本篇文章是 极客时间《分布式技术原理与算法解析》的学习笔记

选举的作用就是选出一个主节点，由它来协调和管理其他节点，以保证集群有序运行和节点间数据的一致性。

目前常见的分布式选举算法：
基于序号选举的算法（ Bully 算法）、
多数派算法（Raft 算法、ZAB 算法）

长者为大：Bully 算法

Bully 算法是一种霸道的集群选主算法，因为它的选举原则是“长者”为大，即在所有活着的节点中，选取 ID 最大的节点作为主节点。

优点：谁的id大谁就是老大，其他节点必须服从，选举速度快、算法复杂度低、简单易实现。
缺点：每个节点都要保存其他所有节点的id，因此额外信息存储较多

使用场景：
MongoDB 的副本集故障转移功能。MongoDB 的分布式选举中，采用节点的最后操作时间戳来表示 ID，时间戳最新的节点其 ID 最大，也就是说时间戳最新的、活着的节点是主节点。

民主投票：Raft 算法

Raft 算法是典型的多数派投票选举算法，其选举机制与我们日常生活中的民主投票机制类似，核心思想是“少数服从多数”。也就是说，Raft 算法中，获得投票最多的节点成为主。

采用 Raft 算法选举，集群节点的角色有 3 种：

• Leader，即主节点，同一时刻只有一个 Leader，负责协调和管理其他节点；
• Candidate，即候选者，每一个节点都可以成为 Candidate，节点在该角色下才可以被选为新的 Leader；
• Follower，Leader 的跟随者，不可以发起选举。

Raft 选举的流程，可以分为以下几步：

• 初始化时，所有节点均为 Follower 状态。

• 开始选主时，所有节点的状态由 Follower 转化为 Candidate，并向其他节点发送选举请求。

• 其他节点根据接收到的选举请求的先后顺序，回复是否同意成为主。这里需要注意的是，在每一轮选举中，一个节点只能投出一张票。

• 若发起选举请求的节点获得超过一半的投票，则成为主节点，其状态转化为 Leader，其他节点的状态则由 Candidate 降为 Follower。Leader 节点与 Follower 节点之间会定期发送心跳包，以检测主节点是否活着。

• 当 Leader 节点的任期到了，即发现其他服务器开始下一轮选主周期时，Leader 节点的状态由 Leader 降级为 Follower，进入新一轮选主。

优点：Raft 算法具有选举速度快、算法复杂度低、易于实现的
缺点：它要求系统内每个节点都可以相互通信，且需要获得过半的投票数才能选主成功，因此通信量大。

具有优先级的民主投票：ZAB 算法

ZAB（ZooKeeper Atomic Broadcast）
ZAB选举算法是为 ZooKeeper 实现分布式协调功能而设计的。
相较于 Raft 算法的投票机制，ZAB 算法增加了通过节点 ID 和数据 ID 作为参考进行选主，节点 ID 和数据 ID 越大，表示数据越新，越优先成为主。
相比较于 Raft 算法，ZAB 算法尽可能保证数据的最新性。
所以，ZAB 算法可以说是对 Raft 算法的改进。

使用 ZAB 算法选举时，集群中每个节点拥有 3 种角色：

• Leader，主节点；
• Follower，跟随者节点；
• Observer，观察者，无投票权。

选举过程中，集群中的节点拥有 4 个状态：

• Looking 状态，即选举状态。当节点处于该状态时，它会认为当前集群中没有 Leader，因此自己进入选举状态。
• Leading 状态，即领导者状态，表示已经选出主，且当前节点为 Leader。
• Following 状态，即跟随者状态，集群中已经选出主后，其他非主节点状态更新为 Following，表示对 Leader 的追随。
• Observing 状态，即观察者状态，表示当前节点为 Observer，持观望态度，没有投票权和选举权。

优点：但该算法选举稳定性比较好，当有新节点加入或节点故障恢复后，会触发选主，但不一定会真正切主，除非新节点或故障后恢复的节点数据 ID 和节点 ID 最大，且获得投票数过半，才会导致切主。

缺点：采用广播方式发送信息，若节点中有 n 个节点，每个节点同时广播，则集群中信息量为 n*(n-1) 个消息，容易出现广播风暴；
且除了投票，还增加了对比节点 ID 和数据 ID，这就意味着还需要知道所有节点的 ID 和数据 ID，所以选举时间相对较长。

三个算法对比总结