第 4 章 分布式协同(2)
崔皓
4.4 分布式选举
本章内容主要介绍分布式系统中的协同问题。前面已经介绍了分布式互斥和分布式事务，前者讨论的是多个应用调用单个资源的问题，后者讨论的是单个、多个应用调用不同资源的问题。解决这些问题时，我们介绍了一些对应的算法（例如集中互斥算法、DTP 分布式模型），并在这些算法中引入事务协调者的角色。事务协调者虽然可以协助应用程序访问资源，但也会引出问题，就是事务协调者本身的可用性，一旦由于网络或者自身服务器问题造成事务协调者不可用，算法就无法实现。因此，我们将针对事务协调者搭建对应的集群，采用主从互备的方式增强其可用性。在主从互备中，会选择一个主节点作为信息更新的入口，其他从节点作为信息的读取端。信息的更新在主节点上完成，更新后主节点再将信息同步到其他从节点上，保证从节点上的信息与主节点的一致。一旦由于故障导致主节点下线，就需要在其他从节点中选举一个作为新的主节点，代替旧主节点工作。如果把主节点称为领导者，从节点称为跟随者，那么从多个跟随者中选举领导者的过程就是本节要讲的分布式选举。分布式选择是分布式系统中事务协调者可用性的表现，这一节会介绍分布式选举的几个算法，分别是 Bully 算法、Raft 算法、ZAB 算法。
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本文深入介绍了分布式系统中的分布式选举问题及其相关算法，重点介绍了Bully算法、Raft算法和ZAB算法。Bully算法通过节点ID的大小来选取主节点，并通过Election、Alive和Victory消息来进行选举过程。Raft算法将集群节点划分为Leader、Candidate和Follower三种角色，并通过投票选举出主节点。ZAB算法保证了集群中数据的一致性，选举过程涉及四种状态：Looking、Leading、Following和Observing。文章还介绍了ZooKeeper作为分布式系统的最佳实践，以及Znode的原理与使用。通过本文的介绍，读者可以快速了解分布式选举的重要性以及Bully算法、Raft算法和ZAB算法的实现原理，为深入学习分布式系统提供了基础知识。文章还介绍了ZooKeeper作为分布式系统的最佳实践，以及Znode的原理与使用。通过本文的介绍，读者可以快速了解分布式选举的重要性以及Bully算法、Raft算法和ZAB算法的实现原理，为深入学习分布式系统提供了基础知识。
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