dledger原理源码分析系列(三)-选主
简介
dledger是openmessaging的一个组件, raft算法实现,用于分布式日志,本系列分析dledger如何实现raft概念,以及dledger在rocketmq的应用
本系列使用dledger v0.40
本文分析dledger的选主
关键词
Raft
Openmessaging
心跳/选主
参考资料
In Search of an Understandable Consensus Algorithm raft论文简版
选主
选主是dledger的关键特性,主节点承担处理Client请求,复制日志到跟随者节点,dledger通过心跳发起选举。
关键属性
本节介绍关键属性,为下面分析准备
- term 任期/轮次
任期: 新的选举开始到下一个选举开始,左闭右开的时间区间,包括选举期和工作期两部分
轮次:任期内选举的轮次,任期内可多轮不提升term选举
- needIncreaseTermImmediately
需要立即增加term的设置,只提升任期,但不对其他节点发起投票请求,用于term落后的节点
- nextTimeToRequestVote
下次请求投票时间
System.currentTimeMillis() + minVoteIntervalMs + random.nextInt(maxVoteIntervalMs - minVoteIntervalMs)
dledger根据情况有不同的设定,下次发起选举时间的差异正是选举的关键
- currVotedFor
本节点投票给谁了,该值提升term时设置为null;该值设置地方只有一处,处理投票handlerVote,即,不提升term节点,投票给谁不会改变
- currTerm
节点当前所处任期
- ledgerEndTerm/ledgerEndIndex
已写入日志的term;已写入日志的索引
两个数据是节点成为leader的关键数据,作为leader已写入日志的term/已写入日志的索引越多越好
分析
选举分3块,第一投票邀请;第二投票;第三投票统计,部署下一步操作,其中
投票邀请
候选者定时维护状态,maintainAsCandidate方法发起投票邀请,邀请其他节点(包括自己)为自己投票
1 检查是否符合投票条件,投票时间到 或者 设置了需要立即提升term
2 double check 节点处于候选者角色
3 是否提升term
lastParseResult是上一轮发起投票分析结果,参考后面投票统计
只需提升term,追赶上该轮投票的term,不发起投票邀请
4 获取节点的已写入的term/index
5 重置needIncreaseTermImmediately
term落后,设置该标记为true,提升term后,恢复默认
6 邀请节点投自己一票,邀请也发给自己
投票
节点,包括发起投票的领导者,处理投票请求
1 投票发起者的合法性检查
投票请求的leader是发起者,投票实际是拉票,邀请其他节点投自己一票
1.1 leader是否组内的节点
目前版本不知道集群变更,实际不会出现
1.2 不应该出现的leader
参看问题分析
-----------------------------------------分割线------------------------------------------
2 检查已写入日志term和index
这个好理解,想做leader,写入的日志应该比我多;比我少的,没资格让我投你票
-----------------------------------------分割线------------------------------------------
term相关检测
3 请求节点的term < 本节点term,拒绝投票,请求节点的term落后了
4 term一致
4.1 currVoteFor为空,还没投票
后面的检测没问题的话,本节点投票给发起节点
4.2 currVoteFor不为空,已投票,而且投的是发起节点
4.3 currVoteFor不为空,投票给其他节点了
下面继续细分,本节点是否已有leader,这里考虑一个问题,有无可能currVoteFor为空,并且有leader?
不可能,分两种情况,
- 本节点是跟随者,本节点未进入本term选举,本节点term小于发起者term
- 本节点是候选者,提升term置空currVoteFor,成为候选者要置空leader
4.4 本节点term落后了
设置needIncreaseTermImmediately,提升term,但不发起投票请求
5 发起节点term与本节点已写入日志term比较
与2相同,发起节点资格不够,不能投你
-----------------------------------------分割线------------------------------------------
6 本节点用户设置优先当领导,而且条件符合,不投票给发起节点,自己优先
7 最后,投票给请求节点
投票统计
7 首先准备好统计量
-----------------------------------------分割线------------------------------------------
统计不详细分析,看注释便清楚
-----------------------------------------分割线------------------------------------------
7.3 提早通过latch等待,3个条件
1. 已有选出leader
2. 票数已过半,自己将成为leader
3. 本节点未够票,剩下的票不过半,即,也没有其他人选上
7.4 统计所有节点数
总数达到allNum.get() == memberState.peerSize(),所有心跳请求返回(包括连接不上),退出
* memberState.peerSize() 实为 memberState.peerSize()+1-1,peerSize从0开始,数量需+1,排除自己,数量-1
