每次选举每个节点都把自己所知道节点排一次序，然后选出第一个（第0位）节点，暂且认为它是master节点。
2. 如果对某个节点的投票数达到一定的值（可以成为master节点数n/2+1）并且该节点自己也选举自己，那这个节点就是master。否则重新选举。
3. 对于brain split问题，需要把候选master节点最小值设置为可以成为master节点数n/2+1

以上就是master选举的三条原则，其实第三条包含在第二条之中，为了说明brain split问题这里单独拿出来说一下。下面看一下ElectMasterService的相关代码，来补充说明一下一上的文字描述：

 public DiscoveryNode electMaster(Iterable<DiscoveryNode> nodes) {
        List<DiscoveryNode> sortedNodes = sortedMasterNodes(nodes);
        if (sortedNodes == null || sortedNodes.isEmpty()) {
            return null;
        }
        return sortedNodes.get(0);
    }

 

上面就是选举master的方法，可以看到，它的做法就是对候选节点排序然后直接将第一个返回。当然这只是上面所说的第一条。如果每个节点都只是选举自己排序后的节点的第一个肯定会导致brain split和选举不一致。master比较的方法也比较简单如下所示：

private static class NodeComparator implements Comparator<DiscoveryNode> {

        @Override
        public int compare(DiscoveryNode o1, DiscoveryNode o2) {
            if (o1.masterNode() && !o2.masterNode()) {
                return -1;
            }
            if (!o1.masterNode() && o2.masterNode()) {
                return 1;
            }
            return o1.id().compareTo(o2.id());
        }
    }

 

以上是节点排序比较器，可以看到它只是比较了nodeId，因此是按nodeId排序。为了解决brain split问题开发者加入了master候选数据量限制，代码如下：

   public boolean hasEnoughMasterNodes(Iterable<DiscoveryNode> nodes) {
        if (minimumMasterNodes < 1) {
            return true;
        }
        int count = 0;
        for (DiscoveryNode node : nodes) {
            if (node.masterNode()) {
                count++;
            }
        }
        return count >= minimumMasterNodes;
    }

 

通过比较节点能“看到”的候选master数量和配置的最小值来确定是否可以进行选举，如果数量不够会导致选举不能进行，这样就可以保证集群不会被分裂。下面以一个图(图片来自于elasticsearch官网)来说明:

假设之前选举了A节点为master，两个switch之间突然断线了，这样就分词了两部分。CDE和AB，因为 minimumMasterNodes的数目为3（集群中5个节点都可以成为master，3=5/2+1），因此cde会可以进行选举假设C成为master。AB两个节点因为少于3所以无法选举，只能一直寻求加入集群，要么线路连通加入到CDE中要么就一直处于寻找集群状态，这样就保证了集群不分裂。

总结一下，本篇介绍了master选举的两种算法和elasticsearch的选举原理，并分析了它原理中的两条，第二条将在下一篇discovery中接下分析。

 

对比其它中间件选主机制：

redis集群原理

kafka入门

Zookeeper总结