部署下一论投票行动
8 投票统计结果决定下一步投票行动
8.1 本节点term落后了
提升任期,再发起投票请求,这点跟投票者不一样,投票者term落后设置needIncreaseTermImmediately=true,即只提升,不发起投票请求,这样做容易理解,选出主节点,需要争票的少,投票的多,投票发起节点只有一个,投票的节点多个
8.2 集群已有leader,无需再发起投票,但不立即转为follower,延长下次投票,等待下一个leader的心跳,调整为正确的leader,便进入正常工作
8.3 有效返回节点数过少,通常是网络原因,只有等
8.4 除去日志比自身完整的节点,还不够票数当选,让贤,延迟下次投票邀请的时间,让其他节点发起投票
8.5 当选leader
8.6 加上term落后的节点够票数让本节点当选
此时,term落后的节点提升term,立即选举增加本节点当选的几率,但REVOTE_IMMEDIATELY实际没使用
8.7 选票分散,提升任期,投票
9 选上了,赶快坐上宝座当领导
总结:行动的目标是尽快选到领导者,策略上尽量逼近目标无疑是正确的。
有效性
本节去掉异常情况,只看选举的主体流程,分析一下选主的有效性,dledger的规则/逻辑怎样让分布节点获得过半票数
去掉的异常情况
1 本节点term落后
2 有效返回过少
3 写入日志term/index比投票节点小
4 投票节点term小于本节点
选举主体:
1 已经选出领导者
2 获得投票过半
3 投票分散,未能选为领导者
1/2 两种情况选举完成
3,提升term;设置下次投票时间,投票时间有范围的随机值,只要有不多于2个节点率先发起投票,其他节点投票,这就可以选出主节点
问题
选举未分析出来的点
不是预期的leader
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标题:Laravel模型事件完全指南:触发应用程序的动态行为 在Laravel框架中,模型事件提供了一种优雅的方式来处理Eloquent模型生命周期中的各种关键时刻。通过监听和响应这些事件,开发者可以自动化许多常见的任务,如日志…...
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nginx部署多个项目;vue打包项目部署设置子路径访问;一个根域名(端口)配置多个子项目
本文解决: vue打包项目部署设置子路径访问;nginx部署多个子项目;一个ip/域名 端口 配置多个子项目;配置后,项目能访问,但是刷新页面就丢失的问题 注:本文需要nginx配置基础。基础不牢的可见文…...
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使用 Qt 实现自定义拖动窗口
文章目录 如何在 Qt 中实现无标题栏窗口的拖动准备工作创建自定义窗口类使用 QDialog 实现拖动功能详细解释代码行解释 小结 如何在 Qt 中实现无标题栏窗口的拖动 在许多桌面应用程序中,我们经常需要自定义窗口外观,包括去掉标题栏,使窗口看…...
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GPT-4o:重塑人机交互的未来
一个愿意伫立在巨人肩膀上的农民...... 一、推出 在人工智能(AI)领域,自然语言处理(NLP)技术一直被视为连接人类与机器的桥梁。近年来,随着深度学习技术的快速发展,NLP领域迎来了前所未有的变革…...
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爬虫案例-亚马逊反爬分析-验证码突破(x-amz-captcha)
总体概览:核心主要是需要突破该网站的验证码,成功后会返回我们需要的参数后再去请求一个中间页(类似在后台注册一个session),最后需要注意一下 IP 是不能随意切换的 主要难点: 1、梳理整体反爬流程 2、验证…...
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使用NuScenes数据集生成ROS Bag文件:深度学习与机器人操作的桥梁
在自动驾驶、机器人导航及环境感知的研究中,高质量的数据集是推动算法发展的关键。NuScenes数据集作为一项开源的多模态自动驾驶数据集,提供了丰富的雷达、激光雷达(LiDAR)、摄像头等多种传感器数据,是进行多传感器融合…...
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FPGA——eMMC验证
一.FPGA基础 1.FPGA烧录流程 (1) 加载流文件 —— bitfile (2) 烧录文件 —— cmm 二.MMC 1.基础知识 (1)jz4740、mmc、emmc、sd之间的关系? jz4740——处理器 mmc——存储卡标准 emmc——mmc基础上发展的高效存储解决方案 sd—— 三.eMMC和SD case验证 1.ca…...
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【优选算法】分治 {三分快排:三指针优化,随机选key,快速选择算法;归并排序:统计数组中的逆序对,统计数组中的翻转对;相关编程题解析}
一、经验总结 1.1 三分快排 优化一:三指针优化 之前学习的快速排序无法妥善处理相等或重复序列的排序问题(有序且三数取中无效),使快速排序的效率无法达到最优。 为了解决重复序列的问题,我们将原先的双指针法&…...
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心链4---搜索页面前后端业务实现以及分布式session的共享实现
心链 — 伙伴匹配系统 搜索详情页面 之前前端的代码写到了搜索页面可以挑选搜索标签,并没有去根据具体标签搜索用户。这里就开始实现。 新建SearchResultPage.vue,并添加相关路由。 在搜索页添加搜索按钮,和触发点击。搜索页选择标签&#x…...